Anthropic, 207.049 araştırma oturumunu analiz ederek Claude kullanımını açıkladı

Anthropic, tüketici sürümü Claude ve Claude Code’da yürütülen 207.049 bilimsel araştırma oturumunu analiz etti. Oturumların sınıflandırmasında veri analizi ve yazma öne çıktı. Ancak araştırmayı hızlandırma oranları, gerçekleşmiş sonuçların ölçümü değil, belirli varsayımlara dayanan hesaplamalar.

Anthropic, “AI for scientific discovery: How researchers use Claude” başlıklı teknik raporunda bu yıl 2 Ağustos-30 Eylül arasındaki kullanım kayıtlarını inceledi. Örneklemin 128.914’ü Claude ve Cowork oturumlarından, 78.135’i ise Claude Code oturumlarından oluştu.

Bu rakamlar kullanıcı sayısını değil, oturum sayısını gösteriyor. Claude Code örneklemine yalnızca etkileşimli oturumlar dahil edildi; programatik kullanım kapsam dışında bırakıldı.

Claude oturumlarının yüzde 33,7’si veri analizi, yüzde 32’si yazma ve iletişim kategorisindeydi. Claude Code’da ise veri analizi yüzde 48,1 ile en büyük payı aldı.

Hipotez ve fikir üretiminin payı Claude’da yüzde 4,2, Claude Code’da yüzde 2,1 oldu. Veri toplama oranları sırasıyla yüzde 11,5 ve yüzde 11,9 olarak hesaplandı.

Rapora göre araştırmacılar toplam araştırma sürelerinin yüzde 27,6’sını veri analizine, yüzde 7,1’ini hipotez ve fikir üretimine, yüzde 28,6’sını veri toplamaya ayırıyor. Bu tahmin, araştırmacıların zaman dağılımını Claude’da yapılan işlerin dağılımıyla karşılaştırıyor; yapay zekanın araştırma sürecindeki bu görevlerin ne kadarını üstlendiğini göstermiyor.

Analizde 34 alanı, 318 alt alanı ve 7.262 araştırma görevini kapsayan SciNet sınıflandırma sistemi kullanıldı. Anthropic, bilimsel çalışma yapılıp yapılmadığını ve araştırma alanıyla görevini belirlemek için bir dil modeli sınıflandırıcısından yararlandı.

Şirket, saklanan ve analiz edilen bilgilerin “kimya” ve “veri düzenleme” gibi sınıflandırma kategorileri olduğunu; araştırma verilerinin veya yayımlanmamış makalelerin ayrıntılarının çıkarılmadığını ya da saklanmadığını açıkladı. Bu, şirketin veri işleme yöntemine ilişkin açıklaması; bağımsız bir gizlilik denetiminin sonucu değil.

Araştırmanın hızlanmasına ilişkin tahminlerde 528 araştırmacının anket yanıtları, görev bazında yapay zeka kullanım olasılığı ve maliyet varsayımları kullanıldı. Yapay zeka özelliklerinin yaygın biçimde kullanılabildiği ve işe yarar görevlere uygulandığı varsayımı altında, yapay zekanın üstlenebileceği araştırmacı zamanı payı alanlara göre yüzde 27-52, medyan olarak yüzde 38 hesaplandı.

Aynı senaryoda araştırma çıktısının sanat alanında 1,35 kat, istatistik alanında ise 2,02 katına çıkabileceği hesaplandı. Bu sonuç, yapay zeka kullanımı öncesi ve sonrasındaki gerçek araştırma çıktılarının ölçümüne dayanmıyor.

Raporda, fiziksel olmayan araştırma aşamalarının tümünün otomatikleştirildiği ayrı bir senaryo da yer aldı. Bu varsayımda bilgisayar bilimi ve istatistik gibi bazı alanlardaki çıktının yaklaşık 15-16 katına ulaşabileceği hesaplandı. Anthropic bu sonucu geleceğe yönelik bir tahmin değil, koşullu bir senaryo olarak nitelendirdi.

Örnekleme kurumsal hizmetler ve API kullanımı dahil edilmedi. Claude Code verilerinin de etkileşimli oturumlarla sınırlı olması nedeniyle bu oranları bilim dünyasının tamamındaki yapay zeka kullanımına genellemek güç.

Anket katılımcıları, Anthropic’in bilimsel araştırma destek programına başvuranlar arasından seçildi. Raporda katılımcıların yaşam ve tıp bilimleri ile hesaplamalı araştırmalara ağırlık verdiği, ayrıca yapay zekayı yoğun kullanan bir grup olabilecekleri belirtildi.

Anthropic daha önce araştırmacıların literatür taraması, veri analizi ve kod çalıştırma gibi işleri tek bir iş akışında yürütmesine yardımcı olan Claude for Science’ı tanıtmıştı. Bu rapor ürünün performansını değerlendirmiyor; tüketici sürümü Claude ve Claude Code’da sınıflandırılan oturumların kullanım biçimlerini inceliyor.

Akademide yürütülen ayrı bir çalışma da yapay zeka kullanımının üretkenlik ve araştırma çeşitliliğiyle ilişkisini ele aldı. Nature’da Ocak 2026’da yayımlanan araştırma, doğa bilimleri makalesi 4.130만 편을 analiz ederek yapay zeka kullanan araştırmacıların kullanmayanlara kıyasla 3,02 kat fazla makale yayımladığını ve 4,84 kat fazla atıf aldığını bildirdi.

Aynı çalışmada araştırma konularının kolektif kapsamının yüzde 4,63 daraldığı, bilim insanları arasındaki etkileşimin ise yüzde 22 azaldığı belirtildi. Bu analiz, Anthropic’in raporuna bir yanıt ya da raporun sonuçlarını yeniden üreten bir çalışma değil; bağımsız olarak yürütüldü.