A inteligência artificial poderia multiplicar por até 16 vezes a produção científica em áreas como computação, matemática e estatística, caso consiga automatizar todas as etapas intelectuais de uma pesquisa. A projeção faz parte de um estudo publicado pela Anthropic na quinta-feira (5), que também identifica uma limitação importante: nas ciências experimentais, o trabalho físico continuará restringindo os ganhos de produtividade.
A empresa analisou 207.049 sessões de pesquisa no Claude e Claude Code, realizadas entre 2 de agosto e 30 de setembro de 2026, e entrevistou 528 cientistas para entender como a IA já participa do trabalho acadêmico e quais atividades apresentam maior potencial de automação.
O levantamento revelou que pesquisadores utilizam as ferramentas principalmente para analisar dados e produzir textos. A análise de dados representa 33,7% das sessões científicas no Claude e 48,1% no Claude Code. Já a geração de ideias e hipóteses aparece em apenas 4,2% e 2,1% das interações, respectivamente, apesar de ser considerada pelos cientistas entrevistados a atividade mais importante para novas descobertas.
Essa diferença ajuda a explicar por que o potencial de automação varia tanto entre disciplinas. Em áreas predominantemente computacionais, grande parte das tarefas pode ser executada digitalmente. Na biologia e na química, mesmo uma IA capaz de planejar experimentos e interpretar resultados ainda depende da realização física desses procedimentos.
Ganhos de 16 vezes ainda são hipotéticos
O cenário mais ambicioso da Anthropic considera que a IA consiga executar integralmente todas as etapas não físicas de uma pesquisa. Nessas condições, o modelo econômico desenvolvido pela empresa estima um aumento de 15 a 16 vezes na produção científica de determinadas disciplinas, mantendo constante o orçamento de pesquisa.
Nas ciências que dependem intensamente de laboratórios, como biologia, química e ciência dos materiais, o ganho estimado cai para três a quatro vezes. Segundo o estudo, aproximadamente 40% do tempo dos pesquisadores dessas áreas é dedicado a atividades físicas, que continuariam exigindo trabalho humano na ausência de laboratórios automatizados.
Com as capacidades atuais de IA, porém, as estimativas são consideravelmente menores. Mesmo supondo uma adoção ampla da tecnologia, a Anthropic calcula que a produção científica poderia crescer 1,96 vez em computação, 2,02 vezes em estatística e 1,41 vez em química.
Esses números representam resultados de modelagem, não aumentos de produtividade já observados. As simulações dependem de hipóteses sobre custos, distribuição das tarefas e capacidade de automação, sem considerar integralmente despesas com equipamentos e materiais ou a qualidade das hipóteses científicas produzidas.
O relatório também identificou sinais de maior autonomia em ferramentas especializadas. Nas pesquisas de biologia e biomedicina realizadas com Claude Science, 73,3% das sessões apresentaram alto grau de autonomia da IA, contra 23,7% no Claude convencional. Além disso, a Anthropic estimou que 82,7% das tarefas no Claude Science exigiriam conhecimento equivalente à formação de doutorado.
Essa autonomia, entretanto, refere-se à execução de tarefas específicas e não demonstra que a ferramenta já consiga conduzir projetos científicos completos sem supervisão humana.
Entre os 528 pesquisadores entrevistados, predominantemente das ciências da vida e da saúde e já familiarizados com IA, cerca de 40% acreditam que modelos conseguirão realizar projetos de pesquisa inteiros de forma independente até 2030. A proporção chega a aproximadamente 64% quando o horizonte é ampliado para 2035, enquanto 16% consideram que essa capacidade nunca será alcançada.
