Anthropic, 207 bin bilimsel oturumu inceledi: araştırmacılar Claude'u en çok veri analizinde kullanıyor
Anthropic'in 5 Kasım'da yayımladığı rapor, Claude, Claude Code ve Claude Science'taki 207.049 araştırma oturumunu inceliyor. Veri analizi açık ara ilk sırada; araştırmacıların en çok zaman harcadığı veri toplama işi ise Claude kullanımında geride kalıyor.
Anthropic, bilim insanlarının Claude'u nasıl kullandığını inceleyen yeni bir rapor yayımladı. 5 Kasım tarihli çalışmaya ilişkin haberlere göre rapor, Claude, Claude Code ve Claude Science üzerindeki toplam 207.049 araştırma oturumuna dayanıyor. Ana örneklem, 2 Ağustos ile 30 Eylül 2026 arasındaki tüketici planı oturumlarından oluşuyor: Claude ve Cowork tarafında 128.914, Claude Code tarafında 78.135 oturum. Bunlara ayrıca bir Claude Science örneklemi ekleniyor.
Öne çıkan bulgular
- Veri analizi ilk sırada. Aktarılan rakamlara göre Claude oturumlarının yüzde 33,7'si, Claude Code oturumlarının yüzde 48,1'i veri analizine ayrılıyor. Bu işin araştırmacıların zamanındaki payı ise yüzde 27,6.
- Veri toplamada açık var. Veri toplama araştırmacı zamanının yüzde 28,6'sını alırken Claude oturumlarının yalnızca yüzde 11,5'inde görülüyor.
- Bilgisayar bilimi baskın. Dünyadaki araştırmacıların yüzde 4,3'ünü oluşturan bilgisayar bilimciler, Claude Code oturumlarının yüzde 32,7'sini oluşturuyor.
- Claude Science'ta biyoloji önde. Biyomedikal bilimler ve biyoloji birlikte Claude Science oturumlarının yarısından fazlasını oluşturuyor; fikir üretme bu üründe genel Claude'a göre yaklaşık iki kat daha sık.
Sınırlar
Rapor, Claude'un ne kadar bilimsel çıktı ürettiğini ölçmüyor. Haberlere göre rapordaki hızlanma rakamları ölçülmüş sonuçlar değil, Anthropic'in kendi model senaryoları. Bu rakamlar şirketin kendi verisi ve değerlendirmesi olarak okunmalı. SiberMagazin bu habere ilk aşamada ikincil kaynaklar üzerinden ulaştı.
Neden önemli?
AI laboratuvarlarının "bilimi hızlandırma" iddiaları çoğunlukla seçilmiş örneklere dayanıyor. Bu rapor, iddiayı gerçek kullanım verisine bağlamaya çalışıyor ve araştırmacıların zamanının nereye gittiği ile AI'ın nerede kullanıldığı arasındaki farkı gösteriyor.
Kimin işine yarar / ne yapabilirsiniz?
- Araştırma grupları: Ekibinizde zaman alan veri toplama ve temizleme adımlarını listeleyin; AI araçlarının en az kullanıldığı ama en çok zaman alan iş burası olabilir.
- Kurum BT ve güvenlik ekipleri: Araştırma verisinin hangi AI hizmetlerine yüklendiğini ve hangi plan koşullarıyla işlendiğini veri sınıflandırma politikanıza bağlayın; hassas veri için kurumsal planları tercih edin.
- Karar vericiler: Üretici raporlarındaki verimlilik senaryolarını kendi pilot ölçümlerinizle doğrulamadan bütçe kararı vermeyin.
