En undersøgelse af 1.260 samfundsforskere har vist, at 81% bruger værktøjer med kunstig intelligens i deres arbejde, men kun 20% har taget kodningsagenter til sig – programmer som Claude Code, der selvstændigt kan skrive og fejlrette kode. Resultaterne indikerer, at mens AI er blevet almindeligt i samfundsvidenskabelig forskning, står specialiserede kodningsværktøjer stadig over for en stejlt stigende adoptionskurve.
Generel AI-brug vs. kodningsagenter
Undersøgelsen, der blev gennemført blandt forskere inden for områder som sociologi, psykologi og statskundskab, spurgte til deres brug af forskellige AI-værktøjer. Otte ud af ti sagde, at de bruger AI til opgaver som litteraturgennemgange, dataanalyse eller skrivehjælp. Men da spørgsmålene drejede sig om kodningsagenter – værktøjer der genererer eller ændrer kode ud fra naturlige sprogprompter – faldt andelen til kun hver femte.
Kodningsagenter adskiller sig fra generelle AI-assistenter. Mens et værktøj som ChatGPT kan hjælpe med at udkaste tekst eller brainstorme ideer, er en kodningsagent designet til at fortolke instruktioner og producere fungerende kode. For samfundsforskere, der arbejder med data på sprog som R eller Python, kan sådanne værktøjer sænke barrieren for at køre komplekse analyser. Alligevel tyder undersøgelsen på, at de fleste forskere ikke har integreret dem i deres arbejdsgang.
Ujævn adoption efter køn og karrieretrin
Undersøgelsen afslørede store forskelle i, hvem der bruger kodningsagenter. Mænd var mere tilbøjelige end kvinder til at rapportere at bruge dem, og forskere tidligt i karrieren tog værktøjerne i brug i højere grad end deres ældre kolleger. Undersøgelsens forfattere offentliggjorde ikke nøjagtige procenter for disse undergrupper, men beskrev forskellene som “store”.
Disse mønstre afspejler bredere tendenser inden for teknologiadoption, hvor kvinder og ældre fagfolk ofte halter bagefter. Resultaterne vækker bekymring for, at hvis kodningsagenter bliver stadig vigtigere i forskningen, kan eksisterende uligheder vokse. Blandt kvindelige respondenter var adoptionsraten mærkbart lavere end blandt mænd. Og forskere, der afsluttede deres ph.d. for mere end et årti siden, var mindre tilbøjelige til at bruge værktøjerne end dem, der for nylig fik deres doktorgrad.
Hvad undersøgelsen efterlader ubesvaret
Undersøgelsen målte brug, men undersøgte ikke, hvorfor forskere vælger ikke at bruge kodningsagenter. Mulige årsager kan omfatte manglende bevidsthed, utilstrækkelig træning eller bekymringer om pålidelighed. Dataene tillader ikke konklusioner om årsagerne til den lave adoption eller forskellene.
Det står klart, at et stort flertal af samfundsforskere allerede er fortrolige med AI-værktøjer. Næste skridt – at få dem til at omfavne kodningsagenter – ser ud til at være en større udfordring. Undersøgelsen giver et øjebliksbillede af, hvor feltet står, men lader spørgsmålet om, hvordan kløften skal lukkes, stå åbent.
