Una encuesta a 1,260 científicos sociales ha revelado que el 81% utiliza herramientas de inteligencia artificial en su trabajo, pero solo el 20% ha adoptado agentes de codificación (programas como Claude Code que pueden escribir y depurar código de forma autónoma). Los hallazgos indican que, si bien la IA se ha vuelto habitual en la investigación en ciencias sociales, las herramientas de codificación especializadas aún enfrentan una pronunciada curva de adopción.
Uso general de IA frente a agentes de codificación
La encuesta, realizada entre investigadores en campos como la sociología, la psicología y la ciencia política, indagó sobre el uso de diversas herramientas de IA. Ocho de cada diez afirmaron emplear IA para tareas como revisiones de literatura, análisis de datos o asistencia en redacción. Pero cuando las preguntas se centraron en los agentes de codificación —herramientas que generan o modifican código a partir de instrucciones en lenguaje natural— la proporción se redujo a solo uno de cada cinco.
Los agentes de codificación se diferencian de los asistentes de IA de uso general. Mientras que una herramienta como ChatGPT puede ayudar a redactar textos o generar ideas, un agente de codificación está diseñado para interpretar instrucciones y producir código funcional. Para los científicos sociales que trabajan con datos en lenguajes como R o Python, estas herramientas podrían reducir la barrera para realizar análisis complejos. Sin embargo, la encuesta sugiere que la mayoría de los investigadores no las han integrado en su flujo de trabajo.
Adopción desigual por género y etapa profesional
La encuesta reveló marcadas diferencias en quiénes utilizan agentes de codificación. Los hombres declararon usarlos con mayor frecuencia que las mujeres, y los investigadores al inicio de su carrera los adoptaron en tasas más altas que sus colegas senior. Los autores de la encuesta no publicaron los porcentajes exactos para estos subgrupos, pero calificaron las diferencias como "pronunciadas".
Estos patrones reflejan tendencias más amplias en la adopción tecnológica, donde las mujeres y los profesionales de mayor edad suelen quedar rezagados. Los hallazgos plantean inquietudes: si los agentes de codificación adquieren mayor importancia en la investigación, las desigualdades existentes podrían ampliarse. Entre las encuestadas, la tasa de adopción fue notablemente inferior a la de los hombres. Y los investigadores que obtuvieron su doctorado hace más de una década tenían menos probabilidades de usar estas herramientas que quienes obtuvieron su doctorado recientemente.
Lo que la encuesta deja sin responder
La encuesta midió el uso, pero no exploró por qué los investigadores eligen no usar agentes de codificación. Las posibles razones incluyen falta de conocimiento, capacitación insuficiente o dudas sobre la confiabilidad. Los datos no permiten concluir sobre las causas de la baja adopción ni de las disparidades.
Lo que está claro es que una gran mayoría de los científicos sociales ya se siente cómoda con las herramientas de IA. El siguiente paso —lograr que adopten agentes de codificación— parece ser un desafío mayor. La encuesta ofrece una instantánea de dónde se encuentra el campo, pero deja abierta la cuestión de cómo cerrar la brecha.
