Un sondaggio condotto su 1.260 scienziati sociali ha rilevato che l'81% utilizza strumenti di intelligenza artificiale nel proprio lavoro, ma solo il 20% ha adottato agenti di coding — programmi come Claude Code in grado di scrivere e correggere codice in modo autonomo. I risultati indicano che, sebbene l'IA sia diventata di uso comune nella ricerca in scienze sociali, gli strumenti di coding specializzati incontrano ancora una forte resistenza all'adozione.
Uso generale dell'IA vs. agenti di coding
Il sondaggio, condotto tra ricercatori in settori come sociologia, psicologia e scienze politiche, ha chiesto loro l'utilizzo di vari strumenti di IA. Otto su dieci hanno dichiarato di usare l'IA per attività come revisioni della letteratura, analisi dei dati o assistenza nella scrittura. Ma quando le domande si sono spostate sugli agenti di coding — strumenti che generano o modificano codice a partire da prompt in linguaggio naturale — la percentuale è scesa a solo uno su cinque.
Gli agenti di coding differiscono dagli assistenti IA generici. Mentre uno strumento come ChatGPT può aiutare a redigere testi o fare brainstorming, un agente di coding è progettato per interpretare istruzioni e produrre codice funzionante. Per gli scienziati sociali che lavorano con dati in linguaggi come R o Python, tali strumenti potrebbero abbassare la barriera per eseguire analisi complesse. Tuttavia, il sondaggio suggerisce che la maggior parte dei ricercatori non li ha integrati nel proprio flusso di lavoro.
Adozione disomogenea per genere e fase di carriera
Il sondaggio ha rivelato forti disparità nell'utilizzo degli agenti di coding. Gli uomini erano più propensi delle donne a dichiarare di usarli, e i ricercatori all'inizio della carriera hanno adottato gli strumenti a tassi più elevati rispetto ai colleghi più anziani. Gli autori del sondaggio non hanno rilasciato percentuali esatte per questi sottogruppi, ma hanno descritto le differenze come "marcate."
Questi schemi rispecchiano tendenze più ampie nell'adozione tecnologica, dove le donne e i professionisti più anziani spesso sono in ritardo. I risultati sollevano preoccupazioni che, se gli agenti di coding diventassero sempre più importanti nella ricerca, le disuguaglianze esistenti potrebbero ampliarsi. Tra le donne intervistate, il tasso di adozione era notevolmente inferiore rispetto agli uomini. E i ricercatori che hanno completato il dottorato più di un decennio fa erano meno propensi a utilizzare gli strumenti rispetto a coloro che hanno conseguito il dottorato di recente.
Ciò che il sondaggio lascia senza risposta
Il sondaggio ha misurato l'utilizzo ma non ha esplorato le ragioni per cui i ricercatori scelgono di non usare gli agenti di coding. Possibili motivi potrebbero includere mancanza di consapevolezza, formazione insufficiente o preoccupazioni sull'affidabilità. I dati non consentono di trarre conclusioni sulle cause della bassa adozione o delle disparità.
Quello che è chiaro è che una grande maggioranza di scienziati sociali è già a proprio agio con gli strumenti di IA. Il passo successivo — convincerli ad abbracciare gli agenti di coding — sembra essere una sfida più grande. Il sondaggio offre un'istantanea della situazione attuale nel settore, ma lascia aperta la questione su come colmare il divario.
