Uma pesquisa com 1.260 cientistas sociais revelou que 81% usam ferramentas de inteligência artificial em seu trabalho, mas apenas 20% adotaram agentes de codificação — programas como o Claude Code que podem escrever e depurar código de forma autônoma. Os resultados indicam que, embora a IA tenha se tornado rotineira na pesquisa em ciências sociais, as ferramentas especializadas de codificação ainda enfrentam uma curva de adoção íngreme.
Uso Geral de IA vs. Agentes de Codificação
A pesquisa, realizada entre pesquisadores de áreas como sociologia, psicologia e ciência política, questionou sobre o uso de diversas ferramentas de IA. Oito em cada dez disseram usar IA para tarefas como revisões bibliográficas, análise de dados ou auxílio na escrita. Porém, quando as perguntas se voltaram para agentes de codificação — ferramentas que geram ou modificam código a partir de comandos em linguagem natural — a parcela caiu para apenas um em cada cinco.
Agentes de codificação diferem de assistentes de IA de uso geral. Enquanto uma ferramenta como o ChatGPT pode ajudar a elaborar textos ou gerar ideias, um agente de codificação é projetado para interpretar instruções e produzir código funcional. Para cientistas sociais que trabalham com dados em linguagens como R ou Python, essas ferramentas poderiam reduzir a barreira para executar análises complexas. No entanto, a pesquisa sugere que a maioria dos pesquisadores ainda não os integrou em seu fluxo de trabalho.
Adoção Desigual por Gênero e Estágio da Carreira
A pesquisa revelou disparidades acentuadas entre os que usam agentes de codificação. Homens eram mais propensos do que mulheres a relatar seu uso, e pesquisadores em início de carreira adotaram as ferramentas a taxas mais altas do que seus colegas mais experientes. Os autores da pesquisa não divulgaram porcentagens exatas para esses subgrupos, mas descreveram as diferenças como "acentuadas".
Esses padrões refletem tendências mais amplas na adoção de tecnologia, onde mulheres e profissionais mais velhos frequentemente ficam para trás. Os resultados levantam preocupações de que, se os agentes de codificação se tornarem cada vez mais importantes na pesquisa, as desigualdades existentes poderiam se aprofundar. Entre as respondentes mulheres, a taxa de adoção foi significativamente menor do que entre os homens. E pesquisadores que concluíram seu doutorado há mais de uma década eram menos propensos a usar as ferramentas do que aqueles que obtiveram seus doutorados recentemente.
O que a Pesquisa Não Esclarece
A pesquisa mediu o uso, mas não explorou por que os pesquisadores optam por não usar agentes de codificação. Possíveis razões incluem falta de conhecimento, treinamento insuficiente ou preocupações com a confiabilidade. Os dados não permitem conclusões sobre as causas da baixa adoção ou das disparidades.
O que está claro é que a grande maioria dos cientistas sociais já se sente confortável com ferramentas de IA. O próximo passo — fazer com que adotem agentes de codificação — parece ser um desafio maior. A pesquisa oferece um retrato do estágio atual do campo, mas deixa em aberto a questão de como fechar essa lacuna.
