En un evento para ejecutivos farmacéuticos, fundadores de biotecnología e investigadores el martes, Anthropic anunció Claude Science, un importante nuevo producto destinado a apoyar la investigación científica de la misma manera que Claude Code apoya la ingeniería de software. Al igual que Claude Code, Claude Science puede realizar trabajo significativo de forma autónoma cuando se le dan instrucciones concisas y de alto nivel, y tiene acceso a herramientas que lo hacen particularmente útil para la investigación en biología computacional y desarrollo de fármacos. Junto con el lanzamiento y la previsualización de Claude Science, que ahora está disponible para todos los suscriptores de pago de Claude, Anthropic también anunció que utilizará el producto para llevar a cabo parte de su propia investigación sobre fármacos para enfermedades raras y desatendidas.
Esta no es la primera incursión de Anthropic en la IA para la ciencia. En octubre, la compañía lanzó plug-ins que ayudan a Claude a utilizar software y bases de datos científicos bajo el epígrafe «Claude for Life Sciences». Pero a diferencia de esta versión anterior, Claude Science es un producto autónomo y con todas las funciones. La decisión de Anthropic de elevar Claude Science al mismo rango que Claude Code y Claude Cowork indica que la compañía se toma muy en serio las aplicaciones científicas de la IA, o al menos quiere dar esa impresión.
“Representa lo importante que es esto para nuestra misión, que está a la altura de Claude Code y Claude Cowork como el próximo producto realmente significativo que vamos a lanzar”, afirma Eric Kauderer-Abrams, director de ciencias de la vida de Anthropic. “Nuestra misión es desarrollar IA que sirva al bienestar a largo plazo de la humanidad, y creemos que, con diferencia, la mayor oportunidad para lograrlo se encuentra en las ciencias de la vida.”
Durante la última década, una empresa —Google DeepMind— ha estado a la vanguardia de la IA para la ciencia. El CEO Demis Hassabis y el investigador John Jumper ganaron el Premio Nobel de Química por su trabajo en el modelo AlphaFold de la compañía, y DeepMind también ha hecho importantes contribuciones a la meteorología, la ciencia de materiales y una variedad de otras disciplinas. Pero en los últimos meses, la frontera del progreso de la IA, que avanza rápidamente, parece haber dejado a DeepMind atrás. Cuando se trata de programación, que se ha convertido en el caso de uso más lucrativo para los LLM, DeepMind está atascada intentando ponerse al día.
Anthropic está bien posicionada para asumir el legado científico de DeepMind. Al igual que Hassabis, el consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, es un científico con doctorado, a diferencia del consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, que es un empresario puro y duro. Muchos científicos ya son usuarios ávidos de herramientas como Claude Code. Hoy en día, gran parte de la investigación científica implica cierta cantidad de programación, pero no todos los científicos son ingenieros de software expertos, por lo que herramientas como Claude Code pueden marcar una gran diferencia en su productividad. Y la empresa se ha ganado recientemente un importante voto de confianza científico: a principios de este mes, Jumper anunció que deja DeepMind para unirse a Anthropic.
Desde que los agentes impulsados por LLM, incluida la serie de modelos Opus de Anthropic, fueron capaces de realizar un trabajo útil e independiente a finales de 2025, los científicos han estado comprobando todo lo que pueden hacer. En una publicación de blog en el sitio web de Anthropic, el físico de Harvard Matthew Schwartz estimó, basándose en su trabajo con Claude Code y otras herramientas de Anthropic, que el modelo Opus 4.5 de la compañía es tan capaz de ejecutar proyectos científicos como un estudiante de posgrado de segundo año.
Según Kauderer-Abrams, Claude Science no pretende desplazar a Claude Code y Claude Cowork en los flujos de trabajo de los científicos. En su lugar, está diseñado para aprovechar lo que los científicos ya encuentran útil en los productos de Anthropic. Por ejemplo, no solo escribe código, sino que también ayuda a los científicos a ejecutar su código en potentes clústeres informáticos, algo que muchos científicos necesitan para su trabajo pero que puede ser difícil de gestionar. Y prioriza la reproducibilidad, para que los científicos puedan rastrear la fuente de cualquier figura o resultado y comprobar su exactitud y validez.
Aunque Claude Science podría, en principio, asistir en cualquier área de investigación científica, parece diseñado y comercializado como una herramienta para la biología molecular y celular, y, en particular, para el desarrollo de fármacos. Puede interactuar con diversas herramientas utilizadas en genética, química y biología de proteínas, todo lo cual podría resultar muy útil para los investigadores en busca de nuevos fármacos. Durante el evento del martes, Alexander Tarashansky, quien lideró el desarrollo de Claude Science, demostró cómo el sistema podría identificar de forma autónoma nuevos candidatos a fármacos para la fenilcetonuria, una enfermedad genética rara.
Y Anthropic no dejará todo ese trabajo en manos de las compañías farmacéuticas y los laboratorios universitarios que se dieron cita en el evento. Armado con Claude Science, llevará a cabo su propia investigación sobre fármacos candidatos para enfermedades desatendidas—tanto para hacer avanzar la ciencia como para comprender con mayor claridad cómo funciona Claude Science en el mundo real.
Existen razones humanitarias obvias para priorizar el desarrollo de fármacos al crear una herramienta de investigación científica de propósito general, y los líderes de la industria de la IA a menudo citan la curación de enfermedades como una de las principales ventajas potenciales de la tecnología. Pero también es destacable que las empresas farmacéuticas tienen bolsillos mucho más profundos que los investigadores académicos. Anthropic afirma que está a punto de registrar su primer trimestre rentable, y si se concretan nuevos contratos importantes con empresas farmacéuticas, estos podrían ayudar a asegurar que se mantenga rentable a medida que la fiebre del 'tokenmaxxing' disminuya, algo cada vez más importante a medida que se acerca una OPI a finales de este año.