Anthropic lanzó Claude Science beta el 30 de junio de 2026. Es un banco de trabajo de IA para científicos que busca reunir análisis de literatura, consultas a bases científicas, ejecución de código, generación de gráficos, gestión de recursos de cómputo y reproducibilidad en un mismo entorno.
No es una ventana de chat con tema científico. Se parece más a un entorno de investigación con Agent. Los investigadores pueden usarlo en máquinas locales macOS o Linux, o conectarlo por SSH o a través de un HPC login node a los recursos de cómputo existentes del laboratorio.
Qué problema intenta resolver Claude Science
El trabajo científico suele estar fragmentado entre herramientas. Un proyecto biomédico puede requerir búsquedas en PubMed, notebooks de Jupyter, scripts en R, datos de PDB o UniProt, trabajos en clúster, gráficos y finalmente un paper o informe.
Claude Science intenta conectar esos pasos. Puede:
- Analizar papers y preprints.
- Consultar bases de datos especializadas y modelos científicos.
- Ejecutar tareas de investigación de varios pasos.
- Generar gráficos, vistas estructurales, manuscritos y artifacts de análisis.
- Registrar el código, el entorno y el contexto usados para producir resultados.
- Permitir que reviewer agents revisen si citas, cálculos y figuras son trazables.
Anthropic subraya que cada salida tiene historial auditable. En ciencia eso es esencial: no basta con que algo “parezca correcto”; debe poder volver a los datos, el código y el entorno.
Cómo funciona
La entrada de Claude Science es un Agent coordinador general. Viene con más de 60 skills y connectors orientados a investigación, cubriendo genómica, single-cell, proteómica, biología estructural, quimioinformática y áreas relacionadas.
También puede invocar otros Agents especializados o usar specialist agents creados por el propio equipo. Un reviewer agent revisa citas y cálculos; si encuentra números sin trazabilidad, citas erróneas o gráficos que no coinciden con el código, los marca e intenta corregirlos.
En artifacts científicos, Claude Science puede renderizar resultados más ricos, como:
- estructuras proteicas 3D
- genome browser tracks
- estructuras químicas
- gráficos y manuscritos
- código y notas de entorno usados para generarlos
Los investigadores pueden pedir cambios en lenguaje natural, como quitar líneas de cuadrícula o cambiar un eje a log scale. Claude Science modifica el código que genera el gráfico, no solo una imagen estática.
La gestión de cómputo es clave
En muchos análisis científicos, lo difícil no es solo escribir código sino gestionar recursos de cómputo. Plegamiento de proteínas, pipelines genómicos y análisis single-cell a gran escala pueden requerir GPU, clústeres HPC o plataformas bajo demanda.
Claude Science puede redactar planes de cómputo, preguntar antes de acceder a nuevos recursos y permitir que el usuario revise o retire decisiones antes de enviar trabajos. Puede enviar tareas al clúster HPC existente del laboratorio o conectarse a Modal para cómputo bajo demanda.
El diseño de Anthropic busca mantener los datos en su sistema original tanto como sea posible. Claude Science puede ejecutarse en el portátil del laboratorio, una máquina Linux o un HPC login node. Los datos grandes o sensibles no tienen que salir por completo del sistema original; solo se envía a Claude el contexto necesario para el análisis.
Esto es especialmente importante en ciencias de la vida, medicina e investigación empresarial, donde son comunes datos propietarios, datos no publicados y requisitos de cumplimiento.
Capacidades científicas preconfiguradas
Claude Science viene muy preconfigurado para ciencias de la vida. Anthropic menciona conexiones o soporte para UniProt, PDB, Ensembl, Reactome, ClinVar, ChEMBL, GEO, revistas, servidores de preprints y modelos abiertos especializados.
También usa skills del NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit para conectarse a modelos y bibliotecas de ciencias de la vida en BioNeMo, como Evo 2, Boltz-2 y OpenFold3.
Si un laboratorio ya tiene sus propios modelos, datasets o pipelines, Claude Science puede conectarlos mediante connectors. Los pipelines frecuentes también pueden guardarse como skills reutilizables para que sesiones posteriores los hereden.
Casos tempranos de Anthropic
La publicación enumera varios usos durante la beta:
- Análisis de single-cell RNA sequencing
- Diseño de CRISPR screen
- Predicción de estructura proteica
- Quimioinformática
- Análisis de epidemiología molecular
Manifold Bio usó Claude Science para filtrar objetivos candidatos de tissue-targeting medicines. Claude Science combinó criterios como expresión superficial, transporte y seguridad, e incorporó contexto de proyectos históricos internos de Manifold.
El neurocientífico Jérôme Lecoq, del Allen Institute, lo usó para construir una plantilla de computational review multi-Agent. Unos 20 skills personalizados leían grandes cantidades de papers, extraían afirmaciones centrales y resultados cuantitativos clave a una evidence state database, generaban secciones largas de revisión y luego un reviewer agent comprobaba precisión y consistencia de citas.
Stephen Francis, del UCSF Brain Tumor Center, usó Claude Science para análisis relacionados con epidemiología molecular de gliomas. Anthropic afirma que su equipo validó los resultados de forma independiente y estimó que el tiempo de análisis cayó a una décima parte.
El patrón común es claro: Claude Science encaja mejor con flujos científicos largos, densos en datos y revisables que con preguntas simples.
Disponibilidad y programa de solicitudes
Claude Science está en beta, admite macOS y Linux, y está disponible para:
- Claude Pro
- Claude Max
- Claude Team
- Claude Enterprise
Los usuarios Team y Enterprise necesitan activación del administrador. Anthropic también ofrece un Team plan con descuento para active scientific labs de instituciones académicas y organizaciones de investigación sin fines de lucro.
Además, Anthropic apoyará hasta 50 proyectos Claude Science AI for Science, con hasta 30.000 dólares en credits por proyecto. Modal también podrá ofrecer hasta 2.000 dólares en recursos de cómputo a algunos proyectos. El plazo de solicitud termina el 15 de julio de 2026; la notificación está prevista para el 31 de julio de 2026; el período del proyecto va del 1 de septiembre al 1 de diciembre de 2026.
Límites importantes
Claude Science tiene una dirección clara, pero sigue en beta. En investigación no se puede tratar la salida de IA como conclusión directa, especialmente en citas, estadística, gráficos y juicio biomédico. Los investigadores deben revisar los resultados.
Su valor real está en conectar “buscar, escribir código, ejecutar, graficar, registrar y revisar” en un proceso trazable. Si artifacts, código, entorno y registros de reviewer son completos, la IA no solo acelera escritura o búsqueda; puede participar en una pipeline de investigación verificable.
A corto plazo, Claude Science parece más adecuado para:
- Laboratorios con muchos datos y pipelines dispersos entre herramientas.
- Equipos que generan repetidamente gráficos, manuscritos y registros reproducibles.
- Ciencias de la vida, estructura proteica, genómica, quimioinformática y áreas con fuentes de datos complejas.
Si Anthropic estabiliza reproducibilidad, permisos, auditoría y ejecución local/en clúster, Claude Science puede convertirse en uno de los productos menos parecidos a un chat dentro de Claude: más bien una consola científica con memoria, revisores y orquestación de cómputo.
Cómo debería probarlo un laboratorio
Lo mejor es empezar con un proyecto pequeño, real y bien delimitado. No conviene mover todo el flujo del grupo de investigación de golpe. Se puede elegir un conjunto de papers públicos, un dataset reproducible, un notebook existente y una figura esperada, y pedirle que complete el ciclo: leer literatura, correr análisis, generar la figura y escribir la nota de métodos.
Durante la prueba, mira tres cosas. Primero, trazabilidad: ¿los números de la figura vuelven a datos y código? Segundo, consistencia del entorno: ¿el mismo trabajo es estable al repetirlo o moverlo a otra máquina? Tercero, calidad de citas: ¿las referencias son reales y encajan con el contexto, no solo tienen formato de paper?
Si el equipo tiene HPC o datos internos, conéctalos en una segunda fase. Los permisos de datos científicos son sensibles; conviene limitar rutas locales, permisos SSH, conexiones de base de datos y directorios de salida antes de permitir que un Agent lea o escriba.
Diferencia con Claude normal
Claude normal se parece más a un asistente de investigación: puede leer papers, resumir y explicar código. Claude Science conecta ese asistente a un banco de trabajo: puede llamar conectores especializados, ejecutar código, generar artifacts y conservar historial auditable.
Por eso no basta preguntar “¿responde bien?”. La pregunta útil es “¿puede entrar en el flujo de investigación?”. Reproducibilidad, auditoría e integración con herramientas existentes son la diferencia real entre un banco científico y una ventana de chat.
Original: Claude Science, an AI workbench for scientists, is now available