减少研究中的人工工作涉及利用自动化工具和方法来简化重复性、耗时的任务。这意味着使用软件来处理数据收集、分析、文献综述或报告生成，而非人工操作。它与单纯加快工作速度不同，而是从根本上改变流程，用程序化的工作流替代特定步骤中的人工干预。这种方法能最大限度地减少错误，并让研究人员有更多时间进行更高层次的思考。
常见的例子包括使用语义学者（Semantic Scholar）或Elicit等人工智能驱动的文献综述工具来快速查找和总结相关论文，而不是手动搜索数据库。另一个例子是使用自动化数据抓取工具或API从网站或数据库收集信息，并使用R、Python（配合Pandas）或SPSS等平台进行自动化数据清理、分析和可视化，尤其是在社会科学、市场研究或生物信息学等领域。
主要优势包括显著节省时间、减少人为错误、提高可扩展性以及加快项目完成速度。然而，其局限性包括初始设置成本、对技术技能的需求，以及在需要人类判断的关键环节可能过度依赖自动化。在伦理方面，确保数据隐私和算法偏见意识至关重要。随着人工智能和自动化技术的成熟，它们的整合将成为所有学科高效且具竞争力研究的必要条件。