كيف يعيد Computer تشكيل العمل المعرفي

في هذا الأسبوع، بالتعاون مع باحثين في كلية هارفارد للأعمال، نشرنا دراسة جديدة تبحث في كيفية استخدام الأشخاص حقاً لـ Perplexity Computer في العالم الواقعي. وكيف أنه - في أشهره الثلاثة الأولى من الوجود - يغير بالفعل شكل العمل المعرفي. إليك نسخة مختصرة مما وجدناه، ولماذا نعتقد أن الأمر يستحق الاهتمام.

لماذا قمنا بهذا البحث

على مدار العقود القليلة الماضية، اقتربت الحواسيب أكثر فأكثر من أعمالنا. وكل واجهة جديدة، من سطر الأوامر إلى واجهة المستخدم الرسومية وصولاً إلى شاشة اللمس، كانت تتحمل المزيد من المهام وتقلل العبء على المستخدم.

بينما أصبحت الواجهات أبسط، أصبحت أسئلتنا أبسط أيضاً. لكن المستخدمين ما زالوا مضطرين إلى تقسم الطلبات إلى خطوات، وإدخالها يدوياً، وتجميع النتائج معاً مرة أخرى.

يغير Perplexity Computer ذلك. فهو ينسق أكثر من 20 نموذجاً رائداً عبر الملفات والأدوات، محولاً الطلب إلى فِرق من الوكلاء الذين يفهمون الهدف، ويقسمون العمل، ويتصرفون بشكل غير متزامن. يطلب المستخدم النتيجة وليس العملية.

أردنا أن نعرف ما يحدث عندما يبدأ الناس حقاً العمل بهذه الطريقة.

ما وجدناه

يطلب المستخدمون إنجاز عمل، لا مجرد إجابات.

يوفر البحث إجابات. بينما ينفذها Computer. في طلبات متطابقة تقريباً، قام Computer بمتوسط 26 دقيقة من عمل الآلة مقارنة بـ 33 ثانية للبحث - أي زيادة بمقدار 48 ضعفاً على نفس المهمة. تذهب هذه الدقائق في البحث، والتحرير، وتشكيل وتشغيل التعليمات البرمجية، والوصول إلى الأدوات المتصلة - فقد أجرى Computer حوالي اثني عشر ضعفاً من النداءات للتطبيقات والموصلات الخارجية لكل جلسة مقارنة بالبحث. يتركز جهد المستخدم في كلا الطرفين: تحديد الهدف ومراجعة النتيجة. أما الجزء الأوسط فيتولاه الوكلاء.

إنه أسرع بكثير وأقل تكلفة بشكل ملحوظ.

عبر 10,000 زوج متطابق من المهام - نفس نوع الطلب الذي تم إجراؤه على كل من البحث و Computer - قلل Computer الوقت المقدر بنسبة 87% والتكلفة بنسبة 94%. سير العمل الذي استغرق 269 دقيقة انخفض إلى 36 دقيقة.

استمرت الوفرات عبر 18 مجالاً: البرمجيات، والتمويل، والتسويق، والرعاية الصحية، والقانون، والتعليم، والمزيد. في مقابلات المستخدمين، أفاد الشخص الوسيط بأن عمله أصبح أسرع بـ 25 ضعفاً. وأبلغ البعض عن تسريعات تزيد عن 300 ضعف.

أصبحت الطلبات أكبر وأوسع نطاقاً.

مع تولي النظام أمر التنفيذ، تنخفض العوائق أمام متابعة المشاريع الطموحة. 23% من طلبات Computer كانت لأشياء لم يطلب الناس من البحث القيام بها من قبل - وتركزت في البرمجيات، وتطوير الويب، والتوثيق، وتصور البيانات - وهي مهام وليست أسئلة.

طلب نصف إجمالي طلبات Computer من النظام إنتاج شي ما - وهو ضعف حصة البحث - وتطلب 76% منها تحليلاً أو تقييماً أو ابتكاراً بدلاً من مجرد البحث، مقابل 55% في البحث. وتلخصت 71% في عمل مجرد وغير روتيني، مقارنة بـ 53% في البحث. استغرقت مهمة نموذجية لـ Computer 2.4 مجالاً من الخبرة، بينما اعتمد البحث على 1.74 فقط، وكان أكثر عرضة بحوالي ثلاثة أضعاف لاحتياجه إلى 3 مجالات أو أكثر.

عمل الأشخاص أيضاً خارج نطاق تخصصاتهم. عبر 8,000 مستخدم من ثتاني مجموعات مهنية، أدى الناس أعمالاً خارج مهنتهم الأساسية بنسبة 59% من الوقت باستخدام Computer، مقابل 50% باستخدام البحث.

لم تنخفض الجودة.

الاضطلاع بعمل أصعب عبر مجالات مختلفة لم يقلل من الجودة. يتيح التنسيق متعدد النماذج لـ Computer مطابقة كل خطوة مع النموذج الأنسب لها، بحيث يتم التعامل مع الطلب الذي يمتد عبر البحث والتحليل والتصميم بواسطة النموذج الصحيح في كل مرحلة بدلاً من نموذج واحد لكل ذلك. يسمح هذا التوجيه للعمل بالحفاظ على نفس معيار الجودة حتى مع ازدياد تعقيد الطلبات.

لماذا يعتبر هذا الأمر مثيراً للاهتمام

الذكاء الاصطناعي سريع. هذا الجزء متوقع.

النتيجة الأكثر إثارة للاهتمام هي ما اختار الناس فعله بالوقت المستعاد. عندما يصبح التنفيذ رخيصاً، تتغير الحسابات. العمل الذي لم يكن يستحق العناء من قبل يصبح فجأة يستحق الجهد. العمل الذي كان يتطلب في السابق متخصصة أصبح شيئاً يمكنك تجربته بنفسك بثقة.

كانت عنق الزجاجة في العمل المعرفي نادراً ما تتمثل في العثور على المعلومات؛ بل كانت في القدرة على التنفيذ. يتولى Perplexity Computer هذه القدرة، ونتيجة لذلك، يهدف الناس إلى مستويات أعلى. إنهم ينتقلون من دور المشغل إلى دور المشرف - حيث يقضون وقتاً أقل في تشغيل سير العمل ووقتاً أطول في تحديد الهدف والتحقق من الناتج.

ما التالي

ما زلنا في البداية. عمر Computer ثلاثة أشهر فقط، والناس اعتادوا العمل به، وسير العمل والاستخدام سيتبدلان بلا شك بمرور الوقت.

لكن هذه البيانات تظهر بالفعل تحولات في السلوك على مستوى الأفراد.

كيف تتجمع هذه التغيرات على مستوى الفريق والمنظمة هو السؤال المفتوح، وهو ما نحن مهتمون به أكثر في المرحلة القادمة.

يمكنك قراءة المزيد عن هذا البحث، بما في ذلك المنهجية الكاملة والرسوم البيانية والمحاذير، في المدونة التقنية والورقة البحثية.