Cómo Computer remodela el trabajo de conocimiento

Esta semana, en colaboración con investigadores de la Harvard Business School, publicamos un nuevo estudio que analiza cómo las personas utilizan realmente Perplexity Computer en el mundo real. Y cómo, en sus primeros tres meses de existencia, ya está cambiando la forma del trabajo de conocimiento. Aquí presentamos una versión breve de lo que descubrimos y por qué consideramos que vale la pena prestarle atención.

Por qué realizamos esta investigación

En las últimas décadas, las computadoras se han acercado más a nuestro trabajo. Cada nueva interfaz, desde la línea de comandos hasta la interfaz gráfica de usuario y la pantalla táctil, asumió una mayor parte de la tarea y redujo la carga para el usuario.

A medida que las interfaces se volvieron más simples, nuestras preguntas también lo hicieron. Sin embargo, los usuarios aún tenían que dividir las solicitudes en pasos, ingresarlas manualmente y volver a ensamblar los resultados.

Perplexity Computer cambia eso. Orquesta más de 20 modelos de vanguardia en archivos y herramientas, convirtiendo una solicitud en equipos de agentes que comprenden el objetivo, dividen el trabajo y actúan de forma asincrónica. El usuario solicita el resultado, no el proceso.

Queríamos saber qué sucede cuando las personas realmente comienzan a trabajar de esa manera.

Lo que descubrimos

Los usuarios solicitan trabajo, no respuestas.

Search proporciona respuestas. Computer las ejecuta. En solicitudes casi idénticas, Computer ejecutó un promedio de 26 minutos de trabajo automático en comparación con los 33 segundos de Search, lo que representa un aumento de 48 veces en la misma tarea. Esos minutos se dedican a buscar, editar, ejecutar código y acceder a herramientas conectadas: Computer realizó aproximadamente doce veces más llamadas a aplicaciones externas y conectores por sesión que Search. El esfuerzo del usuario se concentra en ambos extremos: establecer el objetivo y revisar el resultado. De la parte intermedia se encargan los agentes.

Es significativamente más rápido y más económico.

En 10,000 pares de tareas coincidentes (el mismo tipo de solicitud realizada tanto en Search como en Computer), Computer redujo el tiempo estimado en un 87% y el costo en un 94%. Un flujo de trabajo que tomaba 269 minutos se redujo a 36.

Los ahorros se mantuvieron en 18 dominios: software, finanzas, marketing, salud, derecho, educación y más. En las entrevistas con los usuarios, la persona promedio informó que su trabajo fue 25 veces más rápido. Algunas informaron aceleraciones de más de 300 veces.

Las solicitudes se volvieron más grandes y amplias.

Con la ejecución resuelta, la barrera para emprender proyectos ambiciosos disminuye. El 23% de las solicitudes de Computer correspondían a cosas que las personas nunca le habían pedido a Search que hiciera (agrupadas en software, desarrollo web, documentación y visualización de datos), es decir, tareas, no preguntas.

La mitad de todas las solicitudes de Computer le pidieron a Computer que produjera algo (el doble de la proporción en Search), y el 76% requirió análisis, evaluación o creación en lugar de búsqueda, frente al 55% en Search. El 71% implicó trabajo abstracto y no rutinario, en comparación con el 53% en Search. Una tarea típica de Computer abarcó 2.4 áreas de experiencia, mientras que Search recurrió a solo 1.74, y fue casi tres veces más probable que necesitara 3 o más dominios.

Las personas también trabajaron fuera de su propio campo. En 8,000 usuarios de ocho grupos ocupacionales, las personas realizaron trabajo fuera de su ocupación principal el 59% del tiempo con Computer, en comparación con el 50% con Search.

La calidad no disminuyó.

Asumir un trabajo más difícil en diferentes dominios no redujo la calidad. La orquestación de múltiples modelos permite que Computer asigne cada paso al modelo que mejor se adapte a él, de modo que una solicitud que abarque investigación, análisis y diseño sea manejada por el modelo correcto en cada etapa en lugar de un solo modelo para todo. Este enrutamiento permite que el trabajo mantenga el mismo nivel de calidad incluso a medida que las solicitudes se vuelven más complejas.

Por qué esto es interesante

La IA es rápida. Eso es de esperarse.

El hallazgo más interesante es lo que las personas decidieron hacer con el tiempo recuperado. Cuando la ejecución se vuelve económica, el cálculo cambia. El trabajo que antes no valía la pena hacer de repente vale la pena. El trabajo que solía requerir a un especialista es algo que puedes intentar hacer tú mismo con confianza.

El cuello de botella en el trabajo de conocimiento rara vez era encontrar información; era la capacidad de ejecución. Perplexity Computer asume esta capacidad y, como resultado, las personas apuntan más alto. Pasan de ser operadores a supervisores, dedicando menos tiempo a ejecutar el flujo de trabajo y más tiempo a establecer el objetivo y verificar el resultado.

Qué sigue

Aún estamos en una etapa temprana. Computer tiene solo tres meses, las personas se están acostumbrando a trabajar con él y los flujos de trabajo y el uso indudablemente se adaptarán con el tiempo.

Pero estos datos ya demuestran cambios a nivel individual en el comportamiento.

Cómo se agrupa a nivel de equipo y organización es la pregunta abierta, y la que más nos interesa abordar a continuación.

Puedes leer más sobre esta investigación, incluida la metodología completa, los gráficos y las advertencias, en el blog técnico y el documento de investigación.