Cómo Computer está transformando el trabajo de conocimiento

Esta semana, en colaboración con investigadores de la Harvard Business School, hemos publicado un nuevo estudio sobre cómo las personas utilizan realmente Perplexity Computer en el mundo real. Y cómo, en sus primeros tres meses de existencia, ya está transformando la naturaleza del trabajo de conocimiento. A continuación presentamos una breve versión de lo que hemos descubierto y por qué creemos que merece la pena prestarle atención.

Por qué realizamos esta investigación

En las últimas décadas, los ordenadores 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 simplificaban, también lo hacían nuestras preguntas. Sin embargo, los usuarios todavía debían dividir las solicitudes en pasos, ingresarlas manualmente y volver a unir los resultados.

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

Queríamos saber qué ocurre cuando las personas empiezan a trabajar realmente de esa manera.

Lo que descubrimos

Los usuarios piden trabajo, no respuestas.

La búsqueda ofrece respuestas. Computer las ejecuta. Ante solicitudes casi idénticas, Computer realizó una media de 26 minutos de trabajo automático en comparación con los 33 segundos de la búsqueda, 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 la búsqueda. El esfuerzo del usuario se concentra en ambos extremos: establecer el objetivo y revisar el resultado. El centro es gestionado por los agentes.

Es significativamente más rápido y económico.

En 10.000 pares de tareas comparadas (el mismo tipo de solicitud realizada tanto en la búsqueda como en Computer), Computer redujo el tiempo estimado en un 87 % y el coste en un 94 %. Un flujo de trabajo que tomaba 269 minutos se redujo a 36.

Los ahorros se mantuvieron en 18 sectores: software, finanzas, marketing, salud, legal, educación y más. En las entrevistas a los usuarios, la mediana de las personas informó que su trabajo era 25 veces más rápido. Algunos informaron aumentos de velocidad superiores a 300 veces.

Las solicitudes se volvieron más grandes y amplias.

Con la ejecución resuelta, disminuye la barrera para emprender proyectos ambiciosos. El 23 % de las solicitudes de Computer correspondían a cosas que los usuarios nunca habían pedido a la búsqueda: agrupación en software, desarrollo web, documentación y visualización de datos; tareas, no preguntas.

La mitad de todas las solicitudes de Computer pidieron a Computer que produjera algo (el doble de la cuota en la búsqueda), y el 76 % requirió análisis, evaluación o creación en lugar de una simple búsqueda, frente al 55 % en la búsqueda. El 71 % involucró trabajo abstracto y no rutinario, en comparación con el 53 % en la búsqueda. Una tarea típica de Computer abarcó 2,4 áreas de especialización, mientras que la búsqueda recurrió a solo 1,74, y era 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 trabajos fuera de su ocupación principal el 59 % del tiempo con Computer, frente al 50 % con la búsqueda.

La calidad no disminuyó.

Asumir un trabajo más difícil en diferentes dominios no redujo la calidad. La orquestación de modelos múltiples permite que Computer asigne cada paso al modelo más adecuado para el mismo, de modo que una solicitud que abarca investigación, análisis y diseño es gestionada 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 es interesante

La IA es rápida. Esa parte es de esperar.

El hallazgo más interesante es lo que las personas eligieron hacer con el tiempo recuperado. Cuando la ejecución se vuelve económica, el cálculo cambia. El trabajo que antes no valía la pena realizar, de repente, vale la pena. El trabajo que solía requerir un especialista es algo que ahora uno mismo puede intentar realizar con credibilidad.

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

Todavía 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 sin duda se adaptarán con el tiempo.

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

Cómo se agrega esto al nivel de equipos y organizaciones es la pregunta abierta, y la que más nos interesa abordar a continuación.

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