Comment Computer transforme le travail intellectuel

Cette semaine, en collaboration avec des chercheurs de la Harvard Business School, nous avons publié une nouvelle étude qui examine comment les gens utilisent réellement Perplexity Computer dans le monde réel. Et comment, dès ses trois premiers mois d'existence, il transforme déjà la nature du travail intellectuel. Voici un bref aperçu de nos conclusions et des raisons pour lesquelles nous estimons que cela mérite qu'on s'y attarde.

Pourquoi nous avons mené cette recherche

Au cours des dernières décennies, les ordinateurs se sont rapprochés de notre travail. Chaque nouvelle interface, de la ligne de commande à l'interface graphique en passant par l'écran tactile, a pris en charge une plus grande part de la tâche et réduit la charge de l'utilisateur.

À mesure que les interfaces se sont simplifiées, nos questions l'ont été tout autant. Mais les utilisateurs devaient encore diviser leurs demandes en plusieurs étapes, les saisir manuellement et réassembler les résultats.

Perplexity Computer change la donne. Il orchestre plus de 20 modèles de pointe à travers des fichiers et des outils, transformant une requête en équipes d'agents qui comprennent l'objectif, répartissent le travail et agissent de manière asynchrone. L'utilisateur demande le résultat, pas le processus.

Nous voulions savoir ce qui se passe lorsque les gens commencent réellement à travailler de cette façon.

Ce que nous avons découvert

Les utilisateurs demandent du travail, pas des réponses.

La recherche fournit des réponses. Computer les exécute. Sur des requêtes quasi identiques, Computer a effectué en moyenne 26 minutes de travail machine, contre 33 secondes pour la recherche, soit une multiplication par 48 pour la même tâche. Ces minutes sont consacrées à la recherche, à l'édition, à l'exécution de code et à l'accès à des outils connectés. Computer a effectué environ douze fois plus d'appels à des applications externes et à des connecteurs par Session que la recherche. L'effort de l'utilisateur se concentre aux deux extrémités : la définition de l'objectif et la révision du résultat. Le reste est géré par les agents.

C'est nettement plus rapide et moins coûteux.

Sur 10 000 paires de tâches comparables (le même type de requête effectué à la fois sur la recherche et sur Computer), Computer a réduit le temps estimé de 87 % et le coût de 94 %. Un flux de travail qui prenait 269 minutes est passé à 36.

Ces économies se sont vérifiées dans 18 domaines : logiciels, finance, marketing, santé, droit, éducation, et bien d'autres. Lors des entretiens avec les utilisateurs, la personne médiane a indiqué que son travail était 25 fois plus rapide. Certains ont fait état d'accélérations supérieures à 300 fois.

Les demandes sont devenues plus importantes et plus vastes.

L'exécution étant prise en charge, l'obstacle à la réalisation de projets ambitieux diminue. 23 % des demandes adressées à Computer concernaient des choses que les utilisateurs n'avaient jamais demandées à la recherche : des tâches de regroupement dans les logiciels, le développement Web, la documentation et la visualisation de données, plutôt que de simples questions.

La moitié de toutes les requêtes adressées à Computer demandaient à ce dernier de produire quelque chose (soit deux fois plus que pour la recherche), et 76 % exigeaient une analyse, une évaluation ou une création plutôt qu'une simple consultation, contre 55 % pour la recherche. 71 % impliquaient un travail abstrait et non routinier, contre 53 % pour la recherche. Une tâche typique de Computer couvrait 2,4 domaines d'expertise, alors que la recherche n'en mobilisait que 1,74, et était près de trois fois plus susceptible de nécessiter 3 domaines ou plus.

Les gens ont également travaillé en dehors de leur propre domaine. Sur 8 000 utilisateurs issus de huit groupes professionnels, les gens ont effectué un travail en dehors de leur profession principale 59 % du temps avec Computer, contre 50 % avec la recherche.

La qualité n'a pas baissé.

S'attaquer à un travail plus difficile dans différents domaines n'a pas abaissé la qualité. L'orchestration multi-modèle permet à Computer d'adapter chaque étape au modèle qui lui convient le mieux, de sorte qu'une requête couvrant la recherche, l'analyse et la conception est prise en charge par le modèle adéquat à chaque étape, plutôt que par un seul modèle pour l'ensemble. Ce routage permet au travail de maintenir le même niveau de qualité même lorsque les requêtes deviennent plus complexes.

Pourquoi c'est intéressant

L'IA est rapide. C'est un fait attendu.

La conclusion la plus intéressante est ce que les gens ont choisi de faire du temps ainsi récupéré. Lorsque l'exécution devient peu coûteuse, le calcul change. Un travail qui n'valait pas la peine d'être fait auparavant vaut soudainement la peine d'être réalisé. Un travail qui nécessitait auparavant un spécialiste devient quelque chose que vous pouvez tenter vous-même de manière crédible.

Le goulot d'étranglement du travail intellectuel était rarement la recherche d'informations, mais plutôt la capacité d'exécution. Perplexity Computer prend en charge cette capacité et, par conséquent, les gens visent plus haut. Ils passent du rôle d'opérateur à celui de superviseur, passant moins de temps à exécuter le flux de travail et plus de temps à définir l'objectif et à vérifier le résultat.

Quelle est la suite

Nous n'en sommes qu'au début. Computer n'a que trois mois, les gens s'habituent à travailler avec lui, et les flux de travail ainsi que les usages s'adapteront sans aucun doute au fil du temps.

Mais ces données démontrent déjà des changements de comportement à l'échelle individuelle.

La manière dont cela s'agrège au niveau de l'équipe et de l'organisation reste la grande question, et celle qui nous intéresse le plus pour la suite.

Vous pouvez en lire davantage sur cette recherche, y compris la méthodologie complète, les graphiques et les mises en garde, dans le blog technique et le document de recherche.