लोग एआई एजेंटों का उपयोग कैसे करते हैं

कहा गया था कि 2025 वह वर्ष होगा जब एआई एजेंट तकनीक मुख्यधारा में आ जाएगी। आज हम घोषणा कर रहे हैं कि Perplexity और हार्वर्ड के शोधकर्ताओं ने लोग वास्तविक दुनिया में एआई एजेंटों का उपयोग कैसे करते हैं इस पर पहला बड़े पैमाने का अध्ययन प्रकाशित किया है।

हमारे शोधकर्ताओं ने तीन मूलभूत प्रश्न पूछे: एआई एजेंटों को कौन अपना रहा है? वे उनका कितनी गहनता से उपयोग कर रहे हैं? और वे अपने एआई सहायकों को क्या कार्य सौंप रहे हैं? Comet और Comet Assistant उपयोगकर्ताओं की करोड़ों अनाम बातचीत का विश्लेषण करके, हमने एजेंट अपनाने और उपयोग के बारे में मूलभूत पैटर्न उजागर किए हैं।

ये निष्कर्ष कुछ सामान्य धारणाओं को चुनौती देते हैं। उदाहरण के लिए, एजेंट होटल बुक करने या सामान्य कार्यों को संभालने में अच्छे हैं, लेकिन वे गहन संज्ञानात्मक कार्य में भागीदार के रूप में भी काम कर रहे हैं। वे हमारे सीखने, काम करने और समस्याओं को हल करने के तरीके को नया आकार दे रहे हैं।

एक बटलर से अधिक, एक विचार-साझेदार

एआई एजेंटों की एक लोकप्रिय दृष्टि "डिजिटल कंसीयज" उपयोग का मामला है, जिसमें मनुष्य समय बचाने के लिए सरल कार्य दूसरों को सौंप देते हैं। फिर भी, जब हमने लाखों उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को वर्गीकृत किया, तो हमने पाया कि सभी एजेंट गतिविधियों का 57% संज्ञानात्मक कार्य पर केंद्रित है। सबसे आम कार्यों का छत्तीस प्रतिशत उत्पादकता और वर्कफ़्लो कार्यों के रूप में वर्गीकृत किया गया है, और अन्य 21% सीखने और अनुसंधान के रूप में वर्गीकृत हैं।

ये वे कार्य हैं जो मानवीय क्षमता को बढ़ाते हैं। एक खरीद पेशेवर ने किसी विक्रेता के साथ काम करने से पहले ग्राहक केस स्टडी को स्कैन करने और प्रासंगिक उपयोग के मामलों की पहचान करने के लिए Comet Assistant का उपयोग किया। एक छात्र ने एजेंट से पाठ्यक्रम सामग्री के माध्यम से नेविगेट करने और यह विश्लेषण करने के लिए कहा कि वे क्या सीख रहे थे। एक वित्त कर्मचारी ने स्टॉक विकल्पों को फ़िल्टर करने और निवेश जानकारी का विश्लेषण करने के कार्य सौंपे। प्रत्येक मामले में, एजेंट ने स्वायत्त रूप से जानकारी एकत्र करने और प्रारंभिक संश्लेषण को संभाला, जिससे उपयोगकर्ता को अंतिम निर्णय और निष्कर्ष निकालने के लिए आवश्यक जानकारी मिली, और उनके अनुरोध पर उन निर्णयों को लागू किया।

हमारे डेटा द्वारा समर्थित "विचार-साझेदार" उपयोग का मामला दिखाता है कि उपयोगकर्ता कठिन काम करने की अपनी क्षमता का विस्तार करना चाहते हैं। लोग काम से बचने के लिए Comet Assistant का उपयोग नहीं कर रहे हैं, वे इसका उपयोग बेहतर काम करने के लिए कर रहे हैं।

उपयोग के रुझान का उपयोगिता की ओर विकास

अध्ययन में सबसे खुलासा करने वाले पैटर्नों में से एक उपयोगकर्ता की यात्रा है। आप पहले दिन एजेंट का उपयोग कैसे करते हैं, यह शायद ही कभी वैसा होता है जैसे आप 100वें दिन करते हैं।

नए उपयोगकर्ता अक्सर कम जोखिम वाली क्वेरी के साथ शुरुआत करते हैं। वे यात्रा योजनाओं, मूवी अनुशंसाओं या सामान्य सामान्य ज्ञान के बारे में पूछते हैं। धीरे-धीरे, एक बदलाव आता है। क्वेरी संक्रमणों का हमारा विश्लेषण उत्पादकता की ओर एक मजबूत गुरुत्वाकर्षण खिंचाव दिखाता है। एक उपयोगकर्ता छुट्टी के स्थान के बारे में पूछकर शुरू कर सकता है, लेकिन एक बार जब वे पायथन स्क्रिप्ट को डीबग करने या वित्तीय रिपोर्ट को सारांशित करने के लिए एजेंट का उपयोग करते हैं, तो वे शायद ही कभी वापस जाते हैं। उत्पादकता और वर्कफ़्लो श्रेणियों में उच्चतम प्रतिधारण दर है, और जो उपयोगकर्ता शुरुआती दौर में सीखने या अनुसंधान कार्यों में संलग्न होते हैं, उनके दीर्घकालिक सक्रिय उपयोगकर्ता बनने की संभावना बहुत अधिक होती है।

यह पर्सनल कंप्यूटर के शुरुआती दिनों को दर्शाता है। इसे अक्सर रेसिपी प्रबंधन या गेम के लिए एक उपकरण के रूप में बेचा जाता था, लेकिन यह स्प्रेडशीट और वर्ड प्रोसेसिंग के कारण अपरिहार्य हो गया। एआई एजेंट उसी प्रक्षेपवक्र का पालन कर रहे हैं।

एजेंटों का उपयोग कौन कर रहा है? गोद लेना बनाम तीव्रता

सबसे महत्वपूर्ण मीट्रिक यह नहीं है कि एआई एजेंटों को कौन अपनाता है, बल्कि यह है कि उन पर कौन निर्भर करता है। अपनाने की दर और उपयोग की तीव्रता के बीच का अंतर यह बताता है कि तकनीक कहाँ एक नवीनता से आवश्यकता में बदल गई है। संकीर्ण अंतराल वास्तविक व्यवहार परिवर्तन का संकेत देते हैं, और छह मुख्य व्यवसाय अब सभी एजेंट गतिविधि का 70% चलाते हैं।

कुछ क्षेत्र अपनी क्षमता से अधिक प्रदर्शन करते हैं। हालांकि डिजिटल प्रौद्योगिकीविद स्वाभाविक रूप से वॉल्यूम (क्वेरी का 30%) का नेतृत्व करते हैं, विपणन, बिक्री, प्रबंधन और उद्यमिता जैसे ज्ञान-गहन क्षेत्र सबसे अधिक "चिपचिपाहट" प्रदर्शित करते हैं। एक बार जब ये पेशेवर एक एजेंट को अपना लेते हैं, तो उनकी उपयोग की तीव्रता उनके अपनाने की संख्या से अधिक हो जाती है क्योंकि वे सहायक को अपने दैनिक वर्कफ़्लो में एकीकृत करते हैं।

संदर्भ भी मायने रखता है। उपयोगकर्ता अपने उद्योग के विशिष्ट घर्षण बिंदुओं को हल करने के लिए Comet Assistant को तैनात करते हैं। वित्त पेशेवर दक्षता पर भारी ध्यान केंद्रित करते हैं, क्वेरी का 47% उत्पादकता कार्यों के लिए समर्पित करते हैं। छात्र उपयोगिता पर ध्यान केंद्रित करते हैं, 43% कार्य सीखने और अनुसंधान के लिए आवंटित किए जाते हैं। डिज़ाइन और आतिथ्य में, यह देखना और भी आसान है कि कैसे संदर्भ-विशिष्ट उपयोग हावी है, डिज़ाइनरों के लिए मीडिया कार्य से लेकर आतिथ्य कर्मचारियों के लिए यात्रा योजना तक।

अंततः, डेटा साबित करता है कि Comet Assistant अत्यधिक बहुमुखी है और अपने उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं को दर्शाता है। एक शैक्षिक संदर्भ में, यह एक विशेष अनुसंधान इंजन है जबकि एक पेशेवर संदर्भ में, यह एक बहुउद्देशीय सहायक बन जाता है। व्यक्तिगत संदर्भ सभी क्वेरी वॉल्यूम के आधे से अधिक के लिए जिम्मेदार हैं।

नया ज्ञान कार्य प्रश्न कार्य है

यह अध्ययन पहला अनुभवजन्य प्रमाण प्रदान करता है कि हम एक हाइब्रिड इंटेलिजेंस अर्थव्यवस्था की ओर बढ़ रहे हैं। हमारे डेटा में संज्ञानात्मक कार्यों का प्रभुत्व बताता है कि एआई एजेंट मानवीय संज्ञानात्मक कार्य को बढ़ा रहे हैं। जैसे-जैसे ये उपकरण परिपक्व होते हैं, हम उम्मीद करते हैं कि उत्पादकता कार्यों की "चिपचिपाहट" और गहरी होगी।

जैसे-जैसे 2025 का अंत हो रहा है, हम अब यह नहीं पूछ रहे हैं कि क्या लोग एआई एजेंटों का उपयोग करेंगे। हम जानते हैं कि वे कर रहे हैं। अब सवाल यह है कि शेष अर्थव्यवस्था कितनी जल्दी एक ऐसे कार्यबल के अनुकूल होगी जो हर समय एक बुद्धिमान भागीदार के साथ सोचता, सीखता और निर्माण करता है। हमारी कार्यप्रणाली, वर्गीकरण विनिर्देशों और सांख्यिकीय विश्लेषण के बारे में अधिक पढ़ने के लिए, पूर्ण शोध पत्र यहाँ देखें।