Hogyan formálja át a Computer a szellemi munkát

Ezen a héten a Harvard Business School kutatóival együttműködésben egy új tanulmányt tettünk közzé arról, hogy az emberek a valóságban hogyan használják a Perplexity Computer rendszert. És arról, hogy a létezésének első három hónapjában ez hogyan formálja át már most a szellemi munkát. Íme egy rövid összefoglaló arról, hogy mit találtunk, és miért gondoljuk úgy, hogy érdemes odafigyelni rá.

Miért végeztük ezt a kutatást

Az elmúlt évtizedekben a számítógépek egyre közelebb kerültek a munkánkhoz. Minden új felület – a parancssortól a grafikus felületen (GUI) át az érintőképernyőig – egyre több feladatot vett át, és csökkentette a felhasználóra nehezedő terhet.

Ahogy a felületek egyszerűbbé váltak, úgy egyszerűsödtek a kérdéseink is. A felhasználóknak azonban még mindig fel kellett bontaniuk a kéréseket lépésekre, manuálisan kellett megadniuk azokat, majd újra össze kellett illeszteniük az eredményeket.

A Perplexity Computer ezen változtat. Több mint 20 élvonalbeli modellt hangol össze fájlokon és eszközökön keresztül, a kéréseket olyan ügynökcsapatokká alakítva, amelyek megértik a célt, felosztják a munkát, és aszinkron módon hajtják végre. A felhasználó az eredményt kéri, nem a folyamatot.

Szerettük volna megtudni, mi történik, amikor az emberek ténylegesen elkezdenek így dolgozni.

Mit találtunk

A felhasználók munkát kérnek, nem pedig válaszokat.

A Keresés válaszokat ad. A Computer végrehajtja azokat. Nagyjából azonos kérések esetén a Computer átlagosan 26 percnyi gépi munkát végzett el a Keresés 33 másodpercéhez képest – ez 48-szoros növekedés ugyanannál a feladatnál. Ezek a percek kereséssel, szerkesztéssel, kódfuttatással és a csatlakoztatott eszközök elérésével telnek – a Computer munkamenetenként körülbelül tizenégyszer annyi hívást indított külső alkalmazásokhoz és csatlakozóhoz, mint a Keresés. A felhasználói erőfeszítés a két végponton koncentrálódik: a cél kitűzésénél és az eredmény ellenőrzésénél. A közbülső részt az ügynökök kezelik.

Érezhetően gyorsabb és olcsóbb.

10 000 párosított feladatpár – ugyanaz a típusú kérés, amelyet a Keresésben és a Computerben is futtattak – alapján a Computer 87%-kal csökkentette a becsült időt és 94%-kal a költségeket. Egy 269 percet igénybe vevő munkafolyamat 36 percre csökkent.

A megtakarítás 18 területen érvényesült: szoftverfejlesztés, pénzügy, marketing, egészségügy, jog, oktatás és egyebek. A felhasználói interjúk során a megkérdezettek medián értéke szerint a munkájuk 25-ször gyorsabbá vált. Néhányan 300-szorosnál nagyobb gyorsulásról számoltak be.

A kérések nagyobbak és szélesebb körűek lettek.

A végrehajtás kezelésével lecsökken a küszöb az ambiciózus projektek megvalósításához. A Computer-kérések 23%-a olyan dolgokra vonatkozott, amelyeket az emberek soha nem kértek volna a Kereséstől – ezek szoftverekbe, webfejlesztésbe, dokumentációba és adatok vizualizációjába tömörültek –, vagyis feladatokról, nem pedig kérdésekről volt szó.

Az összes Computer-kérés fele arra kérte a Computert, hogy állítson elő valamit – ez kétszerese a Keresés arányának –, és 76%-uk igényelt elemzést, értékelést vagy létrehozást az egyszerű keresés helyett (szemben a Keresés 55%-ával). 71%-uk volt elvont, nem rutinszerű munka, összehasonlítva a Keresés 53%-ával. Egy tipikus Computer-feladat 2.4 szakterületet ölelt fel, míg a Keresés csak 1.74-et, és csaknem háromszor akkora eséllyel igényelt 3 vagy több szakterületet.

Az emberek a saját szakterületükön kívül is dolgoztak. Nyolc foglalkozási csoport 8000 felhasználója körében az emberek az idő 59%-ában végeztek a fő foglalkozásukon kívüli munkát a Computerrel, szemben a Keresés 59%-kal [megjegyzés: Keresés esetén 50%].

A minőség nem esett vissza.

A különböző területeken végzett nehezebb munka nem csökkentette a minőséget. A többmodelles összehangolás lehetővé teszi, hogy a Computer minden egyes lépést a hozzá leginkább illő modellhez igazítson, így a kutatást, elemzést és tervezést felölelő kéréseket minden szakaszban a megfelelő modell kezeli, ahelyett hogy egyetlen modell végezné el az egészet. Ez az útvonalválasztás lehetővé teszi, hogy a munka ugyanazon a minőségi szinten maradjon még akkor is, amikor a kérések összetettebbé válnak.

Miért érdekes ez

A mesterséges intelligencia gyors. Ez a rész várható volt.

Az érdekesebb megállapítás az, hogy az emberek mit kezdtek a visszanyert idővel. Amikor a végrehajtás olcsóvá válik, a kalkuláció megváltozik. Az a munka, amit korábban nem érte meg elvégezni, hirtelen megéri. Az olyan munka, ami régebben szakembert igényelt, olyanná válik, aminek saját maga is bátran nekiállhat az ember.

A szellemi munka szűk keresztmetszete ritkán az információkeresés volt; inkább a végrehajtási kapacitás. A Perplexity Computer átveszi ezt a kapacitást, ennek következtében pedig az emberek magasabbra céloznak. Operátorból felügyelővé válnak – kevesebb időt töltenek a munkafolyamat futtatásával, és többet a cél kitűzésével és a kimenet ellenőrzésével.

Mi a következő lépés

Még a kezdeti szakaszban tartunk. A Computer mindössze három hónapos, az emberek még csak most szokják meg a vele való munkát, és a munkafolyamatok, valamint a használat idővel kétségkívül idomulni fognak.

Ezek az adatok azonban már most is egyéni szintű viselkedésbeli eltolódásokat mutatnak.

Az a nyitott kérdés, és egyben a következő időszakban ránk leginkább kíváncsivá tevő téma, hogy ez hogyan adódik össze a csapat és a szervezet szintjén.

Erről a kutatásról – beleértve a teljes módszertant, a diagramokat és a fenntartásokat – többet is olvashat a technikai blogban és a kutatási dokumentumban.