Hoe mensen AI-agenten gebruiken

Er werd gezegd dat 2025 het jaar zou worden waarin AI-agenttechnologie mainstream zou worden. Vandaag kondigen we aan dat Perplexity en onderzoekers van Harvard de eerste grootschalige studie hebben gepubliceerd naar hoe mensen AI-agenten daadwerkelijk gebruiken in de echte wereld.

Onze onderzoekers stelden drie fundamentele vragen: Wie gebruikt AI-agenten? Hoe intensief gebruiken ze deze? En welke taken delegeren ze aan hun AI-assistenten? Door honderden miljoenen geanonimiseerde interacties van Comet- en Comet Assistant-gebruikers te analyseren, hebben we fundamentele patronen ontdekt over de adoptie en het gebruik van agenten.

De bevindingen dagen enkele gangbare narratieven uit. Agenten zijn bijvoorbeeld goed in het boeken van hotels of het afhandelen van routinetaken, maar ze dienen ook als partner bij diepgaand cognitief werk. Ze vormen de manier waarop we leren, werken en problemen oplossen opnieuw.

Meer een denkpartner dan een butler

Een populaire visie op AI-agenten is de "digitale conciërge"-gebruikssituatie, waarbij mensen eenvoudige taken uitbesteden om tijd te besparen. Toch ontdekten we bij het classificeren van miljoenen gebruikersinteracties dat 57% van alle agentactiviteit zich richt op cognitief werk. Zesendertig procent van de meest voorkomende taken wordt geclassificeerd als productiviteits- en workflowtaken, waarbij nog eens 21% wordt geclassificeerd als leren en onderzoek.

Dit zijn taken die het menselijk vermogen vergroten. Een inkoopprofessional gebruikte de Comet Assistant om klantcasestudy's te scannen en relevante gebruikssituaties te identificeren voordat deze met een leverancier ging samenwerken. Een student vroeg de agent om door cursusmateriaal te navigeren en te analyseren wat zij leerden. Een financiële medewerker delegeerde de taken van het filteren van aandelenopties en het analyseren van investeringsinformatie. In elk geval verwerkte de agent autonoom het verzamelen en de eerste synthese van informatie, waardoor de gebruiker de informatie kreeg die nodig was om definitieve oordelen en beslissingen te vellen, en deze beslissingen op hun verzoek uit te voeren.

De gebruikssituatie als "denkpartner" die door onze gegevens wordt ondersteund, laat zien dat gebruikers hun vermogen om complexe taken uit te voeren willen vergroten. Mensen gebruiken de Comet Assistant niet om werk te vermijden; ze gebruiken deze om beter werk te leveren.

De evolutie van gebruikstrends naar nut

Een van de meest onthullende patronen in het onderzoek is de reis van de gebruiker. Hoe je op dag 1 een agent gebruikt, is zelden hoe je deze op dag 100 gebruikt.

Nieuwe gebruikers testen vaak de wateren met vragen met een laag risico. Ze vragen naar reisplannen, filmaanbevelingen of algemene trivia. Geleidelijk aan vindt er een verschuiving plaats. Onze analyse van query-overgangen toont een sterke zwaartekracht richting productiviteit. Een gebruiker kan beginnen met vragen over een vakantiebestemming, maar zodra deze de agent gebruikt om een Python-script te debuggen of een financieel rapport samen te vatten, keren ze zelden terug. De categorieën productiviteit en workflow hebben de hoogste retentiepercentages, en gebruikers die in een vroeg stadium betrokken zijn bij leer- of onderzoekstaken, worden veel vaker langetermijnactieve gebruikers.

Dit weerspiegelt de begindagen van de personal computer. Deze werd vaak verkocht als hulpmiddel voor receptbeheer of games, maar werd onmisbaar dankzij spreadsheets en tekstverwerking. AI-agenten volgen hetzelfde traject.

Wie gebruikt agenten? Adoptie versus intensiteit

De meest veelzeggende statistiek is niet wie AI-agenten adopteert, maar wie op hen vertrouwt. Het gat tussen adoptiepercentages en gebruiksintensiteit onthult waar de technologie is verschoven van een nieuwigheid naar een noodzaak. Nauwe gaten wijzen op echte gedragsverandering, en zes kernberoepen drijven nu 70% van alle agentactiviteit aan.

Bepaalde sectoren presteren boven verwachting. Hoewel digitale technologen natuurlijk het volume leiden (30% van de query's), vertonen kennisintensieve gebieden zoals Marketing, Sales, Management en Ondernemerschap de hoogste "stickiness". Zodra deze professionals een agent adopteren, overtreft hun gebruiksintensiteit hun adoptiecijfers naarmate ze de assistent integreren in hun dagelijkse workflow.

Context doet er ook toe. Gebruikers zetten de Comet Assistant in om de specifieke knelpunten van hun branche op te lossen. Financiële professionals richten zich sterk op efficiëntie en besteden 47% van hun query's aan productiviteitstaken. Studenten richten zich op nut, waarbij 43% van de taken is toegewezen aan leren en onderzoek. In ontwerp en gastvrijheid is het nog makkelijker te zien hoe contextspecifiek gebruik domineert, van mediawerk voor ontwerpers tot reisplanning voor horecapersoneel.

Uiteindelijk bewijzen de gegevens dat de Comet Assistant zeer veelzijdig is en de specifieke behoeften van de gebruiker weerspiegelt. In een educatieve context is het een gespecialiseerde onderzoeksengine, terwijl het in een professionele context een multifunctionele assistent wordt. Persoonlijke contexten zijn verantwoordelijk voor meer dan de helft van het totale queryvolume.

Het nieuwe kenniswerk is vraagwerk

Dit onderzoek levert het eerste empirische bewijs dat we ons bewegen richting een hybride intelligentie-economie. De dominantie van cognitieve taken in onze gegevens suggereert dat AI-agenten menselijk cognitief werk schalen. Naarmate deze tools volwassener worden, verwachten we dat de "stickiness" van productiviteitstaken zal toenemen.

Nu 2025 ten einde loopt, vragen we ons niet langer af of mensen AI-agenten zullen gebruiken. We weten dat ze dat doen. De vraag is nu hoe snel de rest van de economie zich zal aanpassen aan een beroepsbevolking die denkt, leert en bouwt met een intelligente partner die altijd in de loop aanwezig is. Voor meer informatie over onze methodologie, taxonomiespecificaties en statistische analyse, bekijk het volledige onderzoeksrapport hier.