Como o Computer está remodelando o trabalho de conhecimento

Esta semana, em colaboração com pesquisadores da Harvard Business School, publicamos um novo estudo analisando como as pessoas realmente usam o Perplexity Computer no mundo real. E como — em seus primeiros três meses de existência — ele já está mudando o formato do trabalho de conhecimento. Aqui está uma versão resumida do que descobrimos e por que achamos que vale a pena prestar atenção.

Por que fizemos esta pesquisa

Nas últimas décadas, os computadores aproximaram-se do nosso trabalho. Cada nova interface, desde a linha de comando até a GUI e a tela sensível ao toque, assumiu uma parte maior da tarefa e reduziu a carga sobre o usuário.

À medida que as nossas interfaces se tornavam mais simples, as nossas perguntas também. Mas os usuários ainda precisavam dividir as solicitações em etapas, inseri-las manualmente e juntar os resultados novamente.

O Perplexity Computer muda isso. Ele orquestra mais de 20 modelos de fronteira em arquivos e ferramentas, transformando uma solicitação em equipes de agentes que entendem o objetivo, dividem o trabalho e agem de forma assíncrona. O usuário pede o resultado, não o processo.

Queríamos saber o que acontece quando as pessoas realmente começam a trabalhar dessa forma.

O que descobrimos

Os usuários estão pedindo trabalho, não respostas.

A Pesquisa fornece respostas. O Computer as executa. Em solicitações quase idênticas, o Computer executou uma média de 26 minutos de trabalho de máquina em comparação com 33 segundos para a Pesquisa — um aumento de 48 vezes na mesma tarefa. Esses minutos são gastos em pesquisas, edições, execução de códigos e acesso a ferramentas conectadas — o Computer fez cerca de doze vezes mais chamadas a aplicativos externos e conectores por sessão do que a Pesquisa. O esforço do usuário concentra-se em ambas as extremidades: definir o objetivo e revisar o resultado. O meio é tratado pelos agentes.

É significativamente mais rápido e mais barato.

Em 10.000 pares correspondentes de tarefas — o mesmo tipo de solicitação feita tanto na Pesquisa quanto no Computer — o Computer reduziu o tempo estimado em 87% e o custo em 94%. Um fluxo de trabalho que levava 269 minutos caiu para 36.

A economia manteve-se em 18 domínios: software, finanças, marketing, saúde, jurídico, educação e muito mais. Nas entrevistas com usuários, a pessoa mediana relatou que seu trabalho ficou 25 vezes mais rápido. Alguns relataram acelerações superiores a 300 vezes.

Os pedidos tornaram-se maiores e mais amplos.

Com a execução garantida, a barreira para a realização de projetos ambiciosos diminui. 23% das solicitações do Computer foram para coisas que as pessoas nunca tinham pedido para a Pesquisa fazer — concentrando-se em software, desenvolvimento web, documentação e visualização de dados — tarefas, não perguntas.

Metade de todas as solicitações do Computer pediu ao Computer para produzir algo — o dobro da proporção na Pesquisa — e 76% exigiram análise, avaliação ou criação em vez de consulta, em comparação com 55% na pesquisa. 71% envolveram trabalho abstrato e não rotineiro, em comparação com 53% na Pesquisa. Uma tarefa típica do Computer abrangeu 2,4 áreas de experiência, enquanto a Pesquisa recorreu a apenas 1,74, e teve quase três vezes mais probabilidade de precisar de 3 ou mais domínios.

As pessoas também trabalharam fora de sua própria área. Em 8.000 usuários de oito grupos ocupacionais, as pessoas fizeram trabalhos fora de sua ocupação principal 59% das vezes com o Computer, em comparação com 50% com a Pesquisa.

A qualidade não diminuiu.

Assumir trabalhos mais difíceis em diferentes domínios não reduziu a qualidade. A orquestração de vários modelos permite que o Computer corresponda cada etapa ao modelo mais adequado para ela, de modo que uma solicitação que abrange pesquisa, análise e design seja tratada pelo modelo correto em cada estágio, em vez de um único modelo para tudo isso. Esse direcionamento permite que o trabalho permaneça no mesmo nível de qualidade, mesmo com solicitações mais complexas.

Por que isso é interessante

A IA é rápida. Essa parte é esperada.

A descoberta mais interessante é o que as pessoas escolheram fazer com o tempo recuperado. Quando a execução se torna barata, o cálculo muda. O trabalho que antes não valia a pena fazer, de repente passa a valer. O trabalho que exigia um especialista agora é algo que você mesmo pode tentar realizar com confiança.

O gargalo no trabalho de conhecimento raramente era encontrar informações; era a capacidade de execução. O Perplexity Computer assume essa capacidade e, como resultado, as pessoas estão mirando mais alto. Elas passam de operadoras a supervisoras — gastando menos tempo executando o fluxo de trabalho e mais tempo definindo o objetivo e verificando o resultado.

O que vem a seguir

Ainda estamos no início. O Computer tem apenas três meses de existência, as pessoas estão se acostumando a trabalhar com ele, e os fluxos de trabalho e usos sem dúvida se adaptarão com o tempo.

Mas esses dados já demonstram mudanças de comportamento em nível individual.

Como isso se agrega no nível de equipe e organização é a questão em aberto, e aquela que mais nos interessa a seguir.

Você pode ler mais sobre esta pesquisa, incluindo a metodologia completa, gráficos e ressalvas, no blog técnico e no artigo de pesquisa.