Cum remodelează Computer munca bazată pe cunoaștere

Săptămâna aceasta, în colaborare cu cercetătorii de la Harvard Business School, am publicat un studiu nou care analizează modul în care oamenii folosesc efectiv Perplexity Computer în lumea reală. Și cum – în primele trei luni de existență – acesta schimbă deja forma muncii bazate pe cunoaștere. Iată o versiune scurtă a ceea ce am descoperit și de ce credem că merită să îi acordăm atenție.

De ce am făcut această cercetare

În ultimele câteva decenii, computerele s-au apropiat tot mai mult de munca noastră. Fiecare interfață nouă, de la linia de comandă la interfața grafică și ecranul tactil, a preluat o parte mai mare din sarcină și a redus povara pentru utilizator.

Pe măsură ce interfețele au devenit mai simple, la fel au făcut-o și întrebările noastre. Cu toate acestea, utilizatorii încă trebuiau să descompună solicitările în pași, să îi introducă manual și să reasambleze rezultatele.

Perplexity Computer schimbă acest lucru. El orchestrează peste 20 de modele de frontieră pe parcursul fișierelor și instrumentelor, transformând o solicitare în echipe de agenți care înțeleg obiectivul, împart munca și acționează asincron. Utilizatorul cere rezultatul final, nu procesul.

Am vrut să știm ce se întâmplă atunci când oamenii încep efectiv să lucreze în acest fel.

Ce am descoperit

Utilizatorii cer muncă, nu răspunsuri.

Căutarea oferă răspunsuri. Computer le execută. La solicitări aproape identice, Computer a rulat în medie 26 de minute de lucru automatizat, comparativ cu 33 de secunde pentru Căutare – o creștere de 48 de ori pentru aceeași sarcină. Aceste minute sunt dedicate căutării, editării, rulării codului și interacțiunii cu instrumentele conectate – Computer a efectuat de aproximativ douăsprezece ori mai multe apeluri către aplicații și conectori externi pe sesiune decât Căutarea. Efortul utilizatorului este concentrat la cele două capete: stabilirea obiectivului și revizuirea rezultatului. Partea de mijloc este gestionată de agenți.

Este semnificativ mai rapid și mai ieftin.

Din 10.000 de perechi de sarcini potrivite – același tip de solicitare efectuată atât pe Căutare, cât și pe Computer – Computer a redus timpul estimat cu 87% și costul cu 94%. Un flux de lucru care a durat 269 de minute a scăzut la 36.

Economiile s-au menținut în 18 domenii: software, finanțe, marketing, sănătate, juridic, educație și altele. În interviurile cu utilizatorii, persoana mediană a raportat că munca sa a mers de 25 de ori mai repede. Unii au raportat accelerări de peste 300 de ori.

Solicitările au devenit mai mari și mai ample.

Odată ce execuția este gestionată, bariera în calea urmăririi unor proiecte ambițioase scade. 23% dintre solicitările către Computer au vizat lucruri pe care oamenii nu i le ceruseră niciodată Căutării – grupate în software, dezvoltare web, documentare și vizualizarea datelor – sarcini, nu întrebări.

Jumătate din toate solicitările către Computer au cerut Computer să producă ceva – de două ori mai mult decât ponderea pe Căutare – și 76% au necesitat analiză, evaluare sau creare mai degrabă decât căutare de informații, comparativ cu 55% pe Căutare. 71% au implicat muncă abstractă, non-rutinieră, comparativ cu 53% pe Căutare. O sarcină tipică pentru Computer a acoperit 2,4 domenii de expertiză, în timp ce Căutarea s-a bazat pe doar 1,74 și a fost de aproape trei ori mai predispusă să necesite 3 sau mai multe domenii.

Oamenii au lucrat, de asemenea, în afara propriului domeniu. Din 8.000 de utilizatori din opt grupe ocupaționale, oamenii au efectuat muncă în afara ocupației lor principale 59% din timp cu Computer, față de 50% cu Căutarea.

Calitatea nu a scăzut.

Abordarea unei munci mai dificile în diferite domenii nu a redus calitatea. Orkestrația multi-model îi permite Computer să potrivească fiecare pas cu modelul cel mai potrivit pentru acesta, astfel încât o solicitare care acoperă cercetarea, analiza și proiectarea este gestionată de modelul corect în fiecare etapă, în loc de un singur model pentru toate acestea. Această rutare permite ca munca să rămână la același standard de calitate, chiar și pe măsură ce solicitările au devenit mai complexe.

De ce este acest lucru interesant

Inteligența artificială este rapidă. Această parte este de așteptat.

Descoperirea cea mai interesantă este ceea ce oamenii au ales să facă cu timpul economisit. Atunci când execuția devine ieftină, calculele se schimbă. Munca care înainte nu merita făcută devine brusc demnă de atenție. Munca care obișnuia să necesite un specialist este ceva ce poți încerca cu încredere singur.

Blocajul în munca bazată pe cunoaștere a fost rareori găsirea de informații; a fost vorba despre capacitatea de execuție. Perplexity Computer își asumă această capacitate și, drept urmare, oamenii țintesc mai sus. Ei trec de la operator la supupervizor – petrecând mai puțin timp rulând fluxul de lucru și mai mult timp stabilind obiectivul și verificând rezultatul.

Ce urmează

Suntem încă la început. Computer are doar trei luni, oamenii se obișnuiesc să lucreze cu el, iar fluxurile de lucru și utilizarea se vor adapta fără îndoială în timp.

Dar aceste date demonstrează deja schimbări de comportament la nivel individual.

Modul în care se agregează la nivel de echipă și de organizație este întrebarea deschisă și cea care ne interesează cel mai mult în continuare.

Puteți citi mai multe despre această cercetare, inclusiv metodologia completă, graficele și mențiunile, în blogul tehnic și în lucrarea de cercetare.