כיצד אנשים משתמשים בסוכני בינה מלאכותית

שנת 2025 הוגדרה כשנה שבה טכנולוגיית סוכני הבינה המלאכותית הפכה למיינסטרים. היום אנו מדווחים כי חברת Perplexity וחוקרים מאוניברסיטת הרווארד פרסמו את המחקר בהיקף נרחב הראשון שמתעד כיצד אנשים משתמשים בפועל בסוכני בינה מלאכותית בעולם האמיתי.

החוקרים שלנו שאלו שלוש שאלות בסיסיות: מי הם המאמצים של סוכני בינה מלאכותית? באיזו אינטנסיביות הם משתמשים בהם? ואילו משימות הם מאצילים לעוזרי הבינה המלאכותית שלהם? באמצעות ניתוח של מאות מיליוני אינטראקציות אנונימיות של משתמשי Comet ו-Comet Assistant, חשפנו דפוסים בסיסיים לגבי אימוץ ושימוש בסוכנים.

הממצאים קוראים תיגר על כמה נרטיבים נפוצים. לדוגמה, סוכנים טובים בהזמנת מלונות או בטיפול במטלות שגרתיות, אך הם משמשים גם כשותפים בעבודה קוגניטיבית מעמיקה. הם מעצבים מחדש את האופן שבו אנו לומדים, עובדים ופתורים בעיות.

שותף לחשיבה יותר מאשר משרת

חזון פופולרי של סוכני בינה מלאכותית הוא מקרה השימוש של "קונסيرז' דיגיטלי", שבו בני אדם מעבירים משימות פשוטות כדי לחסוך זמן. עם זאת, כאשר סיווגנו מיליוני אינטראקציות של משתמשים, מצאנו ש-57% מכלל פעילות הסוכנים מתמקדת בעבודה קוגניטיבית. שלושים וששה אחוזים מהמשימות הנפוצות ביותר מסווגות כמשימות פרודוקטיביות ותהליך עבודה, ועוד 21% מסווגות כלמידה ומחקר.

אלו הן משימות שמגדילות את היכולת האנושית. איש רכש השתמש ב-Comet Assistant כדי לסרוק מקרי בוחן של לקוחות ולזהות מקרי שימוש רלוונטיים לפני עבודה מול ספק. סטודנט ביקש מהסכן לנווט בין חומרי הקורס ולנתח את מה שהם לומדים. עובד בתחום הפיננסים האציל את המשימות של סינון אפשרויות מניות וניתוח מידע השקעות. בכל מקרה, הסכן טיפל באיסוף המידע ובסינתזה הראשונית באופן אוטונומי, והעניק למשתמש את המידע לו נזקק כדי לקבל שיפוטים והחלטות סופיות, ויישם החלטות אלו לבקשתם.

מקרה השימוש של "שותף לחשיבה" הנתמך על ידי הנתונים שלנו מראה שמשתמשים רוצים להרחיב את היכולת שלהם לעשות דברים קשים. אנשים אינם משתמשים ב-Comet Assistant כדי להימנע מעבודה, אלא משתמשים בו כדי לעשות עבודה טובה יותר.

הגדלה

האבולוציה של מגמות השימוש אל עבר שימושיות

אחד הדפוסים החושפניים ביותר במחקר הוא מסע המשתמש. האופן שבו אתה משתמש בסכן ביום ה-1 הוא לע نד نדיר האופן שבו תשתמש בו ביום ה-100.

משתמשים חדשים בוחנים לעיתים קרובות את השטח עם שאילתות בסיכון נמוך. הם שואלים על תוכניות נסיעה, המלצות לסרטים או טריוויה כללית. בהדרגה, חל שינוי. הניתוח שלנו של מעברי שאילתות מראה משיכה כובשת לעבר פרודוקטיביות. משתמש עשוי להתחיל בשאלה על יעד חופשה, אך ברגע שהם משתמשים בסכן כדי לנפות באגים בסקריפט Python או לסכם דוח פיננסי, הם כמעט ולא חוזרים אחורה. קטגוריות הפרודוקטיביות ותהליך העבודה מציגות את שיעורי השימור הגבוהים ביותר, ומשתמשים המעורבים במשימות למידה או מחקר בשלב מוקדם נוטים הרבה יותר להפוך למשתמשים פעילים לטווח ארוך.

דבר זה משקף את ימיו הראשונים של המחשב האישי. הוא נמכר לעיתים קרובות ככלי לניהול מתכונים או משחקים, אך הפך לחיוני בגלל גיליונות אלקטרוניים ועריכת טקסט. סוכני בינה מלאכותית הולכים בעקבות אותו מסלול.

הגדלה

מי משתמש בסוכנים? אימוץ לעומת אינטנסיביות

המדד המובהק ביותר אינו מי מאמץ סוכני בינה מלאכותית, אלא מי סומך עליהם. הפער בין שיעורי האימוץ לאינטנסיביות השימוש חושף את הנקודה שבה הטכנולוגיה הפכה מחידוש להכרح. פערים צרים מעידים על שינוי התנהגותי אמיתי, ושש תחומי עיסוק מרכזיים מניעים כיום 70% מכלל פעילות הסוכנים.

מגזרים מסוימים מתפקדים מעל ומעבר למשקלם. בעוד שטכנולוגים דיגיטליים מובילים באופן טבעי בנפח (30% מהשאילתות), תחומים עתירי ידע כמו שיווק, מכירות, ניהול ויזמות מפגינים את "הדביקות" הגבוהה ביותר. ברגע שאנשי מקצוע אלו מאמצים סכן, אינטנסיביות השימוש שלהם עוקפת את נתוני האימוץ שלהם כאשר הם מטמיעים את העוזר בתהליך העבודה היומי שלהם.

גם להקשר יש חשיבות. משתמשים מפעילים את ה-Comet Assistant כדי לפתור את נקודות החיכוך הספציפיות בתעשייה שלהם. אנשי מקצוע בתחום הפיננסים מתמקדים מאוד ביעילות, ומקדישים 47% מהשאילתות למשימות פרודוקטיביות. סטודנטים מתמקדים בשימושיות, כאשר 43% מהמשימות מוקצות ללמידה ומחקר. בעיצוב ובאירוח, קל אף יותר לראות כיצד שימוש המותאם להקשר שולט, החל מעבודת מדיה עבור מעצבים ועד לתכנון נסיעות עבור צוות אירוח.

בסופו של דבר, הנתונים מוכיחים ש-Comet Assistant הוא רב-תכליתי מאוד ומשקף את הצרכים הספציפיים של המשתמש בו. בהקשר חינוכי, הוא מנוע מחקר מתמחה בעוד שבהקשר מקצועי, הוא הופך לעוזר רב-תכליתי. הקשרים אישיים מהווים יותר ממחצית מכלל נפח הששאילתות.

הגדלה

עבודת הידע החדשה היא עבודת שאלות

מחקר זה מספק את הוכחה האמпиרית הראשונה לכך שאנו מתקדמים לעבר כלכלה של אינטליגנציה היברידית. הדומיננטיות של משימות קוגניטיביות בנתונים שלנו מרמזת שסוכני בינה מלאכותית מרחיבים את העבודה הקוגניטיבית האנושית. ככל وكلים אלו מתבגרים, אנו צופים ש"הדביקות" של משימות פרודוקטיביות תעמיק.

עם התקרבות שנת 2025 לסיומה, אנו כבר לא שואלים האם אנשים ישתמשו בסוכני בינה מלאכותית. אנו יודעים שהם עושים זאת. השאלה כעת היא באיזו מהירות שאר הכלכלה תסתגל לכוח עבודה שחושב, לומד ובונה עם ששותף חכם שנמצא תמיד בלופ. כדי לקרוא עוד על המתודולוגיה שלנו, מפרטי הטקסונומיה והניתוח הסטטיסטי, בדקו את עבודת המחקר המלאה כאן.