Recenzia utilizării “Cum oamenii folosesc ChatGPT”

Sunt Ilya Romanov și lucrez la un produs AI în modul stealth. În articolul meu precedent, am discutat despre un raport MIT (nu prea?) disruptiv despre IA și veniturile companiilor. Un alt raport care a apărut—“Cum oamenii folosesc ChatGPT”. Deschiderea sa îndrăzneață “În general, constatăm că ChatGPT oferă valoare economică prin suportul decizional, care este deosebit de important în locurile de muncă care necesită cunoștințe intense” m-a făcut să mă întreb dacă, în sfârșit, există o dovadă concretă a faptului că IA adaugă în mod tangibil unui proces de muncă și veniturilor. Să facem o analiză detaliată acum!

Raportul și echipa

‘Cum oamenii folosesc ChatGPT’ a fost pregătit de cercetătorii OpenAI și de economistul de la Harvard, David Deming. Expertiza lor combinată în inginerie IA, analiza datelor cu protecție a confidențialității și politica economică a făcut posibilă crearea acestui studiu empiric extins și pe scară largă despre ChatGPT.

Studiul se bazează pe un bazin impresionant de 1,5 milioane de conversații cu ChatGPT. Echipa a folosit un canal de protecție a confidențialității pentru a anonimiza utilizatorii, în timp ce încă înțelegea intenția din spatele mesajelor. În esență, fiecare conversație ChatGPT a fost traseată printr-un filtru automatizat care a eliminat orice nume sau detalii personale înainte ca cercetătorii să o vadă. Aceste etichete generate de mașină (cum ar fi subiectul sau intenția) au fost analizate. Pentru a lega fundalurile demografice de bază, cum ar fi educația sau ocupația, echipa a lucrat într-un mediu de cameră curată securizată, unde au putut extrage doar date agregate despre grupuri de cel puțin 100 de utilizatori, astfel încât niciun individ sau mesaj nu putea fi identificat sau reidentificat.

Constatări

Declarația îndrăzneață din ‘Rezumat’ este una dintre principalele insight-uri despre modul în care IA livrează valoare în economia modernă. În contrast cu numeroasele soluții ‘automatizează-tot’ care apar recent, ChatGPT este folosit în primul rând ca un instrument de suport decizional, mai degrabă decât o platformă de automatizare a sarcinilor. Raportul introduce două tipuri de sarcini pe care ChatGPT le primește de la utilizatori: ‘Întrebări’ și ‘Acțiuni’. Primul se referă la sarcini precum căutarea de informații, consultanță sau îndrumare pentru luarea unor decizii mai bune (‘Care este diferența dintre corelație și cauzalitate?’). Al doilea constă în efectuarea unor sarcini specifice, cum ar fi redactarea de e-mailuri, scrierea de rapoarte și chiar crearea de cod (‘Scrieți un e-mail către managerul meu, spunându-i că nu am reușit să ajung la Vânzări, deși am sunat de mai multe ori.’).

În mod interesant, raportul distinge între conversațiile de muncă și cele non-muncă. Toate conversațiile non-muncă reprezintă până la 70% în 2025, ceea ce arată o creștere bruscă de la 53% în 2024. Interacțiunile personale se concentrează în mare măsură pe sarcini de zi cu zi (sfaturi ‘cum să’ și îndrumare) și asistență pentru scriere (editare sau traducere). Această creștere și contextul de utilizare poziționează ChatGPT ca un companion zilnic—noul Google, într-un fel—pentru explorare, muncă creativă și luare de decizii în afara locului de muncă.

Raportul revelează că 49% din toate mesajele sunt ‘Întrebări’, comparativ cu doar 40% ‘Acțiuni’. Trucul constă în faptul că mesajele ‘Întrebări’ cresc mai repede și primesc evaluări de satisfacție mai mari de la utilizatorii ChatGPT. În iulie 2024, ‘Întrebări’ și ‘Acțiuni’ erau aproape egale, reprezentând 46% din toate mesajele ChatGPT. Până în iunie 2025, ‘Întrebări’ a crescut la 51,6%, ceea ce înseamnă o creștere absolută de 5,6 puncte procentuale, care se traduce într-o creștere relativă de 12%, în timp ce ‘Acțiuni’ a scăzut la 34,6%, ceea ce înseamnă o scădere relativă de -25%.

Ce înseamnă această divergență? Beneficiul economic, argumentează raportul, constă în luarea deciziilor mai rapide și mai bine informate în locurile de muncă care necesită cunoștințe intense, ceea ce amplifică productivitatea. În locurile de muncă care necesită cunoștințe intense, unde rezultatele afacerilor sunt influențate direct de calitatea și viteza deciziilor, accesul la informații mai bine procesate, perspective alternative și suport analitic excelent poate îmbunătăți semnificativ performanța lucrătorilor.

Baza pentru concluzie o reprezintă constatările. Pe de o parte, utilizatorii cu diplome de studii superioare sunt cu aproximativ 2 puncte procentuale mai predispuși să folosească ChatGPT pentru ‘Întrebări’ și cu 1,6 puncte procentuale mai puțin predispuși să trimită mesaje ‘Acțiuni’ comparativ cu utilizatorii mai puțin educați. În același mod, utilizatorii din ocupații științifice și tehnice bine plătite sunt mai predispuși să folosească IA pentru ‘Întrebări’—47% din mesajele legate de muncă sunt ‘Întrebări’ în ocupațiile legate de calculator.

Abilitățile de luare a deciziilor invizibile care depășesc cu mult capacitățile creierului uman pot fi reflectate în bani—nu în ceea ce privește veniturile pe care OpenAI le-a obținut (o cifră uriașă de 13 miliarde de dolari în venituri anuale recurente, până la începutul lunii august a acestui an), ci în surplusul consumatorului. Simplu spus, surplusul consumatorului este diferența dintre suma maximă pe care o persoană ar fi dispusă să o plătească pentru un serviciu și prețul real pe care îl plătește. De exemplu, eu sunt dispus să plătesc 100 de dolari pentru o abonament lunar ChatGPT, dar plătesc doar 20 de dolari, deci surplusul consumatorului este de 80 de dolari.

La scară largă, așa cum a descoperit cercetarea lui Collis și Brynjolfsson (2025), surplusul consumatorului este de cel puțin 97 de miliarde de dolari numai în Statele Unite. Și pare din cercetarea lor că oamenilor ar trebui să li se plătească 98 de dolari, în medie, pentru a înceta să folosească IA generativă pentru o lună. Valoarea pe care ChatGPT o are pentru utilizatori, atât în contexte de muncă, cât și în cele non-muncă, este imensă, și este sigur să spunem că, într-un context de întreprindere, există un beneficiu financiar și mai mare.

De ce întrebăm?

Pe măsură ce am cercetat echipa din spatele acestui raport și (surpriză-surpriză!) i-am invitat pe Perplexity să gândească împreună cu mine despre acest raport, nu am putut să nu mă întreb de ce oamenii preferă să ‘Întrebe’ în loc de ‘Acțiuni’ cu ChatGPT.

Pentru a pune lucrurile în termeni mai științifici, aș vrea să mă refer la o cercetare menționată în raport. Ide și Talamas (2025) au prezentat două roluri pe care IA le joacă în locul de muncă: Colaborator care face livrări, adică face munca, și Co-pilot care îmbunătățește rezolvarea problemelor fără niciun output final. Datele din ‘Cum oamenii folosesc ChatGPT’ susțin paradigma co-pilotului: din nou, oamenii preferă să ‘Întrebe’ în loc de ‘Acțiuni’ cu ChatGPT (49% vs 40%) și ‘Întrebările’ sunt în creștere, iar ‘Luarea deciziilor și rezolvarea problemelor’ se numără printre principalele activități de muncă din fiecare grup ocupațional chestionat. Într-un cuvânt, ChatGPT oferă sfaturi mai degrabă decât face munca în majoritatea cazurilor.

Deci, IA este un Co-pilot (a știut Microsoft ceva când a numit instrumentul lor AI… dacă prindeți aluzia) în majoritatea cazurilor. Dar de ce? Derulați-vă Linkedin și veți vedea ‘Automatizați asta’ și ‘Automatizați cealaltă’.

M-am gândit și eu la asta, când am citit raportul și sutele de postări entuziaste de pe Linkedin ale entuziaștilor IA care au găsit, în sfârșit, acel script care face IA să funcționeze. Presupunerea mea este că această predominanță a tipului ‘Întrebări’ față de tipul ‘Acțiuni’ cu ChatGPT poate fi doar o reflectare a limitărilor actuale (sau trecute) ale modelului, mai degrabă decât o preferință fundamentală a publicului pentru IA ca co-pilot. Este posibil ca, odată ce există o soluție IA cu adevărat puternică și agențială, utilizatorii vor adopta din ce în ce mai mult IA ca un adevărat colaborator, mai degrabă decât ca sfătuitor. Simplu spus, oamenii vor să folosească IA ca colaborator, dar există încă constrângeri.

Din experiența mea și de la ceea ce am auzit în timpul interviurilor CustDev, presupun că există o piedică serioasă pe care IA nu o poate depăși încă. Una, îi lipsește contextul. Două, nu orice piesă de muncă poate fi descompusă într-o simplă solicitare (sau nu sunt suficient de răbdător).

Să explic aceste două puncte. Deoarece IA lipsește contextul, nu poate fi lăsată liberă atunci când vine vorba de crearea de conținut. Are nevoie de monitorizare, și solicitarea poate trebui să fie revizuită pentru un rezultat diferit, mai bun. IBM a explicat ideea în termeni științifici. Oamenii acumulează o înțelegere situativă bogată datorită percepției continue, a memoriei și a experienței din lumea reală, în timp ce asistenții IA funcționează pur și simplu prin predicția următorului token (~cuvânt) pe baza unei ferestre de context fixe de intrări recente. IA are o memorie pe termen scurt, și informațiile anterioare se pierd odată ce capacitatea de memorie este umplută.

Modelele de limbaj pe scară largă se luptă cu sarcinile complexe multi-pași. Performanța și coerența se deteriorează pe măsură ce sarcinile se combină, explică Prompt Drive. Există o abordare pentru a depăși limitarea—abordarea numită divide-and-conquer. Cu toate acestea, se recunoaște că nicio solicitare singulară nu poate capta toate nuanțele, astfel încât IA rămâne un excelent co-pilot, dar un colaborator limitat.

Acum, m-am gândit în sfera ChatGPT. Se repetă această proporție (49% vs 40%) și cu alte instrumente AI?

• 60% din mesaje trimise către Perplexity AI sunt solicitări de cercetare, mai degrabă decât generare de conținut pur, conform App Labx.
• DeepSeek R1 obține punctaje ridicate ca un colaborator avansat pentru sarcini logice și ca un co-pilot pentru asistență în lanțul de gândire, conform raportului său intern.
• GitHub Co-pilot (indicația este în nume, nu?) este proiectat pentru sugestii de editor pentru cod, depanare și asistență pentru învățare. Este sigur să presupunem că rolul său este de a ajuta, mai degrabă decât de a face.
• Microsoft Copilot arată o diviziune aproximativ egală între ‘Întrebări’ și ‘Acțiuni’, reflectând modelele de utilizare pentru ChatGPT.

Deci—ce ne lasă constatările? Așa cum le văd, IA este un accelerator puternic pentru munca care necesită cunoștințe intense, care accelerează luarea deciziilor și se traduce în economii de timp directe și câștiguri de venituri indirecte. A rezista în fața IA în favoarea ‘atingerii umane’ sau a ‘conținutului unic’ înseamnă a pierde pe termen lung. Oamenii folosesc ChatGPT și alte asistenți AI pentru a avansa luarea deciziilor, nu pentru a înlocui un decident uman în totalitate.

Se va schimba modelul? Vor oamenii să vadă putrezirea creierului în masă din cauza delegării tot mai mult a muncii către IA? Rămâneți tune pentru următorul meu articol despre modul în care IA afectează creierul uman și capacitățile cognitive.