AI Rivals OpenAI e Antropic hanno fatto la nuova luce sulla rivoluzione dell’IA questa settimana, rilasciando i primi importanti studi basati sui dati su come la loro tecnologia viene utilizzata.
I rapporti analizzano milioni di interazioni per rivelare una verità sorprendente: la maggior parte delle persone usa anche le attività globali, non per le attività globali, non per i loro lavori, non i loro lavori, non il 70% delle conversazioni di chatgpt che non sono legate. Dividi,”Poiché l’adozione è più alta nelle nazioni e le imprese ricche si basano pesantemente sull’automazione.
Questa ricerca fornisce il primo sguardo concreto alla vera impronta economica e sociale di AI, chiarire il suo ruolo nella nostra vita quotidiana e perché il suo impatto è così irregolare.
Il grande divario: AI per il lavoro vs. Play
La rivelazione più sorprendente dalla nuova ricerca è quella lunga tegazione come un rivoluzionario, un giro di lavoro, è un vero e proprio revolutivo, è un vero e proprio strumpplace. Phenomenon del consumatore.
Secondo uno studio di riferimento del team di ricerca economica di Openi, pubblicato come Weef Weight of Economic Research (NBER) per lavorare.
Questa scoperta, derivata dal più grande studio di sempre sull’uso di intelligenza artificiale basato su 1,5 milioni di conversazioni, riformula fondamentalmente la narrazione attorno all’intelligenza artificiale, suggerendo che il suo impatto primario è attualmente incentrato sulla vita personale, non sulla produttività professionale.
Questa tendenza non è statica; Sta accelerando. Il documento NBER descrive in dettaglio come i messaggi non legati al lavoro siano cresciuti significativamente più veloci di quelli professionali, gonfiore dal solo 53% di tutto l’utilizzo nel giugno 2024 a oltre il 70% un anno dopo.
Il rapido turno indica che come AI diventa più mainstream, il suo ruolo è sempre più definito dall’utilità personale-assistenza con le attività quotidiane, che forniscono una guida pratica e come una fonte di informazioni. che mentre”scrivere”è il compito più comune legato al lavoro, è sminuito dal volume delle query relative alla guida personale e alla ricerca di informazioni, che rappresentano collettivamente quasi l’80% di tutte le conversazioni.
Questa esplosione nell’uso personale sta avvenendo su vasta scala, poiché la base dell’utente complessiva di Chatgpt ha concluso 700 milioni di utenti attivo settimanali. La cifra del 70% rappresenta l’attività di un vasto e ampliante pubblico globale.
Lo studio, che ha analizzato un campione rappresentativo di conversazioni utilizzando una pipeline automatizzata per la privacy, fornisce anche una evidenza chiara che la piattaforma si sta spostando oltre la sua democratizzazione tecnologica iniziale, la base della tecnologia.
In particolare, l’analisi dei nomi degli utenti mostra che nel gennaio 2024 solo il 37% degli utenti aveva in genere nomi femminili. Entro luglio 2025, quella cifra era salita al 52%, indicando che la base degli utenti ora riflette una demografia più equilibrata che è più in linea con la popolazione generale.
Questo spostamento demografico sottolinea il fascino dell’ampliamento di AI come strumento per tutti, non solo i primi adottanti, non solo i dati che suonano gli utenti, non solo i dati che suonano gli utenti, non solo i dati che suonano i dati, non solo i dati su difensori, non solo i dati su difensori, non solo i dati su difensori, non solo i dati su difensori, non solo i dati su difensori, non solo i dati su difensori, non solo i dati che suonano i dati. while much of the economic discourse has focused on AI’s potential to augment or automate jobs, its most significant immediate value may lie in what the researchers call “home production”and personal decision-making.
This conclusion is supported by external economic analyses cited in the paper, which estimate that the consumer surplus—the economic value people receive above what they pay—from generative AI is at least $97 billion annually in the U.S. alone.
The massive figure quantifies the tangible, albeit often overlooked, benefit that millions derive from using AI to navigate their daily lives.
The Emerging AI Economy: Automation, Augmentation, and Geography
While consumers are increasingly using AI as a personal advisor, a separate, parallel trend is unfolding in the business world: l’aggressiva distribuzione di AI per pura automazione.
Un dettaglio Rapporto da antropico rivela che un comandante del 77% dell’uso enterprise del suo modello Claude è”automobilistico”. This means businesses are programmatically delegating complete tasks to the AI, allowing its output to flow directly into downstream systems with minimal human interaction.
This approach, focused on direct task completion in areas like coding and administrative support, stands in stark contrast to consumer patterns, where usage is split almost evenly between automation and “augmentation”—a more collaborative, iterative process of learning and refinement between the Utente e AI.
Per la prima volta, la ricerca di Antropico mappa anche la geografia dell’adozione dell’IA, scoprendo una netta divisione globale che rispecchia i modelli storici di diffusione tecnologica.
Per misurare questo, il rapporto introduce la popolazione globale.
I risultati mostrano che l’uso di intelligenza artificiale è fortemente concentrato nei paesi tecnologicamente avanzati ad alto reddito. Singapore e Canada, ad esempio, mostrano tassi di utilizzo 4,6 e 2,9 volte più alti del previsto in base alle loro popolazioni, rispettivamente.
Il rapporto trova una forte correlazione positiva tra AUI di un paese e il suo PIL per capita, suggerendo che i fattori di una robusta infrastruttura digitale e una maggiore concentrazione di conoscenza creano terra fertile. Le economie, tra cui l’India (0,27x), l’Indonesia (0,36x) e la Nigeria (0,2x), mostrano tassi di adozione significativamente più bassi delle previste. Matura in un paese, l’utilizzo si diversifica oltre la codifica in una gamma più ampia di applicazioni nell’istruzione, nella scienza e nel business. Sorprendentemente, i mercati maturi tendono anche a usare l’IA in modo più collaborativo, mentre i mercati emergenti hanno maggiori probabilità di delegare compiti completi ad esso, anche dopo aver controllato i tipi di compiti. Mentre la California guida in totale utilizzo, è sorprendentemente superato nell’adozione pro capite di Washington D.C. (3.82x la sua quota di popolazione) e Utah (3.78x).
I dati rivelano che l’uso di AI regionale spesso riflette il carattere unico dell’economia locale. Ad esempio, la California mostra un uso sproporzionatamente elevato per le richieste relative all’IT, la Florida per servizi finanziari e consulenza commerciale e Washington D.C. per le attività relative alla modifica dei documenti, alla fornitura di informazioni e all’assistenza professionale. Tassonomie: come gli utenti interagiscono con AI
Per andare oltre le semplici statistiche di utilizzo, entrambi gli studi hanno introdotto nuovi framework per classificare l’intento degli utenti, rivelando una distinzione cruciale su come l’IA crea valore economico. I
n Its nber paper Facendo, dove un utente richiede un output tangibile come un’e-mail, un codice o un riepilogo; ed esprimere, che copre la riflessione e il gioco personali. La ricerca ha scoperto che per il consumatore generale, il ruolo principale di AI è quello di un consulente.
Quasi la metà di tutti i messaggi (49%) rientra nella categoria richiesto, una cifra che è cresciuta più velocemente di qualsiasi altra. Ciò evidenzia la funzione emergente di AI come”copilota”per la risoluzione dei problemi umani, uno strumento che migliora il giudizio piuttosto che completare le attività.
Tuttavia, questo equilibrio si sposta drammaticamente in un contesto professionale. Per le query relative al lavoro, la modalità dominante diventa, il che costituisce il 56% di tutti i messaggi.
Secondo lo studio Openai,”scrivere”è di gran lunga l’attività più comune legata al lavoro, che rappresenta il 40% delle tecnologie professionali. motori.
THE I dati mostrano che la maggior parte di queste attività di scrittura prevede la modifica del testo esistente-modifica, critica o traduzione-gravi piuttosto che creare nuovi contenuti da zero, indicando un flusso di lavoro altamente collaborativo.
Antropico di”A API ATPRISE DI”Il traffico rafforza fortemente questa scoperta, dimostrando che l’uso aziendale è schiacciante in modo schiacciante in applicazioni orientate alle attività.
Codifica e attività di ufficio/amministrativa sono le più frequenti, riflettendo la loro idoneità per l’automazione programmatica. Questa impresa si concentra sul fatto di chiedere in linea con la conclusione più ampia del rapporto secondo cui le aziende stanno sfruttando principalmente l’IA per delegare e automatizzare flussi di lavoro specifici di alto valore. T
La sua distribuzione sistematica è un canale chiave attraverso il quale l’IA dovrebbe offrire grandi guadagni di produttività in tutta l’economia.
È interessante notare che il rapporto di Antropico scopre una dinamica economica controintuitiva: i clienti aziendali sembrano essere in gran parte insensibili ai costi. L’analisi ha riscontrato una correlazione positiva tra il costo di un’attività (determinata dalla quantità di token di input e output) e la sua frequenza di utilizzo.
le aziende stanno dando la priorità alla capacità del modello e al valore economico generato dall’automazione di un’attività più elevata in base al costo del software. una preoccupazione secondaria.
Il rapporto nota, tuttavia, che un collo di bottiglia chiave per una distribuzione di intelligenza artificiale più sofisticata è l’accesso a informazioni contestuali, poiché le attività complesse richiedono alle aziende di fornire input di dati lunghi e ben organizzati.
Prese i rapporti dipinge a un quadro coesivo di una tecnologia con una doppia identità. Per il singolo consumatore, il massimo valore dell’IA sta nella sua capacità di chiedere: fornendo assistenza personalizzata e supporto decisionale che arricchisce la vita quotidiana.
Per l’impresa, il suo potere è nel fare: un’automazione di compiti complessi e generare output tangibili che guidano l’efficienza. Questa biforcazione sta fondamentalmente rimodellando il modo in cui viene eseguita la conoscenza della conoscenza, creando schemi distinti di creazione di valore attraverso le sfere sia personali che professionali.
