Agenci AI zmieniają zakres pracy umysłowej, pokazuje badanie Perplexity i Harvard Business Review

Naukowcy współpracujący z Perplexity AI oraz Harvard Business Review opublikowali badanie, które pokazuje, że autonomiczne agenty AI nie tylko przyspieszają pracę biurową, ale zmieniają jej charakter. Porównanie klasycznego asystenta konwersacyjnego Perplexity Search z autonomicznym agentem Perplexity Computer wykazało, że użytkownicy agenta częściej podejmują się zadań wykraczających poza własną dziedzinę zawodową i angażują się w bardziej złożone, wieloetapowe projekty.

Od operatora do nadzorcy

Kluczowa różnica między klasycznym chatbotem a agentem polega na tym, co trafia do użytkownika na końcu procesu. Asystent konwersacyjny dostarcza informacje, które człowiek musi jeszcze przetworzyć i zamienić w gotowy efekt pracy. Agent autonomiczny planuje kroki, korzysta z wielu narzędzi samodzielnie i zwraca gotowy produkt, który wymaga już tylko weryfikacji.

Badacze z zespołu Perplexity - Jeremy Yang, Kate Zyskowski, Noah Yonack i Jerry Ma - opisują to jako przesunięcie roli użytkownika z wykonawcy operacyjnego w stronę nadzorcy systemów autonomicznych. Zamiast ręcznie realizować kolejne kroki zadania, człowiek coraz częściej ocenia i poprawia gotowy wynik pracy agenta.

Agenty przesuwają korzystanie z AI od wyszukiwania i syntezowania informacji w stronę planowania i samodzielnego wykonywania zadań - z raportu badawczego Perplexity

Jak liczono efektywność

Metodologia opierała się na naturalnych eksperymentach - badacze zestawiali sesje z niemal identycznymi zapytaniami początkowymi, ale różnym narzędziem: jedne trafiały do Search, inne do Computer. Dzięki temu mogli porównać czas realizacji, koszt i jakość dopasowanych zadań bez konieczności sztucznego eksperymentu laboratoryjnego.

Na dopasowanych zadaniach czas realizacji spadł z 269 do 36 minut przy przejściu z modelu Search plus człowiek na model Computer plus człowiek. Wskaźnik niezadowolenia użytkowników z wyników spadł o 55 procent, z 2,9 procent w Search do 1,3 procent w Computer. Adopcja rosła szybko - liczba zapytań do Computer osiągnęła 84-krotność swojego pierwszego tygodnia do 27 maja 2026 roku.

Szerszy zakres kompetencji

Badanie mierzyło też złożoność poznawczą zadań według klasyfikacji O*NET, standardowego amerykańskiego systemu opisu zawodów i wymaganych kompetencji. Zadania zlecane agentowi Computer wymagały średnio wiedzy z 2,40 dziedzin wobec 1,74 w przypadku Search - wzrost o 38 procent. Oznacza to, że użytkownicy sięgają po agenta do zadań łączących kilka obszarów wiedzy naraz, zamiast ograniczać się do wąskiej specjalizacji.

Autorzy podkreślają, że to przesunięcie ma konsekwencje organizacyjne. Skoro agent bierze na siebie dekompozycję zadania i jego wykonanie, pracownik może skupić się na czynnościach wyższego rzędu - weryfikacji wyników i rozszerzaniu zakresu projektu, zamiast na mozolnym wykonywaniu kolejnych kroków.

Co to oznacza dla firm

Dla działów HR i zarządów oznacza to konieczność przemyślenia na nowo ról, przepływów pracy, odpowiedzialności i nadzoru nad wynikami generowanymi przez agentów. Artykuł w Harvard Business Review wskazuje, że liderzy muszą zbudować mechanizmy kontroli jakości pracy agentów, jeśli chcą, by rosnąca autonomia systemów AI faktycznie przełożyła się na wartość biznesową, a nie na utratę kontroli nad procesami.

To badanie wpisuje się w szerszy trend obserwowany w firmach technologicznych, gdzie agenty kodujące i badawcze zaczynają przejmować całe wieloetapowe zadania zamiast pojedynczych poleceń. Perplexity, znana głównie z wyszukiwarki opartej na AI, rozwija w ten sposób swój produkt Computer jako narzędzie do samodzielnej realizacji zadań biurowych, konkurując z podobnymi inicjatywami dużych laboratoriów AI.

Dla polskich firm rozważających wdrożenie podobnych narzędzi badanie daje konkretne liczby do kalkulacji zwrotu z inwestycji - skrócenie czasu realizacji zadań o niemal 90 procent i redukcja kosztów o ponad 90 procent to argumenty, które łatwo przełożyć na budżet działu. Jednocześnie dane o niższym wskaźniku niezadowolenia sugerują, że jakość pracy agenta nie musi być kompromisem wobec szybkości.