Как ИИ-агенты меняют интеллектуальный труд: исследование Гарварда и Perplexity

Исследователи Гарвардского университета и Perplexity представили первое масштабное полевое исследование реального использования ИИ-агентов - инструментов, которые в 2025 году окончательно вышли за пределы экспериментальных проектов и стали массовыми. Авторы работы проанализировали сотни миллионов обезличенных обращений пользователей к системе Comet и Comet Assistant, чтобы понять три ключевых вопроса: кто использует интеллектуальных агентов, насколько интенсивно и для каких задач.

Полученные данные расходятся с распространёнными представлениями об ИИ-ассистентах как цифровых «дворецких», которые выполняют простые поручения. На деле пользователи массово привлекают агентов как партнёров по мозговому штурму, первичного анализа и подготовки рабочих решений.

ИИ-агент как интеллектуальный партнёр, а не бытовой помощник

В исследовании отмечается: модели использования смещаются в сторону задач, требующих умственной работы. На долю когнитивной деятельности приходится 57% всех обращений - то есть более половины пользователей привлекают агента не для простых запросов, а для работы с информацией, сложного анализа и учебных задач.

При этом 36% обращений относятся к продуктивности и рабочим процессам, а ещё 21% - к исследованию и обучению. Среди примеров встречаются профессиональные кейсы:

• специалисты по закупкам поручали агенту анализ клиентских материалов перед встречами с поставщиками; 
• студенты привлекали систему для навигации по учебным материалам и проверки понимания тем; 
• сотрудники финансовой сферы - для фильтрации опционов, поиска сигналов и подготовки сводных аналитических заметок. 

В каждом случае ИИ выполнял самостоятельную работу по сбору данных и первичной обработке, оставляя человеку пространство для принятия финальных решений.

По словам авторов исследования, это говорит о формировании устойчивой модели использования. Люди не избегают работы, передавая её ИИ, а напротив, они стремятся сделать работу глубже, быстрее и точнее, используя агента как усилитель собственных возможностей.

Как меняется использование со временем: переход от «проверки возможностей» к рабочему инструменту

Одна из наиболее показательных тенденций касается развития поведения пользователей. Исследование показывает: то, как человек пользуется ИИ-агентом в первый день, почти всегда отличается от того, как он взаимодействует с ним спустя два-три месяца.

Сначала большинство пользователей «пробуют инструмент на вкус»: спрашивают про путешествия, фильмы, интересные факты, бытовые советы. Это безопасные запросы, не требующие доверия к системе. Но далее происходит сдвиг. Как только человек впервые использует агента для серьёзной задачи - например, анализа финансового отчёта, отладки сложного кода или подготовки рабочей заметки, - дальнейшая траектория почти всегда движется в сторону продуктивности.

Категории «продуктивность» и «рабочие процессы» обладают высокой удерживаемостью. А пользователи, которые рано начинают привлекать агента к учебным или исследовательским задачам, по данным исследования, значительно чаще становятся постоянными активными пользователями.

Авторы проводят историческую аналогию: в ранние годы персональные компьютеры тоже продавались как устройства для игр и хранения рецептов. Однако их реальная ценность раскрылась в рабочем применении - благодаря электронным таблицам и текстовым редакторам. По схожей траектории сегодня идут ИИ-агенты.

Кто именно использует агентов: важнее не охват, а интенсивность

Одним из ключевых элементов исследования стало сравнение двух метрик - уровня внедрения (adoption) и интенсивности использования (usage intensity). Авторы подчёркивают: важнее не то, сколько людей попробовало ИИ-агента, а то, какие профессиональные группы начали использовать его регулярно и глубоко.

Шесть профессий обеспечивают около 70% всей активности. Специалисты цифровых отраслей дают наибольший объём обращений (примерно 30%), однако наиболее «цепкими» оказываются работники маркетинга, продаж, топ- и продуктового менеджмента, а также предприниматели. Если такие специалисты начинают использовать агента, он быстро становится частью ежедневной рабочей рутины.

Исследование также показывает, что контекст определяет шаблоны использования.

• Финансовые аналитики и сотрудники инвестиционных организаций используют агентов почти наполовину для продуктивности - оптимизации процессов, автоматизации анализа и подготовки документов.
• Студенты в среднем 43% обращений направляют на обучение и исследовательские задачи: подготовку тезисов, работу с учебными статьями, проверку понимания сложных тем.
• В дизайне и индустрии туризма агенты помогают в задачах, характерных для профессии: от подготовки визуальных референсов до планирования маршрутов и контента.

Таким образом, Comet и другие ИИ-агенты проявляют большую вариативность: система не навязывает шаблон использования, а адаптируется под конкретные потребности пользователя.

Новая модель умственного труда: «вопросная экономика»

Авторы исследования делают вывод, что мир вступает в фазу гибридного интеллекта, где человек и ИИ-агент работают совместно, разделяя роли в процессе анализа и принятия решений. Масштаб данных и доминирование когнитивных задач указывают на то, что значительная часть интеллектуальной работы постепенно смещается в сторону «постановки правильных вопросов» и управления цепочкой обработки информации - тогда как агент выполняет черновую аналитическую работу.

По мере совершенствования инструментов, отмечают исследователи, эффект «прилипчивости» продуктивных сценариев будет только расти. И к концу 2025 года у индустрии уже нет сомнений в том, что люди массово используют ИИ: ключевой вопрос теперь - как быстро компании, образовательные учреждения и экономические модели адаптируются к новой реальности, где у каждого человека есть постоянный интеллектуальный партнёр, работающий без пауз и ограничения по объёму данных.