Aud tot mai des că ChatGPT este folosit intens ca asistent de programare, însă un studiu recent realizat de National Bureau of Economic Research (NBER) pe date colectate chiar de OpenAI scoate la iveală o realitate mult mai nuanțată. Conform datelor, programarea reprezintă doar 4,2% din totalul conversațiilor, o cifră surprinzător de mică ce contrazice așteptările. Până în iulie 2025, aproximativ 10% din populația adultă a lumii folosea deja acest instrument, iar analiza arată tendințe care se îndepărtează de imaginea unui simplu instrument de productivitate.
Deși majoritatea analizelor s-au concentrat pe impactul inteligenței artificiale la locul de muncă, studiul arată o creștere mult mai accelerată a utilizării în scop personal. Procentul conversațiilor fără legătură cu munca a crescut de la 53% în iunie 2024 la peste 70% în iunie 2025. Chiar dacă ambele categorii – personală și profesională – au crescut în volum, utilizarea non-profesională s-a extins mult mai rapid, sugerând că oamenii găsesc o valoare tot mai mare în aplicarea AI-ului în viața de zi cu zi.
Principalele scopuri de utilizare
Conform studiului, aproape 80% din toate interacțiunile cu ChatGPT se încadrează în trei mari categorii. Cea mai populară, reprezentând 29% din total, este ghidarea practică. Aceasta acoperă o gamă largă de activități personalizate, precum meditațiile, sfaturile practice sau brainstormingul pentru idei creative. A doua categorie, căutarea de informații, a înregistrat o creștere rapidă de la 14% la 24% într-un an, fiind similară cu folosirea unui motor de căutare tradițional.
Nu în ultimul rând, categoria redactare (writing) include atât generarea automată de text, cât și editarea, rezumarea sau traducerea materialelor furnizate de utilizator. Aceasta din urmă domină la locul de muncă, reprezentând 40% din toate cererile profesionale, unde două treimi dintre interacțiuni implică modificarea unui text existent, nu crearea unuia de la zero.
Apropo de căutări, ar fi fost interesant de știut ce platforme au fost luate în calcul. Perplexity, de exemplu, se prezintă ca un motor de căutare inteligent, dar folosește în spate modele ca GPT. Nu putem pune semnul egal între căutările făcute direct în aplicația oficială și cele venite prin terți, deci astfel de studii ar trebui, în opinia mea, să se limiteze la datele din platforma nativă.
Profilul utilizatorului
Studiul conturează un profil demografic în continuă schimbare. Dacă la început majoritatea utilizatorilor erau bărbați, diferența de gen s-a redus semnificativ, ajungând aproape la paritate în iunie 2025. Aproape jumătate (46%) dintre interacțiuni provin de la tineri sub 26 de ani, în timp ce persoanele mai în vârstă tind să folosească instrumentul mai mult în scopuri profesionale.
Creșterea în rândul tinerilor și a celor care nu sunt dispuși să plătească peste 20€ pe lună nu mă surprinde. Modelul gratuit actual este atât de performant, încât un utilizator obișnuit nu simte nevoia celui mai puternic model. Obții rezultate suficient de bune pentru instrucțiuni, informații sau redactare, astfel încât efortul de a rula un LLM local sau de a plăti un abonament nu se mai justifică.
Moduri de interacțiune: „A întreba” vs. „A face”
Pentru a înțelege mai bine intenția din spatele cererilor, cercetătorii au clasificat interacțiunile în două moduri. Primul, „a întreba” (Asking), unde utilizatorul caută informații, sfaturi sau clarificări, reprezintă 49% din cereri și este asociat cu un grad ridicat de satisfacție. Al doilea mod, „a face” (Doing), în care se solicită executarea unei sarcini (scrierea unui e-mail, generarea de cod), constituie 40% din interacțiuni și domină în mediul profesional (56%).
Aici mă surprinde volumul sarcinilor delegate AI-ului, deși văd asta des în jurul meu. Dacă înainte documentarea se făcea din manuale oficiale, acum mulți merg pe mâna AI-ului, convinși că vor primi recomandări perfecte, dar fără a-i oferi contextul necesar. La birou, de exemplu, folosim AI-ul pentru a comunica cu clienții, fiind specialiști IT, nu experți în relații publice. Problema apare la colegii fără experiență, care cer AI-ului rezolvări tehnice și le aplică fără discernământ, ceea ce adesea duce la probleme mai grave decât cele inițiale.
