AI 에이전트는 오랫동안 가상 비서로 묘사되어 온 입체 모델을 기반으로 자동으로 작업을 수행할 수 있는 시스템으로 회의 일정을 예약하거나 사용자를 대신하여 반복적인 요청을 처리할 수 있습니다.
그러나 하버드 대학교가 최근 발표한 대규모 연구는 인간이 실제로 이러한 도구를 사용하는 방법에 대한 완전히 다른 그림을 보여줍니다.
Perplexity,의 Comet 및 Comet Assistant 브라우저에서 수억 건의 익명 상호 작용을 분석한 결과 AI 에이전트 활동의 57% 이상이 간단한 행정 작업이 아닌 인지 임무와 관련이 있습니다.
구체적으로 보편적인 행동의 36%는 생산성 및 작업 프로세스 목적에 사용됩니다. 나머지 21%는 학습 및 연구에 사용됩니다.
이 연구는 AI 요인 사용 습관을 측정하기 위한 최초의 큰 노력으로 평가됩니다. AI 요인은 누가 AI 요원을 사용하는지 어떤 빈도로 사용하는지 어떤 임무를 맡는지 등 세 가지 질문에 답하는 데 중점을 둡니다.
결과에 따르면 생산성과 관련된 작업도 사용자 유지율이 가장 높은 것으로 나타났습니다. 학습 또는 연구 작업으로 시작하는 사람들은 장기적으로 계속 사용하는 경향이 있습니다.
이는 전 세계 기업들이 AI 적용을 가속화하는 맥락에서 일어납니다. 하버드의 발견은 AI 에이전트가 주로 잡일을 수행한다는 보편적인 시각화에 도전합니다. 대신 사용자들은 그것을 보고 사고력 향상 도구로 보고 있습니다.
Perplexity는 '데이터는 우리가 하이브리드 지적 경제에 진입하고 있음을 보여줍니다. AI 에이전트는 업무 규모를 확장하고 있으며 인간의 인식과 도구가 완성됨에 따라 유대감 수준이 더욱 깊어질 것입니다.'라고 말했습니다.
2025년은 AI 입자 요인의 해가 될 것으로 기대되지만 실제 적용 속도는 예측만큼 폭발적이지 않습니다.
인공 지능(AI) 연구원인 안드레이 카르파시 브라이즈를 포함한 많은 브라이즈 전문가들은 개발 로드맵에 대해 회의적인 반응을 보였습니다. '올해를 AI 에이전트의 해라고 부르는 것은 과도합니다. 더 정확하게 설명하면 10년이 되어야 합니다.
이 연구는 또한 코멧 사용자의 직업을 분석합니다. 그중에서도 마케팅 판매 경영 및 스타트업과 같은 분야에서 AI에 대한 몰입도가 가장 높은 것으로 나타났습니다.
데이터에 따르면 사용자는 각 산업의 특정 어려움을 해결하기 위해 AI 요인을 활용합니다. 금융 분야에서는 47%의 질문이 생산성 임무와 관련이 있는 반면 학생들은 43%의 질문이 학습 및 연구와 관련이 있습니다.
더욱 흥미로운 것은 사용자가 영화 '찬라' 제안과 같은 간단한 질문으로 시작하여 코드 디버깅이나 재무 보고서 요약과 같은 복잡한 요청으로 점차 전환함에 따라 사용 행동이 종종 '진화'한다는 것입니다.
일단 그들이 이 작업 그룹에 들어가면 그들은 거의 일반적인 사용 수준으로 돌아가지 않습니다.
하버드 대학교의 연구는 AI 에이전트가 더 이상 단순한 창작 도구일 뿐만 아니라 지적 노동의 동반자가 되고 있다는 새로운 관점을 열었습니다. 창작은 인간이 창작하는 방식 일하는 방식 의사 결정 방식을 재구성할 수 있는 요소입니다.
