Ti sei mai chiesto come le persone utilizzino l’AI? 🤔

Magari tu la usi per fare determinati compiti, i tuoi amici o colleghi per altre tipologie di compiti e così via…

Ma non è semplice avere una macro-fotografia di come le persone in tutto il mondo la utilizzino.

Proprio ieri, però, sia OpenAI che Anthropic hanno rilasciato diversi dati sul tema.

In realtà per Anthropic non è una novità, nei mesi scorsi aveva già rilasciato l’Economic Index che aveva lo stesso obiettivo: informare su come le persone utilizzavano Claude.

Vediamoli uno per uno partendo da OpenAI (e quindi ChatGPT).

📌 ChatGPT

Per fare l’analisi, hanno preso un campione rappresentativo di circa 130.000 utenti, scelti in modo da avere varietà di profili.

Hanno usato messaggi scritti su ChatGPT (anonimizzati) e dati pubblici su occupazione, istruzione e settore, aggregati da un fornitore terzo.

Se vuoi approfondire gli aspetti legati alla privacy, all’interno del paper trovi tutto 🙂

Ma torniamo a noi.

Le tre macro-aree di utilizzo, che coprono quasi l’80% dei messaggi, sono:

-Indicazioni e chiarimenti pratici (28.3%): “come fare la cosa X?”, che può variare dal chiedere come risolvere un problema tecnico a come cucinare la carbonara.

-Scrittura (28.1%): ChatGPT è imbattibile nel riscrivere email, correggere un testo, generare sintesi o argomentazioni, fare traduzioni etc…

-Ricerca di informazioni (21.3%): “chi è stato il presidente degli USA dopo Lincoln?”, “spiegami la differenza tra correlazione e causalità”…

Volevo toccare anche il discorso del coding.

I numeri sembrano in calo, l’uso di ChatGPT per il coding rappresenta solo il 4% di tutte le richieste.

C’è anche da dire che chi fa coding spesso usa altri tool via API e non ChatGPT.

Insomma, riassumendo, ChatGPT è usato sempre di più come compagno di editing e revisione.

Mentre viene usato sempre meno per programmare.

E legato a questo tema, arriviamo a Claude.

📌 Claude

A differenza di ChatGPT, Claude viene utilizzato molto come assistente per il coding.

Per fare l’analisi hanno usato:

-Conversazioni anonime su Claude.ai (quindi non i testi personali riconducibili agli utenti, ma trascritti in forma aggregata).

-Hanno aggiunto i dati delle API di Claude, usate da aziende e sviluppatori.

Un primo aspetto che mi ha incuriosito è che sembra ci sia una forte correlazione tra reddito pro capite e uso di Claude.

Arrivando ai compiti principali per cui viene utilizzato Claude, troviamo:

👉 Software engineering rimane il caso d’uso numero 1 in tutti i paesi: Claude viene usato principalmente per programmare.

Scrivere codice, fare debugging… questo resta il suo “core business”.

👉 Crescita in settori più legati alla “conoscenza”: negli ultimi mesi, le persone hanno iniziato a usarlo molto anche in campi che richiedono tanta teoria o studio.

-Studio: non solo per fare i compiti, ma anche per preparare lezioni o materiali.

-Ricerca: sempre più ricercatori lo usano per spiegazioni, riassunti o analisi.

Altro aspetti interessanti👇

Fino a poco tempo fa la maggior parte delle persone usava Claude come assistente: scrivevi tu qualcosa, lui ti aiutava a ragionare, ti dava spunti o correzioni (augmentation).

Ora però sta succedendo un cambio: sempre più utenti lo lasciano fare direttamente i compiti al posto loro (automazione).

👉 Tradotto: la gente si fida sempre di più degli output di Claude perché i modelli nuovi hanno performance migliori.

Queste sono le informazioni (secondo me) più rilevanti.

Le due analisi sono molto lunghe in realtà, se vuoi approfondire ti consiglio molto di dare una letta ad entrambe perché ci sono un sacco di dati molto interessanti.

Cerco di mettere insieme un po’ tutti i pezzi e fare una panoramica della situazione.

Dalle analisi emergono tre grandi tendenze:

-Crescente fiducia nell’AI → le persone (e soprattutto le aziende) si fidano sempre di più degli output.

-Spostamento verso l’automazione → prima l’AI serviva per aiutarti a lavorare, ora sembra che riesca ad aiutarti automatizzando completamente determinati task e liberandoti del tempo che puoi investire in attività più a valore aggiunto.

-Possibili disuguaglianze economiche → come è successo con altre rivoluzioni tecnologiche (es. Internet, macchine industriali), chi adotta e sfrutta bene l’AI potrebbe correre molto più veloce degli altri, creando un divario tra paesi e settori.

Il tema dell’adozione dell’AI è molto complesso e difficile da trattare solamente in una puntata di Commit.

In Datapizza stiamo investendo molto in ricerca, sviluppo e analisi e stiamo aiutando molte aziende ad adottare l’AI per migliorare i propri flussi di lavoro.

Qui puoi leggere qualcosa in più sul lavoro che stiamo facendo.

E se vuoi farti una chiacchierata più dettagliata sul tema e su come possiamo aiutare la tua azienda nell’adozione dell’AI scrivimi pure su LinkedIn, sempre super disponibile per una chiacchierata sul tema 🙂

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Giacomo Ciarlini - Head of Content & Education - Datapizza

Alexandru Cublesan - Media Manager & Creator - Datapizza