Tugas kerja yang paling banyak digunakan oleh orang menggunakan Claude AI, menurut Anthropic

Seiring dengan pertumbuhan adopsi AI, banyak yang bertanya-tanya bagaimana hal itu akan mempengaruhi pasar tenaga kerja dalam jangka panjang (ChatGPT Deep Research memiliki prediksinya sendiri). Anthropic mencoba mencari tahu.

Pada hari Senin, perusahaan tersebut mempublikasikan Indeks Ekonominya yang pertama, yang menyelidiki jenis karyawan yang menggunakan chatbot Claude dari Anthropic dan untuk tugas-tugas apa. Mengambil pendekatan yang berbeda dari banyak studi AI dan kerja yang berharap memetakan masa depan, Anthropic berfokus pada kesamaan dalam tugas pekerjaan daripada judul pekerjaan, dan pada pertanyaan chatbot yang sebenarnya daripada respon survei.

Juga: Merangkak, lalu berjalan, sebelum Anda berlari dengan agen AI, para ahli merekomendasikan

“Pekerjaan seringkali memiliki beberapa tugas dan keterampilan yang sama: Misalnya, pengenalan pola visual adalah tugas yang dilakukan oleh desainer, fotografer, petugas keamanan, dan radiolog,” perusahaan menjelaskan dalam pengumuman laporan tersebut.

Menggunakan sistem Clio sendiri untuk privasi, Anthropic menganalisis 1 juta percakapan anonim yang dimiliki oleh pengguna Claude Free dan Pro dengan chatbot. Dengan memetakan setiap percakapan ke Jaringan Informasi Pekerjaan (O*NET), database Departemen Tenaga Kerja AS tentang 20.000 tugas kerja, Clio mengidentifikasi tugas mana yang “paling mewakili peran AI” dalam setiap percakapan, menjelaskan pengumuman Anthropic. Percakapan kemudian dikelompokkan ke dalam kategori pekerjaan seperti seni dan media, komputer dan matematika, dan bisnis dan keuangan. Anthropic

Tugas-tugas rekayasa perangkat lunak membentuk sebagian besar kueri dalam kumpulan data – 37,2% percakapan berkaitan dengan debugging kode, pemecahan masalah jaringan, dan lainnya, yang agak diharapkan mengingat Claude memposisikan dirinya sebagai model berbasis pemrograman. Kategori kueri terbesar berikutnya berkaitan dengan menulis dan mengedit sebesar 10,3%, yang Anthropic kelompokkan sebagai pekerjaan “seni, desain, olahraga, hiburan, dan media” seperti penulisan iklan.

MEMBACA  Intel mengatakan mimpi buruk chip Raptor Lake yang crash telah berakhir

Juga: Saya membandingkan Claude 3.5 Sonnet dengan tes pemrograman AI ChatGPT yang sukses – dan gagal secara kreatif

Studi ini mengamati bahwa dua kategori pekerjaan ini hanya menyusun 3,4% dan 1,4% dari ekonomi AS, masing-masing – jauh lebih sedikit dibandingkan dengan pekerjaan administrasi kantor dan penjualan, misalnya – tetapi menggunakan AI dengan tingkat yang jauh lebih tinggi. Pekerjaan di bidang sains dan pendidikan juga menunjukkan tingkat penggunaan AI yang lebih tinggi relatif terhadap saturasi di ekonomi.

Di luar pemrograman, tugas-tugas teratas dalam empat kategori ini termasuk produksi untuk hiburan seperti film dan TV, melakukan penelitian, dan menciptakan materi pendidikan.

Memperkaya vs. otomatisasi pekerjaan

Laporan juga menemukan bahwa AI memperkaya kemampuan manusia 57% dari waktu dan mengotomatisasi pekerjaan – melakukan tugas secara langsung untuk orang – 43% dari waktu.

Juga: CEO Cerebras tentang DeepSeek: Setiap kali komputasi menjadi lebih murah, pasar menjadi lebih besar

“Dalam sedikit lebih dari setengah kasus, AI tidak digunakan untuk menggantikan orang yang melakukan tugas, tetapi malah bekerja dengan mereka, terlibat dalam tugas seperti validasi (misalnya, memeriksa ulang pekerjaan pengguna), pembelajaran (misalnya, membantu pengguna memperoleh pengetahuan dan keterampilan baru), dan iterasi tugas (misalnya, membantu pengguna berpikir atau melakukan tugas generatif yang berulang),” laporan tersebut menjelaskan.

Namun, Anthropic mengakui bahwa mereka tidak dapat yakin pengguna bertanya kepada Claude untuk tujuan kerja dalam percakapan ini, hanya bahwa pertanyaan itu sendiri sejalan dengan tugas-tugas pekerjaan. Hal ini sangat relevan mengingat bahwa studi ini tidak meninjau data dari pengguna API, Tim, atau Enterprise.

Anthropic juga tidak dapat memastikan apakah pengguna menerima tanggapan tertulis atau potongan kode Claude apa adanya atau mengeditnya di luar aplikasi, yang merupakan perbedaan antara pemerkayaan dan otomatisasi.

MEMBACA  Prancis kembali ke era pascaperangnya yang tidak terkendali

Temuan lain

Menggunakan data gaji median O*NET, studi ini menemukan bahwa penggunaan AI lebih umum untuk tugas-tugas dalam “pekerjaan dengan upah menengah-ke-tinggi” seperti ilmu data. Orang-orang di pekerjaan di kelompok gaji terendah dan tertinggi, seperti pekerja salon atau dokter, jauh lebih tidak mungkin menggunakan Claude, seringkali karena peran-peran tersebut menekankan pekerjaan manual.

Juga: AS mengesampingkan keselamatan AI demi ‘dominasi AI’

“Ini kemungkinan mencerminkan batasan kemampuan AI saat ini, serta hambatan praktis dalam menggunakan teknologi tersebut,” tambah Anthropic. Selain itu, studi ini menemukan bahwa: Sekitar 4% pekerjaan menggunakan AI untuk setidaknya 75% tugas-tugasnya Sekitar 36% pekerjaan memiliki penggunaan AI untuk setidaknya 25% tugas mereka Orang menggunakan AI untuk memperkaya pekerjaan mereka (yang Anthropic definisikan sebagai berkolaborasi dengan dan meningkatkan kemampuan manusia) 57% dari waktu, dibandingkan dengan menggunakan AI untuk mengotomatisasi pekerjaan mereka (melakukan tugas) 43% dari waktu.

Pengambilan kesimpulan

Anthropic berencana untuk secara berkala menjalankan analisisnya lagi untuk melihat apakah peran tertentu mengalami lebih banyak otomatisasi. “Kami akan dapat memantau perubahan dalam kedalaman penggunaan AI dalam pekerjaan,” kata pengumumannya. “Jika tetap terjadi bahwa AI hanya digunakan untuk tugas-tugas tertentu, dan hanya sedikit pekerjaan menggunakan AI untuk sebagian besar tugas mereka, masa depan mungkin adalah di mana sebagian besar pekerjaan saat ini berkembang daripada menghilang.”

Laporan itu sendiri tidak membuat rekomendasi kebijakan. “Mengembangkan tanggapan kebijakan untuk mengatasi transformasi yang akan datang di pasar tenaga kerja dan dampaknya pada lapangan kerja dan produktivitas akan memerlukan berbagai perspektif,” kata Anthropic. “Untuk itu, kami juga mengundang ekonom, ahli kebijakan, dan peneliti lainnya untuk memberikan masukan tentang Indeks tersebut.”

MEMBACA  Petunjuk Edisi Olahraga Koneksi NYT Hari Ini, Jawaban untuk 9 November, #47

Bagi yang penasaran tentang data itu sendiri (atau dalam mencari sebutir garam), Anthropic telah open-sourced percakapan tersebut untuk upaya penelitian tambahan.