Do czego ludzie wykorzystują AI? Wyniki badań Cię zaskoczą

Przez ostatnie kilkanaście miesięcy narracja wokół sztucznej inteligencji była zdominowana przez hasła o bezprecedensowym wzroście wydajności w biurach i korporacjach. Mówi się, że generatywna AI to przede wszystkim narzędzie do automatyzacji nudnych zadań, pisania maili i analizy dokumentów. Jednak najnowsze, oparte na twardych danych analizy pokazują obraz znacznie bardziej złożony, a miejscami wręcz bardzo zaskakujący dla entuzjastów czysto biznesowego podejścia. Platforma OpenRouter, będąca jednym z największych hubów agregujących dostęp do ponad 300 modeli AI (od gigantów jak OpenAI po rozwiązania open-source), opublikowała raport oparty na analizie ogromnej liczby 100 bilionów przetworzonych tokenów. Badanie to, przeprowadzone z poszanowaniem prywatności (analiza metadanych, a nie treści), rzuca zupełnie nowe światło na to, do czego ludzkość faktycznie wykorzystuje Duże Modele Językowe (LLM). Okazuje się, że rzeczywistość rynkowa drastycznie mija się z marketingowymi wizjami twórców narzędzi, ujawniając dominację wirtualnych relacji, gwałtowny wzrost znaczenia Chin oraz narodziny autonomicznych agentów.

Oto kluczowe wnioski z analizy:

• Ponad połowa interakcji z modelami typu open-source dotyczy odgrywania ról (roleplay) i kreatywnego storytellingu, a nie zadań czysto biznesowych.
• Programowanie stało się najszybciej rosnącą kategorią użycia AI, ewoluując z prostych zapytań w stronę złożonych, agentowych sesji debugowania całych baz kodu.
• Chińskie modele AI potroiły swój udział w rynku globalnym, a lojalność użytkowników zależy od mechanizmu „szklanego pantofelka”, czyli zdolności modelu do rozwiązania konkretnego problemu jako pierwszy.

Ukryta dominacja roleplay: Ucieczka w wirtualne światy

Nadal częste jest przekonanie, że „poważne” modele służą do „poważnej” pracy. Dane OpenRouter zdecydowanie weryfikują to założenie, szczególnie w sektorze modeli o otwartym kodzie źródłowym (open-source). Okazuje się, że ponad 50% ruchu w tej kategorii to nie analiza danych, ale roleplay, interaktywna fikcja i symulowanie scenariuszy gier.

Jest to fascynujące zjawisko socjologiczne. Użytkownicy masowo wykorzystują modele LLM jako zaawansowane silniki narracyjne, szukając w nich towarzystwa lub przestrzeni do kreatywnej ekspresji. To „niewidzialna” większość rynku, często ignorowana w raportach dla inwestorów. Jak piszą twórcy raportu OpenRouter:

Przeczy to założeniu, że modele LLM są wykorzystywane głównie do pisania kodu, e-maili czy streszczeń. W rzeczywistości wielu użytkowników angażuje się w interakcje z tymi modelami w poszukiwaniu towarzystwa lub w celach poznawczych.

Co istotne, nie są to proste chaty. Aż 60% tokenów w tej kategorii to ustrukturyzowane, długie sesje scenariuszowe. Zadaniem firm tworzących narzędzia AI jest zrozumienie, że dla ogromnej rzeszy odbiorców ich produkt jest narzędziem rozrywki i emocjonalnego zaangażowania, a nie tylko cyfrowym asystentem biurowym.

PRZECZYTAJ TAKŻE: Który język jest najlepszy do promptowania?

Programowanie 2.0 i era wnioskowania agentowego

Podczas gdy roleplay dominuje w open-source, w ujęciu ogólnorynkowym to programowanie zaliczyło najbardziej spektakularny wzrost. Jeszcze na początku 2025 roku kodowanie stanowiło zaledwie 11% zapytań. Pod koniec roku udział ten wystrzelił do ponad 50%.

Jakość tych interakcji uległa fundamentalnej zmianie, którą w branży określamy mianem wnioskowania agentowego (agentic inference). Nie prosimy już o napisanie pętli for. Programiści wrzucają do modeli całe repozytoria (prompty wzrosły z 1500 do ponad 6000, a czasem nawet 20 000 tokenów) i oczekują kompleksowego rozwiązania problemu.

W tym segmencie dominuje Claude od Anthropic (60% udziału w 2025 roku), ale kluczowa jest zmiana paradygmatu:

• Stary model: Pytanie -> Odpowiedź.
• Nowy model (Agent): Cel -> Planowanie -> Użycie narzędzi -> Wykonanie -> Weryfikacja.

Mediana zapytań do LLM to już nie proste pytanie czy odizolowana instrukcja. Zamiast tego jest to część ustrukturyzowanej pętli typu agent, wywołującej zewnętrzne narzędzia, analizującej stan i utrzymującej kontekst przez dłuższy czas – czytamy w raporcie.

To przejście od generatora tekstu do autonomicznego inżyniera oprogramowania jest najważniejszym technologicznym trendem nadchodzących lat.

Geopolityczna zmiana warty i efekt „Szklanego Pantofelka”

Raport OpenRouter ujawnia również, że hegemonia zachodnich firm technologicznych słabnie. Chińskie modele AI (takie jak DeepSeek, Qwen czy Moonshot AI) odpowiadają już za około 30% globalnego wykorzystania, co stanowi niemal trzykrotny wzrost w ciągu 2025 roku. Język chiński stał się drugim najpopularniejszym językiem interakcji z AI, a Azja wyrasta na potęgę w adopcji tych technologii.

Jednak z perspektywy biznesowej, najciekawszym odkryciem jest mechanizm retencji użytkowników, nazwany przez badaczy efektem „szklanego pantofelka”. W świecie AI bycie pierwszym na rynku (first-mover advantage) jest mniej ważne niż bycie pierwszym, który skutecznie rozwiąże specyficzny problem użytkownika.

Gdy model idealnie pasuje do potrzeby użytkownika (jak pantofelek do stopy Kopciuszka), tworzy się niezwykle silna więź.

• Użytkownicy nie zmieniają modelu dla niższej ceny (popyt jest nieelastyczny cenowo – spadek ceny o 10% daje znikomy wzrost użycia).
• Użytkownicy zostają z modelem, który jako pierwszy „zrozumiał” ich unikalny workflow.

Rynek LLM nie zachowuje się jeszcze jak rynek towarów masowych (commodity). Użytkownicy balansują między kosztami a jakością wnioskowania, niezawodnością i szerokością możliwości – napisano w raporcie.

Przepaść między oczekiwaniami a rzeczywistością

Analiza 100 bilionów tokenów pokazuje, że rynek AI dojrzewa w sposób nieoczywisty. Z jednej strony mamy potężną, technologiczną falę agentów autonomicznych rewolucjonizujących IT, z drugiej – masową, cichą rewolucję w sposobie spędzania wolnego czasu i budowania relacji z maszynami.

Sposoby, w jakie ludzie korzystają z LLM, nie zawsze pokrywają się z oczekiwaniami i różnią się znacznie w zależności od kraju, stanu czy przypadku użycia – czytamy w raporcie.

Zrozumienie, że AI to nie tylko „excel na sterydach”, ale także partner w kreatywności i złożony inżynier, będzie kluczem do nawigowania w tej dynamicznie zmieniającej się rzeczywistości.