'#15. Новости : news';
'Seo_NewsController_actionView';
'#seo_news_view_';

Как люди используют Copilot в зависимости от устройства

Активен
Информация
ID новости179
Тип родительского текстараздел
Родительская модельSEO-продвижение
НазваниеКак люди используют Copilot в зависимости от устройства
Полное названиеКак люди используют Copilot в зависимости от устройства — исследование Microsoft
Метки
Новость к разделу SEO-продвижение
Время чтения: 3мин.
Слов: 404
Знаков: 5554
Описание (тег Descriptiion)
Исследование Microsoft показало, как использование Copilot меняется в зависимости от устройства и времени суток: здоровье на мобильных, работа и карьера — на десктопе.
Ссылка внутри новости

Внешняя ссылка:

Внешняя ссылка на изображение:

Правка модели не осуществлялась
Ключевые слова:

не определены

Контент: 1931.
Панель:
Статус: 3 - Активен.

Фото отсутствует

Галереи, созданные для модели

Добавить галерею

Галереи, связанные с моделью

Связать галлерею
Работа со ссылкой
Битая ссылка
how-people-use-copilot-depends-on-device-microsoft-says
Править идентификатор
/news/how-people-use-copilot-depends-on-device-microsoft-says/
Текст

То, как пользователи взаимодействуют с Microsoft Copilot, напрямую зависит от устройства — смартфона или настольного компьютера. К такому выводу пришла Microsoft, проанализировав 37,5 миллиона диалогов с Copilot за период с января по сентябрь.

Исследование показывает различия в темах и намерениях пользователей в зависимости от типа устройства и времени суток. Для классификации запросов применялись автоматические алгоритмы машинного обучения без участия людей в ручной проверке сообщений.

Основные выводы отчёта

Мобильные устройства

На мобильных устройствах тема «Здоровье и фитнес» доминирует на протяжении всего дня.

Авторы исследования формулируют это так:

«На мобильных устройствах здоровье является доминирующей темой в каждый час и каждый месяц наблюдений, при этом пользователи ищут не только информацию, но и советы».

Настольные компьютеры

На десктопах картина иная. В целом лидирует тема «Технологии», однако в рабочие часы резко возрастает доля запросов, связанных с работой.

Исследователи выделяют три режима взаимодействия:

  • рабочий день,
  • постоянный личный помощник,
  • ночной, более рефлексивный режим.

В рабочее время:

  • с 8:00 до 17:00 тема «Работа и карьера» обгоняет «Технологии» и становится основной на десктопе;
  • темы образования и науки чаще появляются днём, чем ночью.

Вне рабочего времени наблюдается смещение в сторону личных и философских тем. Например, «Религия и философия» поднимаются в рейтинге поздно ночью и ближе к рассвету.

Также отмечены дополнительные закономерности:

  • программирование чаще обсуждается в будние дни;
  • игры — по выходным;
  • резкий рост разговоров об отношениях зафиксирован в День святого Валентина.

Ограничения методологии

При интерпретации результатов важно учитывать несколько факторов:

  • документ является препринтом и не проходил научное рецензирование;
  • анализ охватывает только пользовательские (consumer) сценарии и не включает корпоративное использование Copilot в Microsoft 365;
  • темы и намерения определялись автоматическими классификаторами, а не экспертной разметкой человеком.

Почему это важно

Исследование подчёркивает, что использование AI-ассистентов сильно зависит от контекста. На смартфоне Copilot выступает как постоянный помощник по вопросам здоровья, а на компьютере — как инструмент для решения рабочих задач.

Авторы связывают это с особенностями поведения пользователей:

«Это указывает на специфический для устройства сценарий использования, при котором телефон выступает постоянным доверенным помощником в вопросах физического благополучия вне зависимости от расписания пользователя».

Ключевой вывод заключается в том, что не существует единого сценария использования Copilot. Устройство и время суток напрямую влияют на тип запросов и форму взаимодействия с ИИ.

Что дальше

Паттерны корпоративного использования Copilot могут существенно отличаться, особенно в среде Microsoft 365. Будущие исследования, включающие рабочие сценарии и внешнюю валидацию за пределами экосистемы Microsoft, помогут лучше понять, насколько универсальны полученные выводы.