Як світ реально використовує ChatGPT: 10 інсайтів на основі дослідження

Що ми насправді робимо з ChatGPT? Це питання давно хвилює бізнес-спільноту. Чи це лише інструмент для написання листів? Чи заміна Google? Чи персональний асистент? Відповідь дала команда економічних досліджень OpenAI у співпраці з Гарвардським економістом Девідом Демінгом. Їхня робота для National Bureau of Economic Research стала першою, де проаналізовано внутрішні дані OpenAI – понад мільйон розмов користувачів. Це не опитування й не гіпотези, а реальна поведінка сотень мільйонів людей. Chief AI Officer у Havas Village Ukraine, GenAI-тренерка Ліза Якнюнас відібрала 10 ключових інсайтів із цього дослідження й пояснила Mind, що вони означають для бізнесу.

1. Масштаб без прецедентів

У червні 2025 року ChatGPT щодня обробляв понад 2,6 мільярда повідомлень. Кількість активних користувачів перевищила 700 мільйонів на тиждень – це майже 10% дорослого населення світу. Для порівняння: Google Search – близько 14 мільярдів запитів на день, але після 20 років домінування.

2. Користувачі – головний драйвер

Зростання ChatGPT відбувається завдяки комбінації факторів: притоку нових користувачів та збільшенню інтенсивності використання серед існуючих. Користувачі не «стабілізуються» на певному рівні використання, а продовжують нарощувати активність з часом. Справжня цінність AI-трансформації в тому, як професіонали інтегрують їх у свою експертизу для створення якісно нових результатів.

3. Демографія змінюється

• 46% користувачів – віком 18–25 років;
• Гендерний баланс зсунувся: у 2023-му було ≈80% чоловіків, у 2025-му вже 52% жінок.

4. Зростає частка особистого використання

У червні 2024 року ≈53% усіх запитів були “не про роботу”. У червні 2025 – вже 72%. Користувачі все більше звертаються до ChatGPT для побутових і особистих завдань: планування, навчання, хобі.

5. Три великі категорії

77–80% усіх звернень – це:

• Practical guidance (поради й покрокові інструкції),
• Seeking information (аналог пошуку),
• Writing (написання та редагування текстів).

6. Writing – король робочих завдань

42% робочих діалогів – це допомога з написанням текстів. Причому редагування та покращення важливіше, ніж генерація “з нуля”.

7. ChatGPT як пошук

Частка інформаційних запитів виросла з 14% до 24% за рік. Але проблема “галюцинацій” досі не вирішена.

ChatGPT починає конкурувати з Google за поведінкові патерни, але довіра до фактів поки обмежена. Це шанс для партнерських інтеграцій із перевіреними джерелами.

8. Прийняття рішень у ширшому контексті GWA

OpenAI класифікує робочі взаємодії за системою Generalized Work Activities (GWA). На рисунку 14 видно, що майже половина всіх повідомлень (45,2%) припадає лише на три ключові категорії, пов’язані з інформацією:

• отримання інформації (19,3%),
• інтерпретація значення інформації для інших (13,1%),
• документування та запис (12,8%).

Далі за частотою йдуть:

• надання консультацій та порад (9,2%),
• творче мислення (9,1%),
• прийняття рішень і вирішення проблем (8,5%),
• робота з комп’ютерами (4,9%).

Разом ці сім напрямів охоплюють 76,9% усіх робочих повідомлень.

9. Зменшення ролі програмування

Лише ≈5% повідомлень стосуються коду. Попри стереотип, ChatGPT значно частіше використовують менеджери, студенти, маркетологи, ніж розробники.

«Масовий» ШІ – не тільки про IT. Бізнес має шукати кейси у нетехнічних сферах.

10. Глобальна економіка

Зростання швидше відбувається у країнах із середнім і низьким рівнем доходів. Там ChatGPT компенсує брак доступу до експертиз, навчальних програм і сервісів.

Потенціал для виходу на нові ринки величезний. ChatGPT може стати «цифровим вирівнювачем» для економік, що розвиваються.

Це означає не відмову від AI в роботі, а його експансію у всі сфери життя. Наше дослідження AI-інтеграції в Havas Village корелює з глобальними трендами: понад 80% респондентів  – активні користувачі AI в робочому житті та майже 88%  – у приватному. Найпоширеніші робочі use cases: створення контенту (48%), генерація ідей (45%) та аналіз даних (39%).

У процесі AI-трансформації Havas Village ми зосереджуємося на двох ключових елементах: розвиток AI-mindset та AI-грамотності команд. Це дозволяє використовувати свою експертизу для точного визначення точок оптимізації  – де саме AI-інтеграція буде найефективнішою, а де потрібне підсилення людських здібностей.