OpenAI: сотрудники всё чаще закрепляют межпрофессиональные задачи в ChatGPT
OpenAI опубликовала экономическое исследование о том, как сотрудники используют ChatGPT для задач, не относящихся к их официальной должности, и превращают ли они такие задачи в постоянную практику. Компания проанализировала более 1,5 млн рабочих сообщений в ChatGPT за апрель-июль 2026 года.
Первый отчёт серии «Work at the Frontier» уже показал феномен «межпрофессионального использования» (task crossover): работники применяют ИИ для дел, исторически закреплённых за другими профессиями. Новое исследование отвечает на вопрос, что происходит дальше, закрепляются ли такие задачи в рабочем процессе.
Среди примерно 6200 работников, которых наблюдали непрерывно с апреля по июль, доля ранее использованных межпрофессиональных задач в общем объёме относящейся к их профессии активности с ИИ выросла с 13,1% в апреле до 25,9% в июле. Отдельный анализ парных наблюдений за соседние месяцы показал: работники возвращались к межпрофессиональной задаче, которую уже использовали в прошлом месяце, в 23,6% случаев, против 8,4% использования той же задачи среди сопоставимых работников, которые её раньше не применяли. Похожий разрыв наблюдается и для задач внутри профессии, и для общих задач.
Повторное обращение к задачам сильно различается по типу работы. Среди межпрофессиональных задач с высоким возвратом на следующий месяц: обсуждение товаров или услуг с клиентами, 54%, рекламные и промо-тексты, 44%, создание маркетинговых материалов, 37%. Для сравнения, к задаче объяснения финансовой информации работники возвращались примерно в 15% случаев. Средний показатель возврата по всем межпрофессиональным задачам, 18,5%. Авторы отчёта осторожно замечают, что разница может отражать то, насколько естественно ИИ вписывается в устоявшиеся рабочие процессы, а также различия в нормах на рабочем месте, осторожность сотрудников или воспринимаемую цену ошибки.
При обращении к задачам вне своей профессии сотрудники в среднем пишут более короткие запросы, реже просят объяснений, пошаговых инструкций, конкретного формата ответа или советов, но чаще дают примеры или контекст и чаще просят ИИ что-то проверить. Одна из трактовок: работники используют ИИ, чтобы «одолжить» чужую экспертизу, приносят задачу и контекст (документ, пример, информацию от коллеги) и просят применить знания из другой области, а не обучить их этой области целиком.
Вывод авторов: если такие межпрофессиональные задачи становятся регулярной обязанностью, набор функций внутри должности может расширяться даже без изменения её названия, то есть ИИ способен менять содержание работы задолго до того, как поменяются должностные титулы.
Ключевые факты
- OpenAI проанализировала более 1,5 млн рабочих сообщений в ChatGPT за апрель-июль 2026 года
- Доля повторно используемых межпрофессиональных задач выросла с 13,1% в апреле до 25,9% в июле у ~6200 постоянно наблюдаемых работников
- Работники возвращались к межпрофессиональной задаче в 23,6% случаев против 8,4% у тех, кто её раньше не использовал
- Сильнее всего закрепляются задачи общения с клиентами (54%), реклама (44%) и маркетинговые материалы (37%); слабее, объяснение финансов (15%), средний показатель 18,5%
- Вывод OpenAI: должностные обязанности могут расширяться через ИИ раньше, чем меняются названия должностей
Почему это важно
Это уже второе исследование OpenAI в серии «Work at the Frontier», и оно закрывает главный вопрос первого: остаётся ли межпрофессиональное использование ИИ разовым экспериментом или закрепляется. Данные показывают рост доли повторяющихся задач почти вдвое за четыре месяца, это первое количественное подтверждение того, что содержание работы может меняться через накопление практик с ИИ, а не через формальный пересмотр должностных инструкций.
Кому это важно
В первую очередь, компаниям, которые выстраивают ИИ-стратегию: исследование говорит, что важно не только дать сотрудникам доступ к инструментам, но и продумать организацию задач (work design). Также это важно для HR и руководителей, которые формируют должностные роли и следят за тем, как реально распределяется нагрузка внутри команд, и для самих работников, чьи фактические обязанности могут расширяться незаметно для формальной должности.
Как это применить
Организациям стоит смотреть не только на факт внедрения ИИ, но и на то, какие задачи сотрудники берут в дополнение к основной работе и возвращаются ли к ним. Задачи, связанные с общением с клиентами и созданием маркетинговых материалов, закрепляются охотнее прочих, это может подсказывать, где перераспределение нагрузки происходит быстрее и где стоит целенаправленно проектировать процессы вокруг ИИ.
Можно ли доверять
Это собственное исследование OpenAI на основе данных использования её же продукта (ChatGPT Business), а не независимая академическая работа, данные и интерпретация исходят от компании, заинтересованной показать рост полезности своего продукта. Методология (аггрегированные и анонимизированные сообщения, самостоятельно заявленные роли при онбординге) не раскрывается в деталях: неизвестны география, отрасли и демография выборки, а объяснение разницы в показателях возврата авторы сами называют предположительным.
Риски и подводные камни
Профессии, которыми пользователи ChatGPT Business назвались при регистрации, это самостоятельно заявленная, а не проверенная информация, и выборка ограничена только пользователями корпоративной версии продукта. Источник не называет ни конкретные компании и отрасли, ни отдельных работников, участвовавших в исследовании, что затрудняет независимую проверку выводов.