ИИтог

OpenAI выяснила: 43,5% задач в ChatGPT, вне профессии

исследованияРедакция ИИтогOpenAI🔥76Рейтинг ИИтог76Влияние72Новизна68Релевантность97Неожиданность58Участники80Достоверность87
OpenAI выяснила: 43,5% задач в ChatGPT, вне профессии

Экономический отдел OpenAI (OpenAI Economic Research) выпустил отчёт «Work at the Frontier: How AI is Expanding What People Do at Work», первый в новой серии материалов о том, как ИИ меняет работу в реальном времени. Основа отчёта, анализ более 800 000 сообщений от американских пользователей ChatGPT, связанных с работой.

Авторы вводят понятие «перетекание задач» (task crossover): работа, исторически закреплённая за одной профессией, появляется в использовании ИИ людьми из другой профессии. Сначала из выборки исключили «общие» задачи, написание текста, суммаризацию, планирование расписания, которые встречаются у всех профессий одинаково и потому не показательны. Среди оставшихся, привязанных к конкретной профессии сообщений, 43,5% оказались задачами из ЧУЖОЙ профессии пользователя (в целом по всем рабочим сообщениям, включая общие, доля перетекания, 16,8%).

Сильнее всего перетекание проявляется в отдельных группах: у специалистов клиентского сервиса чужие задачи составляют 77% профессионально-специфичных сообщений, у дизайнеров, 75%, у сотрудников HR, 69%, у юристов, 56%, у маркетологов, 53%. То есть эти профессии массово «занимают» задачи из чужих ролей.

На уровне конкретных задач финансовые расчёты и устранение технических неполадок входят в тройку самых частых «чужих» задач сразу во всех семи остальных профессиональных группах анализа. Создание маркетинговых материалов встречается в пяти других группах, особенно часто, у пользователей из дизайна.

Отчёт выделяет два разных направления перетекания. Дизайн, пример «заимствования»: 35,2% сообщений дизайнеров относятся к чужим профессиям, а вот задачи самого дизайна составляют лишь 1,7% сообщений работников других специальностей, дизайнеры активно берут чужую работу, но их собственную работу почти не забирают. Инженерия, обратный случай: только 18,5% инженерных сообщений, про чужие задачи, зато инженерные задачи (устранение неполадок с ПО, работа с техническими системами) составляют 7,4% сообщений людей из других профессий, инженерия сама «поставляет» задачи другим. Маркетинг выделяется в обоих направлениях: 24,3% сообщений маркетологов, про чужие задачи, а маркетинговые задачи занимают 8,9% сообщений работников других профессий, это самая высокая доля «отдачи» в выборке.

Размер компании тоже влияет на картину. У среднего пользователя доля задач вне своей профессии снижается с 18,9% в компаниях с 2, 5 рабочими местами до 16,3% в компаниях с более чем 100 рабочими местами: в маленькой организации сотруднику, столкнувшемуся с проблемой, чаще проще решить её самому с помощью ИИ, чем передавать в другой отдел. У самых активных пользователей ChatGPT такой монотонной зависимости от размера компании уже не наблюдается, возможно, потому что они выработали устойчивые ИИ-рабочие процессы внутри своей основной профессии или используют ИИ более интенсивно именно в её рамках.

Вывод авторов: данные об использовании ChatGPT, это ранний сигнал того, как меняются профессии, ещё до того, как изменения попадут в должностные инструкции, названия позиций или официальную трудовую статистику.

Ключевые факты

  • Анализ 800 000+ рабочих сообщений американских пользователей ChatGPT: 43,5% сообщений, привязанных к конкретной профессии, на деле относятся к чужой роли (16,8%, по всем рабочим сообщениям)
  • Сильнее всего перетекание задач у клиентского сервиса (77%), дизайнеров (75%), HR (69%), юристов (56%) и маркетологов (53%)
  • Финансовые расчёты и устранение технических неполадок входят в топ-3 «чужих» задач сразу во всех семи остальных профессиональных группах
  • Дизайн активно занимает чужие задачи (35,2% сообщений, не про дизайн), но почти не отдаёт свои (1,7%); у инженерии наоборот (18,5% против 7,4%); маркетинг лидирует в обе стороны (24,3% и 8,9%)
  • В маленьких компаниях (2, 5 мест) доля чужих задач выше (18,9%), чем в крупных (>100 мест, 16,3%), в малой команде проще решить проблему самому, чем передавать специалисту

Почему это важно

Это первое крупное количественное свидетельство того, что ИИ меняет не только КАК делается работа, но и КТО её делает. Большинство прежних исследований спрашивали, может ли модель выполнить фиксированный список задач профессии; OpenAI показывает, что люди сами перераспределяют задачи между ролями с помощью ChatGPT, маркетолог чинит сайт, продавец анализирует данные, владелец малого бизнеса сам проверяет договор. Это сигнал о реорганизации профессий, который проявляется раньше, чем его зафиксируют должностные инструкции или официальная трудовая статистика.

Кому это важно

HR-специалистам и руководителям, которые планируют штат и распределение обязанностей; владельцам малого и среднего бизнеса, где сотрудники чаще решают чужие задачи сами; работникам клиентского сервиса, дизайна, HR, юридической и маркетинговой функций, именно там перетекание задач выражено сильнее всего; экономистам и аналитикам рынка труда, отслеживающим, как меняется содержание профессий.

Как это применить

Руководителям стоит закладывать в планирование то, что границы ролей размываются: сотрудники и без формального пересмотра обязанностей всё чаще берут на себя финансовые расчёты, техническую поддержку и маркетинговые задачи с помощью ИИ. В маленьких компаниях это особенно заметно, там дешевле дать сотруднику самому решить проблему с ChatGPT, чем нанимать или привлекать отдельного специалиста. Отчёт предлагает использовать паттерны использования ChatGPT как ранний индикатор изменения профессий, раньше, чем это отразится в вакансиях и официальной статистике занятости.

Можно ли доверять

Данные первичные и масштабные, более 800 000 сообщений реальных пользователей ChatGPT, а не опрос или экспертная оценка, что делает выводы весомыми как срез рынка труда. При этом источник, сама OpenAI, экономический отдел компании-разработчика ChatGPT, и именно она определяла методологию (что считать «общей» задачей, а что, «привязанной к профессии»); в отчёте не раскрыты полные детали классификации. Выборка ограничена пользователями ChatGPT в США и не обязательно репрезентативна для всего рынка труда или пользователей других ИИ-инструментов.

Риски и подводные камни

Выводы описывают только использование одного продукта, ChatGPT, а не рынок труда в целом, и ограничены США. Компания, изучающая собственный продукт, объективно заинтересована показать его растущую полезность и повсеместное проникновение в работу, это стоит учитывать при интерпретации цифр. Методология разделения задач на «общие» и «специфичные для профессии», внутренняя разработка OpenAI, независимой верификации нет. Использовать эти данные как единственное основание для кадровых решений или прогнозов рынка труда преждевременно.