OpenAI报告：AI正让员工跨岗位处理任务

OpenAI 于当地时间 16 日发布最新《工作前沿》报告。这份报告基于为期 4 个月的追踪研究，分析了 2026 年 4 月至 7 月超过 150 万条工作类 ChatGPT 消息，并持续追踪约 6200 名员工，试图回答一个关键问题：员工借助 AI 完成本职范围之外的任务之后，究竟会发生什么。<\/p>

报告显示，一部分跨职业的 AI 使用并非一次性尝鲜。员工会反复处理超出自身职业边界的任务，而且时间越长，这类活动在其 AI 使用中的占比越高。员工此前处理过的跨职业任务，占具体职业类 AI 活动的比例从 4 月的 13.1％ 升至 7 月的 25.9％。这意味着，跨界任务正在逐步进入日常工作流程，即使职位名称没有变化，实际工作内容也可能越来越宽。<\/p>

在抽样的一月期匹配追踪中，员工次月再次处理上个月某项跨职业任务的比例达到 23.6％；而对于此前一个月没有处理过同一任务的可比员工，这一比例只有 8.4％。本职范围内任务和通用任务也呈现出类似差距，说明反复使用并非偶然，而是一种稳定的行为倾向。<\/p>

不同工作的留存率差别很大。与客户讨论商品或服务的次月重复率为 54％，撰写广告或推广文案为 44％，制作营销材料为 37％；相比之下，解释财务信息的次月重复使用率约为 15％，低于所有跨职业任务 18.5％ 的平均水平。报告认为，这种差异可能说明有些工作天然更容易融入 AI 工作流程，也可能与企业内部规范、员工谨慎程度以及做错之后可能带来的后果有关。<\/p>

另一个值得注意的发现是员工使用方式的变化。在处理原有职责之外的工作时，员工平均输入的提示词更短，也较少要求 AI 解释原理、提供操作步骤、按照指定格式回答或给出建议；但他们更愿意向 AI 提供示例和背景，也更常要求 AI 帮忙检查或验证。一种可能的解释是，员工把 AI 当成借用其他专业能力的工具，并不一定希望 AI 从头教会自己一个陌生领域，而是往往带着具体问题和必要材料，例如文件、示例或同事提供的信息，再让 AI 帮助调用另一个领域的知识解决问题。<\/p>

报告认为，由此可以看到一种可能的 AI 职位演变路径：员工先尝试处理传统职责之外的任务，发现 AI 能够帮上忙，随后开始在日常工作中不断回到这项任务。对于仍在摸索如何在组织内部部署和使用 AI 的企业而言，这为理解 AI 如何缩短发现问题与真正推动工作向前之间的距离提供了重要线索，也说明企业制定 AI 战略时，不能只考虑给员工提供什么工具，还需要重新考虑工作本身该如何设计。<\/p>