OpenAI: работники возвращаются к задачам вне своей профессии в 23,6% случаев

От «task crossover» к повторяющейся практике

Первый отчёт серии Work at the Frontier задокументировал «task crossover» — использование ИИ для занятий, исторически относящихся к другой профессии; новая публикация отвечает на вопрос, что происходит дальше.

Анализ более 1,5 млн рабочих сообщений ChatGPT с апреля по июль 2026 года показывает, что часть непрофильного использования становится повторяющейся: работники возвращаются к таким задачам, и их доля в наблюдаемой активности растёт.

Среди примерно 6 200 работников, которых наблюдали постоянно с апреля по июль, ранее использованные задачи вне профессии выросли с 13,1% от профессионально-специфичной AI-активности в апреле до 25,9% в июле.

Авторы трактуют это как признак того, что работники встраивают часть непрофильной помощи в текущие процессы, а не просто пробуют её однажды.

Поскольку наблюдение охватывает четыре месяца профессионального использования ИИ и промптов, авторы называют его ранним взглядом на то, как доступ к ИИ превращается из пробы новых задач во включение этих задач в регулярные рабочие процедуры.

Отдельная ценность серии, по мнению её авторов, в том, что она показывает, как работа может меняться раньше, чем меняются её названия.

В отдельном анализе сопоставимых парных наблюдений с интервалом в месяц возврат к задаче вне профессии из предыдущего месяца составил 23,6% против 8,4% использования той же задачи у работников без такого опыта; похожие разрывы зафиксированы и для задач внутри профессии, и для общих задач.

Чем отличаются промпты вне своей роли

В задачах вне своей профессии работники в среднем пишут более короткие промпты, чем в задачах внутри неё.

Они реже просят объяснения, пошаговые инструкции, конкретный формат ответа или совет.

Зато чаще дают примеры и контекст, а также чаще просят ИИ что-то проверить или верифицировать.

Одна из интерпретаций — «заимствование экспертизы»: вместо просьбы обучить целой новой области работник приносит проблему и релевантный контекст (документ, пример или информацию от коллеги) и просит применить знания из другой области.

Какие задачи возвращаются чаще

Возврат к непрофильным задачам заметно различается по типам работы: обсуждение товаров и услуг с клиентами даёт 54%.

Рекламные и промо-тексты — 44%, создание маркетинговых материалов — 37%.

Для сравнения, к объяснению финансовой информации работники возвращаются примерно в 15% случаев, а средний возврат по задачам вне профессии — 18,5%.

Авторы отмечают, что эти различия могут отражать и то, насколько естественно ИИ встраивается в повторяющиеся процессы, и различия в рабочих нормах, осторожности или в воспринимаемых последствиях ошибки.

Что это значит для организаций

Главный вывод отчёта: ИИ может менять работу раньше, чем меняются названия должностей.

Путь, который описывают авторы, выглядит так: работник пробует занятие вне своей роли, находит ИИ полезным для него и начинает возвращаться к этой активности как к части своей работы.

Если такие активности становятся регулярной ответственностью, набор задач внутри должности расширяется при том же названии.

По мнению авторов, дизайн работы заслуживает места рядом с доступом к AI-инструментам в том, как организации внедряют ИИ.

OpenAI обещает продолжать изучение этих сдвигов, чтобы яснее описать, как меняется разделение труда и что это значит для работников, компаний и экономики.

Как считали и что с приватностью

Профессии определяли по информации о роли или подразделении, которую пользователи указывают при подключении к ChatGPT Business; анализировали выборку сообщений этих пользователей.

Из выборки исключили данные с отключённым обучением и сообщения без пригодной классификации.

OpenAI подчёркивает, что сообщения агрегировали и анонимизировали, а исследователи команды не читали индивидуальные сообщения пользователей.

Это второй отчёт серии Work at the Frontier: первый описан в материале о том, как ИИ расширяет то, что люди делают на работе, а связанные вопросы — в AI Jobs Transition Framework.