Az OpenAI Economic Research legújabb elemzése azt vizsgálja, hogyan használják a munkavállalók a mesterséges intelligenciát (konkrétan ChatGPT-t) saját foglalkozásukon kívüli feladatok elvégzésére, és hogy ezek a feladatok miként épülnek be hosszabb távon a munkafolyamatokba. A 2026. április és július közötti időszakból több mint 1,5 millió munkahelyi üzenetet elemeztek, és arra jutottak, hogy a foglalkozások közötti „task crossover” bizonyos esetekben rendszeressé válik.
Mit mértek és hogyan
- Az elemzés több mint 1,5 millió, munkával kapcsolatos ChatGPT-üzeneten alapuló mintából származik, 2026 áprilisától júliusáig.
- Az egyes felhasználók foglalkozását a ChatGPT Business beállításakor megadott szerep- vagy osztályinformációk alapján határozták meg.
- A kutatás kizárta azokat az adatokat, ahol a tréning le volt tiltva, illetve az üzenetek közül azokat, amelyek nem voltak besorolhatók.
- Az összes üzenetet aggregáltan és anonimizálva dolgozták fel; a kutatók nem olvastak egyéni felhasználói üzeneteket.
Főbb eredmények
- A korábbi Work at the Frontier jelentésben leírt „task crossover” (munkakörhatárok átlépése AI használatával) után most azt vizsgálták, hogy ezek a tevékenységek visszatérnek-e és beépülnek-e a napi munkába.
- Azoknál a körülbelül 6 200 dolgozónál, akiket következetesen figyeltek áprilistól júliusig, a foglalkozáson kívüli (cross-occupation) feladatok aránya az összes foglalkozáshoz kötődő AI-tevékenységen belül áprilisban 13,1% volt, míg júliusra 25,9%-ra nőtt. Ez arra utal, hogy egyes, eredetileg kísérleti vagy egyszeri használatok rendszeres részévé váltak a munkafolyamatnak.
- Egy másik, párhuzamos elemzésban, amely egymást követő hónapokra párosított megfigyeléseket vizsgált, azt találták, hogy azok a dolgozók, akik az előző hónapban használtak egy adott cross-occupation feladatot, a következő hónapban 23,6%-ban tértek vissza ugyanahhoz a feladathoz. Ehhez képest azoknál a hasonló munkát végzőknél, akiknek az előző hónapban nem volt megfigyelt használatuk ebből a feladatból, az ismétlődés aránya 8,4% volt. Hasonló különbségek voltak megfigyelhetők a foglalkozáson belüli és általános feladatok esetében is.
- A következő hónapra való visszatérés gyakorisága erősen függ a feladat típusától: egyes cross-occupation feladatoknál viszonylag magas volt az ismétlődés, míg más feladatoknál alacsonyabb. Például a pénzügyi információk magyarázatához való visszatérés körülbelül 15% volt. Az összes cross-occupation feladatra számított átlagos következő-havi visszatérési arány 18,5%.
Hogyan használják másképp az AI-t a munkakörön belüli és kívüli feladatokra
- A dolgozók más jellegű promptokat írnak, attól függően, hogy a feladat része-e a szokásos szerepüknek. Általában rövidebb promptokat használnak, amikor a feladat kívül esik a foglalkozásukon.
- Amikor saját foglalkozásukon kívüli feladatokhoz kérnek segítséget, ritkábban kérnek magyarázatot, részletes "how-to" útmutatót, konkrét válaszformátumot vagy tanácsot.
- Ugyanakkor gyakrabban adnak meg példákat vagy háttérinformációt, és nagyobb valószínűséggel kérik az AI-tól az ellenőrzést vagy verifikációt.
- Ebből a viselkedésmintából az olvasható ki, hogy a munkavállalók nem feltétlenül arra használják az AI-t, hogy teljesen új szakmát sajátítsanak el, hanem inkább „szakértelmet kölcsönöznek”: egy problémát és hozzá kapcsolódó kontextust visznek be (dokumentum, példa, kollégai információ), és az AI-t kérik, hogy alkalmazza egy másik terület tudását a helyzetre.
Miért számít ez?
A vizsgálat bemutat egy lehetséges útvonalat arra, hogyan alakíthatja át az AI a munkamegosztást anélkül, hogy rögtön megváltoznának a munkaköri megnevezések: egy dolgozó kipróbál egy, hagyományosan más foglalkozáshoz kapcsolódó tevékenységet, az AI hasznosnak bizonyul, és a dolgozó visszatér ehhez a tevékenységhez később is. Ha ezek a feladatok rendszeressé válnak, a munkakör tevékenységmixje szélesedhet, miközben a címke változatlan marad.
A jelentés hangsúlyozza, hogy az AI-hoz való hozzáférés mellett a munkatervezés is kulcsfontosságú annak meghatározásában, hogyan érdemes a szervezeteknek bevezetni és használni az AI-t. A szervezetek számára a tanulság az, hogy nem elég csak eszközöket biztosítani: a feladatok elosztását és a munkafolyamatok újrarendezését is figyelembe kell venni.
Módszertani és adatvédelmi megjegyzés
Az elemzés a ChatGPT Business regisztrációkor megadott szerepkör- vagy osztályadatokra támaszkodik a foglalkozások azonosításához. Az adatok vétele mintán alapuló felhasználói beszélgetésekből történt; a kutatók kizárták a tréninghez letiltott tartalmakat és a besorolhatatlan üzeneteket. A feldolgozás során az üzeneteket aggregálták és anonimizálták; a kutatócsapat egyedeiben nem olvasta a felhasználói üzeneteket.
Folytatás és további kérdések
Az OpenAI tovább vizsgálja ezeket a mintákat, hogy jobban megértse, miként változik a munkamegosztás és milyen következményei lehetnek a dolgozókra, a vállalatokra és a gazdaságra nézve. Különösen fontos további kérdés, hogy mely konkrét feladatok épülnek be tartósan egyes foglalkozások munkamenetébe, és milyen képzési, szervezeti vagy szabályozói lépések szükségesek ennek kezelése érdekében.
