Где проходит граница профессии: 16,8% рабочих запросов к ИИ касаются чужой работы
OpenAI изучила более 800 тысяч рабочих сообщений ChatGPT. Каждое шестое относится к задаче, которую раньше делал человек другой профессии, и в небольших компаниях таких задач больше.
У каждой должности есть привычный набор задач. Маркетолог пишет тексты, инженер чинит программу, юрист проверяет договор. С появлением ИИ этот набор начал расплываться, и теперь это можно измерить.
Что измерили
В июле 2026 года OpenAI опубликовала отчёт Work at the Frontier. Исследователи взяли более 800 тыс. рабочих сообщений пользователей ChatGPT в США и сопоставили каждое с профессией автора. Сообщения разделили на три группы.
| Группа сообщений | Доля |
|---|---|
| Общие задачи: письма, расписание, встречи | 61,5% |
| Задачи своей профессии | 21,8% |
| Задачи, исторически закреплённые за другой профессией | 16,8% |
Если убрать общие задачи, картина становится резче: среди сообщений с профессиональной спецификой чужих 43,5%. Почти половина содержательной работы с ИИ выходит за границы собственной должности.
Кто берёт чужие задачи и чьи задачи берут
Профессии ведут себя по-разному. Одни много заимствуют, другие сами становятся источником.
- •Дизайнеры тратят 35,2% сообщений на задачи других профессий. При этом дизайнерские задачи составляют только 1,7% сообщений людей из других областей.
- •У инженеров наоборот: за пределы своей области выходят 18,5% сообщений, а инженерные задачи занимают 7,4% сообщений остальных работников.
- •Маркетинг работает в обе стороны. Маркетологи тратят на чужие задачи 24,3% сообщений, а маркетинговые задачи занимают 8,9% сообщений людей из других профессий, это самый высокий показатель в выборке.
Вывод авторов: с помощью ИИ люди чаще всего берут на себя маркетинг и техническую работу, то есть задачи, ради которых раньше шли к отдельному специалисту.
В небольших компаниях границы тоньше
Размер организации влияет на результат. В рабочих пространствах на 2-5 мест доля чужих задач 18,9%, в пространствах от 101 места 16,3%. Разница видна у типичных пользователей, со средним объёмом сообщений. У самых активных зависимости от размера нет.
Авторы объясняют это так. В крупной компании есть профильные команды и отлаженные процессы. В небольшой задачу берёт тот, кто к ней ближе: сотрудник с помощью ИИ пишет рекламный текст, разбирается с программой, проверяет договор или делает базовый анализ, потому что передать это некому.
Чужие задачи закрепляются
В сентябре 2026 года вышло продолжение на 1,5 млн сообщений за апрель-июль. Главный результат: выход за границы профессии повторяется. Люди возвращаются к освоенным чужим задачам, и со временем эти задачи занимают всё большую долю их работы с ИИ. Авторы формулируют осторожно: состав задач внутри должности может расширяться, пока её название остаётся прежним.
Что важно помнить о данных
Отчёт описывает запросы, качество результата он не измеряет. Мы видим, что дизайнер попросил ИИ написать код, и не знаем, заработал ли этот код. Выборка состоит из пользователей одного сервиса в одной стране.
Что это значит для небольшой компании
Должностные инструкции отстают от того, что люди уже делают. Полезно раз в квартал сверять описание ролей с фактическими задачами и решать, какие из новых задач компания готова закрепить за сотрудником.
Второй вывод касается проверки. Когда маркетолог с помощью ИИ готовит договор, кто-то с опытом должен этот договор принять. О том, почему глубокая экспертиза при этом дорожает, мы написали в обзоре «ИИ и узкая специализация».
Услуга по теме статьи
Экспресс-диагностика финансов
Независимый взгляд на финансы за 5 дней: 3-5 находок и план что чинить первым