Kako AI proširuje ono što ljudi rade na poslu

AI mijenja posao koji ljudi obavljaju. U analizi više od 800.000 poruka američkih korisnika ChatGPT‑a, naše novo istraživanje pokazuje da se 16,8 % poruka povezanih s poslom i 43,5 % poruka specifičnih za zanimanje odnosi na zadatke povezane s drugim zanimanjem.

Vlasnik malog preduzeća može samostalno napisati promotivni tekst, pregledati ugovor ili obaviti osnovnu finansijsku analizu. Prodajni predstavnik može koristiti AI da istraži skup podataka o kupcima koji bi ranije vjerovatno bio proslijeđen analitičaru. Marketinški stručnjak može otkloniti probleme na web-stranici bez čekanja na programera. U svakom od tih slučajeva AI ne mijenja samo način obavljanja posla nego i to ko šta radi.

Naš novi izvještaj, Work na graničnom području: Kako AI proširuje ono što ljudi rade na poslu, istražuje ovu promjenu. Obrazac koji iz toga proizlazi nazivamo prelijevanjem zadataka: posao koji se kroz historiju povezivao s jednim zanimanjem pojavljuje se u načinu na koji AI koriste ljudi iz drugog zanimanja. U našem Okviru za tranziciju radnih mjesta usljed AI-ja⁠(otvara se u novom prozoru) tvrdimo da će se mnogi poslovi vjerovatno reorganizovati: riječ je o poslovima čiji bi se svakodnevni zadaci mogli znatno promijeniti. Ovaj izvještaj prvi je u našoj novoj seriji Work na graničnom području, koja istražuje kako AI mijenja rad u stvarnom vremenu. 

Koristeći naš jedinstveni uvid u promjene u svijetu rada, redovno ćemo objavljivati podatkovno utemeljene spoznaje zasnovane na dokazima kako bismo usmjeravali politike i praksu.

Mnoga istraživanja o AI-ju i radu polaze od utvrđenog spiska zadataka povezanih s određenim zanimanjem i ispituju mogu li ih modeli obaviti. Naši dokazi ukazuju na to da AI mijenja i ko preuzima koje zadatke.

Da bismo izmjerili prelijevanje zadataka, prvo odvajamo posao povezan s određenim zanimanjem od posla koji se pojavljuje u mnogim zanimanjima. Neke aktivnosti, poput pisanja, sažimanja i pravljenja rasporeda, toliko su uobičajene u različitim zanimanjima da se ne mogu smatrati dokazom prelijevanja. Njih klasifikujemo kao generičke. Za preostale poruke utvrđujemo spada li zadatak u zanimanje korisnika ili je izvan njega. Među negeneričkim porukama, 43,5 % odnosi se na zadatke izvan zanimanja korisnika, što pruža rani uvid u to kako AI može preoblikovati sadržaj radnih mjesta prije nego što se te promjene pojave u opisima ili nazivima radnih mjesta.

To ukazuje na to da znatan dio upotrebe ChatGPT‑a povezane s poslom dolazi od korisnika koji proširuju svoju ulogu. Ovaj obrazac posebno je izražen u nekoliko grupa. Kada se isključi generički posao, zadaci izvan zanimanja čine: 

• 77 % poruka specifičnih za zanimanje koje šalju zaposlenici u korisničkom iskustvu
• 75 % poruka dizajnera
• 69 % poruka zaposlenika u ljudskim resursima
• 56 % poruka zaposlenika u pravnim poslovima 
• 53 % poruka marketinških stručnjaka

Ova zanimanja „posuđuju“ te zadatke od drugih uloga. Dokazi ukazuju na promjenu podjele rada: neke aktivnosti koje su ranije zahtijevale predaju posla drugoj osobi sada može obaviti osoba koja se prva susretne s potrebom za njima.

Toplotna mapa u nastavku prikazuje prelijevanje zadataka tako što utvrđuje poslu iz kojeg zanimanja najviše nalikuje svaka negenerička poruka. Marketinški i inženjerski zadaci šire se najdalje i često se pojavljuju u porukama zaposlenika izvan tih oblasti.

Kada se sa zanimanja usmjerimo na konkretne zadatke, vidimo da prelijevanje zadataka nije ravnomjerno raspoređeno. Finansijski proračuni i otklanjanje tehnoloških problema nalaze se među tri najčešća vanjska zadatka u svih sedam drugih grupa zanimanja obuhvaćenih analizom. Marketinški se poslovi također široko šire: izrada marketinških materijala pojavljuje se u pet drugih grupa, a posebno je zastupljena među korisnicima iz oblasti dizajna.

Posmatranje širih skupova zadataka otkriva dva različita smjera prelijevanja. Neka radna mjesta preuzimaju mnogo zadataka iz drugih zanimanja. Druga pružaju zadatke koji se pojavljuju u brojnim različitim poslovima.

Dizajn je primjer prvog obrasca. Oko 35,2 % poruka dizajnera odnosi se na poslove koji se obično povezuju s drugim zanimanjem, dok dizajnerski zadaci čine samo 1,7 % poruka zaposlenika iz drugih oblasti. Dizajneri se uveliko oslanjaju na zadatke iz drugih oblasti, ali se sam dizajnerski posao rijetko pojavljuje drugdje.

U inženjerstvu je situacija gotovo obrnuta. Samo 18,5 % inženjerskih poruka odnosi se na zadatke iz drugih oblasti, ali inženjerski zadaci čine 7,4 % poruka zaposlenika u drugim zanimanjima. Inženjerstvo je važan izvor poslova koje preuzimaju ljudi iz drugih oblasti, od otklanjanja softverskih problema do rada s tehničkim sistemima.

Marketing se ističe u oba smjera. Marketinški stručnjaci posvećuju 24,3 % svojih poruka zadacima povezanim s drugim zanimanjima, dok marketinški zadaci čine 8,9 % poruka zaposlenika iz drugih oblasti — što je najveći vanjski udio u uzorku. Zaposlenici u marketingu kombinuju zadatke iz više oblasti, a marketinški posao također se široko širi kroz organizaciju.

Veličina i struktura preduzeća oblikuju način na koji AI mijenja rad. U velikoj kompaniji zaposlenici mogu imati pristup specijalizovanim timovima, uspostavljenim tokovima rada i internim uslugama. U manjoj organizaciji veća je vjerovatnoća da će zaposlenik koji je najbliži problemu preuzeti njegovo rješavanje umjesto da ga delegira.

Među prosječnim korisnicima udio zadataka izvan zanimanja opada sa 18,9 % kod korisnika u radnim prostorima s 2–5 mjesta na 16,3 % kod korisnika u radnim prostorima s više od 100 mjesta. Među najaktivnijim korisnicima ne uočavamo isti monotoni obrazac.

Jedno od mogućih objašnjenja jeste da se umjereni korisnici u manjim organizacijama okreću AI-ju kada naiđu na posao koji bi inače zahtijevao angažovanje druge funkcije. Aktivni korisnici možda su razvili stabilne tokove rada podržane AI-jem koji su sličniji među različitim organizacijama ili intenzivnije koriste AI unutar svog osnovnog zanimanja.

AI može biti posebno koristan kao višenamjenski alat tamo gdje nedostaju specijalizovani resursi.

Ovakvi podaci o upotrebi AI-ja pokazuju u kojem se smjeru rad mijenja. Omogućavaju nam da vidimo kako AI zaposlenicima pomaže da isprobaju nove kombinacije aktivnosti prije nego što kompanije preprave opise radnih mjesta ili uvedu nove nazive radnih mjesta. U tom smislu obrasci upotrebe mogu biti rani pokazatelj promjena u zanimanjima koje će konvencionalna statistika tržišta rada zabilježiti tek kasnije.