Jak AI rozšiřuje náplň práce

AI mění práci, kterou lidé vykonávají. Z našeho nového výzkumu, provedeného na základě analýzy více než 800 000 zpráv od amerických uživatelů ChatGPT, vyplývá, že 16,8 % pracovních zpráv a 43,5 % profesně specifických zpráv se týká úkolů spojených s jinou profesí.

Majitel malé firmy třeba samostatně napíše reklamní text, zkontroluje smlouvu nebo provede jednoduchou finanční analýzu. Prodejce zase s pomocí AI prozkoumá data o zákaznících, která by dříve zpracovával analytik. Marketingový pracovník například řeší potíže s webem, aniž by musel čekat na vývojáře. V každém z těchto případů mění AI nejen způsob provádění práce, ale také kdo dělá co.

Tento posun zkoumá naše nová zpráva Práce na hranici možností: Jak AI rozšiřuje náplň práce. Výsledný jev označujeme jako přesah úkolů: práce historicky spojovaná s jednou profesí se objevuje při využívání AI lidmi z jiné profese. V dokumentu Rámec transformace pracovních míst v souvislosti s AI⁠(otevře se v novém okně) uvádíme, že se mnoho pracovních míst pravděpodobně promění: jde o místa, jejichž každodenní úkoly se mohou zásadně změnit. Tato zpráva je první částí naší nové série Práce na hranici možností, která v reálném čase zkoumá, jak AI mění práci. 

Díky našemu jedinečnému okénku do proměn světa práce budeme pravidelně přinášet poznatky podložené daty a důkazy, které pomohou utvářet veřejnou politiku i praxi.

Mnoho studií o AI a práci vychází z pevného seznamu úkolů spojených s určitou profesí a zkoumá, zda je modely dokáží provést. Naše zjištění naznačují, že AI mění také to, kdo se jednotlivých úkolů ujímá.

Abychom mohli přesah úkolů měřit, nejprve oddělujeme práci spojenou s určitou profesí od práce, která se objevuje v mnoha různých zaměstnáních. Některé činnosti, jako je psaní, shrnování a plánování, jsou napříč profesemi příliš běžné na to, aby dokládaly přesah. Tyto činnosti klasifikujeme jako obecné. U zbývajících zpráv zjišťujeme, zda úkol spadá do vlastní profese uživatele, nebo mimo ni. Mezi zprávami, které nejsou obecné, jich 43,5 % spadá mimo profesi uživatele. To nám umožňuje udělat si předběžný obrázek o tom, jak by AI mohla proměnit náplň práce ještě předtím, než se tyto změny projeví v popisech pracovních pozic nebo jejich názvech.

To naznačuje, že podstatná část pracovního využití ChatGPT souvisí s tím, že uživatelé rozšiřují svou pracovní náplň. Tento jev je obzvlášť výrazný v několika skupinách. Po vyloučení obecných činností tvoří úkoly mimo vlastní profesi: 

• 77 % profesně specifických zpráv od pracovníků zákaznické péče
• 75 % zpráv od designérů
• 69 % zpráv od pracovníků v oblasti lidských zdrojů
• 56 % zpráv od pracovníků v právních profesích 
• 53 % zpráv od marketingových pracovníků

Tyto profese si dané úkoly „vypůjčují“ z jiných pracovních pozic. Zjištění poukazují na měnící se dělbu práce: některé činnosti, které dříve vyžadovaly předání někomu jinému, nyní může provést člověk, který se s danou potřebou setká jako první.

Níže uvedená teplotní mapa znázorňuje přesah úkolů podle toho, práci které profese se jednotlivé zprávy s neobecným obsahem nejvíce podobají. Nejdále se šíří úkoly z marketingu a technických oborů, které se často objevují ve zprávách pracovníků mimo tyto oblasti.

Při přechodu od profesí ke konkrétním úkolům vidíme, že přesah úkolů není rozložen rovnoměrně. Finanční výpočty i řešení technických problémů patří ve všech sedmi ostatních analyzovaných profesních skupinách mezi tři nejčastější úkoly mimo vlastní profesi. Široce se šíří také marketingová práce: tvorba marketingových materiálů se objevuje v pěti dalších skupinách a je zvlášť výrazná u uživatelů z oblasti designu.

Pohled na širší skupiny úkolů odhaluje dva odlišné směry přesahu. Některé profese přebírají mnoho úkolů z jiných oblastí. Jiné poskytují úkoly, které se objevují v mnoha různých profesích.

První typ ilustruje design. Přibližně 35,2 % zpráv od designérů se týká práce obvykle spojované s jinou profesí, zatímco úkoly z oblasti designu tvoří jen 1,7 % zpráv od pracovníků z jiných oborů. Designéři ve velké míře využívají úkoly z jiných oblastí, ale samotná designérská práce se jinde objevuje jen zřídka.

Technické obory se blíží opačnému pólu. Jen 18,5 % zpráv pracovníků v technických oborech se týká úkolů z jiných oblastí, jejich vlastní úkoly však tvoří 7,4 % zpráv pracovníků v ostatních profesích. Technické obory jsou důležitým zdrojem práce, kterou přebírají lidé z jiných oblastí – od řešení problémů se softwarem až po práci s technickými systémy.

Marketing vyniká v obou směrech. Marketingoví pracovníci věnují 24,3 % svých zpráv úkolům spojeným s jinými profesemi, zatímco marketingové úkoly tvoří 8,9 % zpráv pracovníků z jiných oborů – jde o nejvyšší podíl šíření do jiných oblastí v celém vzorku. Marketingoví pracovníci kombinují úkoly z více oblastí a marketingová práce se zároveň široce šíří napříč organizací.

Velikost a struktura firmy ovlivňují, jak AI mění práci. Ve velké společnosti mohou mít zaměstnanci přístup ke specializovaným týmům, zavedeným pracovním postupům a interním službám. V menší organizaci se problému spíše ujme pracovník, který k němu má nejblíže, než aby jej delegoval.

U průměrných uživatelů klesá podíl úkolů mimo vlastní profesi z 18,9 % u uživatelů v pracovních prostorech o 2–5 míst u stolu na 16,3 % u uživatelů v pracovních prostorech s více než 100 místy u stolu. U nejaktivnějších uživatelů stejný trend nepozorujeme.

Jedním z možných vysvětlení je, že středně aktivní uživatelé v menších organizacích se obracejí na AI, když narazí na práci, která by jinak vyžadovala zapojení jiného oddělení. Intenzivní uživatelé si naopak mohli vytvořit stabilní pracovní postupy podporované AI, které jsou si napříč organizacemi podobnější, nebo mohou AI používat intenzivněji v rámci své hlavní profese.

AI může být jako univerzální nástroj zvlášť užitečná tam, kde jsou specializované zdroje omezené.

Taková data o využívání AI ukazují, kde se práce mění. Umožňují nám sledovat, jak AI pomáhá pracovníkům zkoušet nové kombinace činností ještě předtím, než firmy přepíší popisy pracovních pozic nebo vytvoří nové názvy rolí. Vzorce používání tak mohou včas signalizovat změny profesí, které běžné statistiky trhu práce zachytí až později.