Ինչպես են աշխատողները բացահայտում աշխատելու նոր եղանակներ

Մեր վերջին հետազոտությունը ցույց է տալիս, որ AI գործիքների հասանելիության հետ մեկտեղ կարևոր է նաև, թե ինչպես են առաջադրանքները բաշխվում և կատարվում։ Իրենց սովորական աշխատանքի նկարագրից դուրս այս նոր առաջադրանքները դառնում են աշխատողների կողմից AI-ի օգտագործման կանոնավոր մաս։ Եթե այդ գործողությունները դառնան կանոնավոր պարտականություններ, աշխատանքային դերերը կարող են ընդլայնվել, նույնիսկ եթե դրանց անվանումները մնան նույնը։

Մեր առաջին՝ «Աշխատանք առաջադեմ ոլորտում» զեկույցում⁠ ներկայացրել ենք «առաջադրանքների անցումը»՝ երբ աշխատողները AI-ն օգտագործում են այնպիսի գործողությունների համար, որոնք պատմականորեն կապվել են մեկ այլ մասնագիտության հետ։ Մեր վերջին հետազոտությունն ուսումնասիրում է, թե ինչ է տեղի ունենում դրանից հետո։

Վերլուծելով 2026 թ. ապրիլից հուլիս ընկած ժամանակահատվածի՝ աշխատանքին առնչվող ավելի քան 1,5 միլիոն ChatGPT հաղորդագրություն՝ պարզել ենք, որ AI-ի միջմասնագիտական օգտագործման որոշ ձևեր կրկնվում են։ Աշխատողները կրկին անդրադառնում են իրենց մասնագիտական սահմաններից դուրս առաջադրանքներին, և ժամանակի ընթացքում այդ գործողությունները նրանց՝ մեր դիտարկած AI օգտագործման ավելի մեծ մասն են կազմում։

Արդյունքները նախնական պատկերացում են տալիս այն մասին, թե AI-ի հասանելիությունն ինչպես կարող է նոր առաջադրանքների փորձարկումից հանգեցնել դրանք աշխատողների առօրյա գործելակերպում ներառելուն։ Այն ընկերությունների համար, որոնք փորձում են հասկանալ, թե ինչպես լավագույնս ներդնել և օգտագործել AI-ն իրենց կազմակերպություններում, մասնագետների կողմից AI-ի օգտագործման և հարցումների մեր քառամսյա ուսումնասիրության ընթացքում բացահայտված միտումները կարևոր պատկերացում են տալիս այն մասին, թե ինչպես կարող են այդ ընկերությունները AI-ի օգնությամբ նվազեցնել խնդրի բացահայտումից մինչև ընդհանուր աշխատանքի առաջխաղացում ընկած ճանապարհի խոչընդոտները։ Մեր արդյունքները ցույց են տալիս, որ AI ռազմավարություններն իրականացնելիս կազմակերպությունները պետք է AI գործիքների հասանելիության հետ մեկտեղ ուշադրություն դարձնեն նաև աշխատանքի կառուցվածքին։

Աշխատողները AI-ն տարբեր կերպ են օգտագործում՝ կախված նրանից, թե տվյալ ոլորտում առաջադրանքը որքանով է համապատասխանում իրենց դերին։ Իրենց սովորական դերերի շրջանակում և դրանցից դուրս առաջադրանքների համար աշխատողները AI-ին տարբեր կերպ են հարցումներ տալիս։ Իրենց մասնագիտությունից դուրս առաջադրանքների մասին հարցնելիս նրանք միջինում ավելի կարճ հարցումներ են գրում, քան մասնագիտության շրջանակում գտնվող առաջադրանքների դեպքում։ Նրանք նաև ավելի հազվադեպ են խնդրում բացատրություններ, քայլ առ քայլ ցուցումներ, պատասխանի որոշակի ձևաչափ կամ խորհուրդ։

Միևնույն ժամանակ, իրենց մասնագիտությունից դուրս օգնություն խնդրելիս աշխատողներն ավելի հաճախ են AI-ին օրինակներ կամ նախնական տեղեկություններ տրամադրում։ Նրանք նաև ավելի հաճախ են AI-ին խնդրում ստուգել կամ հաստատել որևէ բան։

Բացատրություններից մեկն այն է, որ աշխատողները AI-ի միջոցով փոխառում են այլ ոլորտի փորձագիտական գիտելիքները։ AI-ին բոլորովին նոր ոլորտ սովորեցնել խնդրելու փոխարեն աշխատողները կարող են ներկայացնել խնդիրն ու համապատասխան համատեքստը, օրինակ՝ փաստաթուղթ, օրինակ կամ գործընկերոջից ստացված տեղեկություն, և խնդրել AI-ին օգնել կիրառել մեկ այլ ոլորտին առնչվող գիտելիքները։ 

Հաջորդ հարցն այն է, թե արդյոք աշխատողները կրկին անդրադառնում են այդ գործողություններին։ Ապրիլից հուլիս շարունակաբար դիտարկված շուրջ 6,200 աշխատողների շրջանում նախկինում կատարված միջմասնագիտական առաջադրանքների բաժինը մասնագիտությանը հատուկ AI գործողություններում ապրիլի 13.1%-ից հուլիսին հասել է 25.9%-ի¹։ Այս օրինաչափությունը վկայում է, որ աշխատողները միջմասնագիտական աջակցության որոշ ձևեր ներառում են շարունակական աշխատանքային գործընթացներում, այլ ոչ թե պարզապես մեկ անգամ փորձարկում։ 

Առանձին վերլուծությունը հնարավորություն է տալիս կրկնելիությունը դիտարկել ավելի լայն համատեքստում։ Ընտրանքում ներառված և համադրված՝ մեկ ամիս անց կատարված դիտարկումներում աշխատողները նախորդ ամսվա միջմասնագիտական առաջադրանքին կրկին անդրադարձել են դեպքերի 23.6%-ում։ Համեմատելի աշխատողների շրջանում, որոնց մոտ նախորդ ամսին այդ առաջադրանքի կատարում չէր դիտարկվել, նույն առաջադրանքի օգտագործումը կազմել է 8.4%։ Նման տարբերություններ կան նաև մասնագիտության շրջանակում կատարվող և ընդհանուր առաջադրանքների դեպքում։

Կրկնելիությունը զգալիորեն տարբերվում է՝ կախված աշխատանքի տեսակից։ Աշխատողները հաջորդ ամսին համեմատաբար հաճախ են կրկին անդրադարձել հետևյալ միջմասնագիտական առաջադրանքներին.

• Ապրանքների կամ ծառայությունների քննարկում հաճախորդների հետ՝ 54%

• Գովազդային կամ խթանող նյութերի շարադրում՝ 44%

• Շուկայավարման նյութերի ստեղծում՝ 37%

Համեմատության համար՝ աշխատողները ֆինանսական տեղեկությունների բացատրման առաջադրանքին կրկին անդրադարձել են դեպքերի մոտ 15%-ում։ Միջմասնագիտական առաջադրանքներին հաջորդ ամսին վերադառնալու միջին ցուցանիշը կազմել է 18.5%։ Այս տարբերությունները կարող են արտացոլել, թե կրկնվող աշխատանքային գործընթացներից որ մեկում է AI-ն բնականորեն տեղավորվում։ Դրանք կարող են նաև արտացոլել աշխատավայրի նորմերի, զգուշավորության կամ սխալվելու ենթադրվող հետևանքների տարբերությունները։ 

«Աշխատանք առաջադեմ ոլորտում» շարքի առաջին երկու զեկույցները ցույց են տալիս, թե ինչպես կարող է աշխատանքը փոխվել նախքան պաշտոնների անվանումների փոփոխությունը։ Առաջին զեկույցը ցույց տվեց, որ աշխատողները AI-ն օգտագործում են ավանդական մասնագիտական սահմանները հատելու համար։ Այս զեկույցը ցույց է տալիս, որ այդ գործողություններից մի քանիսը դառնում են կանոնավոր աշխատանքային գործընթացների մաս։ Այս օրինաչափությունները մատնանշում են AI-ի ազդեցությամբ աշխատանքային դերերի վերափոխման հնարավոր ուղի. աշխատողը փորձարկում է իր ավանդական դերից դուրս որևէ գործողություն, համոզվում, որ AI-ն օգտակար է դրա համար, և սկսում պարբերաբար կատարել այդ գործողությունը որպես իր աշխատանքի մաս։

AI-ն կարող է վերափոխել աշխատանքային դերերը դրանց անվանումների փոփոխությունից շատ առաջ. աշխատողները AI-ն օգտագործում են մեկ այլ մասնագիտության հետ կապված գործողությունների համար և ժամանակի ընթացքում կրկին անդրադառնում դրանցից մի քանիսին։ Եթե այդ գործողությունները դառնան կանոնավոր պարտականություններ, աշխատանքային դերի գործողությունների շրջանակը կարող է ընդլայնվել, նույնիսկ եթե դրա անվանումը մնա նույնը։ Մենք կշարունակենք ուսումնասիրել այս փոփոխությունները՝ ավելի հստակ պատկերացնելու, թե AI-ն ինչպես է փոխում աշխատանքի բաժանումը և ինչ է դա նշանակում աշխատողների, ընկերությունների ու ընդհանուր տնտեսության համար։

• Կարդացեք մեր հետազոտությունն առաջադրանքների անցման մասին⁠՝ իմանալու, թե աշխատողներն ինչպես են ChatGPT‑ի օգնությամբ ստանձնում իրենց ավանդական դերերից դուրս առաջադրանքներ։

• Կարդացեք մեր AI-ի ազդեցությամբ աշխատանքային դերերի անցման շրջանակը⁠՝ իմանալու, թե AI-ի կարողությունները, մարդկանց դերերը և պահանջարկն ինչպես կարող են ձևավորել զբաղվածությունը։