როგორ პოულობენ თანამშრომლები მუშაობის ახალ გზებს

ჩვენი უახლესი კვლევა აჩვენებს, რომ AI-ის ხელსაწყოებზე წვდომასთან ერთად მნიშვნელოვანია, როგორ ნაწილდება და სრულდება ამოცანები. მათი ტიპური სამუშაო მოვალეობების მიღმა არსებული ეს ახალი ამოცანები AI-ის გამოყენების რეგულარულ ნაწილად იქცევა. თუ ეს საქმიანობები რეგულარულ მოვალეობებად იქცევა, სამუშაოს ფარგლები შეიძლება გაფართოვდეს, თანამდებობის დასახელება კი უცვლელი დარჩეს.

ჩვენს პირველ ანგარიშში „მუშაობა მოწინავე ხაზზე“ აღწერილია⁠ „ამოცანათა გადაკვეთა“ — შემთხვევა, როდესაც თანამშრომლები AI-ს სხვა პროფესიისთვის ისტორიულად დამახასიათებელი საქმიანობისთვის იყენებენ. ჩვენი უახლესი კვლევა განიხილავს, რა ხდება შემდეგ.

2026 წლის აპრილიდან ივლისის ჩათვლით სამუშაოსთან დაკავშირებული ChatGPT‑ის 1,5 მილიონზე მეტი შეტყობინების ანალიზი აჩვენებს, რომ AI-ის პროფესიათაშორისი გამოყენების ზოგიერთი შემთხვევა მეორდება. თანამშრომლები კვლავ უბრუნდებიან თავიანთი პროფესიული საზღვრების მიღმა არსებულ ამოცანებს და დაკვირვების შედეგად გამოვლენილ AI-ის გამოყენებაში ამ საქმიანობების წილი იზრდება დროთა განმავლობაში.

შედეგები წინასწარ წარმოდგენას გვიქმნის იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება გადაიზარდოს AI-ზე წვდომა ახალი ამოცანების მოსინჯვიდან მათ თანამშრომელთა ყოველდღიურ საქმიანობაში ჩართვაში. კომპანიებისთვის, რომლებიც ცდილობენ განსაზღვრონ, როგორ დანერგონ და გამოიყენონ AI საუკეთესოდ, პროფესიონალების მიერ AI-ის გამოყენებისა და პრომპტების შესახებ ჩვენი ოთხთვიანი კვლევის ტენდენციები მნიშვნელოვან წარმოდგენას ქმნის, თუ როგორ შეუძლიათ მათ შეამცირონ დაბრკოლებები პრობლემის გამოვლენასა და AI-ის დახმარებით საერთო სამუშაოს წინსვლას შორის. ჩვენი შედეგები მიუთითებს, რომ ორგანიზაციების AI სტრატეგიებში სამუშაოს დაგეგმვას ისეთივე ადგილი უნდა ეკავოს, როგორიც AI-ის ხელსაწყოებზე წვდომას.

თანამშრომლები AI-ს განსხვავებულად იყენებენ იმის მიხედვით, შეესაბამება თუ არა კონკრეტულ სფეროში შესასრულებელი ამოცანა მათ როლს. თანამშრომლები AI-ს განსხვავებული ფორმით მიმართავენ თავიანთი ჩვეული როლის ფარგლებში და მის მიღმა არსებული ამოცანებისთვის. საკუთარი პროფესიის მიღმა არსებული ამოცანების შესახებ ისინი საშუალოდ უფრო მოკლე პრომპტებს წერენ, ვიდრე პროფესიის ფარგლებში შესასრულებელ ამოცანებზე. ისინი ასევე ნაკლებად ითხოვენ განმარტებას, ნაბიჯ-ნაბიჯ მითითებებს, პასუხის კონკრეტულ ფორმატს ან რჩევას.

ამასთან, თანამშრომლები უფრო ხშირად აწვდიან მაგალითებსა და კონტექსტს, როდესაც AI-ს საკუთარი პროფესიის მიღმა დახმარებას სთხოვენ. ისინი ასევე უფრო ხშირად სთხოვენ AI-ს რაიმეს შემოწმებას ან დადასტურებას.

ერთ-ერთი ახსნა ისაა, რომ თანამშრომლები AI-ის მეშვეობით სხვა სფეროს ცოდნას იყენებენ. იმის ნაცვლად, რომ AI-ს სრულიად ახალი სფეროს სწავლება სთხოვონ, თანამშრომლებმა შეიძლება წარუდგინონ მას პრობლემა და შესაბამისი კონტექსტი — მაგალითად, დოკუმენტი, ნიმუში ან კოლეგისგან მიღებული ინფორმაცია — და სხვა სფეროსთან დაკავშირებული ცოდნის გამოყენებაში დახმარება სთხოვონ. 

შემდეგი საკითხია, უბრუნდებიან თუ არა თანამშრომლები ამ საქმიანობებს. დაახლოებით 6 200 თანამშრომელს შორის, რომლებსაც აპრილიდან ივლისის ჩათვლით უწყვეტად ვაკვირდებოდით, ადრე შესრულებული პროფესიათაშორისი ამოცანების წილი პროფესიის სპეციფიკურ AI აქტივობაში აპრილის 13,1%-დან ივლისში 25,9%-მდე გაიზარდა¹. ეს ტენდენცია მიუთითებს, რომ თანამშრომლები პროფესიათაშორის დახმარებას მიმდინარე სამუშაო პროცესებში რთავენ და მას მხოლოდ ერთხელ არ ცდიან. 

ცალკეული ანალიზი ამ განმეორებადობას ფართო კონტექსტში წარმოაჩენს. ერთთვიანი შემდგომი დაკვირვების შეწყვილებულ ნიმუშში თანამშრომლები წინა თვეში შესრულებულ პროფესიათაშორის ამოცანას შემთხვევათა 23,6%-ში უბრუნდებოდნენ. შედარებისთვის, მსგავს თანამშრომლებს შორის, რომელთა მიერაც წინა თვეში ამ ამოცანის გამოყენება არ დაფიქსირებულა, იმავე ამოცანის გამოყენების მაჩვენებელი 8,4% იყო. მსგავსი სხვაობა შეინიშნება პროფესიის ფარგლებში არსებულ და ზოგად ამოცანებშიც.

განმეორებადობის მაჩვენებელი სამუშაოს ტიპის მიხედვით მნიშვნელოვნად განსხვავდება. თანამშრომლები მომდევნო თვეში შედარებით ხშირად უბრუნდებოდნენ შემდეგ პროფესიათაშორის ამოცანებს:

• საქონლისა თუ მომსახურების განხილვა მომხმარებლებთან: 54%

• რეკლამებისა თუ პრომოაქციების ტექსტების წერა: 44%

• მარკეტინგული მასალების შექმნა: 37%

შედარებისთვის, ფინანსური ინფორმაციის ახსნის ამოცანას თანამშრომლები შემთხვევათა დაახლოებით 15%-ში უბრუნდებოდნენ. პროფესიათაშორის ამოცანებზე მომდევნო თვეში დაბრუნების საშუალო მაჩვენებელი 18,5% იყო. ეს განსხვავებები შეიძლება ასახავდეს, რომელ განმეორებად სამუშაო პროცესებში ჯდება AI ბუნებრივად. ისინი შესაძლოა სამუშაო გარემოში არსებულ ნორმებს, სიფრთხილის ხარისხს ან შეცდომის მოსალოდნელი შედეგების განსხვავებულ აღქმასაც ასახავდეს. 

სერიის, სახელად „მუშაობა მოწინავე ხაზზე“, პირველი ორი ანგარიში გვიჩვენებს, როგორ შეიძლება შეიცვალოს სამუშაო მანამდე, სანამ თანამდებობების დასახელებები შეიცვლება. პირველმა ანგარიშმა აჩვენა, რომ თანამშრომლები AI-ს ტრადიციული პროფესიული საზღვრების გადასაკვეთად იყენებენ. ამ ანგარიშის მიხედვით, ამ საქმიანობების ნაწილი რეგულარული სამუშაო პროცესების ნაწილად იქცევა. ეს ტენდენციები AI-ის გავლენით სამუშაოს გარდაქმნის შესაძლო გზაზე მიუთითებს: თანამშრომელი ტრადიციული როლის მიღმა არსებულ საქმიანობას ცდის, აღმოაჩენს, რომ AI მისთვის სასარგებლოა და სამუშაოს ფარგლებში ამ საქმიანობას რეგულარულად უბრუნდება.

AI-მ შეიძლება სამუშაო როლები მათი დასახელებების შეცვლამდე დიდი ხნით ადრე გარდაქმნას: თანამშრომლები AI-ს სხვა პროფესიებთან დაკავშირებული საქმიანობებისთვის იყენებენ და დროთა განმავლობაში ზოგიერთ მათგანს კვლავ უბრუნდებიან. თუ ეს საქმიანობები რეგულარულ მოვალეობებად იქცევა, სამუშაოს შემადგენელი საქმიანობების სპექტრი შეიძლება გაფართოვდეს, მისი დასახელება კი უცვლელი დარჩეს. ჩვენ განვაგრძობთ ამ ცვლილებების შესწავლას, რათა უკეთ დავინახოთ, როგორ ცვლის AI შრომის დანაწილებას და რას ნიშნავს ეს თანამშრომლებისთვის, ბიზნესებისა და ფართო ეკონომიკისთვის.

• წაიკითხეთ ჩვენი კვლევა ამოცანათა გადაკვეთის შესახებ⁠ და გაიგეთ, როგორ იყენებენ თანამშრომლები ChatGPT‑ს თავიანთი ტრადიციული როლის მიღმა არსებული ამოცანების შესასრულებლად.

• წაიკითხეთ ჩვენი ჩარჩო დოკუმენტი ხელოვნური ინტელექტის პირობებში სამუშაო ადგილების ტრანსფორმაციის შესახებ (AI Jobs Transition Framework)⁠ და შეიტყვეთ, რა გავლენა შეიძლება მოახდინოს დასაქმების სფეროზე AI-ის შესაძლებლობებმა, ადამიანთა როლებმა და მოთხოვნამ.