Cara AI memperluas peranan manusia di tempat kerja

AI mengubah kerja yang manusia lakukan. Dalam analisis terhadap lebih 800,000 mesej daripada pengguna ChatGPT di A.S., penyelidikan baharu kami menunjukkan bahawa 16.8% mesej berkaitan kerja dan 43.5% mesej khusus pekerjaan adalah tentang tugas yang dikaitkan dengan pekerjaan lain.

Pemilik perniagaan kecil boleh membuat salinan draf, menyemak kontrak atau menjalankan analisis kewangan asas secara bebas. Jurujual boleh menggunakan AI untuk meneroka set data pelanggan yang dahulunya mungkin perlu diserahkan kepada penganalisis. Pemasar boleh menyelesaikan masalah laman web tanpa perlu menunggu pembangun. Dalam setiap kes, AI bukan sahaja mengubah cara kerja dilakukan, tetapi siapa yang melakukan tugas itu.

Laporan baharu kami, Kerja di Perbatasan: Cara AI Memperluas Peranan Orang di Tempat Kerja, mengkaji perubahan ini. Kami menamakan corak yang terhasil sebagai rentas tugas: kerja yang secara tradisinya dikaitkan dengan satu pekerjaan muncul dalam penggunaan AI oleh pekerja bidang lain. Dalam Rangka Kerja Peralihan Kerja AI⁠(dibuka dalam tetingkap baru), kami berhujah bahawa banyak pekerjaan berkemungkinan akan disusun semula: khususnya kerja yang tugas hariannya boleh berubah dengan ketara. Laporan ini ialah laporan pertama dalam siri baharu kami, Kerja di Perbatasan, yang meneroka cara AI mengubah pekerjaan dalam masa nyata. 

Menggunakan tetingkap unik kami tentang cara perubahan dunia pekerjaan, kami akan menawarkan cerapan yang dipacu data berasaskan bukti lazim untuk membimbing dasar dan amalan.

Banyak kajian tentang AI dan kerja bermula dengan senarai tetap tugasan yang dikaitkan dengan pekerjaan tertentu dan tanya sama ada model boleh melaksanakannya. Bukti kami menunjukkan bahawa AI turut mengubah siapa yang melaksanakan tugas tersebut.

Untuk mengukur rentas tugas, kami terlebih dahulu memisahkan kerja yang dikaitkan daripada kerja yang wujud di seluruh pekerjaan. Sesetengah aktiviti seperti menulis, meringkaskan dan menjadualkan digunakan secara terlalu meluas di seluruh pekerjaan untuk dianggap sebagai bukti rentas kerja. Kami mengklasifikasikan aktiviti ini sebagai generik. Bagi mesej selebihnya, kami meminta sama ada tugas itu berada dalam atau di luar kerja pengguna sendiri. Dalam kalangan mesej bukan generik, 43.5% tergolong di luar pekerjaan pengguna, memberikan tetingkap awal tentang cara AI mungkin membentuk semula kandungan tugas pekerjaan sebelum perubahan tersebut muncul dalam huraian atau jawatan kerja.

Ini menunjukkan bahawa sebahagian besar daripada penggunaan ChatGPT berkaitan kerja melibatkan pengguna yang memperluas peranan mereka. Corak ini amat ketara dalam beberapa kumpulan. Setelah kerja generik dikecualikan, tugasan di luar pekerjaan merangkumi: 

• 77% mesej khusus pekerjaan daripada pekerja pengalaman pelanggan
• 75% daripada pereka bentuk
• 69% daripada pekerja sumber manusia
• 56% daripada pekerja perundangan 
• 53% daripada pemasar

Pekerjaan ini “meminjam” tugasan ini daripada peranan lain. Bukti ini menunjukkan perubahan dalam divisyen kerja: sesetengah aktiviti yang dahulunya perlu diserahkan kepada orang lain kini boleh dilakukan oleh individu yang mula-mula mengenal pasti keperluan tersebut.

Peta haba di bawah menunjukkan rentas tugas dengan meminta pekerjaan yang paling menyerupai setiap mesej bukan generik. Tugasan pemasaran dan kejuruteraan merentas paling jauh dan kerap muncul dalam mesej pekerja di luar bidang tersebut.

Apabila diteliti daripada peringkat bidang kepada tugas tertentu, rentas tugas didapati tidak berlaku secara sekata. Pengiraan kewangan dan penyelesaian masalah teknologi masing-masing muncul di kalangan tiga tugasan luar paling lazim dalam kesemua tujuh kumpulan pekerjaan lain dalam analisis ini. Kerja pemasaran juga merentas secara meluas: penciptaan bahan pemasaran muncul di seluruh lima kumpulan lain dan amat ketara dalam kalangan pengguna reka bentuk.

Penelitian terhadap kelompok tugas yang lebih luas mendedahkan dua arah rentas tugas yang berbeza. Sesetengah pekerjaan menyerap banyak tugasan daripada pekerjaan lain. Pekerjaan lain pula membekalkan tugasan yang muncul dalam pelbagai jenis kerja.

Reka bentuk menggambarkan corak pertama. Kira-kira 35.2% mesej daripada pereka bentuk melibatkan kerja yang biasanya dikaitkan dengan pekerjaan lain, manakala tugasan reka bentuk hanya merangkumi 1.7% mesej daripada pekerja dalam bidang lain. Pereka bentuk banyak menggunakan tugasan luar, tetapi kerja reka bentuk itu sendiri jarang muncul dalam bidang lain.

Kejuruteraan pula lebih menghampiri corak yang bertentangan. Hanya 18.5% daripada mesej kejuruteraan melibatkan tugasan daripada bidang lain, tetapi tugasan kejuruteraan merangkumi 7.4% daripada mesej dalam pekerjaan lain. Kejuruteraan ialah sumber kerja penting yang dilaksanakan oleh pekerja bidang lain, daripada menyelesaikan masalah perisian hingga mengendalikan sistem teknikal.

Pemasaran menonjol dalam kedua-dua arah. Pemasar menumpukan 24.3% daripada mesej mereka kepada tugasan yang dikaitkan dengan pekerjaan lain, manakala tugasan pemasaran merangkumi 8.9% daripada mesej di kalangan pekerja bidang lain—perkongsian keluar tertinggi dalam sampel. Pekerja pemasaran menggabungkan tugasan daripada pelbagai domain dan kerja pemasaran turut tersebar secara meluas di seluruh organisasi.

Saiz dan struktur perniagaan membentuk cara AI mengubah kerja. Dalam syarikat besar, pekerja mungkin mempunyai akses kepada pasukan khusus, aliran kerja yang mantap dan perkhidmatan dalaman. Dalam organisasi yang lebih kecil, pekerja yang paling hampir dengan sesuatu masalah lebih cenderung menanganinya sendiri daripada menyerahkannya kepada orang lain.

Dalam kalangan pengguna biasa, perkongsian tugas di luar pekerjaan menurun daripada 18.9% untuk pengguna dalam ruang kerja dengan 2–5 tempat kepada 16.3% untuk pengguna dalam ruang kerja dengan lebih 100 tempat. Di kalangan pengguna paling aktif, kami tidak melihat corak monotonik yang sama.

Satu penerangan yang berkemungkinan ialah pengguna sederhana dalam organisasi yang lebih kecil beralih kepada AI apabila mereka menghadapi kerja yang biasanya memerlukan fungsi lain. Sebaliknya, pengguna aktif mungkin telah membangunkan aliran kerja stabil yang disokong AI dan lebih serupa di seluruh organisasi atau menggunakan AI secara lebih intensif dalam pekerjaan teras mereka.

AI mungkin amat berguna sebagai alat serba guna apabila sumber pakar terhad.

Data penggunaan AI seperti ini adalah satu petunjuk berlakunya peralihan kerja. Data ini membolehkan kami melihat cara AI membantu pekerja mencuba gabungan aktiviti baharu sebelum firma menulis semula huraian kerja atau mencipta jawatan baharu. Dalam konteks ini, corak penggunaan mungkin memberikan isyarat awal tentang perubahan pekerjaan yang hanya akan dikesan kemudian oleh statistik pasaran buruh konvensional.