Cum descoperă angajații noi moduri de a lucra

Cele mai recente cercetări ale noastre arată că, pe lângă accesul la instrumente de AI, contează și modul în care sunt împărțite și îndeplinite sarcinile. Aceste sarcini noi, care nu fac parte din fișa obișnuită a postului, ajung să fie incluse constant în modul în care angajații folosesc AI. Dacă activitățile respective devin responsabilități obișnuite, sfera posturilor s-ar putea extinde chiar dacă denumirile lor rămân neschimbate.

Primul nostru raport Munca la frontieră⁠ a documentat „transferul de sarcini”: angajații folosesc AI pentru activități asociate în mod tradițional altei profesii. Cele mai recente cercetări ale noastre analizează ce urmează.

Analizând peste 1,5 milioane de mesaje legate de muncă trimise în ChatGPT între aprilie și iulie 2026, am găsit dovezi că unele utilizări ale AI pentru sarcini specifice altor profesii se repetă. Angajații revin la sarcini din afara propriei profesii, iar aceste activități ajung să reprezinte, în timp, o pondere mai mare din utilizarea observată a AI.

Rezultatele oferă o primă perspectivă asupra modului în care accesul la AI poate duce de la încercarea unor sarcini noi la integrarea lor în rutina obișnuită a angajaților. Pentru companiile care încearcă să stabilească cea mai bună modalitate de a adopta și utiliza AI, tendințele identificate în studiul nostru de patru luni privind utilizarea AI și solicitările profesionale oferă o perspectivă importantă asupra modului în care acestea ar putea reduce dificultățile dintre identificarea unei probleme și progresul activității generale cu ajutorul AI. Rezultatele noastre sugerează că, atunci când organizațiile își implementează strategiile de AI, organizarea muncii merită la fel de multă atenție ca accesul la instrumente de AI.

Angajații folosesc AI în mod diferit, în funcție de măsura în care sarcina se încadrează în rolul lor dintr-un anumit domeniu. Angajații formulează solicitări diferite către AI pentru sarcinile care se încadrează în rolurile lor obișnuite și pentru cele din afara acestora. Când întreabă despre sarcini din afara profesiei lor, aceștia scriu, în medie, solicitări mai scurte decât pentru sarcinile din propria profesie. De asemenea, este mai puțin probabil să ceară explicații, instrucțiuni practice, un anumit format al răspunsului sau recomandări.

În același timp, când solicită ajutorul AI pentru activități din afara profesiei lor, angajații oferă mai frecvent exemple sau informații de context. De asemenea, este mai probabil să ceară AI să verifice ceva.

O posibilă interpretare este că angajații folosesc AI pentru a apela la expertiză din alte domenii. În loc să ceară AI să îi învețe un domeniu complet nou, angajații pot prezenta o problemă și contextul relevant — de exemplu, un document, un model sau informații de la un coleg — și pot solicita ajutorul AI pentru a aplica cunoștințe dintr-un alt domeniu. 

Următoarea întrebare este dacă angajații revin la aceste activități. În rândul celor aproximativ 6.200 de angajați urmăriți constant din aprilie până în iulie, ponderea sarcinilor din afara propriei profesii pentru care mai folosiseră AI a crescut de la 13,1% din activitatea cu AI asociată unor profesii în aprilie la 25,9% în iulie¹. Acest tipar sugerează că angajații integrează asistența AI pentru unele sarcini din afara propriei profesii în fluxurile de lucru curente, în loc să o încerce o singură dată. 

O analiză separată pune în context reluarea acestor activități. În eșantionul de observații corelate pentru urmărirea la o lună, angajații au revenit în 23,6% din cazuri la o sarcină din afara propriei profesii pentru care folosiseră AI în luna precedentă. În comparație, proporția a fost de 8,4% în rândul angajaților cu caracteristici similare pentru care nu se observase utilizarea AI pentru aceeași sarcină în luna precedentă. Diferențe similare apar și în cazul sarcinilor din propria profesie și al celor generale.

Frecvența reluării acestor activități variază considerabil în funcție de tipul de muncă. Angajații au revenit în luna următoare la anumite sarcini din afara propriei profesii în proporții relativ mari:

• Discutarea bunurilor sau serviciilor cu clienții: 54%

• Redactarea textelor publicitare sau promoționale: 44%

• Crearea materialelor de marketing: 37%

Prin comparație, angajații au revenit la sarcina de explicare a informațiilor financiare în aproximativ 15% din cazuri. Rata medie de revenire în luna următoare la sarcinile din afara propriei profesii a fost de 18,5%. Aceste diferențe pot indica unde se integrează firesc AI în fluxurile de lucru recurente. Ele ar putea reflecta și diferențe în normele de la locul de muncă, în gradul de precauție sau în percepția asupra consecințelor unei greșeli. 

Primele două rapoarte Munca la frontieră ilustrează cum se poate schimba activitatea înaintea denumirilor posturilor. Primul raport a arătat că angajații folosesc AI pentru a depăși limitele profesionale tradiționale. Acest raport arată că unele dintre activitățile respective devin componente ale fluxurilor de lucru obișnuite. Aceste tipare sugerează o posibilă cale prin care AI transformă posturile: un angajat experimentează cu o activitate din afara rolului său tradițional, constată că AI îi este utilă și începe să revină la activitatea respectivă în cadrul muncii sale.

AI poate remodela posturile cu mult înainte de schimbarea denumirilor lor: angajații o folosesc pentru activități asociate altei profesii și revin în timp la unele dintre acestea. Dacă activitățile respective devin responsabilități obișnuite, varietatea activităților unui post s-ar putea extinde chiar dacă denumirea sa rămâne neschimbată. Vom continua să studiem aceste schimbări pentru a înțelege mai clar cum modifică AI diviziunea muncii și ce înseamnă acest lucru pentru angajați, companii și economie în ansamblu.

• Citește cercetarea noastră despre preluarea sarcinilor din alte profesii⁠ pentru a afla cum folosesc ChatGPT angajații pentru a îndeplini sarcini dincolo de rolurile lor tradiționale.

• Citește Cadrul privind tranziția locurilor de muncă în era AI⁠ pentru a afla cum ar putea influența ocuparea forței de muncă posibilitățile oferite de AI, rolurile oamenilor și cererea.