Паттерны использования и внедрения ChatGPT на работе

Запущенный всего два с половиной года назад, ChatGPT используется сотрудниками во всех отраслях, профессиональных функциях и компаниях любого размера. На сегодняшний день более четверти работников в США — и 45% тех, у кого есть высшее образование — сообщают, что используют ChatGPT для работы.

Корпоративные технологии всегда развивались по знакомому сценарию: крупные первоначальные затраты, длительные развертывания и медленное внедрение до того, как это начинало окупаться. ChatGPT сломал эту модель, когда люди перенесли его из личной жизни в работу. Им не понадобились месяцы обучения или сложная адаптация — они просто начали этим пользоваться, чтобы выполнять действительно важную работу.

Уже сейчас мы видим чёткие сигналы. Все — от ученых и маркетологов до операторов — включают ChatGPT в свою повседневную работу. От отладки кода до продумывания кампаний — это становится первым шагом в ключевых рабочих процессах.

В этом отчёте представлены новые данные из нашего собственного анализа, дополненные рецензируемыми источниками, о том, кто использует ChatGPT на работе, как именно люди его применяют и каким образом он внедряется в организациях.

Этот отчет объединяет результаты независимых сторонних отраслевых исследований с анализом, проведённым OpenAI по использованию ChatGPT и ChatGPT Enterprise. Все анализы, проведённые OpenAI в этом отчёте, были выполнены на основе анонимизированных или агрегированных данных об использовании. OpenAI не проверяла пользовательский или клиентский контент (включая вводимые в модель данные и её выходные данные) и не анализировала идентифицируемые данные. Весь анализ тенденций использования проводился с использованием автоматизированных классификаторов контента. Если в отчёте приводятся ссылки на конкретные промпты ChatGPT, то эти промпты являются полностью синтетическими примерами, а не реальными запросами пользователей или клиентов.

Когда ChatGPT был выпущен в ноябре 2022 года, он был в основном ориентирован на небольшую группу исследователей ИИ и энтузиастов. Но всего за несколько месяцев число его еженедельных активных пользователей достигло 100 миллионов, а сегодня превышает 700 миллионов, что делает его одним из самых посещаемых сайтов в мире. 

Широкое личное использование быстро распространилось на рабочее место. Как показывает статистика, внедрение среди потребителей, вероятно, способствует внедрению ИИ на рабочих местах. 

Это уже знакомый нам путь: программное обеспечение, завоевавшее популярность среди потребителей, проникает в рабочую среду, причём чаще всего этому особенно способствуют более молодые сотрудники. ChatGPT идет по тому же пути, что отражается в стремительном росте числа еженедельно активных пользователей, широком распространении среди работников младше 30 лет и частом — нередко ежедневном — использовании.

Всего за несколько лет ИИ на рабочем месте перешёл из нишевой технологии в массовое явление. Цифры говорят сами за себя:

Внедрение ИИ происходит в экономике неравномерно. Сотрудники в некоторых отраслях быстро начали встраивать ChatGPT в свои рабочие процессы, тогда как в других внедрение идёт медленнее. 

Если посмотреть, какие сектора быстрее всего внедряют этот инструмент, можно увидеть и краткосрочные возможности, и области, где внедрение будет дольше набирать обороты. 

Некоторые отрасли внедряют ChatGPT более высокими темпами, чем ожидалось. Лидируют IT и финансы, что вполне объяснимо, учитывая сильные стороны инструмента в программировании, анализе и задачах, связанных с большим объёмом информации. Внедрение ИИ в промышленности указывает на более широкую цифровую трансформацию: фабрики используют ИИ для автоматизации процессов, предиктивного обслуживания и оптимизации цепочки поставок. Ранние инвестиции в промышленный ИИ, возможно, прокладывают путь к широкому использованию ChatGPT среди инженеров, аналитиков и операционных менеджеров.

Остальные отрасли отстают. Розничная торговля, строительство, транспорт, оптовая торговля и сельское хозяйство демонстрируют значительно более низкий уровень внедрения. В большинстве случаев это согласуется с меньшей долей работников умственного труда, где потребность в инструментах ИИ не столь насущна.  

Здравоохранение — особый случай. Несмотря на то, что это один из крупнейших и наиболее интенсивно использующих данные секторов, внедрение было более медленным. Факторами задержки могут быть строгие правила в области конфиденциальности и соответствия требованиям, а также организационная культура избегания рисков. Тем не менее, мы начинаем наблюдать рост в отдельных целевых направлениях, таких как клиническая документация и административные рабочие процессы, что позволяет предположить, что здравоохранение вскоре также может стать одной из ключевых сфер внедрения ИИ.

Модели внедрения различаются по отделам, но можно выделить несколько ключевых тем. В первые три месяца основную часть использования составляют четыре категории: написание текстов, исследования, программирование и анализ. Вместе на них приходится большинство отправленных сообщений. Это разнообразие подчеркивает гибкость ChatGPT: команды используют его для составления сообщений, сбора и обобщения информации, написания кода и интерпретации данных.

Технические команды относятся к числу наиболее активных пользователей: специалисты по аналитике, разработке и IT составляют значительную долю пользователей на раннем этапе внедрения. Программирование — основная задача, особенно для инженерных ролей, но пользователи также часто обращаются за помощью в исследовательской работе и подготовке документации. Это говорит о том, что ChatGPT используется почти так же часто для планирования, как и для написания кода. 

IT-команды в наибольшей степени полагаются на исследования и устранение неполадок, часто используя ChatGPT как источник информации, прежде чем переходить к автоматизации.

Пример запроса для написания кода

Примечание: приведённый выше промпт составлен специально для этого отчёта исключительно в иллюстративных целях

Люди, работающие на ролях, связанных со стратегией вывода на рынок, включая маркетинг, коммуникации, продажи и клиентский опыт, также активно внедряют продукт. Эти функции в основном используют ChatGPT для написания текстов, исследований, творческой генерации идей и генерации медиаконтента. 

Во всех функциях на раннем этапе паттерны использования остаются едиными: ИИ дополняет экспертизу, а не заменяет ее. Инженеры итеративно дорабатывают промпты для отладки кода и создания модульных тестов. Аналитики используют промптинг с цепочкой рассуждений (CoT) для очистки и интерпретации наборов данных. Команды поддержки клиентов составляют продуманные ответы, соответствующие бренду. Общее между ними заключается в том, что ChatGPT расширяет сферу применения специализированных навыков и становится партнером в ключевых рабочих процессах.

Источник: агрегированные данные отделов ChatGPT Enterprise, собранные в процессе адаптации; автоматизированные классификаторы контента

Интересно, что написание кода выходит за пределы инженерной сферы. Дизайнеры, возможно, все чаще опираются на программирование для прототипирования интерфейсов и помощи с фрагментами кода и используют ChatGPT для программирования значительно чаще, чем специалисты из финансовой сферы и отдела продаж. Менеджеры проектов совмещают написание текстов, создание медиаконтента, программирование и анализ данных, выступая связующим звеном между командами. Но продуктовые, операционные, маркетинговые, финансовые отделы и HR в той или иной степени используют ChatGPT для написания кода. 

Мы видим подтверждение этой тенденции в исследовании Бостонского университета и BCG, в котором изучалось влияние ChatGPT на техническую компетентность консультантов BCG. Исследование показало, что консультанты, использующие ChatGPT и прошедшие обучение работе с ним, набрали на трёх технических заданиях на 49, 20 и 18 процентных пунктов больше, чем участники контрольной группы, и по двум из трёх заданий показали результаты, близкие к уровню дата-сайентистов BCG.

Умение хорошо писать больше не является узкоспециализированной задачей, которая была прерогативой контентных команд. С помощью ChatGPT любой человек может превратить заметки в чистый текст и быстро вносить изменения. Встречи, служебные записки и сообщения клиентам становятся более понятными и инклюзивными, потому что каждый может ясно выражать свои мысли, а не только профессиональные коммуникаторы. ИИ становится входной точкой для повседневной коммуникации и координации, объединяя подготовку черновиков, настройку тона и версионирование в один процесс.

Команды дизайнеров особенно выделяются использованием генерации медиаконтента, полагаясь на неё в 2–4 раза чаще, чем другие группы. Активное использование этих функций для выполнения ключевых рабочих задач подчеркивает формирующуюся роль ChatGPT за пределами работы с текстом. 

Все команды, отвечающие за стратегию вывода на рынок, чаще всего используют ChatGPT для написания текстов, проведения исследований и создания медиаконтента, но делают это по-разному. Вот несколько примеров промптов, показывающих тип запросов, которые мы наблюдаем:

Примечание: приведенные выше промпты являются примерами, написанными специально для этого отчета исключительно в иллюстративных целях

Предварительные данные показывают устойчивую тенденцию: большинство отделов полагаются на основные инструменты в ChatGPT, включая поиск, анализ данных, загрузку файлов, извлечение данных и холст. Более продвинутые функции — такие как модели рассуждений, глубокое исследование, проекты и пользовательские инструкции — чаще используют опытные пользователи, в том числе команды R&D. В результате для многих сотрудников ChatGPT вплетается в повседневные рабочие процессы главным образом через доступные задачи, не требующие больших усилий, а не через специализированные сценарии использования.

Технические функции являются исключением. Специалисты в области аналитики, разработки, IT и исследований гораздо активнее используют расширенные возможности. Их работа часто требует многоэтапных рассуждений, крупномасштабного синтеза данных или решения сложных задач. Инженеры используют промпты для генерации или отладки кода; аналитики используют глубокое исследование для интерпретации наборов данных; а IT-специалисты обращаются к базам знаний, чтобы рассматривать тикеты и устранять неполадки в системах. Более мощные инструменты естественным образом подходят для технических задач, которые являются структурированными, насыщенными данными и ориентированными на принятие решений.

Разные технические команды также активно используют различные функции. IT-команды чаще используют извлечение данных и поиск, рассматривая ChatGPT как помощника для быстрого получения ответов на вопросы о конфигурации или политиках. Инженерные команды демонстрируют более активное использование GPT‑моделей, инструментов программирования и анализа данных, что отражает их рабочие процессы, ориентированные на код. Это расхождение подчеркивает, что внедрение зависит не только от технической грамотности, но и от характера работы и контекста в каждом отделе.

Эти данные открывают две возможности. Во-первых, расширенные функции по-прежнему используются недостаточно активно, даже там, где они могли бы обеспечить широкий эффект. Препятствия могут включать обнаруживаемость, осведомленность о сценариях использования или настройку, необходимую для их использования.

Во-вторых, первые сторонники аналитики, IT, юридической сферы и инженерии уже переходят к более сложным рабочим процессам. По мере того как программы обучения и поддержки внедрения расширяются, а улучшения продукта снижают порог входа, внедрение, вероятно, будет смещаться от основных повседневных задач к более глубоким рассуждениям и совместным рабочим процессам, которые меняют подход к принятию решений во всей компании. 

ChatGPT уже делает сотрудников более продуктивными измеримым образом. Внутренние бенчмарки показывают значительный рост производительности, во многом благодаря сотрудникам, которые используют его, чтобы быстрее писать и общаться, эффективнее проводить исследования и снижать усилия, необходимые для выполнения повторяющихся задач. Большинство компаний все еще находятся на ранних стадиях внедрения, но мы уже начинаем видеть, как организации внедряют ChatGPT на уровне подразделений, чтобы сделать процессы более эффективными. 

В отличие от традиционного корпоративного программного обеспечения, которое распространяется через внедрение сверху вниз после длительных циклов принятия решений и программ обучения, ChatGPT появился на рабочих местах снизу вверх. Сотрудники и небольшие команды самостоятельно внедряли это в компании, экспериментировали с рабочими процессами и демонстрировали ценность, прежде чем компании формализовали закупку. Такая модель распространения снизу вверх сделала её корпоративной технологией, внедряемой самыми быстрыми темпами в новейшей истории. 

Эта динамика сейчас меняется. Новые возможности — от автономных агентов до расширенной поддержки программирования и инструментов поддержки принятия решений — расширяют роль ChatGPT за пределы личной продуктивности. Она становится платформой для рабочих процессов целиком. Руководители используют его для формирования стратегии, инженеры — для проектирования и отладки систем, а агенты службы поддержки клиентов — для оценки сложных решений. Все чаще ChatGPT служит операционной системой для повседневной работы: общим уровнем, где принимаются решения, решаются проблемы и масштабируются результаты.

Работа всегда развивалась вместе с технологиями. Еще недавно многое было связано с поиском ответов, составлением электронных писем и повторением уже решенных задач. Все больше смещается в сторону синтеза, творчества и скорости: работы, которая становится эффективнее благодаря естественному, интуитивно понятному взаимодействию с ИИ.

В ближайшие годы ИИ будет встроен почти в каждый рабочий процесс. По мере того как это будет происходить, сотрудники будут тратить меньше времени на выполнение задач и больше — на контроль и формирование результатов работы ИИ. Кросс-функциональный охват ChatGPT означает, что люди смогут брать на себя задачи, которые раньше были распределены между несколькими отделами. Например, менеджер по продукту может использовать это, чтобы анализировать отзывы клиентов, тестировать и дорабатывать новую функцию, а также подготавливать юридические и маркетинговые материалы, необходимые для вывода её на рынок.

Совместная работа переходит от разрозненных документов и сообщений к общим рабочим областям для совместной работы в реальном времени, где команды совместно решают задачи. Такие функции, как память, помогают продукту лучше учитывать контекст, предоставляя сотрудникам помощника, который помнит их предпочтения, проекты и уникальные для них рабочие процессы. А возможность напрямую загружать в ChatGPT структурированные и неструктурированные данные расширяет его роль как центрального интерфейса для корпоративных знаний, а GPT‑5 ускоряет этот сдвиг.

Что особенно важно, первые данные свидетельствуют о том, что этот сдвиг не только повышает продуктивность сотрудников, но и делает их работу более приятной. Это достигается за счёт сокращения времени на трудоёмкие и менее ценные задачи и позволяет им уделять больше времени значимой, основной работе. В ходе шестимесячного рандомизированного полевого эксперимента с участием тысяч работников интеллектуального труда доступ к ИИ сократил еженедельное время, затрачиваемое на электронную почту, на 31%. Другое исследование было посвящено разработчикам программного обеспечения и показало, что инструменты ИИ для написания кода позволяют им уделять больше времени написанию кода, больше времени — исследовательской работе и меньше — управлению проектами. В совокупности эти результаты позволяют предположить, что такие инструменты, как ChatGPT, могут сократить объем рутинных задач, высвобождая время для более стратегической, приносящей больше удовлетворения и в конечном счете более ценной работы.

Масштаб этих изменений напоминает технологические революции прошлого. Электричество преобразило фабричный труд, интернет по-новому определил коммерцию и коммуникацию, а ИИ теперь закладывает основу для следующего скачка. Предприятия, которые быстро и продуманно адаптируются, первыми получат наибольшие выгоды: более быстрые циклы принятия решений, прорывной рост производительности и новые возможности во всех отделах.