کارکنان کام کرنے کے نئے طریقے کیسے اپنا رہے ہیں

ہماری تازہ تحقیق سے ظاہر ہوتا ہے کہ AI ٹولز تک رسائی کے ساتھ ساتھ کاموں کی تقسیم اور انجام دہی کا طریقہ بھی اہم ہے. کارکنوں کی روایتی ملازمت کی تفصیل سے باہر کے یہ نئے کام, کارکنوں کے AI استعمال کے معمول کا حصہ بن جاتے ہیں. اگر یہ سرگرمیاں معمول کی ذمہ داریاں بن جائیں تو عہدوں کے نام وہی رہنے کے باوجود ملازمتوں کا دائرہ وسیع ہو سکتا ہے.

ہماری پہلی Work at the Frontier رپورٹ⁠ میں “ٹاسک کراس اوور” کو دستاویزی شکل دی گئی تھی, یعنی کارکنان ایسے کاموں کے لیے AI استعمال کر رہے تھے جو تاریخی طور پر کسی دوسرے پیشے سے وابستہ رہے ہیں. ہماری تازہ تحقیق یہ جاننے کی کوشش کرتی ہے کہ اس کے بعد کیا ہوتا ہے.

اپریل سے جولائی 2026 تک کام سے متعلق ChatGPT کے 15 لاکھ سے زیادہ میسجز کے تجزیے سے ہمیں شواہد ملے کہ مختلف پیشوں کی حدود سے باہر AI کا کچھ استعمال بار بار ہوتا ہے. کارکنان اپنے پیشے کی حدود سے باہر کے کاموں کی طرف دوبارہ رجوع کرتے ہیں, اور وقت کے ساتھ یہ سرگرمیاں ان کے مشاہدہ شدہ AI استعمال کا بڑا حصہ بن جاتی ہیں.

یہ نتائج اس بات کی ابتدائی جھلک پیش کرتے ہیں کہ AI تک رسائی کیسے نئے کام آزمانے سے بڑھ کر انہیں کارکنوں کے معمولات میں شامل کرنے تک پہنچ سکتی ہے. اپنی تنظیموں میں AI اختیار کرنے اور اس سے بہترین فائدہ اٹھانے کا طریقہ طے کرنے والی کمپنیوں کے لیے, پیشہ ور کارکنوں کے AI کے استعمال اور پرومپٹس پر مبنی ہماری چار ماہ کی تحقیق کے رجحانات یہ سمجھنے کا اہم ذریعہ ہیں کہ کمپنیاں کسی مسئلے کی نشاندہی اور AI کی مدد سے مجموعی کام آگے بڑھانے کے درمیان حائل رکاوٹیں کیسے کم کر سکتی ہیں. ہمارے نتائج بتاتے ہیں کہ تنظیموں کو AI کی حکمت عملی نافذ کرتے وقت اس کے ٹولز تک رسائی کے ساتھ کام کی تشکیل پر بھی توجہ دینی چاہیے.

کارکنان AI کو اس لحاظ سے مختلف انداز میں استعمال کرتے ہیں کہ آیا کوئی کام مخصوص شعبے میں ان کے کردار کے مطابق ہے یا نہیں. کارکنان اپنے معمول کے کرداروں کے اندر اور باہر کے کاموں کے لیے AI کو مختلف انداز میں پرومپٹ دیتے ہیں. اپنے پیشے سے باہر کے کاموں کے بارے میں پوچھتے وقت وہ عموماً اپنے پیشے کے اندر کے کاموں کی نسبت مختصر پرومپٹس لکھتے ہیں. وہ وضاحت, طریقۂ کار, جواب کی کسی مخصوص شکل یا مشورے کا مطالبہ بھی نسبتاً کم کرتے ہیں.

اس کے ساتھ, اپنے پیشے سے باہر مدد مانگتے وقت کارکنان AI کو مثالیں یا پس منظر فراہم کرنے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں. وہ AI سے کسی چیز کی جانچ یا تصدیق کرانے کا بھی زیادہ امکان رکھتے ہیں.

اس کی ایک توجیہ یہ ہے کہ کارکنان AI کے ذریعے دوسروں کی مہارت سے فائدہ اٹھا رہے ہیں. کارکنان AI سے کوئی بالکل نیا شعبہ سکھانے کے بجائے, کوئی مسئلہ اور متعلقہ سیاق و سباق, جیسے دستاویز, مثال یا ساتھی سے حاصل کردہ معلومات, پیش کر کے اس سے کسی دوسرے شعبے کا علم بروئے کار لانے میں مدد مانگ سکتے ہیں. 

اگلا سوال یہ ہے کہ آیا کارکنان ان سرگرمیوں کو دوبارہ انجام دیتے ہیں. اپریل سے جولائی تک مسلسل زیرِ مشاہدہ رہنے والے تقریباً 6,200 کارکنوں میں, پہلے کیے گئے دوسرے پیشوں سے متعلق کام اپریل میں پیشے سے مخصوص AI کی سرگرمیوں کے 13.1% سے بڑھ کر جولائی میں 25.9% ہو گئے¹. یہ انداز اس بات سے مطابقت رکھتا ہے کہ کارکنان محض ایک بار تجربہ کرنے کے بجائے دوسرے پیشوں سے متعلق کچھ مدد کو اپنے جاری طریقۂ کار میں شامل کر رہے ہیں. 

ایک الگ تجزیہ اس تکرار کو مزید واضح کرتا ہے. نمونے میں شامل اور باہم مماثل ایک ماہ بعد کے مشاہدات میں, کارکنوں نے پچھلے ماہ کیے گئے دوسرے پیشے سے متعلق کام کو 23.6% مواقع پر دوبارہ کیا, جبکہ ایسے مماثل کارکنوں میں اسی کام کے استعمال کی شرح 8.4% تھی جنہوں نے پچھلے ماہ اسے استعمال نہیں کیا تھا. اسی طرح کے فرق اپنے پیشے کے اندر کے اور عمومی کاموں میں بھی نظر آتے ہیں.

کام کی نوعیت کے لحاظ سے تکرار کی شرح میں خاصا فرق ہوتا ہے. کارکنوں نے دوسرے پیشوں سے متعلق بعض کام اگلے ماہ نسبتاً زیادہ شرح سے دوبارہ کیے:

• صارفین کے ساتھ اشیا یا خدمات پر گفتگو: 54%

• تشہیری یا پرومشنل تحریر: 44%

• مارکیٹنگ مواد تیار کرنا: 37%

اس کے مقابلے میں, کارکنان تقریباً 15% مواقع پر مالی معلومات کی وضاحت کے کام کی طرف دوبارہ لوٹے. دوسرے پیشوں سے متعلق کاموں میں اگلے ماہ واپسی کی اوسط شرح 18.5% تھی. یہ فرق اس بات کی عکاسی کر سکتے ہیں کہ AI بار بار کیے جانے والے طریقۂ کار میں کہاں فطری طور پر موزوں ہے. یہ کام کی جگہ کے معمولات, احتیاط یا غلطی کے ممکنہ نتائج کے بارے میں تصورات کے فرق کو بھی ظاہر کر سکتے ہیں. 

Work at the Frontier کی پہلی دو رپورٹس اس بات کی تصویر پیش کرتی ہیں کہ عہدوں کے نام تبدیل ہونے سے پہلے کام کس طرح بدل سکتا ہے. پہلی رپورٹ نے دکھایا کہ کارکن روایتی پیشہ ورانہ حدود سے آگے بڑھنے کے لیے AI استعمال کرتے ہیں. یہ رپورٹ بتاتی ہے کہ ان میں سے کچھ سرگرمیاں معمول کے ورک فلو کا حصہ بن جاتی ہیں. یہ رجحانات AI کے ذریعے ملازمتوں میں تبدیلی کے ایک ممکنہ راستے کی نشاندہی کرتے ہیں: کوئی کارکن اپنے روایتی کردار سے باہر کسی سرگرمی کو آزماتا ہے, اسے انجام دینے کے لیے AI کو مفید پاتا ہے اور پھر اپنے کام کے حصے کے طور پر اس سرگرمی کی طرف بار بار رجوع کرنے لگتا ہے.

عہدوں کے نام بدلنے سے بہت پہلے AI ملازمتوں کی صورت بدل سکتی ہے: کارکنان اسے دوسرے پیشوں سے وابستہ سرگرمیوں کے لیے استعمال کرتے اور وقت کے ساتھ ان میں سے کچھ کو دہراتے ہیں. اگر یہ سرگرمیاں مستقل ذمہ داریاں بن جائیں تو عہدے کا نام وہی رہنے کے باوجود ملازمت میں شامل سرگرمیوں کا دائرہ وسیع ہو سکتا ہے. ہم ان تبدیلیوں کا مطالعہ جاری رکھیں گے تاکہ یہ زیادہ واضح طور پر سمجھا جا سکے کہ AI محنت کی تقسیم کو کیسے بدل رہی ہے اور کارکنوں, کاروباروں اور وسیع تر معیشت کے لیے اس کے کیا معنی ہیں.

• یہ جاننے کے لیے کہ کارکنان اپنے روایتی کردار سے باہر کے کام انجام دینے کے لیے ChatGPT کیسے استعمال کر رہے ہیں, ہماری ٹاسک کراس اوور پر تحقیق⁠ پڑھیں.

• یہ جاننے کے لیے کہ AI کی صلاحیتیں, انسانی کردار اور طلب روزگار کو کس طرح متاثر کر سکتے ہیں, ہمارا AI جابز ٹرانزیشن فریم ورک⁠ پڑھیں.