我们的最新研究表明，除了能否使用 AI 工具，任务如何分配和执行也十分重要。这些原本不在常规岗位职责内的新任务，逐渐成为员工使用 AI 的日常组成部分。如果这些活动成为固定职责，即使职位名称不变，岗位的职责范围也可能扩大。
我们的首份《前沿工作》报告记录了“任务跨界”现象：员工借助 AI 从事过去通常属于其他职业的活动。我们的最新研究关注的是：接下来会发生什么？
通过分析 2026 年 4 月至 7 月期间超过 150 万条与工作相关的 ChatGPT 消息，我们发现，一些跨职业的 AI 使用行为会反复出现。员工会反复处理超出自身职业范围的任务；随着时间推移，这些活动在其可观察到的 AI 使用中占比越来越高。
这些发现初步揭示了：获得 AI 后，员工如何从尝试新任务逐步转向将其纳入日常工作。对于正在探索如何在组织内有效采用和利用 AI 的企业而言，我们对专业人员使用 AI 及提示词开展的四个月研究所揭示的趋势，为理解企业如何借助 AI 减少从发现问题到推进整体工作之间的阻力提供了重要窗口。我们的研究结果表明，组织实施 AI 战略时，不仅要考虑 AI 工具的可用性，也应重视工作设计。
在特定领域中，一项任务是否属于员工的职责范围，会影响其使用 AI 的方式。员工针对日常职责内外的任务，会以不同方式向 AI 提问。针对本职工作以外的任务，他们使用的提示词平均比处理职责内任务时更短。他们也较少要求 AI 提供解释、操作指导、特定格式的回答或建议。
与此同时，在就本职工作以外的任务向 AI 求助时，员工更有可能提供示例或背景信息。他们也更有可能要求 AI 检查或核实某些内容。
一种解释是，员工正在借助 AI 调用其他领域的专业知识。员工可能并非要求 AI 教会自己一个全新的领域，而是带着问题和相关背景（例如文档、示例或同事提供的信息）来请求 AI 帮助运用另一领域的知识。
接下来的问题是，员工是否会再次从事这些活动。在 4 月至 7 月持续观察的约 6,200 名员工中，此前使用过的跨职业任务在特定职业 AI 活动中的占比，从 4 月的 13.1% 增至 7 月的 25.9%1。这一模式表明，员工正在将一些跨职业辅助纳入持续性的工作流，而不是只做一次尝试。
另一项分析则为这种重复使用提供了参照。在抽样配对的一个月后续观察中，员工次月再次使用上月某项跨职业任务的比例为 23.6%；相比之下，条件相近但上月未观察到使用该任务的员工，使用同一任务的比例为 8.4%。职业范围内的任务和通用任务也呈现出类似差距。
不同工作类型的重复使用率差异很大。对于以下跨职业任务，员工次月再次使用的比例相对较高：
与客户讨论商品或服务：54%
撰写广告或宣传文案：44%
制作营销材料：37%
相比之下，员工再次处理财务信息解读任务的比例约为 15%。各类跨职业任务次月再次使用的平均比例为 18.5%。这些差异可能反映出，AI 在哪些重复性工作流中更容易自然融入。也可能反映了职场规范、谨慎程度或对出错后果的认知差异。
前两份《前沿工作》报告呈现了这样一幅图景：工作内容可能先于职位名称发生变化。第一份报告显示，员工会借助 AI 跨越传统职业边界。本报告发现，其中一些活动会成为日常工作流的一部分。这些模式表明，AI 可能通过这样一条路径推动岗位转型：员工尝试传统职责之外的活动，发现 AI 对此有帮助，随后开始将这项活动作为工作的一部分反复开展。
AI 可能早在职位名称改变之前就重塑岗位：员工借助 AI 从事与其他职业相关的活动，并会持续重复其中一些活动。如果这些活动成为固定职责，即使职位名称不变，岗位内的活动范围也可能扩大。我们将继续研究这些变化，以更清晰地了解 AI 正如何改变劳动分工，以及这对员工、企业和整体经济意味着什么。
阅读我们的任务跨界研究，了解员工如何使用 ChatGPT 承担传统职责之外的任务。
阅读我们的《AI 就业转型框架》，了解 AI 能力、人类角色和需求会如何影响就业。
