我們的最新研究顯示，除了讓員工使用 AI 工具，如何分配和執行任務亦同樣重要。這些本來不屬於一般職責的新任務，逐漸成為員工日常使用 AI 的一部分。如果這些活動成為固定職責，即使職銜不變，職務範圍亦可能擴大。
我們的首份「前沿工作」報告記錄了「任務跨界」現象：員工使用 AI 處理以往屬於另一職業的工作。我們的最新研究探討接下來會發生甚麼。
我們分析了 2026 年 4 月至 7 月逾 150 萬則與工作相關的 ChatGPT 訊息，發現部分跨職業使用 AI 的情況會反覆出現。員工會再次處理超出其職業界限的任務，而隨着時間推移，這些活動在我們觀察到的 AI 使用情況中所佔比重亦會增加。
這些研究結果初步揭示，使用 AI 如何令員工從嘗試新任務，逐漸把這些任務納入日常工作流程。對於正設法確定如何在機構內採用並善用 AI 的公司而言，我們對專業人員使用 AI 和提示詞所進行的四個月研究，揭示了一些重要趨勢，有助了解這些公司可如何借助 AI，減少從識別問題到推動整體工作的阻力。研究結果顯示，機構在落實 AI 策略時，除了提供 AI 工具，亦應重視工作設計。
員工使用 AI 的方式，會因任務是否屬於其特定專業領域的職責而有所不同。處理日常職責以內和以外的任務時，員工向 AI 輸入提示詞的方式並不相同。詢問職業範圍以外的任務時，他們所寫的提示詞平均比處理範圍內任務時更短。他們亦較少要求解釋、操作指引、特定回覆格式或建議。
與此同時，員工就職業範圍以外的工作向 AI 求助時，較常提供例子或背景資料。他們亦較常要求 AI 檢查或核實內容。
一種解讀是，員工正利用 AI 借助其他領域的專業知識。員工未必會要求 AI 教授一個全新的領域，而可能會提出問題及相關背景資料，例如文件、例子或同事提供的資訊，再請 AI 協助應用另一領域的知識。
接下來的問題是，員工會否再次處理這些活動。在 4 月至 7 月持續接受觀察的約 6,200 名員工中，曾使用過的跨職業任務佔職業相關 AI 活動的比例，由 4 月的 13.1% 增至 7 月的 25.9%1。這種模式反映，員工正把部分跨職業協助納入持續的工作流程，而非只作一次性嘗試。
另一項分析則為這種重複使用情況提供了背景。在抽樣配對的一個月後跟進觀察中，員工再次處理上月曾使用的跨職業任務的比率為 23.6%；相比之下，條件相若但上月未曾處理該任務的員工，使用同一任務的比率為 8.4%。職業範圍內的任務和一般任務亦出現類似差距。
重複使用率會因工作類型而有很大差異。員工在翌月再次處理以下跨職業任務的比率相對較高：
與客戶討論商品或服務：54%
撰寫廣告或宣傳文案：44%
製作市場推廣材料：37%
相比之下，員工再次處理解釋財務資訊這項任務的比率約為 15%。各項跨職業任務在翌月的平均重複使用率為 18.5%。這些差異可能反映 AI 較適合自然融入哪些重複工作流程。差異亦可能源於不同的職場規範、審慎程度，或人們對出錯後果的看法。
首兩份「前沿工作」報告勾勒出職銜尚未改變之前，工作可以如何轉變。首份報告顯示，員工會利用 AI 跨越傳統職業界限。本報告發現，當中部分活動會成為固定工作流程的一部分。這些模式反映 AI 推動職務轉型的一條潛在路徑：員工嘗試傳統職責以外的活動，發現 AI 對此有用，繼而把該活動納入工作並持續處理。
早在職銜改變之前，AI 已可能重塑職務：員工利用 AI 處理與另一職業相關的活動，並會隨時間再次處理其中一些活動。如果這些活動成為固定職責，即使職銜不變，一份職務涵蓋的活動種類亦可能增加。我們將繼續研究這些轉變，以更清楚了解 AI 如何改變勞動分工，以及這對員工、企業和整體經濟有何影響。
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