我們的最新研究顯示，除了提供 AI 工具外，如何劃分與執行任務也同樣重要。這些超出一般職務範圍的新任務，逐漸成為工作者日常使用 AI 的一部分。如果這些活動成為固定職責，即使職稱不變，工作範圍也可能擴大。
我們的第一份《前沿工作》報告記錄了「任務跨界」現象：工作者運用 AI，從事過去通常屬於其他職業的活動。我們的最新研究進一步探討接下來會發生什麼。
我們分析了 2026 年 4 月至 7 月間逾 150 萬則與工作相關的 ChatGPT 訊息，發現部分跨職業的 AI 使用行為會反覆出現。工作者會再次執行超出其職業範圍的任務，而隨著時間推移，這些活動在我們觀察到的 AI 使用中占比也愈來愈高。
這些發現初步呈現了 AI 的影響：工作者從嘗試新任務，逐漸將這些任務納入日常工作。對於正設法找出如何在組織內妥善導入並運用 AI 的企業而言，我們歷時四個月研究專業工作者使用 AI 與提示詞的方式，所發現的趨勢提供了一個重要視角，有助企業了解如何縮短從發現問題到在 AI 協助下推動整體工作的距離。研究結果顯示，組織在落實 AI 策略時，除了提供 AI 工具，也應同等重視工作設計。
工作者使用 AI 的方式，會因任務是否屬於其特定領域的職務範圍而異。面對職務範圍內外的任務，工作者向 AI 輸入提示詞的方式有所不同。詢問職業範圍以外的任務時，他們的提示詞平均比詢問範圍內任務時更短。他們也較少要求 AI 提供解釋、操作指引、特定回覆格式或建議。
同時，當工作者請 AI 協助處理職業範圍以外的任務時，更常提供範例或背景資訊。他們也更常要求 AI 檢查或驗證內容。
一種解讀是，工作者正利用 AI 借助其他領域的專業知識。工作者未必會要求 AI 從頭教他們一個全新領域，而是可能提出問題和相關脈絡，例如文件、範例或同事提供的資訊，再請 AI 協助運用另一個領域的知識。
接下來的問題是，工作者是否會再次從事這些活動。在 4 月至 7 月間持續接受觀察的約 6,200 名工作者中，曾使用過的跨職業任務占特定職業 AI 活動的比例，從 4 月的 13.1% 上升至 7 月的 25.9%1。這種模式顯示，工作者並非只嘗試一次，而是將部分跨職業協助納入持續進行的工作流程。
另一項分析則進一步說明這種重複使用的情況。在抽樣配對的一個月後追蹤觀察中，工作者再次執行前一個月使用過的跨職業任務，其比例為 23.6%；相較之下，條件相近但前一個月未曾執行該任務的工作者，使用同一任務的比例僅為 8.4%。職業範圍內的任務與一般任務也呈現類似差距。
重複使用率會因工作類型而有顯著差異。工作者在次月再次執行下列跨職業任務的比例相對較高：
與客戶討論商品或服務：54%
撰寫廣告或宣傳文案：44%
製作行銷素材：37%
相較之下，工作者再次執行財務資訊解說任務的比例約為 15%。所有跨職業任務的次月平均重複使用率為 18.5%。這些差異可能反映 AI 能自然融入哪些反覆進行的工作流程。這也可能反映職場規範、謹慎程度，或對出錯後果的認知差異。
前兩份《前沿工作》報告呈現了職稱尚未改變前，工作內容會如何先行轉變。第一份報告顯示，工作者利用 AI 跨越傳統的職業界線。本報告發現，其中部分活動已成為固定工作流程的一環。這些模式指出一條 AI 推動工作轉型的可能路徑：工作者先嘗試傳統職務以外的活動，發現 AI 對此有所幫助，之後便開始在工作中反覆從事這項活動。
AI 可能早在職稱改變之前就重塑工作：工作者利用 AI 從事原本屬於其他職業的活動，並隨著時間推移反覆執行其中一些活動。如果這些活動成為固定職責，即使職稱不變，一份工作所涵蓋的活動組合也可能擴大。我們將持續研究這些變化，更清楚地了解 AI 如何改變勞動分工，以及這對工作者、企業和整體經濟有何意義。
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