OpenAI 分析超 80 万条与工作相关的 ChatGPT 消息后发现，43.5% 的岗位特定查询涉及另一职业，营销和工程任务交叉最多。用户用 AI 处理合同审查、数据分析、...
OpenAI 分析超 80 万条与工作相关的 ChatGPT 消息后发现，43.5% 的岗位特定查询涉及另一职业，营销和工程任务交叉最多。
用户用 AI 处理合同审查、数据分析、网站故障排查等原由专家负责的工作。 OpenAI 认为这是岗位职责正在变化的早期信号，该趋势在缺乏专业团队的小公司尤为明显。
OpenAI 表示，越来越多的人在职业之外使用 AI 工作。公司将此称为“任务跨界”。在分析的 80 多万条与工作相关的 ChatGPT 消息中，43.5% 的特定职业查询涉及其他职业。营销和工程任务最频繁出现跨界现象。用户处理了原本由专家负责的工作，包括合同审查、数据分析和网站故障排除。
这种影响在小公司更为显著，因为专门的专家团队较少。OpenAI 将这些使用数据视为职位角色变化的早期信号，即便职位名称或描述尚未跟上。OpenAI 使用美国职业数据库 O*NET（https://www.onetonline.org/）对任务进行分类，该数据库将活动映射到标准职位。它排除了诸如写作、总结和日程安排等常见任务。
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OpenAI says more people are using AI for work outside their professions. The company calls this "task crossover." Of more than 800,000 work-related ChatGPT messages analyzed, 43.5 percent of job-specific queries involved another profession. Marketing and engineering tasks crossed over most often. Users handled work once left to specialists, including contract reviews, data analysis, and website troubleshooting.
The effect is stronger at smaller companies, where dedicated specialist teams are less common. OpenAI sees the usage data as an early signal that job profiles are shifting, even before job titles or descriptions catch up. OpenAI classified tasks using the U.S. occupational database O*NET：https://www.onetonline.org/, which maps activities to standard job profiles. It excluded common tasks such as writing, summarizing, and scheduling.
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OpenAI 分析超过80万条工作相关的 ChatGPT 消息，发现43.5%的岗位特定查询涉及其他职业，营销与工程任务交叉最频繁，合同审查、数据分析和网站故障排查也出现跨岗位处理。
OpenAI 将这种现象称为“任务交叉”，并使用美国职业数据库 O*NET 将活动映射至标准岗位，同时排除写作、总结和日程安排等常见任务。材料称，小公司因较少配备专业团队，相关现象更明显。
Aioga 判断，这组数据反映的是 ChatGPT 使用中的任务边界变化，不等同于职位已被替代或组织架构已经调整。值得关注的是，实际工作内容可能先于岗位名称和职位描述发生变化。
跨岗位使用 AI 可能让员工接触原本交由专家处理的任务，并在专业团队较少的小公司中更突出。但材料未说明任务完成质量、风险水平或就业影响，因此不能据此推断专家岗位将被取代。 企业可继续观察哪些任务正在跨岗位流动，并对合同审查、数据分析和网站故障排查等工作设置专业复核。后续还需关注任务质量、责任归属及岗位描述是否随实际工作内容调整。
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