IT之家9月17日消息，当地时间16日，OpenAI发布的最新《工作前沿》报告显示，企业能否真正用好AI，不只取决于员工有没有AI工具，也取决于工作本身如何拆分和安排。员工借助AI处理本职范围之外的任务后，其中一些任务会逐渐进入日常工作流程。如果这些活动最终变成固定职责，即使职位名称没有变化，实际工作内容也可能越来越宽。OpenAI曾在首份《工作前沿》报告提出了「任务跨界」现象：员工借助AI处理过去通常属于其他职业的工作。最新研究则进一步追问，这种跨界尝试之后会发生什么。

据IT之家了解，这项研究为期4个月、针对专业岗位员工AI使用方式和提示词，分析了2026年4月至7月超过150万条工作类ChatGPT消息，结果显示，一部分跨职业AI使用并非一次性尝试。员工会反复处理超出自身职业边界的任务，而且时间越长，这类活动在其AI使用中的占比越高。

这些发现初步揭示了一个变化过程：员工获得AI工具后，或会先尝试处理新的任务，随后再把其中一部分纳入固定工作习惯。对于仍在摸索如何在组织内部部署和使用AI的企业而言，研究为理解AI如何缩短「发现问题」与「真正推动工作向前」之间的距离提供了重要线索。研究也表明，企业制定AI战略时，不能只考虑给员工提供什么工具，还需要重新考虑工作本身该如何设计。

员工面对本职范围内和范围外的任务时，使用AI的方式并不一样。处理原有职责之外的工作时，员工平均输入的提示词更短，也较少要求AI解释原理、提供操作步骤、按照指定格式回答或给出建议。不过，在处理本职范围之外的任务时，员工更愿意向AI提供示例和背景，也更常要求AI帮忙检查或验证。

一种可能的解释是，员工把AI当成了「借用其他专业能力」的工具。他们并不一定希望AI从头教会自己一个陌生领域，而是往往带着具体问题和必要材料，例如文件、示例或同事提供的信息，再让AI帮助调用另一个领域的知识解决问题。

研究持续追踪了2026年4月至7月约6200名员工。员工此前处理过的跨职业任务，占具体职业类AI活动的比例从4月的13.1%升至7月的25.9%。这说明，一部分跨界任务并没有停留在尝鲜阶段，而是逐渐进入日常工作流程。

另一组数据进一步说明了这种变化。在抽样的一月期匹配追踪中，员工次月再次处理上个月某项跨职业任务的比例达到23.6%；对于此前一个月没有处理过同一任务的可比员工，这一比例只有8.4%。本职范围内任务和通用任务也呈现出类似差距。

不同工作的「留存率」差别很大。以下几类跨职业任务，员工在次月继续处理的比例相对较高。相比之下，「解释财务信息」的次月重复使用率约为15%，而所有跨职业任务的平均水平为18.5%。这种差异可能说明，有些工作天然更容易融入AI工作流程，也可能与企业内部规范、员工谨慎程度，以及做错之后可能带来的后果有关。

报告认为，由此可以看到一种可能的AI职位演变路径：员工先尝试处理传统职责之外的任务，发现AI能够帮上忙，随后开始在日常工作中不断回到这项任务。