跨职能任务开始沉淀为日常工作。AI对岗位的影响未必首先表现为职位名称变化，更可能是员工开始稳定承担过去属于其他专业角色的任务。

9月16日，OpenAI发布一项经济研究，分析2026年4月至7月超过150万条与工作相关的ChatGPT消息，观察员工如何借助AI完成传统职业边界之外的任务。研究并未直接证明岗位已经被替代，而是提供了工作内容扩展的早期信号。

从偶尔尝试，走向重复使用

OpenAI称，在约6200名连续观察的员工中，曾经使用过的跨职业任务占其职业相关AI活动的比例，从4月的13.1%上升到7月的25.9%。在按月匹配的样本中，用户次月再次使用同类跨职业任务的比例为23.6%；可比群体中，此前没有这类使用记录的人，次月开展同类任务的比例为8.4%。

不同任务的延续性差异很大。与客户讨论商品或服务的次月复用率约为54%，广告或推广文案约为44%，制作营销材料约为37%；解释财务信息则约为15%。这说明AI更容易先进入低风险、高频、结果便于人工检查的工作环节。

员工在陌生领域中更倾向于“带材料来协作”

研究还发现，员工处理岗位之外的任务时，提示语平均更短，也较少要求完整教程、固定输出格式或建议；但更常提供案例和背景材料，并要求AI检查或核实。OpenAI将其解释为一种“借用专业能力”的方式：员工不是从零学习另一个行业，而是带着业务上下文，让AI协助应用邻近领域的知识。

研究使用聚合、匿名化后的消息，并排除了关闭训练以及无法分类的数据。职业信息来自ChatGPT Business注册时的角色或部门信息，因此样本代表的是特定产品中的专业用户行为，不能直接外推到所有劳动者。

编辑观察：企业要重新设计流程，而不只是采购账号

对管理者而言，最值得关注的不是“员工使用了多少次AI”，而是哪些跨部门任务正在变成稳定职责。营销人员开始做数据分析、销售人员开始整理培训材料后，审批权、专业复核和责任边界也需要同步更新。

企业可以从三张清单入手：记录员工正在跨越的任务边界；标出需要法律、财务、安全或品牌复核的高风险节点；再评估节省的时间是否真正转化为更快交付或更好决策。只有工具权限与工作设计一起变化，AI才可能成为岗位扩展的助力，而不是新的隐形负担。

配图为AIcent原创AI生成实景风格示意图，非官方新闻现场照片，不使用第三方新闻图片。

参考来源：OpenAI经济研究（2026年9月16日）。正文为基于官方消息的中文整理，编辑观察与事实披露分开呈现。