Nghiên cứu mới nhất của chúng tôi cho thấy tầm quan trọng của cách thức phân chia và thực hiện công việc khi người lao động được tiếp cận các công cụ AI. Những nhiệm vụ mới nằm ngoài phạm vi mô tả công việc thông thường này đang dần trở thành một phần thường xuyên trong cách người lao động sử dụng AI. Nếu các hoạt động đó trở thành trách nhiệm định kỳ, phạm vi công việc của họ có thể được mở rộng ngay cả khi chức danh vẫn giữ nguyên. Báo cáo đầu tiên của chúng tôi với tựa đề "Work at the Frontier" (Công việc nơi tuyến đầu) đã ghi nhận hiện tượng "giao thoa nhiệm vụ": người lao động sử dụng AI cho các hoạt động vốn thường gắn liền với một ngành nghề khác. Nghiên cứu mới nhất này đi sâu tìm hiểu những diễn biến tiếp theo.

Thông qua việc phân tích hơn 1,5 triệu tin nhắn liên quan đến công việc trên ChatGPT trong khoảng thời gian từ tháng 4 đến tháng 7 năm 2026, chúng tôi tìm thấy bằng chứng cho thấy một số hoạt động sử dụng AI giao thoa giữa các ngành nghề đang diễn ra lặp lại. Người lao động quay lại thực hiện các nhiệm vụ nằm ngoài phạm vi chuyên môn của họ, và theo thời gian, các hoạt động này chiếm tỷ trọng ngày càng lớn trong tổng thể quá trình sử dụng AI của họ. Những phát hiện này mang lại cái nhìn sơ bộ về quá trình chuyển đổi từ việc thử nghiệm các nhiệm vụ mới sang việc tích hợp chúng vào quy trình làm việc thường nhật của người lao động nhờ vào khả năng tiếp cận AI. Đối với các doanh nghiệp đang nỗ lực tìm kiếm phương án tối ưu để triển khai và tận dụng AI, những xu hướng được xác định trong nghiên cứu kéo dài bốn tháng về cách thức sử dụng AI và các câu lệnh (prOmpt) của nhân sự chuyên môn này mang lại cái nhìn quan trọng. Nó cho thấy cách các công ty có thể giảm thiểu trở ngại trong khoảng thời gian từ khi xác định vấn đề đến khi thúc đẩy công việc chung phát triển nhờ sự hỗ trợ của AI. Kết quả nghiên cứu cũng gợi ý rằng, bên cạnh việc cung cấp quyền truy cập vào các công cụ AI, các tổ chức cần chú trọng đến khâu thiết kế công việc khi triển khai chiến lược AI của mình.

Cách thức người lao động sử dụng AI thay đổi tùy thuộc vào việc nhiệm vụ đó có phù hợp với vai trò của họ trong lĩnh vực chuyên môn hay không. Họ soạn thảo câu lệnh cho AI theo những cách khác nhau đối với các nhiệm vụ nằm trong và ngoài phạm vi công việc thường ngày. Khi yêu cầu AI hỗ trợ các nhiệm vụ ngoài chuyên môn, họ thường viết các câu lệnh ngắn gọn hơn so với khi thực hiện các nhiệm vụ thuộc chuyên môn của mình. Họ cũng ít khi yêu cầu AI cung cấp lời giải thích, hướng dẫn thực hiện, định dạng phản hồi cụ thể hay lời khuyên. Đồng thời, người lao động có xu hướng cung cấp thêm ví dụ hoặc thông tin bối cảnh khi nhờ AI hỗ trợ các công việc ngoài chuyên môn. Họ cũng thường xuyên yêu cầu AI kiểm tra hoặc xác thực thông tin hơn. Một cách lý giải cho hiện tượng này là người lao động đang sử dụng AI như một công cụ để "mượn" kiến ​​thức chuyên môn. Thay vì yêu cầu AI dạy cho mình một lĩnh vực hoàn toàn mới, họ thường đưa ra một vấn đề cụ thể cùng các thông tin bối cảnh liên quan—chẳng hạn như tài liệu, ví dụ hoặc thông tin từ đồng nghiệp—và nhờ AI hỗ trợ áp dụng kiến ​​thức từ một lĩnh vực khác vào vấn đề đó.

Tần suất lặp lại thay đổi đáng kể tùy thuộc vào loại công việc. Người lao động đã quay lại thực hiện một số nhiệm vụ đa ngành nghề vào tháng tiếp theo với tỷ lệ tương đối cao:
Trao đổi về hàng hóa hoặc dịch vụ với khách hàng: 54%
Viết nội dung quảng cáo hoặc khuyến mãi: 44%
Tạo tài liệu tiếp thị: 37%...

Trích lược Report https://openai.com/index/unlocking-new-ways-of-working/