OpenAI mnamo Julai 27, 2026 ilitoa ripoti ya utafiti ikisema kwamba akili bandia sio tu kufanya kazi kiotomatiki lakini kimsingi kuweka upya mipaka kati yao. Ikichanganua zaidi ya ujumbe 800,000 kutoka kwa watumiaji wa ChatGPT wa U.S., kampuni iligundua kuwa 43.5% ya ujumbe mahususi wa kazi ulihusisha kazi ambazo kwa kawaida zinahusishwa na jukumu tofauti kabisa.
Ripoti hiyo, iliyopewa jina la Fanya Kazi Mipakani: Jinsi AI Inavyopanua Kile Watu Wanachofanya Kazini, ni toleo la kwanza katika mfululizo mpya unaochunguza jinsi teknolojia hiyo inavyounda upya leba kwa wakati halisi. Axios iliripoti matokeo mnamo Julai 27, ikibainisha kuwa data hutoa dirisha adimu katika mabadiliko yanayotokea kabla ya kuonyeshwa katika majina ya kazi au maelezo. Kwa zaidi kuhusu jinsi AI inavyobadilisha mahali pa kazi, angalia utangazaji wetu wa tasnia ya AI.
Dhana ya 'Task Crossover'
OpenAI ilibuni neno "mkataba wa kazi" ili kuelezea kazi ambayo kihistoria inahusishwa na kazi moja inayoonekana katika matumizi ya AI ya watu katika nyingine. Muuzaji hutumia AI kuchunguza hifadhidata ya wateja ambayo mara moja ilienda kwa mchambuzi. Muuzaji hutatua tovuti bila kumngoja msanidi programu. Mmiliki wa biashara ndogo huandaa nakala, kukagua mkataba, au huendesha uchanganuzi wa kimsingi wa kifedha.
"Katika kila hali, AI haibadilishi tu jinsi kazi inavyofanyika, lakini ni nani anafanya nini," inasema ripoti hiyo.
Ili kutenganisha jambo hilo, watafiti walitenganisha shughuli za "kawaida" kwanza - kuandika, muhtasari, na kuratibu - ambazo zinashirikiwa kwa upana sana katika kazi zote ili kuashiria uvukaji. Kati ya ujumbe uliosalia wa kazi mahususi, 43.5% ilianguka nje ya uwanja wa mtumiaji mwenyewe. Kwa ujumla, 16.8% ya ujumbe wote unaohusiana na kazi ulihusu kazi zinazohusiana na kazi nyingine.
Ni Majukumu Gani Yanayokopa Zaidi
Mchoro haujasambazwa sawasawa. Mara tu kazi ya jumla inapotengwa, kazi za nje huchangia hisa za kuvutia za matumizi mahususi ya AI:
- 77% ya ujumbe kutoka kwa wafanyikazi wa uzoefu kwa wateja
- 75% kutoka kwa wabunifu
- 69% kutoka kwa wafanyikazi wa rasilimali watu
- 56% kutoka kwa wafanyikazi wa kisheria
- 53% kutoka kwa wauzaji
Kazi hizi kwa ufanisi ni "kukopa" kazi kutoka kwa majukumu mengine. Ushahidi, OpenAI inasema, unaonyesha mgawanyo wa kazi unaobadilika ambapo shughuli ambazo hapo awali zilihitaji kukabidhiwa zinaweza kukamilishwa na mtu ambaye kwanza anakutana na hitaji hilo.
Kazi Zipi Zinasafiri Mbali Zaidi
Kazi za uuzaji na uhandisi husafiri kwa upana zaidi katika kazi zote, mara kwa mara zikijitokeza katika ujumbe kutoka kwa wafanyakazi nje ya nyanja hizo. Shughuli mbili - hesabu ya kifedha na utatuzi wa kiteknolojia - zinaonekana kati ya kazi tatu za nje za kawaida katika vikundi vingine saba vya kazi vilivyosomwa.
Uchambuzi pia unaonyesha mwelekeo mbili tofauti wa crossover. Muundo unaonyesha muundo wa ndani: takriban 35.2% ya ujumbe kutoka kwa wabunifu unahusisha kazi kutoka kwa kazi nyingine, lakini kazi za usanifu huchangia asilimia 1.7 pekee ya ujumbe kutoka kwa wafanyakazi katika nyanja nyingine. Wabunifu huchota sana kazi za nje, lakini kazi ya kubuni yenyewe mara chache huhamia mahali pengine.
Uhandisi uko karibu na kinyume. 18.5% pekee ya ujumbe wa kihandisi huhusisha kazi kutoka nyanja nyingine, lakini kazi za uhandisi huchukua 7.4% ya ujumbe kati ya wafanyakazi mahali pengine - na kuifanya kuwa chanzo muhimu cha kazi ambacho watu katika majukumu mengine huchukua, kutoka kwa utatuzi wa programu hadi kusimamia mifumo ya kiufundi. Masoko yanajitokeza katika pande zote mbili. Wauzaji hutumia 24.3% ya ujumbe wao kwa kazi zingine, wakati kazi za uuzaji huchukua 8.9% ya ujumbe kutoka kwa wafanyikazi katika nyanja zingine - sehemu kubwa zaidi ya nje katika sampuli.Mfumo Mwenzi wa Mabadiliko ya Kazi
Ripoti hiyo inaambatana na Mfumo wa Mpito wa Ajira wa OpenAI, waraka tofauti ambapo kampuni hiyo inasema kuwa kazi nyingi zinaweza kupangwa upya kwa sababu kazi zao za kila siku zinaweza kubadilika sana kwa usaidizi wa AI. Kwa pamoja, vipande viwili vinaweka OpenAI kama mshiriki na mwangalizi wa usumbufu wa kazi bidhaa zake zinaendesha gari.
Kampuni ilisema itachapisha maarifa ya mara kwa mara yanayotokana na data kutoka eneo hili la hali ya juu ili kuongoza sera na utendaji. "Kwa kutumia dirisha letu la kipekee katika jinsi ulimwengu wa kazi unavyobadilika," OpenAI iliandika, "tutatoa maarifa ya mara kwa mara yanayotokana na data kulingana na ushahidi."
Kwa Nini Matokeo yana umuhimu
Masomo mengi ya AI na kazi huanza na orodha isiyobadilika ya kazi kwa kazi fulani na kuuliza kama modeli zinaweza kuzifanya. Ushahidi wa OpenAI unapendekeza mabadiliko muhimu zaidi yanaweza kuwa katika nani anachukua kazi zipi - ugawaji upya wa kazi unaofanyika kwa njia isiyo rasmi, kupitia matumizi ya kibinafsi ya AI, muda mrefu kabla ya waajiri kupanga upya timu au kuandika upya maelezo ya kazi.
Athari zake ni muhimu. Ikiwa wafanyikazi hufanya kazi mara kwa mara ambayo hapo awali ilikuwa ya majukumu mengine, mipaka inayofafanua taaluma, idara, na hata miundo ya fidia inaweza kufifia. Hilo linazua maswali ya dharura kuhusu mafunzo, uwajibikaji, na jinsi mashirika yanavyothamini kazi ambayo haifai tena katika kitengo kimoja cha kazi.
Matokeo hayo pia yanatatiza uundaji wa kawaida wa AI kama zana ambayo inachukua nafasi au kuongeza kazi maalum. Badala yake, wanapendekeza mabadiliko mengi zaidi ambayo AI humwezesha mfanyabiashara kufanya uhandisi, mbunifu kufanya fedha, na mfanyakazi mwenye uzoefu wa mteja kufanya utafiti wa kisheria - kubomoa kuta kati ya majukumu ambayo mashirika yametumia miongo kadhaa kujenga.
Kaa Mbele ya AI
Mustakabali wa kazi unaandikwa upya kazi moja baada ya nyingine. Kwa kuripoti mara kwa mara kuhusu utafiti wa AI, mabadiliko ya soko la ajira na bidhaa zinazobadilisha jinsi tunavyofanya kazi, alamisha ukurasa wetu wa nyumbani na soma habari zaidi za AI → katika https://aibuzzwire.news.
