看了美国职员发送给 ChatGPT 的 80 万条工作消息后，与自己职责相关的问题中，每 10 条就有超过 4 条实际上是‘他人的工作’。
OpenAI 在 7 月底发布的报告 「Work at the Frontier」表明，除去写作、摘要、日程管理这类人人都会做的工作后，剩余消息中有 43.5% 原本是其他职能部门处理的工作。客户体验负责人占 77%，设计师占 75%，人力资源负责人占 69%。营销人员直接修复网站错误，销售人员直接处理本来要交给分析师的客户数据，人力资源负责人进行财务计算。OpenAI 将此称为‘工作交叉’。
9 月份发布的后续研究更值得关注。对同一批约 6,200 人从 4 月到 7 月进行追踪后发现，曾经尝试过的他人工作在与工作相关的 AI 使用中所占比例从 13.1% 上升至 25.9%，几乎翻了一番。这表明这不仅是出于好奇的一次尝试，而是已经成为日常工作的一部分。与客户和产品进行咨询的工作有 54%，广告文案撰写有 44% 在次月仍然被重复使用。
看到这些数字，我脑中浮现的不是熟悉的“AI 会抢走工作吗？”这一问，而是一个更现实的问题：我们公司的组织结构图和职责说明书是否真的在反映当前实际发生的事情？
1. 事情先于职位变动
报告的结论出人意料地平静：职位名称保持不变，但工作内容的组合先发生了变化。劳动统计只有在职责说明书和招聘广告更新之后才能捕捉到这种变化。在这期间会出现空白。
我将这种空白产生的工作称为‘影子 R&R’。根据文档，这并不属于市场团队的职责，但实际上营销人员每周都在做这件事。我在近 30 年的大型企业 IT 战略和咨询一线工作中感受到，韩国组织的 R&R 特别刚性。如果去做别人的工作，往往会被视为越权而不是获得成就认可。因此，使用 AI 处理其他部门工作的员工往往不会主动暴露这一点。公司仍然按照旧的组织结构图进行招聘和评估，却不知道工作实际上已经流向了哪里。
2. 借用的专业性需要审查者
后续研究中有一个有趣的发现：当人们询问自己领域以外的事情时，他们会写得更简短，少问解释或方法。相反，他们会提供更多的例子和背景资料，并更频繁地提出“这个是否正确？请帮我确认”的请求。他们不是在学习新领域，而是临时借用所需的专业性。
借用的专业性虽然方便，但也带来风险。OpenAI 也承认，他们未能确认这些输出是否真的被使用、质量如何，以及是否经过专家审查。如果营销人员用 AI 审查的合同或销售人员用 AI 计算的折扣利润直接发给客户，会怎样？我会先明确‘从何时起需要专家签名’，而不是简单地禁止工作交叉。广告文案可以由营销人员使用 AI 生成，但合同条款和财务数字应由负责部门最后再过一遍。这不是制定禁令列表，而是建立审查点列表。
3. 组织越小，变化越早且越大
报告也指出了公司规模的差异。以使用频率一般的员工为基准，2~5 人共用的工作空间中工作交叉的比例为 18.9%，而超过 100 人的组织则为 16.3%。差距不大，但趋势明显：当身边没有可咨询的专家时，人们会转向 AI 提问。
对于国内的中小企业和初创公司来说，这是一个机会。在没有法务团队和数据分析师的组织中，一个人能够承担的工作范围会变得更广。相反，大型企业可能因为拥有专业团队而对这一变化反应迟钝。如果共享服务部门收到的请求数量在下降，这不一定意味着工作量减少，而可能是一线员工已经开始直接使用 AI 来处理这些任务的信号。
在修改职责说明书之前，先看日志
OpenAI 报告摘要中有一句这样的话。虽然这是对政策制定者的提醒，但我认为对企业来说更为重要。我们需要了解哪些新的工作组合变得可能，哪些人已经准备好去做这些工作，哪些人被允许去做，以及谁将获得相应的回报。
步骤很简单：首先观察员工们通过 AI 在做他人的工作。其中每月重复出现的工作应被正式纳入职责范围并纳入评估。对于风险较高的工作，设置审查点。最后再更新职责说明书。工作已经在移动，只是组织结构图尚未意识到这一点。
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