Генеративный ИИ используют сотрудники в 80% профессий США, как показало новое исследование. Технология охватила почти весь офисный ландшафт, но пока забирает под себя лишь небольшую долю ежедневных задач. Почти каждый пятый работник применяет нейросети примерно в 80% изученных специальностей и более чем в 40% рабочих задач.
Для расчётов учёные использовали Real-Time Population Survey, репрезентативный опрос населения, который сопоставляет применение генеративного ИИ с конкретными профессиями и задачами из базы ONET.
Авторы работы пошли другим путём, чем большинство коллег. Они не гадали, что теоретически умеют современные модели, а спросили самих работников, как те применяют нейросети на практике.
Использование нейросетей раскинулось широко, а глубина проникновения в конкретные задачи осталась скромной. Уровень применения выше 70% зафиксирован лишь у шестой части профессий. Чаще нейросети встречаются в компьютерной работе, финансах, бизнесе и управлении.
Более половины работников применяют генеративный ИИ только для 2,8% изученных задач, а планку в 70% не преодолела ни одна из них.
В мае 2026 года генеративный ИИ в профессиональной деятельности использовали 45% американцев в возрасте от 18 до 64 лет. Для личных нужд к технологии прибегали 55% опрошенных, а в работе или быту её суммарно задействовали 62%.
Авторы исследования усомнились и в оценках, которые строятся на статистике сервисов вроде ChatGPT. Классификаторы способны обобщить разговор до широкой категории, скажем, редактирования текста, хотя в реальной профессии подобная операция способна занимать совсем малую часть времени. У OpenAI около 15% диалогов связаны с редактированием документов, а база ONET относит эту задачу лишь к 2,4% работников.
По мнению авторов, такая методика способна раздувать представление о влиянии генеративного ИИ на рынок труда. Способность модели выполнить операцию не означает, что сотрудники применяют её постоянно.
Специалисты с похожими обязанностями пользуются новыми инструментами с разной интенсивностью, и это тоже сказывается на итоговых цифрах.
Работники, которые начинают применять генеративный ИИ хотя бы для одной задачи, со временем чаще переносят его и на остальные обязанности, показали исследователи. Дальнейшее распространение технологии будет зависеть не только от возможностей самих моделей, но и от скорости, с которой сотрудники встроят их в повседневную практику.
