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原文链接：https://openai.com/business/guides-and-resources/chatgpt-usage-and-adoption-patterns-at-work
原文作者：OpenAI
引言
ChatGPT 正在改变工作方式。
ChatGPT 发布至今仅两年半，已在各个行业、所有职能部门和各种规模的公司中被员工广泛使用。如今，超过四分之一的美国工人——以及 45% 的拥有研究生学历的工人——报告称在工作中使用 ChatGPT。
企业技术一直遵循一个熟悉的模式：前期成本高昂、部署周期长、见效慢。而 ChatGPT 打破了这一模式，人们将它从个人生活中带入工作岗位。他们不需要数月的培训或复杂的入职流程；他们只是开始使用它来完成有意义的工作。
我们已经看到了明确的信号。从科学家到营销人员，再到运营人员，每个人都在将 ChatGPT 融入日常工作。从调试代码到为活动集思广益，它正成为核心工作流程的第一步。
本报告分享了我们自己分析以及同行评审来源的新数据，内容涵盖谁在工作中使用 ChatGPT、人们如何使用它，以及它在组织内部扎根的方式。
方法论
本报告结合了独立第三方行业研究结果以及 OpenAI 对 ChatGPT 和 ChatGPT Enterprise 使用情况的分析。本报告中 OpenAI 进行的所有分析均基于匿名化或聚合的使用数据。OpenAI 未审阅任何用户或客户内容（包括模型输入或输出），也未分析任何可识别数据。所有使用趋势分析均使用自动化内容分类器进行。当报告引用特定 ChatGPT 提示词时，这些提示词是完全合成的示例，并非实际的用户或客户提示词。
AI 在工作中的兴起
企业采用紧随快速的消费者采用之后
2022 年 11 月 ChatGPT 发布时，主要面向一小部分 AI 研究人员和爱好者。但几个月内，它就拥有了 1 亿周活跃用户，如今已拥有超过 7 亿周活跃用户，使其成为全球访问量最大的网站之一。
广泛的个人使用迅速蔓延到工作场所。统计数据显示，消费者采用率极有可能推动了 AI 在工作中的应用。
这是一个我们之前经常看到的路径：在消费者中获得关注的软件会进入工作场所，通常是由年轻员工驱动的。ChatGPT 正在遵循这一模式，其周活跃用户数的快速增长、在 30 岁以下工人中的高渗透率以及频繁（通常是每日）的使用都反映了这一点。
在短短几年内，工作场所的 AI 已从小众走向主流。数字说明了一切：
采用率飙升……
今天，43% 的美国知识工作者使用 AI（斯坦福大学），高于 2022 年底的十分之一以下。
……而 ChatGPT 引领了这一转变。
皮尤研究中心报告称，28% 的受雇成年人正在工作中使用 ChatGPT，而两年前这一比例仅为 8%。
AI 使用正成为习惯……
超过一半的工作场所 AI 用户每周使用四天或更长时间。去年，每日使用量翻了一番（斯坦福大学）。
……而且效益是实实在在的。
圣路易斯联邦储备银行的一项研究发现，超过一半的 AI 用户每周节省 3 小时以上，哈佛大学的一项研究发现，使用 AI 的知识工作者产出了 40% 质量更高的工作。
使用情况与教育程度相关……
超过一半的工作场所 AI 用户每周使用四天或更长时间。去年，每日使用量翻了一番（斯坦福大学）。
……并且偏向年轻化。
18-29 岁的员工在工作中使用 ChatGPT 的可能性是 50 岁以上员工的两倍多。
企业中谁在使用 ChatGPT
ChatGPT 正在跨行业采用
AI 采用在经济中并非均匀展开。一些行业的工人已迅速将 ChatGPT 嵌入其运营中，而其他行业则进展较慢。通过了解哪些行业最快地拥抱该工具，我们可以看到近期的机会以及可能需要更长时间才能获得关注的领域。
来源：美国境内使用 ChatGPT 免费版、Plus 版和专业版的员工，其电子邮件域名已映射到相应行业
某些行业采用 ChatGPT 的速度高于预期。IT 和金融业处于领先地位，这与该工具在编码、分析和信息密集型工作方面的优势相符。制造业的采用表明了更广泛的数字化转型：工厂利用 AI 进行流程自动化、预测性维护和供应链优化。早期对工业 AI 的投资可能正在为工程师、分析师和运营经理广泛使用 ChatGPT 铺平道路。
其他行业则相对落后。零售、建筑、运输、批发贸易和农业的采用率明显较低。在大多数情况下，这与其知识工作者所占比例较小相一致，在这些领域，对 AI 工具的需求不那么迫切。
医疗保健是一个特殊案例。尽管它是最大和数据最密集的行业之一，但采用速度却较慢。严格的隐私和合规规则以及风险规避的组织文化可能是影响因素。不过，我们正开始看到在临床文档和行政工作流程等特定领域的增长，这表明医疗保健很快可能成为 AI 采用的热点。
部门在最初 90 天内如何使用 ChatGPT
不同部门的采用模式各不相同，但有几个主题很突出。在前三个月，有四类使用占据主导地位：写作、研究、编程和分析。它们共同占了发送消息的大部分。这种多样性凸显了 ChatGPT 的灵活性；团队利用它来起草沟通内容、收集和综合信息、编写代码以及解释数据。
技术团队是使用最频繁的群体之一，分析、工程和 IT 角色占早期使用量的很大一部分。编程是首要任务，尤其是在工程角色中，但用户也需要大量的研究和文档帮助。这表明 ChatGPT 在规划方面的使用与在编码方面的使用一样多。
IT 团队最侧重于研究和故障排除，通常在使用 ChatGPT 作为信息资源后才会转向自动化。
ChatGPT 技术用户的首要任务
分析
-
1编程
工程
-
1编程
IT
-
1编程
编码示例提示词
注意：以上合成提示词是为本报告专门编写的示例，仅用于说明目的
市场营销、传播、销售和客户体验等面向市场（Go-to-Market, GTM）的员工也是主要采用者。这些职能部门主要依赖 ChatGPT 进行写作、研究、创意构思和媒体生成。
在所有职能部门中，早期使用模式是一致的：AI 正在增强专业知识，而不是取代它。工程师通过迭代提示词来调试代码和生成单元测试。分析师利用思维链提示（chain-of-thought prompting）来清理和解释数据集。客户支持团队起草深思熟虑、符合品牌调性的回复。共同点在于，ChatGPT 正在扩展专业技能的影响力，并成为核心工作流程中的合作伙伴。
部门在最初 90 天内如何使用 ChatGPT Enterprise
来源：入职过程中收集的 ChatGPT Enterprise 部门聚合数据；自动化内容分类器
有趣的是，编程的范围已经超出了工程部门。设计人员可能倾向于使用编程来进行前端原型设计和片段辅助——他们使用 ChatGPT 进行编程的频率远高于金融和销售部门。项目经理结合了写作、媒体生成、编程和数据分析——充当团队之间的粘合剂。但产品、运营、市场营销、金融和人力资源部门都在某种程度上使用 ChatGPT 进行编程。
波士顿大学和 BCG（波士顿咨询公司）的一项研究验证了这一趋势，该研究考察了 ChatGPT 对 BCG 顾问技术能力的影响。研究发现，配备并接受了 ChatGPT 培训的顾问在三项技术任务上的得分比对照组分别高出 49%、20% 和 18%，并且在三项任务中有两项的表现接近真实的 BCG 数据科学家的水平。
优秀的写作不再是内容团队专属的专业职能。借助 ChatGPT，任何人都可以将笔记整理成清晰的文稿并快速迭代。会议、备忘录和客户信息变得更清晰、更具包容性，因为每个人都可以很好地表达自己的想法，而不仅仅是受过专业训练的沟通者。AI 正成为日常沟通和协调的门户，将起草、语气校准和版本控制压缩到一次处理中。
设计团队在使用媒体生成方面表现突出，其使用频率是其他团队的 2-4 倍。这些职能部门在核心工作任务中对媒体生成的大量使用凸显了 ChatGPT 除了文本之外的新兴作用。
ChatGPT 面向市场 (GTM) 用户的主要任务
-
写作
-
研究
-
媒体生成
所有面向市场 (GTM) 的团队都主要将 ChatGPT 用于写作、研究和媒体生成任务，但方式各不相同。以下是一些示例提示词，表明了我们看到的查询类型：
市场营销
为我的产品如何向金融团队营销，提供 5 个信息传递思路。
销售
你是一家潜在客户的营销副总裁，我正在销售一个邮件送达率平台，请提出你可能有的 5 个反对意见。
传播
起草一份关于新的公司范围内的可持续发展倡议的公告。
客户体验
确定与我们移动应用相关的支持工单中的首要问题并推荐解决方案。
注意：以上合成提示词是为本报告专门编写的示例，仅用于说明目的
角色塑造使用模式
早期数据显示出一个一致的趋势：大多数部门依赖 ChatGPT 的核心工具，包括搜索、数据分析、文件上传、检索和画布。更高级功能——如推理模型、深度研究、项目和自定义指令——在以研发团队为代表的高级用户中采用率更高。结果是，对于许多员工来说，ChatGPT 主要通过易于访问、低摩擦的任务融入日常工作流程，而不是通过专业化的用例。
技术职能部门是一个例外。分析、工程、IT 和研究角色是更重度的高级功能用户。他们的工作通常需要多步骤推理、大规模数据综合或复杂的解决问题。工程师提示用于代码生成或调试；分析师利用深度研究来解释数据集；IT 专业人员查询知识库以解决工单和对系统进行故障排除。更强大的工具自然地与结构化、数据密集型和决策驱动的技术任务相匹配。
即使在可以带来广泛影响的地方，高级功能仍然使用不足。技术职能部门在高级功能的使用方面表现突出。
GPT‑5 通过其实时路由器解决了这个问题，该路由器根据对话类型、复杂性、工具需求和明确的意图自动决定使用哪些高级功能和工具。
不同的技术团队也倾向于使用不同的特定功能。IT 团队更可能使用检索和搜索，将 ChatGPT 作为知识伴侣，快速获取有关配置或策略问题的答案。工程团队在 GPTs、编程工具和数据分析方面表现出更强的应用，这反映了他们更以代码为中心的工作流程。这种分歧表明，采用不仅取决于技术熟练程度，还取决于每个部门的工作类型和背景。
这些数据揭示了两个机会。首先，即使在可以带来广泛影响的地方，高级功能仍然使用不足。障碍可能包括可发现性、用例意识或使用所需设置。
其次，分析、IT、法律和工程等领域的早期倡导者已经开始探索更复杂的工作流程。随着赋能计划的扩大和产品改进降低了进入门槛，采用率可能会从核心日常任务转向更深层次的推理和协作工作流程，从而重塑整个企业的决策制定。
按工作类别划分的 ChatGPT 中使用的前 3 个工具
研发
-
1搜索
面向市场 (GTM)
-
1搜索
行政
-
1搜索
ChatGPT 作为工作操作系统
ChatGPT 已经以可衡量的方式提高了员工的生产力。内部基准显示生产力有意义的提高，这得益于员工使用它来更快地写作和沟通、更有效地研究以及减少重复性任务所需的精力。大多数公司仍处于采用的早期阶段，但我们开始看到组织在部门层面嵌入 ChatGPT，以使整个流程更高效。
与传统企业软件不同（后者通过漫长的决策周期和培训项目自上而下地推广），ChatGPT 是自下而上进入工作场所的。员工和小型团队自行引入它，试验工作流程，并在公司正式采购之前就展示了其价值。这种草根模式使其成为近代史上采用速度最快的企业技术。
这种动态现在正在发生变化。从自主代理到高级编码支持再到决策辅助工具等新功能，正在将 ChatGPT 的作用从个人生产力扩展开来。它正成为整个工作流程的平台。高管用它来制定战略，工程师用它来设计和调试系统，客户支持代理用它来评估复杂的解决方案。越来越多地，ChatGPT 充当日常工作的操作系统的角色：一个共享的层，用于做出决策、解决问题和扩展产出。
ChatGPT 用法：广泛而深入
使用 ChatGPT 的人数正在增加，但每个用户的查询数量也在增加：
ChatGPT Pro 订阅用户的某些高级用户群每天向 ChatGPT 发送多达 200 条消息
使用情况已从简单的问答演变为编码、数据分析和一系列代理工作流程
工作的下一步是什么
工作总是随着技术而发展。不久前，大部分工作集中在查找答案、起草电子邮件和重复已解决的问题上。现在，它越来越多地转向综合、创造力和速度：这些是可以通过与 AI 进行自然、直观的交互来改进的工作。
在未来几年，AI 将嵌入到几乎每个工作流程中。随着这种情况的发生，员工将花费更少的时间执行任务，而将更多的时间用于监督和塑造 AI 的输出。ChatGPT 的跨职能覆盖能力意味着个人将能够承担过去由多个部门分担的任务。例如，产品经理可能会使用它来分析客户反馈、测试和改进新功能，并起草将其推向市场所需的法律和营销内容。
协作正从孤立的文档和消息传递转向共享的实时工作空间，团队可以在其中共同解决问题。内存等功能使产品更具情境感知能力，为员工提供了一个能记住他们特有的偏好、项目和工作流程的伙伴。并且将结构化和非结构化数据直接带入 ChatGPT 的能力正在扩大其作为企业知识中心界面的作用，而 GPT‑5 正在加速这一转变。
至关重要的是，早期证据表明，这种转变不仅能提高工人的生产力，实际上还能让他们更享受工作。它通过减少耗时的低价值任务，使他们能够将时间重新聚焦于有意义、核心的工作。在一项针对数千名知识工作者的六个月随机实地实验中，使用 AI 使每周电子邮件时间减少了 31%。另一项研究关注软件开发人员，发现 AI 编码工具使他们能够花费更多时间进行编码、更多时间进行探索性工作，以及更少的时间进行项目管理。总而言之，这些发现表明，像 ChatGPT 这样的工具可以减少琐碎工作，从而腾出时间从事更具战略性、更令人满意、最终更高价值的工作。
这场变革的规模与过去的技术革命相似。电力重塑了工厂工作，互联网重新定义了商业和通信，而 AI 正在为下一次飞跃奠定基础。快速而周到地适应的企业将最早捕获到最大的收益：更快的决策周期、生产力突破以及在每个职能部门中涌现的新机会。
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