Um estudo da OpenAI divulgado nesta 2ª feira (27.jul.2026) mostrou que 43,5% das mensagens específicas de trabalho enviadas por usuários do ChatGPT envolvem atividades que dependiam de um outro profissional para realizá-las. Ao considerar todas as mensagens relacionadas ao trabalho, a proporção é de 16,8%. Eis a íntegra da pesquisa (PDF em inglês – 853 kB).
O levantamento analisou mais de 800 mil mensagens de usuários norte-americanos do ChatGPT e concluiu que a IA tem reduzido a divisão tradicional entre profissões. A empresa chama esse movimento de “task crossover“ (“cruzamento de tarefas”), em que profissionais passam a executar funções que antes costumavam ser delegadas a especialistas de outras áreas.
Entre os exemplos citados estão vendedores que utilizam IA para analisar dados de clientes, profissionais de marketing que resolvem problemas em sites sem recorrer a desenvolvedores e pequenos empresários que revisam contratos ou realizam análises financeiras básicas com o chatbot.
PRINCIPAIS PROFISSÕES
Segundo o levantamento, o cruzamento de tarefas é mais frequente entre profissionais de experiência do cliente, que corresponde a 75% das mensagens específicas analisadas. Em 2º lugar estão profissionais de design (75%), seguido por recursos humanos (69%), jurídico (56%) e marketing (53%).
A pesquisa também mostra que tarefas ligadas a marketing e engenharia são as que mais se espalham entre diferentes profissões. Produção de materiais promocionais, resolução de problemas técnicos, cálculos financeiros e suporte a sistemas aparecem com frequência nas mensagens de trabalhadores de áreas distintas.
MAIS FREQUENTE EM PEQUENAS EMPRESAS
Segundo a OpenAI, empresas menores recorrem à IA para desempenhar atividades que, em estruturas maiores, costumam ser encaminhadas a equipes especializadas.
A OpenAI afirma que os resultados não medem impactos sobre emprego ou produtividade. O estudo descreve como a IA está alterando a distribuição das tarefas entre os trabalhadores e sugere que essas mudanças podem anteceder alterações nas descrições de cargos e nas estatísticas do mercado de trabalho.