OpenAI ontdekt dat werknemers ChatGPT gebruiken buiten hun functieomschrijving

Het economisch onderzoeksteam van OpenAI zegt dat ongeveer 44% van de beroepspecifieke verzoeken die hun Amerikaanse zakelijke klanten naar ChatGPT sturen, werk betreft dat normaal gesproken tot een ander beroep behoort. Deze bevinding is gebaseerd op een steekproef van meer dan 800.000 werkgerelateerde berichten en werd eerst gedeeld met Axios.

Als je het generieke kantoorwerk weglaat dat elke baan bevat, zoals het opstellen van e-mails en het plannen van vergaderingen, dan zit 44% van wat overblijft buiten de discipline van de aanvrager. Het percentage splitst hard per functie. Klantenservicemedewerkers scoorden het hoogst met 77%, gevolgd door ontwerp met 75% en human resources met 69%. Juridische medewerkers scoorden 56%, marketing 53% en sales en finance 40% elk. Engineering was de uitbijter met 28%, de enige functie waarvan het gebruik van ChatGPT meestal binnen zijn eigen domein bleef.

“De grenzen tussen banen zijn waarschijnlijk al flexibeler geworden door AI”, zei Ronnie Chatterji, de hoofdeconoom van OpenAI, tegenover Axios. De specifieke taken die worden genoemd, zijn van het type dat een bedrijf normaal gesproken zou doorspelen aan een specialist: het maken van marketingmateriaal, het debuggen van software, het uitvoeren van financiële berekeningen, het interpreteren van regelgeving.

Wat de gegevens meten

Er zijn twee verschillende noemers in het spel, en ze zijn gemakkelijk te verwarren. Het percentage van 44% dekt alleen beroepspecifieke verzoeken. Een aparte steekproef, afkomstig van typische ChatGPT-gebruikers in plaats van de beroepsgetagde steekproef, toonde aan dat ongeveer 19% van alle werkgerelateerde verzoeken bij de kleinste bedrijven de beroepsgrenzen overschreden, tegen ongeveer 16% bij grotere bedrijven. OpenAI leest deze kloof als kleine bedrijven die de modellen gebruiken waar geen specialist op de loonlijst staat.

De auteurs zijn expliciet over de beperkingen. De analyse kan twee heel verschillende verhalen niet uit elkaar houden: AI die taken aan werknemers geeft die ze nooit eerder hadden, of AI die hen helpt dingen te doen die al binnen hun bereik lagen. Het zegt ook niets over of de output goed was, of het werk sneller werd gedaan, of of een werkgever een aanwervingsplan veranderde vanwege het.

Dit is gebruiksgegevens die door het bedrijf dat de stoelen verkoopt, zijn gegenereerd, en het meet wat mensen hebben getypt in plaats van wat de output waard was. OpenAI heeft een commerciële versie van dit argument al een tijdje, en het enterprise-bedrijf dat het ondersteunt is nu groot genoeg dat de framing gewicht in de ogen van kopers draagt.

Het argument van stoelprijzen

ChatGPT voor bedrijven wordt per persoon verkocht. Een algemene assistent die op deze manier wordt geprijsd, is voor een koper veel waard als elke stoel over functies heen wordt gebruikt, in plaats van een schrijfgereedschap dat marketing twee keer per dag opent. Gebruik over de grenzen heen is het sterkste beschikbare geval voor brede inzet in plaats van afdelingspiloten, en het is het geval dat OpenAI nu een nummer op heeft gezet.

Zet het tegen de B2B Signals-rapport van het bedrijf van 6 mei 2026, en het beeld wordt ingewikkelder. Die analyse toonde aan dat het gebruik van ondernemingen rond elke functie clusterde: 78,3% van de verkoopberichten waren schrijven en communicatie, 60,2% van de IT- en beveiligingsberichten waren procedurele hoe-om-te, en 48,9% van de software-ontwikkelingsberichten waren codering. De twee lezingen zijn niet strikt tegenstrijdig, omdat brede taakcategorieën en fijne beroepskaarten verschillende dingen in hetzelfde bericht kunnen vangen. Maar ze wijzen kopers in verschillende richtingen, en alleen een van hen maakt een geval voor het uitbreiden van de licentie buiten de teams die het al gebruiken.

Schaal is hier geen beperking. OpenAI zei in juli 2026 dat Codex en ChatGPT Work 10 miljoen gebruikers hadden bereikt, en de inzetvraag is verplaatst van toegang naar wat mensen doen als ze het eenmaal hebben.

Waar dit opduikt voordat de arbeidsstatistieken

Het AI Jobs Transition Framework van OpenAI, gepubliceerd op 25 april 2026, sorteert 921 beroepen die ongeveer 148 miljoen Amerikaanse banen dekken in vier categorieën en plaatst 24% ervan in de categorie die het meest waarschijnlijk zal worden geherstructureerd in plaats van te verdwijnen. Grensoverschrijdend aanvragen is wat die herstructurering eruit ziet in telemetrie, maanden of jaren voordat het opduikt in werkloosheidsgegevens of vacatures.

Voor bedrijven die deze inzetten daadwerkelijk uitvoeren, zijn de praktische vragen onglamoureus en direct:

• Wie keurt goed als een klantenservicemedewerker een financiële berekening uitvoert of een ontwerper contracttaal opstelt, en welke controle zit tussen de output en de klant
• Of afdelingsgereedschappenbudgetten overleven als de algemene assistent de taken absorbeert die de specialistsoftware was gekocht voor
• Of functieomschrijvingen en interne capaciteitskaarten worden herschreven om overeen te komen met wat mensen al doen
• Of het patroon buiten de eigen gebruiksgegevens van OpenAI blijft, die momenteel door geen enkele externe onderzoeker kunnen worden gecontroleerd

Het laatste punt is dat waar je op moet letten. De Signals-onderzoekspagina van OpenAI is waar het economische werk sinds februari 2026 is geland, en het onderliggende rapport voor deze analyse is nog niet daar verschenen. Totdat het dat doet, bestaat een set cijfers die rechtstreeks spreekt over hoe bedrijven aanwerving moeten structureren alleen als een grafiek in één nieuwsverhaal, volledig afkomstig van de leverancier wiens product het meet.