Bei 43,5 Prozent aller berufsspezifischen ChatGPT-Anfragen von Berufstätigen in den USA geht es laut OpenAI (2026) um Aufgaben, die eigentlich zu einem anderen Beruf gehören, etwa wenn jemand aus dem Vertrieb eine Finanzanalyse erstellt oder eine Personalerin einen Vertrag prüft. OpenAI nennt dieses Muster Task Crossover.

Was genau hat OpenAI ausgewertet?

Grundlage der Auswertung sind mehr als 800.000 arbeitsbezogene ChatGPT-Nachrichten von Nutzern in den USA. OpenAI hat jede Anfrage über die Berufsdatenbank O*NET einem konkreten Beruf zugeordnet und dabei allgemeine Fähigkeiten wie Schreiben oder Terminplanung herausgefiltert, weil die ohnehin quer zu allen Berufen liegen. Übrig blieben Anfragen, die sich klar einer bestimmten Fachrolle zuordnen lassen, etwa Vertragsprüfung, Datenanalyse oder technische Fehlersuche. Bei genau diesen Anfragen zeigte sich: In 43,5 Prozent der Fälle stammte die eigentliche Aufgabe aus einem anderen Beruf, als die anfragende Person tatsächlich ausübt.

Welche Aufgaben wandern am häufigsten in andere Berufe?

Laut OpenAI wandern Marketing- und Ingenieuraufgaben am häufigsten in fremde Berufsgruppen ab, Beispiele sind eine Vertragsprüfung, eine Datenanalyse oder die Fehlersuche an einer Website, also Arbeit, die früher an eine Fachperson delegiert worden wäre. Besonders ausgeprägt ist der Effekt laut der Auswertung in kleineren Unternehmen, wo einzelne Mitarbeitende ohnehin breiter aufgestellt sind und seltener eine eigene Fachabteilung für jede Aufgabe zur Verfügung haben.

Task Crossover ist ein früher Hinweis darauf, wie KI die Aufgaben in einem Job verschiebt, noch bevor sich Stellenbeschreibungen oder Berufsbezeichnungen ändern.

Was bedeutet Task Crossover für dein Unternehmen?

Die Zahl zeigt vor allem eins: Mitarbeitende nutzen ChatGPT längst nicht nur, um die eigene Arbeit schneller zu erledigen, sondern um Aufgaben zu übernehmen, für die im Unternehmen eigentlich jemand anderes zuständig wäre. Genau das ist im Kern schon die Definition eines KI-Mitarbeiters, nur eben informell, über einen einzelnen Chat und ohne klare Zuständigkeit oder Kontrolle.

Wo endet Chat-Nutzung und wo beginnt ein KI-Mitarbeiter?

Der Unterschied liegt in der Struktur. Wenn eine einzelne Person nebenbei in ChatGPT eine Vertragsprüfung oder eine Datenanalyse anstößt, bleibt unklar, nach welchen Regeln geprüft wurde, wer das Ergebnis freigegeben hat und ob dieselbe Aufgabe morgen wieder genauso erledigt wird. Ein KI-Mitarbeiter, der als Teil einer KI-Belegschaft aufgebaut wird, übernimmt genau diese fachfremden, aber wiederkehrenden Aufgaben, allerdings mit einem klar definierten Ablauf, festen Zuständigkeiten und nachvollziehbaren Ergebnissen statt einer spontanen Chat-Anfrage. Das AI Backbone System setzt genau an diesem Punkt an: Es macht aus einer Aufgabe, die heute noch informell zwischen Berufsrollen wandert, einen verlässlichen Teil der KI-Belegschaft.