Прямой ответ

Отчёт OpenAI «How people are using ChatGPT» (11 августа 2026) раскладывает рабочее применение ChatGPT по профессиям. В образовательной категории 67,1% — студенты. Среди технических ролей лидируют инженеры-программисты (8,6%). В группе данных: инженеры данных 4,9%, специалисты по данным по 4,4%, ML-инженеры 2,3%. Маркетинг выделен отдельной категорией задач, не сноской.

Контекст

OpenAI опубликовал доли ролей внутри категорий, а не долю рынка труда. Это важно не перепутать: 8,6% — вес роли в технической выборке отчёта, а не «столько программистов в мире сидят в ChatGPT».

Суть

Рабочие задачи сгруппированы так:

• Маркетинг — бренд, рост, demand gen, контент, product marketing, SEO.
• Данные — аналитика, data engineering, ML, BI.
• Бизнес-операции — ops, стратегия, assistant to leadership, консалтинг, админ-роли.
• Инженерия — software, инфраструктура, DevOps, QA.
• Дизайн — product / UX / UI, визуал, креатив.

Доли внутри групп:

• Данные: data engineer 4,9%; senior data specialist и data specialist по 4,4%; senior data engineer 4,1%; ML engineer 2,3%.
• Дизайн: senior product designer 4,3%; product designer 3,7%; graphic designer 2,1%; designer 1,9%; senior designer 1,7%.
• Образование: студенты 67,1%; working learners и профессора по 3,2%; бакалавриат 2,5%; доценты 2,4%.
• Техническая категория: software engineer 8,6%.

Факты

• Дата отчёта: 11 августа 2026.
• Студенты — 67,1% образовательной категории.
• Software engineer — 8,6% технической категории.
• Data engineer — 4,9% в группе данных.
• Senior product designer — 4,3% в дизайне.
• ML engineer — 2,3% в группе данных.

FAQ

Это доли рынка или доли внутри выборки?

Внутри категорий отчёта OpenAI. Нельзя читать 8,6% как долю IT-рынка РФ или мира.

Почему студенты так выделяются?

Потому что образование — отдельная корзина, и там доминирует учёба, не корпоративный стек. С рабочими задачами маркетинга и data это не смешивать.

Что из этого следует для MarTech?

Маркетинг у OpenAI — полноценная рабочая категория. Генеративный ИИ в рекламе и контенте уже повседневность, не пилот «на потом».

Как это читать из РФ

Отдельной статистики по России в материале нет.

Для тех, кто строит рекламные и аналитические продукты: спрос на ИИ в маркетинговых задачах в отчёте зафиксирован как отдельный кластер, не как курьёз.

Для аналитиков и data-ролей: data engineer, data specialist, ML engineer стабильно входят в рабочие категории. Это не «ИИ вместо аналитика», а ИИ рядом с аналитиком.

Цифры не переносить один в один на вакансии и зарплаты в РФ.

Вывод

ChatGPT на работе концентрируется в понятных профессиях, а не «везде». Маркетинг — отдельная категория. Данные и дизайн — с измеримыми долями ролей. Вопрос не «нужен ли ИИ», а в какой задаче он экономит часы.

Читайте также

Смежные материалы на сайте:

• Reddit и данные для ИИ: конфликт с рекламным бизнесом — Reddit продаёт свои данные OpenAI и Google для обучения моделей — и одновременно строит на них рекламные проду…
• GEO для ИИ-поиска: как бренды попадают в ответы LLM — GEO меняет правила видимости: 86% ссылок в ответах ИИ идут из источников бренда, а schema-разметка поднимает ц…
• ИИ в сельском хозяйстве: почему всё упирается в данные — Сельское хозяйство готово к ИИ, но его данные — нет. Разбираем, почему фундамент данных важнее модного сценари…

Источник

OpenAI

https://cdn.openai.com/pdf/how-organizations-use-chatgpt.pdf