AI 最先接走的，可能是工作边上的杂活。

Anthropic 抽样分析了120万次匿名汇总的 Claude Cowork 会话，发现大约一半用量都属于「工作周边的工作」：几乎每个岗位都会遇到，却很少是招聘这个岗位的核心理由。这个结果比「AI 会取代什么职业」更贴近日常。

样本里，占比最大的是业务流程和运营，达到33.4%。具体工作很琐碎：把散落更新拼成报告、做入职清单、核对表格。内容创作和文案占16.4%，包括草稿、演示稿、帖子和方案。两类加起来，刚好接近一半。

很多人以前用 Claude Code 整理文件夹、删除重复文件、写表格公式；Cowork 把类似能力放进聊天界面以后，非技术用户也能处理这些杂务。AI 更容易先接走战略会前那堆资料、拍板之后那份状态更新。每件事单看都不大，堆一周却很烦人。

这组数据给了一个盘点方法。把一周工作摊开，圈出3类任务：重复出现、需要跨文件搬运、结果容易核对。整理文件、修表格、合会议材料，通常比模糊的核心判断更适合先交给 AI。先清掉桌边那堆没人愿意收的纸，工作面就露出来了。

比如每周会议前都要从十几份进展里拼材料，可以把输入文件夹、统一字段、输出模板和核对清单固定下来。AI 先把缺失项标出来、生成草稿，人只处理冲突和优先级。开始时用只读副本，保留原文件，不让它直接改最终版；跑稳以后再逐步放开权限。这样交出去的是搬运和整理，不是拍板。

还有一类杂务很适合留下规则：同一个错误如果改过两次，就把修正写进模板或检查清单。下一周 AI 不必重新猜，人也不用重复解释。省下来的时间才有机会积累，不会每次都从头开始。

这个样本只来自 Claude Cowork 会话，不能外推成整个劳动力市场的结论；使用占比高，也不等于岗位价值低。核心工作由什么组成，仍然取决于行业、责任和个人能力。

AI 未必先拿走你的职位，它更可能先拿走职位周围那些碎活。能省下来的，常常就是一天里最容易漏掉的时间。