15 miljoner AI-interaktioner visar att samarbete slår automatisering

Googles ekonom Scott Strand sammanfattade utvecklingen så här: ”AI-användningen är väldigt, väldigt bred eftersom den omfattar ett stort antal yrken” . Men det betyder inte att AI genomsyrar varje yrkesroll. I de flesta fall används tekniken för enstaka delar av arbetet – och oftare som stöd än som ersättare.

Bred spridning, begränsad användning

Studiens viktigaste slutsats är att AI-användningen är ”bred men ytlig” . Tekniken har nått många yrken, men inom varje enskilt yrke används den fortfarande för en relativt liten andel av uppgifterna.

• AI-användning över studiens miniminivå syns i 68 procent av yrkena. Dessa yrken motsvarar tillsammans ungefär 90 procent av sysselsättningen i USA .
• Inom de yrken som använder AI berör tekniken i genomsnitt bara omkring 21 procent av arbetsuppgifterna .
• Den riktigt djupa integrationen är ovanlig. Endast cirka 4 procent av yrkena använder AI för minst tre fjärdedelar av sina arbetsuppgifter .
• Mjukvaruutveckling och skrivuppgifter står tillsammans för nästan hälften av all användning .

Det innebär att AI snabbt har blivit ett bekant verktyg i många branscher, men att den ännu inte har förändrat hela arbetsflöden i den omfattning som vissa prognoser har förutspått.

AI som kollega snarare än ersättare

För arbetstagare som oroar sig för att AI ska ta över hela jobbet är studiens bild relativt lugnande – åtminstone i det material som rör arbetslivet.

Mindre än 10 procent av de arbetsrelaterade interaktionerna innebär att AI automatiserar en uppgift helt . Den vanligare användningen handlar i stället om att förstärka människans arbete: att söka information, bolla idéer, utveckla strategier, skriva utkast, felsöka och förbättra ett resultat steg för steg .

Google beskriver därför mönstret som ”samarbete framför automatisering”. AI fungerar oftare som en kreativ partner eller ett verktyg som snabbar upp ett befintligt arbetsflöde än som en självständig ersättare för arbetstagaren .

Det skiljer sig från en tidigare studie från Anthropic, där 57 procent av användningen tolkades som stöd eller förstärkning och 43 procent som automatisering . Skillnaden kan bero på att studierna mäter användning på olika sätt – eller på att Gemini-användare i högre grad använder AI som samarbetspartner.

Kontorsyrken dominerar – men även hantverk syns

Det är framför allt kunskapsintensiva yrken som syns i ATLAS-materialet. Mjukvaruutvecklare, skribenter, marknadsförare och analytiker står för en stor del av interaktionerna .

Samtidigt förekommer användning även utanför skrivbordet. Google lyfter särskilt fram att personer inom manuella yrken, bygg och reparation använder Gemini som ett stöd i arbetet . Det kan exempelvis handla om att felsöka i realtid eller få hjälp att resonera kring ett praktiskt problem.

Men dessa yrken är sannolikt underrepresenterade. Arbetsuppgifter som att köra en svarv, mura eller reparera en motor fångas dåligt av textbaserade chattar. Därför kan studien underskatta AI:s betydelse i praktiska yrken . Yrken med låg digital närvaro eller begränsad internetåtkomst riskerar också att synas mindre i statistiken .

En annan central begränsning är självurvalet: materialet kommer från människor som redan har valt att använda Gemini. Det kan innebära att teknikkunniga och tjänstemannagrupper väger tyngre, medan arbetare, praktiska yrken och verksamheter med mycket arbete offline väger lättare .

Den största delen av användningen sker hemma

En av studiens mest överraskande slutsatser är att AI-användningen i första hand inte sker på arbetsplatsen. Google uppger att 86 procent av alla AI-interaktioner sker utanför arbetet .

Det handlar bland annat om personlig produktivitet, lärande, kreativa projekt och vardagsplanering . Eftersom ATLAS omfattar konsumenttjänster som Gemini-appen och AI Mode, utöver Gemini API, fångar studien användning i hela vardagen – inte bara i kontorsmiljöer .

För närvarande kan AI alltså ha större praktisk betydelse för sådant som att planera en måltid, hjälpa till med läxor eller utveckla en idé än för att rita om arbetsmarknaden.

Viktiga brasklappar i ATLAS

ATLAS är ett stort datamaterial, men Google beskriver själv rapporten som den första versionen av ett pågående forskningsprojekt. Resultaten bör därför inte tolkas som ett slutgiltigt mått på AI:s ekonomiska effekter .

• Plattformsbias: Materialet kommer enbart från Googles Gemini-ekosystem. Användningen kan se annorlunda ut i ChatGPT, Claude och andra AI-tjänster.
• Självselektion: Deltagarna är inte ett slumpmässigt urval av arbetskraften, utan personer som redan använder Gemini. Tidiga användare tenderar att vara yngre, mer utbildade och närmare tekniksektorn .
• Kort mätperiod: Interaktionerna samlades in under två veckor, från den 6 till den 19 april 2026 . Perioden behöver därför inte spegla säsongsvariationer eller längre projekt.
• Osäker klassificering: Att sortera miljontals fria samtal i exakt 800 yrkeskategorier och 4 000 arbetsuppgifter är metodiskt svårt. Vissa uppgifter kan ha placerats fel eller varit för otydliga för en säker kategorisering.
• Ingen mätning av produktivitet: Studien visar vad människor använder AI till, men inte om arbetet blir bättre, snabbare eller mer lönsamt . Den skiljer inte heller mellan effektiv och ineffektiv användning.
• Svårt att fånga praktiskt arbete: Många manuella uppgifter lämnar inga tydliga spår i textbaserade konversationer. Det kan göra att AI:s roll i hantverk och andra praktiska verksamheter underskattas .
• Första versionen: ATLAS v1.0 är uttryckligen en första iteration. Framtida versioner kan bygga på andra metoder eller visa förändrade användningsmönster .

Vad betyder resultaten?

ATLAS ger ett starkt belägg för att AI-användningen är verklig, bred och växande. Men i mitten av 2026 är tekniken fortfarande långt från att vara den jobbslukande kraft som många befarar.

Den vanligaste rollen är i stället att vara en samarbetspartner som hjälper människor med en begränsad del av arbetet. Och den största delen av användningen sker inte på jobbet, utan i vardagen.

För arbetstagare gör det färdigheter som att formulera bra instruktioner, kontrollera AI:s svar och väva in tekniken i befintliga arbetsflöden särskilt relevanta på kort sikt. För företag visar den begränsade användningen att det fortfarande finns utrymme för djupare integration – men också att de fulla produktivitetsvinsterna kan ligga flera år framåt.

Som Scott Strand uttryckte det är AI-användningen ”väldigt, väldigt bred”. Hur djupt den kommer att förändra arbetslivet återstår däremot fortfarande att se .