Enterprise Signals: অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলো কিভাবে আলাদাভাবে কাজ করছে

এন্টারপ্রাইজ এআই নতুন পর্যায়ে প্রবেশ করছে: আরও বেশি কাজ এজেন্টদের হাতে দেওয়া হচ্ছে, এবং যেসব প্রতিষ্ঠান সবচেয়ে এগিয়ে আছে তারা অন্যদের ছাড়িয়ে যাচ্ছে. অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলোরও অন্য এন্টারপ্রাইজের মতো একই এআই মডেলে প্রবেশাধিকার আছে, কিন্তু তারা এগুলোর ব্যবহার আরও দ্রুত গভীর করছে. যে বিষয়টি তাদের আলাদা করে তা হলো তারা কীভাবে সেই মডেলগুলো কাজে লাগায়: সহায়তা নেওয়া থেকে কাজ অর্পণের দিকে এগিয়ে যাওয়া, জটিল কাজ সম্পন্ন করতে এজেন্টদের প্রয়োজনীয় প্রেক্ষাপট ও টুল দেওয়া, এবং সফটওয়্যার উন্নয়নের বাইরে এজেন্টিক এআইকে ত্বরান্বিত করা.

OpenAI-তে এজেন্টরা কীভাবে কাজকে রূপান্তর করছে সে বিষয়ে আমাদের গবেষণা, এই পরিবর্তন একটি এআই-নেটিভ প্রতিষ্ঠানের ভেতরে কেমন হতে পারে তার একটি আগাম ইঙ্গিত দেয়. এন্টারপ্রাইজ সিগন্যালস OpenAI-এর বৈশ্বিক এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকভিত্তির দিকে দৃষ্টি প্রসারিত করে, দেখায় কীভাবে এজেন্টিক কাজ সংস্থাগুলোজুড়ে ছড়িয়ে পড়ছে এবং কী অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলোকে অন্যদের থেকে আলাদা করছে.

এন্টারপ্রাইজ সিগন্যালসের এই সংস্করণে আমরা দেখাই যে অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলো—যারা প্রতি মাসে এআই ব্যবহারের শীর্ষ 10%-এ থাকে—সাধারণ প্রতিষ্ঠানগুলোর তুলনায় ব্যবধান বাড়াচ্ছে—যারা মাঝামাঝি 10%-এ থাকে. আমরা বিশ্লেষণ করি, অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলো কী আলাদাভাবে করছে এবং ব্যবধান কমাতে সংস্থাগুলো কী করতে পারে.

মূল সারাংশ:

• এন্টারপ্রাইজে ব্যবহার আরও এজেন্টিক হয়ে উঠছে. জুন পর্যন্ত, এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের মধ্যে Codex ও ChatGPT‑এর সম্মিলিত আউটপুট টোকেনের 64% Codex তৈরি করেছে, যা ইঙ্গিত দেয় যে এজেন্টরা আরও তাৎপর্যপূর্ণ, অর্পিত কাজের দিকে পরিবর্তনকে সক্ষম করছে.
• অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলোর সঙ্গে ব্যবধান বাড়ছে. অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলো—যারা প্রতি মাসে এআই ব্যবহারের শীর্ষ 10%-এ থাকে—এখন সাধারণ প্রতিষ্ঠানের তুলনায় প্রতি সক্রিয় ব্যবহারকারী 8.3× বেশি আউটপুট টোকেন তৈরি করে; জানুয়ারিতে এটি ছিল 2.6×.
• অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলো উন্নত সক্ষমতা বেশি ব্যবহার করে. প্রতি সপ্তাহে অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলোর সক্রিয় ব্যবহারকারীদের 21% প্লাগইন ব্যবহার করেন, সাধারণ প্রতিষ্ঠানে যা 9%. OpenAI-তে 95% কর্মী সাপ্তাহিকভাবে প্লাগইন ব্যবহার করেন, যা আরও গভীরভাবে গ্রহণের সম্ভাবনা তুলে ধরে.
• জ্ঞানভিত্তিক কাজে এজেন্টদের ব্যবহার ছড়িয়ে পড়ছে. ফেব্রুয়ারি থেকে সাপ্তাহিক সক্রিয় এন্টারপ্রাইজ Codex ব্যবহারকারীর সংখ্যা আইনে 108×, বিক্রয়ে 41×, নিয়োগে 41× এবং বিপণনে 26× বেড়েছে; প্রকৌশলে বেড়েছে 5×.

এন্টারপ্রাইজ এআই প্রশ্নের উত্তর দেওয়া থেকে কাজ সম্পাদনের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে. এই পরিবর্তন প্রথমে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে Codex-এর মাধ্যমে দৃঢ়ভাবে প্রতিষ্ঠিত হয়. এখন, ChatGPT কাজ এজেন্টভিত্তিক এআই-কে ডেভেলপারদের গণ্ডি ছাড়িয়ে আরও সম্প্রসারিত করছে, যা প্রতিষ্ঠানের প্রতিটি স্তরের কর্মীদের কেবল সহায়তা চাওয়ার মধ্য সীমাবদ্ধ না রেখে বড় ধরনের দায়িত্ব সরাসরি অর্পণ করার সুযোগ দিচ্ছে.

2026 সালের জুন পর্যন্ত হিসেব অনুযায়ী, এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের মধ্যে সংযুক্ত Codex এবং ChatGPT আউটপুট টোকেনের 64% জুড়ে ছিল এজেন্টভিত্তিক এআই-এর (যা Codex টোকেন হিসেবে সংজ্ঞায়িত) ব্যবহার. ChatGPT এবং এজেন্টভিত্তিক এআই দুটিই একই আন্ডারলাইয়িং অত্যাধুনিক মডেল ব্যবহার করে; মূল পার্থক্য হলো কীভাবে সেই মেধা বা সক্ষমতাকে কাজে লাগানো হচ্ছে.

ChatGPT মানুষকে প্রশ্ন করতে, ধারণা বিকাশ করতে এবং সমস্যার মধ্য দিয়ে কাজ করতে সাহায্য করে. Agentic AI (যেমন Codex এবং ChatGPT Work) মডেলটিকে আপনার কম্পিউটারের সাথে কাজ করার জন্য বিভিন্ন টুলস দেয়, যার ফলে এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বা তত্ত্বাবধানে তথ্য খুঁজে বের করতে, ফাইল সম্পাদনা করতে এবং একাধিক ধাপের কাজ সম্পন্ন করতে পারে. জটিল, দীর্ঘমেয়াদি কাজ সম্পন্ন করতে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি কম্পিউটেশন লাগতে পারে, যা ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে কেন এজেন্টিক টোকেনের ব্যবহার দ্রুত বেড়েছে.

প্রতি মাসে, আমরা সক্রিয় ব্যবহারকারী প্রতি আউটপুট টোকেনের ভিত্তিতে এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের র‍্যাঙ্ক করি. অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠান হলো সেইগুলো, যেগুলো ঐ মাসে শীর্ষ 10 শতাংশের মধ্যে থাকে, অন্যদিকে সাধারণ ফার্মগুলো 45 তম থেকে 55 তম পার্সেন্টাইলের মধ্যে পড়ে. জুন পর্যন্ত, অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলো সাধারণ প্রতিষ্ঠানগুলোর তুলনায় সক্রিয় ব্যবহারকারী প্রতি 8.3 গুণ আউটপুট টোকেন তৈরি করেছে, যা জানুয়ারির 2.6 গুণ ব্যবধানের তুলনায় তিনগুণ বৃদ্ধি.

প্রযুক্তির অগ্রগতির এই ব্যবধানটি বিভিন্ন শিল্পখাতজুড়েও বিস্তৃত, যেখানে তথ্য ও প্রযুক্তিতে টোকেন ব্যবহারের ব্যবধান সবচেয়ে বেশি (11.7x) এবং ম্যানুফ্যাকচারিং খাতে সবচেয়ে কম (5.3x). অন্যদিকে, সাধারণ প্রতিষ্ঠানগুলোতে শিল্পখাতভেদে টোকেন ব্যবহারের হার প্রায় একই রকম, যেখানে গত এক বছরে প্রবৃদ্ধি ছিল তুলনামূলকভাবে কম (1.9x থেকে 2.8x). এটি ইঙ্গিত করে যে অনেক প্রতিষ্ঠান এখনও কেবল সাধারণ চ্যাট অ্যাসিস্ট্যান্ট ব্যবহার করছে, ফলে এআই-এর ব্যবহার বাড়াতে এবং জটিল কাজ সম্পন্ন করতে এজেন্টকে কাজে লাগানোর যথেষ্ট সুযোগ রয়ে গেছে.

টোকেন ব্যবসায়িক মূল্যের নিখুঁত মাপকাঠি নয়: সংক্ষিপ্ত উত্তর খুব মূল্যবান হতে পারে, আর দীর্ঘ উত্তর সামান্য মূল্য যোগ করতে পারে. তবে টোকেনের পরিমাণ AI ব্যবহারের গভীরতা এবং কর্মীরা AI-কে কতটা কাজ নিতে বলছেন, তার একটি কার্যকর পরোক্ষ সূচক.

শীর্ষস্থানীয় প্রতিষ্ঠানগুলো AI-এর ব্যবহার আরও গভীর করছে, কারণ তারা নিজেদের প্রতিষ্ঠানের অভ্যন্তরে এবং নিজ নিজ শিল্পখাতজুড়ে সুনির্দিষ্ট সমস্যার সমাধানে এটি প্রয়োগ করছে.

প্রথম দিকের এন্টারপ্রাইজ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোর ব্যবহার শুরু হয়েছিল প্রতিষ্ঠানের অভ্যন্তরীণ কাজে যা কর্মীদের তথ্য খোঁজা, নথির খসড়া তৈরি করা, ডেটা বিশ্লেষণ করা, কোড লেখা এবং দৈনন্দিন প্রক্রিয়াগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করতে সাহায্য করত. অগ্রগামী প্রতিষ্ঠানগুলো এখন কেবল অভ্যন্তরীণ উৎপাদনশীলতার মধ্যেই এআই-কে সীমাবদ্ধ রাখছে না, বরং গ্রাহকমুখী পণ্য, সেবা এবং অভিজ্ঞতার ক্ষেত্রগুলোতেও এর ব্যবহার ক্রমশ বাড়িয়ে চলেছে.

এআই এজেন্টগুলো কার্যকর হতে হলে সঠিক প্রেক্ষাপট ও টুলের অ্যাক্সেস দরকার. প্লাগইন⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) এমন সক্ষমতাকে একত্র করে যা এজেন্টদের নির্দিষ্ট ওয়ার্কফ্লো সম্পন্ন করতে সাহায্য করে. এগুলো পুনঃব্যবহারযোগ্য নির্দেশনাসংবলিত দক্ষতাকে এমন অ্যাপের সাথে যুক্ত করতে পারে, যেগুলো কোম্পানির ডেটা, টুল ও কার্যক্রমের সাথে সংযোগ স্থাপন করে. উদাহরণস্বরূপ, একটি সেলস প্লাগইন একটি টিমের প্লেবুককে তার CRM-এ অ্যাক্সেসের সাথে একত্র করতে পারে, যা একজন এজেন্টকে বর্তমান গ্রাহকের তথ্য এবং অতীতের প্রস্তাবগুলো ব্যবহার করে পর্যালোচনার জন্য একটি কাস্টমাইজড প্রতিক্রিয়া প্রস্তুত করার সুযোগ দেয়.

অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলো উন্নত সক্ষমতার ক্ষেত্রে সুস্পষ্টভাবে এগিয়ে আছে. সাপ্তাহিক সক্রিয় ব্যবহারকারীদের মধ্যে, অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলোর 21% প্লাগইন ব্যবহার করে এবং 19% দক্ষতা ব্যবহার করে, যেখানে সাধারণ প্রতিষ্ঠানগুলোতে এই হার যথাক্রমে মাত্র 9% এবং 3%. তবে অত্যাধুনিক ফার্মগুলোতে এটি গ্রহণের হার সম্ভাব্য মোট সামর্থ্যের কেবল সামান্য অংশমাত্র. OpenAI-এর অভ্যন্তরীণ ব্যবহার এই সক্ষমতাগুলোর আরও গভীর ব্যবহারের সম্ভাবনাকে তুলে ধরে, যেখানে সক্রিয় ব্যবহারকারীদের মধ্যে সাপ্তাহিক প্লাগইন ব্যবহারের হার 95%. এজেন্টরা কীভাবে কাজের ধরন বদলে দিচ্ছে তা নিয়ে করা আমাদের গবেষণা OpenAI-এর কর্মীরা কীভাবে এই উন্নত সক্ষমতাগুলো ব্যবহার করছেন সে সম্পর্কে আরও স্পষ্ট ধারণা দেয়.

AI এজেন্টদের অর্থবহ কাজ সম্পন্ন করতে তিনটি জিনিসের প্রয়োজন: কনটেক্সট, টুলস এবং ধারাবাহিকতা. মেমরি, ভয়েস ইনপুট এবং অ্যাপশট কর্মীদের কোনো কাজ সফলভাবে সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রেক্ষাপট ও তথ্য সহজে আদান-প্রদান করতে সাহায্য করে. কম্পিউটার ও ব্রাউজার ব্যবহার এজেন্টদের ওয়েবসাইটে নেভিগেট করতে, ফাইল তৈরি করতে এবং স্বাধীনভাবে বা তত্ত্বাবধানে কাজ সম্পন্ন করতে সক্ষম করে. লক্ষ্য এবং লুপ কোনো কাজ শেষ না হওয়া পর্যন্ত এজেন্টদের কাজ চালিয়ে যেতে সাহায্য করে. সম্মিলিতভাবে, এই সক্ষমতাগুলো অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলোকে এজেন্টদের সম্ভাবনা উপলব্ধি করতে সাহায্য করে.

কোম্পানির সিস্টেমে এজেন্টদের এক্সেস দেওয়া হলে নতুন কিছু ঝুঁকিও তৈরি হয়. অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলো এজেন্টদের কাজের পরিধি, তথ্যের এক্সেস, পদক্ষেপ নেওয়ার সময় এবং উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ সিদ্ধান্ত পর্যালোচনার স্পষ্ট নিয়ম নির্ধারণ করে. বাস্তব প্রয়োগের অভিজ্ঞতা থেকে শেখার সাথে সাথে এই নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাগুলোকে আরও সমৃদ্ধ করতে হবে.

অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠানগুলো ধারাবাহিক শেখা ও পরীক্ষা-নিরীক্ষাকেও দৈনন্দিন কাজের অংশ করে তোলে. হাতে-কলমে বিল্ডার সেশন, উদীয়মান ব্যবহারিক প্রয়োগক্ষেত্র শেয়ারের জন্য ফোরাম এবং অভ্যন্তরীণ শোকেস সফল অনুশীলনগুলোকে বিভিন্ন দল ও কার্যকরী বিভাগে ছড়িয়ে দিতে সহায়তা করে.

সফটওয়্যার ডেভেলপাররা প্রথমদিকে AI এজেন্ট গ্রহণ করলেও, বর্তমানে সবচেয়ে দ্রুত প্রবৃদ্ধি আসছে সাধারণ জ্ঞানভিত্তিক কর্মীদের কাছ থেকে. ফেব্রুয়ারি থেকে, ইঞ্জিনিয়ারদের মধ্যে 5 গুণের তুলনায়, আইন বিভাগে সাপ্তাহিক সক্রিয় এন্টারপ্রাইজ Codex ব্যবহারকারীর সংখ্যা 108 গুণ, বিক্রয়ে 41 গুণ, নিয়োগে 41 গুণ এবং মার্কেটিংয়ে 26 গুণ বেড়েছে. 

সফটওয়্যার আগে এগিয়েছিল কারণ. কোডবেস এজেন্টদের স্পষ্ট প্রেক্ষাপট দেয়, টেস্ট আউটপুট যাচাই করা সহজ করে তোলে এবং কোডিংয়ে অগ্রগতি AI গবেষণা ও উন্নয়নকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করে. গত দুই বছরে, ডেভেলপাররা কোডের পৃথক লাইন সম্পূর্ণ করতে AI ব্যবহারের পর্যায় থেকে এগিয়ে এসে এখন সম্পূর্ণ সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের কাজ এজেন্টদের দিয়ে করাচ্ছেন. অনেক ডেভেলপার এখন আর হাতে কোড লিখছেন না, বরং তারা তাদের সময় টাস্ক সেট আপ করা, এজেন্ট সমন্বয় করা এবং ফলাফল পর্যালোচনায় ব্যয় করছেন.

বিপরীতে, সাধারণ জ্ঞানভিত্তিক কাজে অগ্রগতি তুলনামূলকভাবে ধীর হয়েছে, কারণ অনেক কাজেই সীমিত প্রাসঙ্গিকতা থাকে, সেগুলো নির্দিষ্টভাবে ব্যাখ্যা করা কঠিন হতে পারে এবং ফলাফল যাচাই করার জন্য স্পষ্ট মানদণ্ডের অভাব থাকে. কিন্তু ধারাবাহিক স্কেলিং, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ে অগ্রগতি এবং GDPval-এর মতো মূল্যায়নে কর্মক্ষমতা উন্নত করার লক্ষ্যভিত্তিক প্রচেষ্টা আরও বেশি বাস্তব জগতের কাজ, টুল এবং কাজের পরিবেশকে অত্যাধুনিক মডেলগুলোর নাগালের মধ্যে নিয়ে আসছে. এর ফলে, বছরের শুরু থেকে এজেন্টিক AI সাধারণ জ্ঞানভিত্তিক কর্মীদের সঙ্গে ক্রমেই প্রোডাক্ট-মার্কেট ফিট খুঁজে পেয়েছে.

10 মিলিয়নেরও বেশি বার্তার একটি নমুনা জুড়ে দেখা যাচ্ছে, Eenterprise AI কর্মীদের কাজ তৈরি করতে সহায়তা করা থেকে দলগুলিকে সেই কাজ বাস্তবায়নে সহায়তা করার দিকে এগোচ্ছে. একই কার্যক্ষেত্রের মধ্যেও, চ্যাট ও Agentic AI-এর মধ্যে ব্যবহারের ধরন উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন.

ChatGPT‑এর ব্যবহার হিসেবে লেখালেখিই এখনও শীর্ষে, তবে এজেন্টভিত্তিক মেসেজগুলোর প্রায় 75% জুড়ে রয়েছে কোডিং এবং সিস্টেম বা এজেন্ট পরিচালনার কাজ. প্রচলিত কারিগরি টিমের বাইরেও এই পরিবর্তনটি বেশ স্পষ্টভাবে লক্ষ্য করা যাচ্ছে: যেমন রিক্রুটিং (32%), সেলস (26%), পলিসি (25%) এবং কমিউনিকেশনস (24%) বিভাগের মোট মেসেজের চার ভাগের এক ভাগ থেকে এক-তৃতীয়াংশই ব্যবহৃত হচ্ছে সিস্টেম ও এজেন্ট পরিচালনায়. একইভাবে, অন্যান্য ক্ষেত্রেও কারিগরি কাজের পরিধি বাড়ছে; যেমন ডিজাইন বিভাগে এজেন্টভিত্তিক মেসেজের প্রায় 60%-ই কোডিং সম্পর্কিত.

AI গ্রহণের কোনো একক লিডারবোর্ড নেই. ব্যবহৃত পরিমাপের উপর নির্ভর করে শিল্পখাতের র‍্যাঙ্কিং ভিন্ন হয়. গত মাসে, প্রফেশনাল এবং সায়েন্টিফিক সার্ভিসেস Codex গ্রহণের হার এবং API-এর তীব্রতা উভয় ক্ষেত্রেই এগিয়ে ছিল. শিল্পকলা, বিনোদন এবং অবসর যাপন ChatGPT গ্রহণে এগিয়ে ছিল, আর ম্যানুফ্যাকচারিং-এ ChatGPT‑এর তীব্রতা উচ্চ, যদিও Codex এবং API-এর তীব্রতায় এটি সর্বশেষ স্থানে রয়েছে.

বিভিন্ন শিল্পখাত AI গ্রহণের ক্ষেত্রে একই পথ অনুসরণ করছে না. কেউ কেউ ডেভেলপার টুলস এবং AI-চালিত পণ্যের মাধ্যমে উন্নতি করছে, আবার অন্যরা দৈনন্দিন জীবনে এর ব্যাপকতর বা আরও নিবিড় ব্যবহার দেখতে পাচ্ছে.

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) যেমন প্রতিষ্ঠানগুলোকে পণ্য ও পরিষেবা সরবরাহ করার নতুন উপায় তৈরি করে দিচ্ছে, তেমনি এটি নিরাপত্তা-পরিমণ্ডলকেও নতুন রূপ দিচ্ছে. সাইবার নিরাপত্তাজনিত ঝুঁকির চেয়ে বেশি তাৎক্ষণিক ঝুঁকি খুব কমই আছে, বিশেষ করে AI-ভিত্তিক সাইবার সক্ষমতার দ্রুত অগ্রগতির প্রেক্ষাপটে.

AI প্রতিরক্ষাকারীদের প্রতিক্রিয়া জানাতেও সাহায্য করতে পারে. মডেলগুলো বড় কোডবেস বিশ্লেষণ করতে, দুর্বলতা তদন্ত করতে এবং বহু-ধাপের নিরাপত্তা কাজকে সহায়তা করতে পারে. তবে বেশি সমস্যা শনাক্ত করা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিস্টেমগুলোকে আরও নিরাপদ করে তোলে না. প্রকৃত বাধা হলো প্রাপ্ত ফলাফলকে কার্যকর পদক্ষেপে রূপান্তর করা: কোন দুর্বলতাগুলো আসল তা নির্ধারণ করা, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ঝুঁকিগুলোকে অগ্রাধিকার দেওয়া, প্যাচ পরীক্ষা করা এবং নিরাপত্তা দলগুলো যেন দ্রুত সংশোধনগুলো পর্যালোচনা ও ডিপ্লয় করে তা নিশ্চিত করা. 

OpenAI Daybreak এই চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবিলা করতে এবং উদীয়মান হুমকির বিরুদ্ধে তাদের প্রতিরক্ষা শক্তিশালী করতে সংস্থাগুলোকে সাহায্য করার জন্য অত্যাধুনিক সাইবারসিকিউরিটি মডেল, এন্টারপ্রাইজ নিরাপত্তা টুলস এবং একটি পার্টনার ইকোসিস্টেমকে একত্রিত করে.

OpenAI-এর লক্ষ্য হলো নিশ্চিত করা যে AI সমগ্র মানবজাতির উপকারে আসে. প্রতিষ্ঠানগুলোই AI-এর অর্থনৈতিক প্রভাবের অনেকটাই নির্ধারণ করবে এবং এই কারণে আমরা নিয়মিতভাবে ‘Enterprise Signals’ প্রকাশ করি, যা হলো এমন একগুচ্ছ পুনরাবৃত্তিমূলক পরিমাপক, যা প্রতিষ্ঠানগুলোতে AI-এর গ্রহণ, বিস্তার এবং প্রভাবের গতিবিধি পর্যবেক্ষণ করে. এই প্রতিবেদনের সব বিশ্লেষণ সমষ্টিগত, ডি-আইডেন্টিফাইড এন্টারপ্রাইজ ব্যবহার ডেটার উপর ভিত্তি করে করা হয়েছে. আমরা বার্তার বিষয়বস্তু শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম ব্যবহার করেছি এবং OpenAI-এর কোনো কর্মী গ্রাহকদের বার্তা পর্যালোচনা করেননি.

OpenAI Enterprise গ্রাহকরা তাদের সংস্থা সর্বশেষ ব্যবহার ও সক্ষমতার পরিমাপ জুড়ে কিভাবে তুলনা করে তা দেখতে একটি কাস্টমাইজড বেঞ্চমার্কের জন্য অনুরোধ করতে পারে.