B2B Signals d'OpenAI

Avui presentem B2B Signals, una extensió empresarial d'OpenAI Signals⁠ que mesura com la IA s'està difonent entre les organitzacions. El primer indicador és clar: les empreses d'avantguarda estan prenent avantatge no només perquè tenen accés a la IA, sinó perquè la fan servir més profundament en tots els àmbits de treball.

B2B Signals és un conjunt recurrent de mètriques basades en una anàlisi a gran escala de l’ús de la IA empresarial que preserva la privadesa. Fa un seguiment dels comportaments i patrons que poden ajudar les organitzacions a entendre com convertir la intel·ligència en valor empresarial.

Les empreses d'avantguarda —les que operen en el percentil 95 d'ús de la IA— utilitzen més intel·ligència per treballador, adopten eines avançades amb més intensitat i integren la IA més profundament en els fluxos de treball. La bretxa comença a agreujar-se per a algunes empreses, i la diferència prové cada vegada més del nivell de profunditat d'ús.

Punts clau

• L'avantatge d'estar a l'avantguarda comença a acumular-se: les empreses d'avantguarda ara fan servir 3,5 vegades més intel·ligència per treballador que les empreses convencionals, en comparació amb les 2 vegades de fa un any. 
• Les empreses d'avantguarda fan servir la IA amb més profunditat, no només més sovint: El volum de missatges només explica el 36 % de la diferència entre les empreses d'avantguarda i les empreses convencionals. La major part de l'avantatge d'avantguarda prové d'un ús més profund. 
• Els fluxos de treball agentius s’estan convertint en un indicador d'adopció de l'avantguarda: la diferència és més gran en les eines agentives avançades, amb empreses d'avantguarda que envien 16 vegades més missatges de Codex que les empreses habituals. 
• Les empreses poden tancar la bretxa d'avantguarda mitjançant un canvi organitzatiu: per posar-se al dia, les empreses han de mesurar la profunditat d'ús, prioritzar la governança, invertir en capacitació, escalar el que funciona i passar de l'assistència basada en xat a la feina delegada amb agents.

L'avantatge d'avantguarda comença a acumular-se, i les empreses que fan servir la IA més profundament l'estan ampliant.

El desplegament inicial és només el punt de partida per a les empreses. L'indicador més clar és si els empleats fan servir la IA per a tasques més profundes i complexes. Aquest gràfic compara els segments generats per treballador a l'empresa d'avantguarda, definida com el percentil 95, amb l'empresa típica, definida com el percentil 50.

Els segments són una mesura imperfecta del valor empresarial. Una resposta curta pot ser molt valuosa, i una resposta llarga pot tenir poc valor. Però el volum de segments ajuda a mesurar quanta feina demanen els empleats a la IA, cosa que el converteix en un indicador indirecte útil de la profunditat de l’ús de la IA i de la quantitat d’intel·ligència que els empleats requereixen de la IA.

L'empresa d’avantguarda requereix 3,5 vegades més intel·ligència per treballador que l'empresa típica. Aquesta bretxa ha augmentat respecte de les dues vagades més registrades a l'abril del 2025, cosa que suggereix que les empreses que integren la IA de manera més profunda estan ampliant el seu avantatge i estan més ben posicionades per convertir les noves capacitats d'IA en treball de més profunditat i complexitat.

La major part de l’avantatge d’avantguarda prové d’un ús més profund, més que no pas d’un volum de missatges més alt

L'empresa d'avantguarda demana substancialment més intel·ligència per treballador que l'empresa típica, però la major part de la diferència no s'explica només pel volum de missatges. Aquest gràfic desglossa l’avantatge d’avantguarda de 3,5 vegades i constata que, si l’empresa típica enviés missatges al mateix ritme que les d’avantguarda, només tancaria un 36 % de la bretxa de 3,5 vegades.

La bretxa restant està associada a un ús més profund. Els professionals d'avantguarda demanen a la IA que assumeixi feines més complexes, proporcioni als models un context més ric i generi resultats més substancials.

L'avantatge d'avantguarda és màxim en les eines agentives avançades, com demostra una diferència de 16 vegades més en l'ús de Codex

L'avantatge d'avantguarda és més gran en les eines que admeten fluxos de treball més avançats. Codex mostra la diferència més gran: la firma d'avantguarda envia 16 vegades més missatges per treballador que la firma típica. L'agent de ChatGPT, les aplicacions a ChatGPT, la Recerca profunda i els GPTs també mostren diferències relativament grans, cosa que suggereix que els models d'avantguarda són millors a l'hora d'aprofitar eines que ajuden els treballadors a programar, delegar tasques de diversos passos, aplicar el context de l'empresa i dur a terme recerques més complexes.

Per contra, les eines més àmpliament utilitzades i accessibles, com ara els fitxers pujats pels usuaris i la cerca i anàlisi de dades, ofereixen menys avantatge d'avantguarda. Aquestes eines són més fàcils d’utilitzar per a la majoria d’empreses perquè amplien fluxos de treball coneguts. L'avantatge d'avantguarda és més pronunciat en les eines avançades i agèntiques, en què l'adopció requereix més experiència, connexions amb el coneixement i les eines de l'entorn laboral i més confiança a l'hora de delegar feina a la IA.

El principal avantatge d'avantguarda es troba en l'educació i l'aprenentatge

L'avantatge de frontera és més gran en les tasques d'educació i aprenentatge, en què l’empresa d’avantguarda envia 7 vegades més missatges per treballador que l’empresa típica. A l'avantguarda, les empreses utilitzen la IA per ajudar els empleats a desenvolupar habilitats i a aprendre nous temes. També fan servir la IA per millorar la comprensió que tenen de la IA mateixa, com ara què pot fer, com fer-la servir bé i on pot encaixar en els fluxos de treball existents. La magnitud de la bretxa suggereix que l’empresa mitjana pot estar infrautilitzant la IA com a eina per a l’aprenentatge i el desenvolupament de la plantilla.

La programació també mostra un gran avantatge de les empreses d'avantguarda: l'empresa d'avantguarda envia quatre vegades més missatges per treballador que l'empresa típica. Això és coherent amb la bretxa més àmplia en l’ús d’eines avançades i agentives. L’orientació pràctica i la redacció i comunicació tenen les bretxes d’avantguarda més petites, probablement perquè aquestes tasques són usos de la IA més accessibles i familiars.

L'ús de la IA és més generalitzat en l'escriptura, però comencen a sorgir tendències específiques per funció

L’escriptura i la comunicació continuen sent els usos més comuns de ChatGPT. Tanmateix, els patrons d'ús varien segons la funció i sovint estan vinculats a les responsabilitats principals de cada funció. El 60 % dels missatges de TI i seguretat es concentren en guies pràctiques i orientació procedimental, gairebé la meitat dels missatges de desenvolupament de programari i de ciència i enginyeria de dades estan relacionats amb la programació, i una desena part dels missatges de finances estan relacionats amb l'anàlisi i el càlcul.

Aquests patrons són coherents amb evidències més àmplies que indiquen que els models d'avantguarda estan millorant en tasques laborals econòmicament valuoses. GDPval⁠, una avaluació del treball de coneixement del món real en 44 feines, mesura el rendiment en tasques que produeixen resultats de treball pràctics, com ara documents, fulls de càlcul, presentacions, diagrames i contingut multimèdia. A mesura que la IA esdevé més capaç, sembla que l'ús a les empreses s'estén cap a tasques més estretament vinculades a la feina principal de cada funció.

El lideratge sectorial no és unidimensional: diferents sectors lideren en ChatGPT, Codex i l’API

No hi ha cap rànquing únic d'adopció de la IA. Les classificacions del sector varien segons la mètrica utilitzada. El sector de serveis professionals, científics i tècnics ocupa el primer lloc tant en adopció de Codex com en intensitat d'ús de l'API, cosa que indica un ús relativament avançat en fluxos de treball de desenvolupament i integrats en productes. El sector de les finances i les assegurances lidera l'adopció de ChatGPT gràcies als desplegaments a gran escala, mentre que el sector dels serveis educatius té la intensitat de missatges més alta, cosa que suggereix un ús més intensiu per persona. Els sectors del comerç al detall i de la salut ocupen posicions destacades en intensitat d'API, malgrat que se situen més avall en altres mesuraments.

Aquestes diferències suggereixen que el lideratge del sector no és unidimensional. Alguns sectors semblen estar adoptant la IA a través de fluxos de treball tècnics i per a desenvolupadors, mentre que d'altres estan escalant mitjançant una adopció generalitzada de ChatGPT o un ús més intensiu per part dels usuaris finals.

Les empreses estan incorporant l'ús de les API als fluxos de treball de producció i a les aplicacions orientades al client

Les empreses utilitzen cada vegada més l’API per integrar models directament en productes, serveis i sistemes interns. Els casos d’ús habituals en entorns de producció inclouen assistents dins de l’aplicació, eines de programació i per a desenvolupadors, atenció al client, fluxos de treball de recerca i automatització de fluxos de treball.

Aquests desplegaments mostren com la IA empresarial va més enllà de l'experimentació i s'incorpora a fluxos de treball repetibles amb un impacte operatiu mesurable. En diversos exemples de clients, les empreses utilitzen els models d'OpenAI per accelerar el treball de coneixement, millorar el rendiment de l'enginyeria i crear experiències potenciades per IA per a clients i empleats.

Què poden fer les organitzacions per assolir el nivell d'avantguarda

OpenAI treballa amb empreses de tots els sectors, funcions i estadis de maduresa de la IA, cosa que ens dona visibilitat sobre com l'adopció evoluciona de l'experimentació a la producció. En el conjunt d'aquests desplegaments, les empreses que més avancen tendeixen a centrar-se menys només en l'accés i més en els sistemes organitzatius necessaris per utilitzar la IA en profunditat: mesurament, governança, capacitació, escalament de l'impacte i desplegament estratègic.

Cinc pràctiques destaquen com a mesures pràctiques que qualsevol organització pot començar a prendre avui per aprofundir en l'adopció de la IA.

1. Mesura la profunditat d’ús a més de l'accés.
   L'indicador rellevant no és només quants empleats tenen comptes d'IA, sinó si els equips fan servir la IA d'una manera més substancial amb el temps. Les organitzacions haurien de fer un seguiment de si l'ús de la IA està esdevenint més freqüent, més complex i més estretament vinculat a fluxos de treball valuosos.
2. Crea una governança que permeti desplegar la IA agentiva.
   Les empreses capdavanteres no defugen la governança. Ho estan fent servir per fer que la IA agentiva sigui més fàcil de desplegar. Les empreses necessiten normes clares sobre on poden operar els agents, quina informació poden utilitzar, quan han d'assessorar en lloc d'actuar i com les persones revisen les decisions de més risc. Les empreses d’avantguarda defineixen aquests estàndards com a part del procés de desplegament, de manera que la governança esdevé una manera d’ampliar l’adopció de manera segura en lloc de frenar-la.
3. Tracta l’habilitació com a infraestructura fonamental, no com un projecte secundari.
   A mesura que milloren les capacitats de la IA, tant els treballadors com les organitzacions necessiten sistemes que els ajudin a seguir el ritme. Les empreses d’avantguarda no tracten la capacitació com una iniciativa puntual de formació. Incorporen l’aprenentatge continu al desplegament mitjançant formació específica per a cada rol, tallers sobre casos d’ús, hackatons, xarxes internes de referents, temps dedicat a l’experimentació i repositoris compartits de fluxos de treball, millors pràctiques i habilitats. 
4. Identifica els teus equips d'avantguarda i amplia'n l'impacte.
   En moltes organitzacions, l'ús més avançat es concentra en un nombre reduït d'equips. Aquests equips poden revelar quins fluxos de treball, hàbits i models operatius funcionen. Els líders haurien d'identificar aquests equips, entendre i escalar les condicions que hi ha darrere del seu èxit, i ajudar-los a compartir coneixements i exemples d'un ús més profund de la IA amb la resta de l'empresa. 
5. Fes un pas més enllà del xat i comença a delegar feina.
   La IA empresarial està passant dels assistents de xat a la feina que es pot delegar a agents. L'enginyeria de programari il·lustra aquesta tendència, però la feina delegada s'està estenent a diferents funcions. Amb Codex, els enginyers poden delegar una tasca definida, donar a l'agent el context que necessita, deixar que treballi en fitxers, bases de codi i eines, i després revisar-ne el resultat i perfeccionar el flux de treball amb comentaris. Les empreses d'avantguarda animen els treballadors a delegar tasques a la IA en comptes de limitar-se a fer servir la IA com un assistent estàtic.

Si vols explorar totes les conclusions o saber com incorporar la IA a la teva organització de manera responsable, ens encantaria parlar amb tu⁠.