Enterprise Signals: Què fan de manera diferent les empreses d'avantguarda

La IA empresarial està entrant en una nova fase: cada cop es delega més feina als agents, i les empreses més avançades s’estan desmarcant. Les empreses d'avantguarda tenen accés als mateixos models d'IA que altres empreses, però n'estan aprofundint l'ús més ràpidament. El que les diferencia és com posen aquests models a treballar: passant de l'assistència a la delegació, donant als agents el context i les eines per completar tasques complexes, i accelerant la IA agentiva més enllà del desenvolupament de programari.

La nostra recerca sobre com els agents transformen la feina a OpenAI ofereix un indicador primerenc de com pot ser aquest canvi dins d’una organització basada en IA. Enterprise Signals amplia la perspectiva a la base global de clients empresarials d’OpenAI i mostra com el treball agentiu s’està estenent per les organitzacions i què separa les empreses d'avantguarda de la resta.

En aquesta edició d'Enterprise Signals, mostrem que les empreses d'avantguarda (les que es troben en el 10 % superior d'ús d'IA cada mes) estan ampliant la bretxa respecte de les empreses típiques (les que es troben en el 10 % mitjà). Examinem què fan de manera diferent les empreses d'avantguarda i què poden fer les organitzacions per tancar la bretxa.

Punts clau:

• L’ús empresarial esdevé més agentiu. Al juny, Codex va generar el 64 % dels segments de sortida combinats de Codex i ChatGPT entre els clients empresarials, cosa que suggereix que els agents estan permetent un canvi cap a una feina més substancial i delegada.
• La bretxa d'avantguarda s'està ampliant. Les empreses d'avantguarda (les que es troben en el 10 % superior d'ús d'IA cada mes) ara generen 8,3 vegades tants segments de sortida per usuari actiu com les empreses típiques, en comparació amb les 2,6 vegades del gener.
• Les empreses d'avantguarda fan servir capacitats avançades més sovint. Cada setmana, el 21 % dels usuaris actius de les empreses d'avantguarda fan servir connectors, en comparació amb el 9 % de les empreses típiques. A OpenAI, el 95 % dels empleats fan servir connectors setmanalment, cosa que destaca el potencial d'una adopció més profunda.
• Els agents s’estan estenent per tot el treball del coneixement. Des de febrer, el nombre d'usuaris actius setmanals de Codex en el sector corporatiu ha augmentat 108 vegades al departament jurídic, 41 vegades a vendes, 41 vegades en reclutament i 26 vegades en màrqueting, en comparació amb només un augment de cinc vegades en enginyeria.
• Els empleats a l’inici de la seva carrera fan servir més la IA: l’ús és més alt entre els treballadors a l’inici de la seva carrera i disminueix entre els empleats més sèniors, cosa que suggereix un possible avantatge comparatiu en l’ús de la IA.

La IA empresarial està passant de respondre preguntes a dur a terme tasques. Aquest canvi es va consolidar primer en l'enginyeria de programari amb Codex. Ara, ChatGPT Work està estenent la IA agentiva més enllà dels desenvolupadors i permet als treballadors de tota l'empresa passar de demanar ajuda a delegar tasques importants.

A partir del juny de 2026, l’ús de la IA agentiva (definit com a segments de Codex) representava el 64 % dels segments de sortida combinats de Codex i ChatGPT entre els clients empresarials. Tant ChatGPT com la IA agentiva fan servir els mateixos models subjacents d’avantguarda, la diferència és com es posa aquesta intel·ligència a treballar.

ChatGPT ajuda les persones a fer preguntes, desenvolupar idees i resoldre problemes. La IA agentiva (com Codex i ChatGPT Work) dona al model eines per treballar amb el teu ordinador, i li permet trobar informació, editar fitxers i dur a terme tasques de diversos passos de manera autònoma o sota supervisió. Completar tasques complexes i de llarga durada pot requerir substancialment més computació, cosa que ajuda a explicar per què l’ús de segments agentius ha crescut ràpidament.

Cada mes, classifiquem els clients empresarials segons els segments de sortida per usuari actiu. Les empreses d'avantguarda són les que es troben al 10% superior aquell mes, mentre que les empreses típiques se situen entre els percentils 45 i 55. Al juny, les empreses d'avantguarda van generar 8,3 vegades més segments de sortida per usuari actiu que les empreses típiques, un augment de tres vegades respecte a la bretxa de 2,6 al gener.

La bretxa d'avantguarda també s'estén entre indústries, amb la bretxa més gran en l'ús de segments en informació i tecnologia (11,7 vegades) i la més petita en la fabricació (5,3 vegades). En canvi, l'ús de segments entre les empreses típiques és similar entre indústries, amb un creixement relativament modest durant l'últim any (1,9 vegades a 2,8 vegades). Això suggereix que moltes organitzacions encara fan servir assistents de xat simples, cosa que deixa un marge considerable per aprofundir en l’adopció i utilitzar agents per completar tasques més complexes.

Els segments són una mesura imperfecta del valor empresarial: una resposta curta pot ser molt valuosa, mentre que una de llarga pot aportar poc. Però el volum de segments ofereix un indicador indirecte útil de la profunditat de l’ús de la IA i de quanta feina demanen els empleats a la IA que assumeixi.

Les empreses capdavanteres estan aprofundint en l’ús de la IA perquè l’estan aplicant a problemes concrets dins de les seves organitzacions i en els seus respectius sectors.

Les primeres aplicacions empresarials d’IA es van iniciar internament per ajudar els empleats a trobar informació, redactar documents, analitzar dades, escriure codi i automatitzar processos rutinaris. Les empreses líders estan ampliant cada vegada més l’ús de la IA més enllà de la productivitat interna i cap a productes, serveis i experiències orientats al client.

Els agents d’IA necessiten accedir al context adequat i a les eines adequades per ser eficaços. Connectors⁠(s'obre en una finestra nova) agrupen capacitats que ajuden els agents a completar fluxos de treball específics. Poden combinar habilitats que proporcionen instruccions reutilitzables amb aplicacions que es connecten a les dades, les eines i les accions de l’empresa. Per exemple, un connector de vendes pot combinar el manual d’un equip amb accés al seu CRM, cosa que permet a un agent utilitzar la informació actual del client i propostes anteriors per preparar una resposta adaptada per a la seva revisió.

Les empreses d'avantguarda tenen un clar avantatge en capacitats avançades. Entre els usuaris actius setmanals, el 21 % de les empreses d'avantguarda fan servir connectors i el 19 % fan servir habilitats, en comparació amb només el 9 % i el 3 % de les empreses típiques. Tanmateix, l'adopció a les empreses d'avantguarda representa només una fracció del que és possible. L'ús intern d'OpenAI posa de manifest el potencial d'un ús més profund d'aquestes capacitats, amb un ús setmanal de connectors del 95 % dels usuaris actius. La nostra recerca sobre com els agents transformen la feina ofereix una mirada més de prop a com els empleats d’OpenAI utilitzen capacitats avançades.

Els agents d’IA necessiten tres coses per dur a terme tasques significatives: context, eines i persistència. Memòria, l'entrada de veu i els Appshots ajuden els treballadors a compartir fàcilment el context i la informació necessaris per completar amb èxit una tasca. L’ús de l’ordinador i del navegador permet als agents navegar per llocs web, crear fitxers i completar tasques de manera autònoma o sota supervisió. Els objectius i els bucles fan que els agents continuïn treballant fins que una tasca s’hagi completat. En conjunt, aquestes capacitats ajuden les empreses d'avantguarda a fer realitat el potencial dels agents.

Concedir als agents accés als sistemes de l’empresa també comporta nous riscos. Les empreses d’avantguarda estableixen normes clares sobre on poden operar els agents, a quina informació poden accedir, quan poden dur a terme accions i com les persones revisen les decisions de més risc. Aquests controls han d’evolucionar a mesura que les organitzacions aprenen dels desplegaments reals.

Les empreses d'avantguarda també fan que l'aprenentatge continu i l'experimentació formin part de la feina quotidiana. Les sessions pràctiques de creació, els fòrums per compartir casos d’ús emergents i les presentacions internes ajuden a fer que les pràctiques d’èxit s’estenguin entre equips i àrees funcionals.

Els desenvolupadors de programari van ser dels primers a adoptar els agents d’IA, però ara el creixement més ràpid prové dels treballadors del coneixement generalistes. Des de febrer, el nombre d'usuaris actius setmanals de Codex dins de les empreses ha augmentat 108 vegades al departament jurídic, 41 vegades a vendes, 41 vegades en reclutament i 26 vegades en màrqueting, en comparació amb un augment de cinc vegades entre els enginyers. 

El programari va avançar primer per una raó. Les bases de codi proporcionen als agents un context clar, les proves fan que els resultats siguin més fàcils de verificar i els avenços en programació ajuden a accelerar la recerca i el desenvolupament en IA. Durant els darrers dos anys, els desenvolupadors han passat d’utilitzar la IA per completar línies de codi individuals a fer que agents s’encarreguin de tasques completes de desenvolupament de programari. Molts desenvolupadors ja no escriuen codi a mà, sinó que dediquen el temps a configurar tasques, orquestrar agents i revisar resultats.

En canvi, el progrés en el treball del coneixement en general ha estat més lent perquè moltes tasques ofereixen poc context, poden ser difícils d’especificar i no tenen criteris clars per verificar-ne el resultat. Però l'escalat continuat, els avenços en l'aprenentatge per reforç i els esforços específics per millorar el rendiment en avaluacions com GDPval estan posant més tasques, eines i entorns de treball del món real a l'abast dels models d'avantguarda. Com a resultat, la IA agentiva ha anat trobant cada cop més adequació producte-mercat entre els treballadors del coneixement general des de començaments d'any.

En una mostra de més de 10 milions de missatges, la IA empresarial està passant d’ajudar els empleats a produir feina a ajudar els equips a dur-la a terme. Fins i tot dins de la mateixa funció, els patrons d’ús difereixen significativament entre el xat i la IA agentiva.

L’escriptura continua sent l’ús més comú de ChatGPT, mentre que la programació i les operacions de sistemes o d’agents juntes representen gairebé el 75 % dels missatges agentius. Aquest canvi és especialment pronunciat fora dels equips tècnics tradicionals: contractació (32 %), vendes (26 %), polítiques (25 %) i comunicacions (24 %) dediquen entre una quarta part i un terç dels missatges a les operacions de sistemes i d’agents. El treball tècnic també s’està estenent entre funcions, amb la programació representant gairebé el 60 % dels missatges agentius en disseny.

No hi ha cap rànquing únic d'adopció de la IA. Les classificacions del sector varien segons la mètrica utilitzada. El darrer mes, el sector dels serveis professionals i científics va liderar tant l'adopció de Codex com la intensitat d'ús de l'API. El sector de les arts, l'entreteniment i la recreació va liderar l'adopció de ChatGPT, mentre que el sector manufacturer té la intensitat de ChatGPT més alta malgrat ocupar l'últim lloc en adopció de Codex i intensitat d'ús de l'API.

No tots els sectors no segueixen el mateix camí cap a l’adopció de la IA. Alguns avancen gràcies a eines per a desenvolupadors i productes impulsats per IA, mentre que d’altres estan experimentant un ús quotidià més ampli o més intensiu.

A mesura que la IA crea noves maneres perquè les organitzacions ofereixin béns i serveis, també transforma el panorama de la seguretat. Hi ha pocs riscos més immediats que la ciberseguretat, sobretot tenint en compte la ràpida evolució de les capacitats cibernètiques de la IA.

La IA també pot ajudar els defensors a respondre. Els models poden analitzar grans bases de codi, investigar vulnerabilitats i donar suport a tasques de seguretat de diversos passos. Però identificar més problemes no fa automàticament que els sistemes siguin més segurs. El veritable coll d’ampolla és convertir les troballes en acció: determinar quines vulnerabilitats són reals, prioritzar els riscos amb més impacte, provar els pedaços i assegurar-se que els equips de seguretat revisin i despleguin les correccions ràpidament. 

OpenAI Daybreak reuneix models de ciberseguretat d’avantguarda, eines de seguretat empresarial i un ecosistema de socis per ajudar les organitzacions a afrontar aquests reptes i reforçar les seves defenses contra les amenaces emergents.

La missió d’OpenAI és garantir que la intel·ligència artificial beneficiï tota la humanitat. Les organitzacions configuraran gran part de l’impacte econòmic de la intel·ligència artificial i, per aquest motiu, publiquem periòdicament Enterprise Signals, un conjunt recurrent d’indicadors que fan un seguiment de l’adopció, la difusió i l’impacte de la intel·ligència artificial a les empreses. Totes les anàlisis d’aquest informe es basen en dades desidentificades i agregades d’ús empresarial. Vam utilitzar sistemes automatitzats per classificar el contingut dels missatges, i cap empleat d'OpenAI va revisar els missatges dels clients.

Els clients d’OpenAI Enterprise també podeu sol·licitar una avaluació comparativa personalitzada per veure com es compara la vostra organització en les mesures més recents d’ús i capacitat.