Wie Frontier-Unternehmen sich einen Vorsprung verschaffen

TLDR

• Frontier-Unternehmen – also jene im 95. Perzentil der Nutzung – nutzen heute pro Mitarbeitendem 3,5-mal so viel Intelligenz wie typische Unternehmen, gegenüber 2-mal so viel vor einem Jahr.
• Bei der Kluft geht es um Tiefe, nicht nur um Aktivität: Das Nachrichtenvolumen erklärt nur 36 % des Frontier-Vorteils; der Großteil der Kluft entsteht durch vielschichtigere und komplexere KI-Nutzung.
• Agentische Workflows entwickeln sich zu einem Frontier-Merkmal: Der größte Vorteil zeigt sich bei fortgeschrittenen Tools, wobei Frontier-Unternehmen pro Mitarbeitendem 16-mal so viele Codex-Nachrichten senden wie typische Firmen.
• Organisationen können sich in Richtung Frontier-Niveau entwickeln: Führende Unternehmen messen die Nutzungstiefe, bauen Governance für den Produktiveinsatz auf, investieren in Enablement, skalieren, was funktioniert, und gehen von chatbasierter Unterstützung zu delegierter Arbeit mit Agenten über.

Für viele Unternehmen ging es in der ersten Phase der KI-Einführung um den Zugang: wer über KI-Tools verfügte, wie viele Lizenzen bereitgestellt worden waren und ob Mitarbeitende damit experimentierten. Das ist nach wie vor wichtig. Doch Zugang ist nicht mehr das Differenzierungsmerkmal. 

Unsere neueste Forschung legt nahe, dass der Frontier-Vorteil beginnt, sich kumulativ zu verstärken. Frontier-Unternehmen setzen sich ab, weil sie pro Mitarbeitendem mehr Intelligenz nutzen, fortschrittliche Tools intensiver einsetzen und KI tiefer in Arbeitsabläufe einbetten.

Heute stellen wir B2B Signals vor, eine Business-Erweiterung von OpenAI Signals. Es bietet eine wiederkehrende Messung dazu, wie sich KI in Unternehmen verbreitet, basierend auf datenschutzwahrenden, aggregierten Signalen aus der Nutzung von OpenAI-Produkten durch Unternehmen, darunter:

• Wie tiefgreifend KI in Unternehmen genutzt wird
• Welche Tools und Aufgaben am stärksten mit der Frontier-Einführung verbunden sind
• Wo sich geschäftliche Anwendungsfälle über Branchen, Produkte und Funktionen hinweg ausweiten

Hinweis: Alle Analysen in diesem Bericht basieren auf anonymisierten, aggregierten Nutzungsdaten von Unternehmen. Nachrichteninhalte wurden mithilfe automatisierter Systeme klassifiziert, und im Rahmen dieser Analyse hat kein OpenAI-Mitarbeitender einzelne Daten von Enterprise-, Business- oder API-Kund:innen geprüft.

Das klarste Signal ist die Tiefe. Frontier-Unternehmen nutzen heute pro Mitarbeitendem 3,5-mal so viel Intelligenz wie typische Unternehmen, gegenüber 2-mal so viel im April 2025. Das Nachrichtenvolumen erklärt nur 36 % dieser Lücke; der Großteil ergibt sich aus einer intensiveren Nutzung. Frontier-Mitarbeitende beauftragen KI mit komplexeren Aufgaben, stellen umfangreicheren Kontext bereit und erzielen fundiertere Ergebnisse.

In diesem Bericht verwenden wir generierte Tokens als Näherungswert für den Intelligenzbedarf. Tokens sind kein direktes Maß für geschäftlichen Mehrwert, aber sie helfen dabei zu messen, wie viel Arbeit Mitarbeitende von KI erledigen lassen. Dadurch sind sie ein nützlicher Näherungswert für die Tiefe der KI-Nutzung.

Einfach ausgedrückt: Typische Unternehmen nutzen KI, um Fragen zu beantworten; Frontier-Unternehmen nutzen sie, um komplexe Arbeiten auszuführen. Sie senden nicht einfach nur mehr Nachrichten; jede Interaktion übernimmt mehr von der eigentlichen Arbeit. 

Zusammengenommen deuten diese Signale darauf hin, dass Frontier-Unternehmen KI für komplexere und anspruchsvollere Aufgaben einsetzen. Für Führungskräfte verschiebt sich die Frage weg davon, wie viele Menschen Zugang zu KI haben oder wie häufig sie genutzt wird, hin dazu, in welchen Bereichen KI Workflows stärker durchdringt und verändert, wie Teams arbeiten.

Die Frontier bewegt sich auch in Richtung Delegation.

Der Vorteil ist bei fortschrittlichen und agentischen Tools am größten. Codex weist die größte Lücke auf: Frontier-Firmen senden pro Mitarbeitendem 16-mal so viele Nachrichten wie typische Firmen. ChatGPT Agent, Apps in ChatGPT, Deep Research und GPTs weisen ähnliche Richtungsmuster auf, was darauf hindeutet, dass Frontier-Unternehmen besser darin sind, Tools einzuführen, mit denen Mitarbeitende programmieren, mehrstufige Aufgaben delegieren, Unternehmenskontext anwenden und komplexere Recherchen durchführen können.

Da KI-Systeme immer besser in der Lage sind, Tools zu nutzen, datei- und codebasisübergreifend zu arbeiten und Aufgaben mit längerem Zeithorizont abzuschließen, müssen Unternehmen sich darauf einstellen, bedeutsame Arbeit an KI-Agenten zu delegieren.

Die Unternehmen, die als Erste vorangehen, bauen die operativen Fähigkeiten auf, um KI nicht nur als schnellere Schnittstelle zu nutzen, sondern als Möglichkeit, Arbeit von Grund auf neu zu gestalten.

Cisco setzt Codex ein, um komplexe Softwareentwicklungsarbeit in einer großen Entwicklungsorganisation des Unternehmens zu beschleunigen. In Produktions-Workflows hat Codex dazu beigetragen, die Build-Zeiten um etwa 20 % zu reduzieren, über 1.500 Entwicklungsstunden pro Monat einzusparen und den Durchsatz der Fehlerbehebung um das 10- bis 15-Fache zu steigern. Das Team von Cisco erzielte nach eigenen Angaben die größten Fortschritte, als sie Codex als „Teil des Teams“ behandelten. 

KI hält auch Einzug in produktive Workflows im gesamten Unternehmen.

Unternehmen stellen API-Anwendungsfälle in In-App-Assistenten, Coding- und Entwicklertools sowie im Kundensupport bereit. Dies sind Bereiche, in denen KI Teil von Produkten, Services und internen Systemen werden kann.

Die KI-Nutzung ist beim Schreiben und in der Kommunikation am weitesten verbreitet, aber die funktionsspezifische Nutzung nimmt zu. IT- und Sicherheitsteams konzentrieren ihre Anfragen stark auf Anleitungen und Verfahrensleitfäden, Softwareentwicklungs- und Data-Science-Teams zeigen eine intensive Nutzung für Programmieraufgaben, und Finanzteams nutzen KI für Analysen und Berechnungen. Dieses Muster deutet darauf hin, dass KI über allgemeine Produktivität hinausgeht und zunehmend in Aufgaben vordringt, die enger mit den Kernverantwortlichkeiten der jeweiligen Funktion verknüpft sind.

Es gibt kein einheitliches Leaderboard zur KI-Einführung. Einige Branchen sind bei der breiten Einführung von ChatGPT führend, andere bei der Codex-Nutzung, der API-Nutzungsintensität oder der Nachrichtenintensität. Das bedeutet, dass Organisationen mehrere Ansatzpunkte haben: den Zugang ausweiten, die Nutzung intensivieren, agentische Tools einführen oder KI direkt in Produkte und Systeme integrieren.

Travelers Insurance zeigt, wie das in der Praxis aussieht. Der mit OpenAI entwickelte KI-Schadenassistent des Unternehmens führt Kunden durch die Schadenerstmeldung, beantwortet Fragen zum Versicherungsvertrag, erfasst die für die Einleitung eines Schadenfalls erforderlichen Informationen und legt Schadenfälle direkt in den Systemen von Travelers an. Travelers geht davon aus, dass der Assistent im ersten Jahr rund 100.000 Anrufe zur Schadenserstmeldung bearbeiten wird.

Die Kluft zwischen Frontier-Unternehmen und typischen Firmen sollte nicht als feste Trennlinie verstanden werden. Viele Organisationen befinden sich noch in einer frühen Phase des Übergangs von breitem Zugang zu einer tiefergehenden und stärker integrierten KI-Nutzung. Der Wert der Frontier liegt darin, dass sie zeigt, welche Praktiken Unternehmen offenbar dabei helfen, im Laufe der Zeit Dynamik aufzubauen.

Eines der deutlichsten Signale zeigt sich bei Bildung und Lernen, wo der Frontier-Vorteil auf Aufgabenebene am größten ist. Das legt nahe, dass führende Unternehmen KI nicht nur nutzen, um Arbeit zu erledigen, sondern auch, um Mitarbeitenden dabei zu helfen, die Fähigkeiten, Gewohnheiten und das Selbstvertrauen aufzubauen, die sie benötigen, um KI gut einzusetzen.

Organisationen können sich in Richtung Frontier bewegen, indem sie die Nutzungstiefe messen, Governance aufbauen, die den Produktiveinsatz ermöglicht, Enablement als Kerninfrastruktur behandeln, Frontier-Teams identifizieren und deren Wirkung skalieren sowie über Chat hinaus zu delegierter Arbeit mit Agenten übergehen.

Unternehmens-KI entwickelt sich rasant, und Führungskräfte brauchen klare Daten, um zu verstehen, was dazu beiträgt, die Einführung von KI in geschäftlichen Mehrwert umzuwandeln.

B2B Signals analysiert die Verhaltensweisen und Muster führender Unternehmen und verschafft Organisationen einen klareren Überblick darüber, wie führende Unternehmen Intelligenz in geschäftlichen Mehrwert umsetzen. 

Diese erste Veröffentlichung konzentriert sich auf die Nutzungstiefe, agentische Workflows und neu entstehende Muster über verschiedene Branchen und Funktionen hinweg. Zukünftige Updates werden die Fortschritte bei diesen Maßnahmen verfolgen und die Signale anpassen, während sich Enterprise-KI weiterentwickelt.