Enterprise Signals: Was Frontier-Unternehmen anders machen

KI in Unternehmen tritt in eine neue Phase ein: Immer mehr Arbeit wird an Agenten delegiert, und die am weitesten fortgeschrittenen Unternehmen bauen ihren Vorsprung aus. Frontier-Unternehmen haben Zugang zu denselben KI-Modellen wie andere Unternehmen, aber sie vertiefen ihre Nutzung schneller. Was sie auszeichnet, ist, wie sie diese Modelle einsetzen: Sie gehen von Assistenz zu Delegation über, geben Agenten den Kontext und die Tools, um komplexe Aufgaben zu erledigen, und beschleunigen agentische KI über die Softwareentwicklung hinaus.

Unsere Forschung bei OpenAI dazu, wie Agenten die Arbeit transformieren, bietet einen Frühindikator dafür, wie dieser Wandel innerhalb einer KI-nativen Organisation aussehen kann. Enterprise Signals erweitert den Blick auf den globalen Unternehmenskundenstamm von OpenAI und zeigt, wie sich die agentenbasierte Arbeit in Organisationen ausbreitet und was Frontier-Unternehmen vom Rest unterscheidet.

In dieser Ausgabe von Enterprise Signals zeigen wir, dass Frontier-Unternehmen – jene, die jeden Monat zu den oberen 10 % bei der KI-Nutzung gehören – den Abstand zu typischen Unternehmen – jenen in den mittleren 10 % – vergrößern. Wir untersuchen, was Frontier-Unternehmen anders machen und was Organisationen tun können, um die Lücke zu schließen.

Das Wichtigste in Kürze:

• Die Nutzung in Unternehmen wird zunehmend agentisch. Im Juni entfielen 64 % der gemeinsamen Ausgabe-Tokens von Codex und ChatGPT bei Unternehmenskunden auf Codex. Das deutet darauf hin, dass Agenten den Wandel hin zu anspruchsvolleren, delegierten Aufgaben ermöglichen.
• Die Frontier-Kluft wird größer. Frontier-Unternehmen – also die Unternehmen, die jeden Monat zu den obersten 10 % bei der KI-Nutzung gehören – generieren inzwischen pro aktivem:r Nutzer:in 8,3-mal so viele Ausgabe-Tokens wie typische Unternehmen. Im Januar waren es noch 2,6-mal so viele.
• Frontier-Unternehmen nutzen fortschrittliche Funktionen häufiger. Pro Woche verwenden 21 % der aktiven Nutzer:innen in Frontier-Unternehmen Plugins, gegenüber 9 % in typischen Unternehmen. Bei OpenAI nutzen 95 % der Beschäftigten wöchentlich Plugins. Das verdeutlicht das Potenzial für eine breitere Nutzung.
• Agenten verbreiten sich in der Wissensarbeit. Seit Februar ist die Zahl der wöchentlich aktiven Codex-Nutzer:innen in Unternehmen in der Rechtsabteilung auf das 108-Fache, im Vertrieb und Recruiting auf das 41-Fache und im Marketing auf das 26-Fache gestiegen – gegenüber dem 5-Fachen im Engineering.
• Beschäftigte am Anfang ihrer Laufbahn nutzen KI häufiger: Die Nutzung ist bei ihnen am höchsten und nimmt mit steigender Berufserfahrung ab. Das deutet auf einen möglichen relativen Vorteil beim Einsatz von KI hin.

Enterprise-KI entwickelt sich vom Beantworten von Fragen hin zum Erledigen von Aufgaben. Dieser Wandel setzte sich zunächst in der Softwareentwicklung mit Codex durch. ChatGPT Work macht agentische KI jetzt auch außerhalb von Entwicklerteams nutzbar, sodass Mitarbeitende im gesamten Unternehmen nicht mehr nur um Hilfe bitten, sondern anspruchsvolle Aufgaben delegieren können.

Im Juni 2026 entfielen bei Enterprise-Kund:innen 64 % der kombinierten Ausgabe-Tokens von Codex und ChatGPT auf die Nutzung agentischer KI (definiert als Codex-Tokens). Sowohl ChatGPT als auch agentische KI verwenden dieselben zugrunde liegenden Frontier-Modelle; der Unterschied liegt darin, wie diese Intelligenz eingesetzt wird.

ChatGPT hilft Menschen dabei, Fragen zu stellen, Ideen zu entwickeln und Probleme zu lösen. Agentische KI (wie Codex und ChatGPT Work) gibt dem Modell Tools, um mit deinem Computer zu arbeiten, sodass es Informationen finden, Dateien bearbeiten und mehrstufige Aufgaben autonom oder unter Aufsicht ausführen kann. Die Ausführung komplexer, lang andauernder Aufgaben kann erheblich mehr Rechenleistung erfordern, was erklärt, warum die agentische Token-Nutzung rasant zugenommen hat.

Jeden Monat erstellen wir eine Rangliste der Unternehmenskunden nach Ausgabe-Tokens pro aktivem:r Nutzer:in. Als Frontier-Unternehmen gelten jene Unternehmen, die in dem jeweiligen Monat zu den obersten 10 % gehören, während typische Unternehmen zwischen dem 45. und 55. Perzentil liegen. Im Juni generierten Frontier-Unternehmen pro aktivem:r Nutzer:in 8,3-mal so viele Ausgabe-Tokens wie typische Unternehmen; der Abstand hatte sich damit gegenüber Januar, als er beim 2,6-Fachen lag, mehr als verdreifacht.

Die Frontier-Kluft erstreckt sich auch über verschiedene Branchen hinweg: Die größte Lücke bei der Token-Nutzung besteht in der Informations- und Technologiebranche (11,7×), die kleinste in der Fertigung (5,3×). Im Gegensatz dazu ist die Token-Nutzung bei typischen Unternehmen branchenübergreifend ähnlich und im vergangenen Jahr nur moderat gestiegen (von 1,9× auf 2,8×). Dies deutet darauf hin, dass viele Organisationen noch einfache Chat-Assistenten nutzen, sodass erheblicher Spielraum besteht, die Einführung zu vertiefen und Agenten für komplexere Arbeit einzusetzen.

Tokens sind ein unvollkommener Maßstab für den geschäftlichen Mehrwert: eine kurze Antwort kann sehr wertvoll sein, während eine lange nur wenig beitragen kann. Doch das Token-Volumen bietet einen nützlichen Näherungswert für die Tiefe der KI-Nutzung und dafür, wie viel Arbeit Mitarbeitende der KI übertragen.

Führende Unternehmen intensivieren den Einsatz von KI, weil sie KI auf konkrete Probleme innerhalb ihrer Organisationen und in ihren jeweiligen Branchen anwenden.

KI kam in Unternehmen zunächst intern zum Einsatz und half Mitarbeitenden dabei, Informationen zu finden, Dokumente zu verfassen, Daten zu analysieren, Code zu schreiben und Routineprozesse zu automatisieren. Führende Unternehmen weiten den Einsatz von KI zunehmend über die interne Produktivität hinaus auf kundenorientierte Produkte, Services und Erlebnisse aus.

KI-Agenten benötigen Zugriff auf den richtigen Kontext und die passenden Tools, um wirksam zu sein. Plugins⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) bündeln Funktionen, mit denen Agenten bestimmte Workflows abschließen können. Sie können Skills mit wiederverwendbaren Anweisungen und Apps kombinieren, die den Zugriff auf Unternehmensdaten, Tools und Aktionen ermöglichen. Ein Vertriebs-Plugin kann beispielsweise den Leitfaden eines Teams mit dem Zugriff auf dessen CRM verbinden. So kann ein Agent anhand aktueller Kundeninformationen und früherer Angebote eine individuelle Antwort zur Prüfung vorbereiten.

Frontier-Unternehmen liegen bei fortschrittlichen Funktionen klar vorn. Von den wöchentlich aktiven Nutzer:innen in Frontier-Unternehmen nutzen 21 % Plugins und 19 % Skills. In typischen Unternehmen sind es nur 9 % beziehungsweise 3 %. Doch selbst die Nutzung in Frontier-Unternehmen schöpft nur einen Bruchteil des Potenzials aus. Die interne Nutzung bei OpenAI verdeutlicht das Potenzial dieser Funktionen: 95 % der wöchentlich aktiven Nutzer:innen verwenden Plugins. Unsere Forschung dazu, wie Agenten die Arbeit verändern, zeigt genauer, wie Beschäftigte bei OpenAI fortschrittliche Funktionen nutzen.

KI-Agenten benötigen drei Dinge, um sinnvolle Aufgaben zu erledigen: Kontext, Tools und Persistenz. Erinnerung, Spracheingabe und Appshots helfen Mitarbeitenden dabei, den Kontext und die Informationen, die sie benötigen, um eine Aufgabe erfolgreich abzuschließen, einfach zu teilen. Computer- und Browser-Nutzung ermöglichen es Agenten, Websites zu navigieren, Dateien zu erstellen und Aufgaben autonom oder unter Aufsicht abzuschließen. Ziele und Schleifen halten Agenten so lange bei der Arbeit, bis eine Aufgabe abgeschlossen ist. Zusammengenommen helfen diese Fähigkeiten Frontier-Unternehmen, das volle Potenzial von Agenten auszuschöpfen.

Wenn Agenten Zugriff auf Unternehmenssysteme erhalten, bringt das auch neue Risiken mit sich. Frontier-Unternehmen legen klare Regeln dafür fest, wo Agenten agieren dürfen, auf welche Informationen sie zugreifen können, wann sie Maßnahmen ergreifen können und wie Menschen Entscheidungen mit höherem Risiko überprüfen. Diese Kontrollen müssen sich weiterentwickeln, während Organisationen aus realen Bereitstellungen lernen.

Frontier-Unternehmen machen außerdem kontinuierliches Lernen und Experimentieren zu einem Bestandteil der alltäglichen Arbeit. Praxisorientierte Builder-Sessions, Foren zum Austausch über neue Anwendungsfälle und interne Showcases tragen dazu bei, dass sich erfolgreiche Praktiken team- und funktionsübergreifend verbreiten.

Softwareentwickler:innen gehörten zu den Ersten, die KI-Agenten eingeführt haben, doch das stärkste Wachstum kommt inzwischen von allgemeinen Wissensarbeiter:innen. Seit Februar ist die Zahl der wöchentlich aktiven Codex-Nutzer:innen in Unternehmen in der Rechtsabteilung auf das 108-Fache, im Vertrieb und Recruiting auf das 41-Fache und im Marketing auf das 26-Fache gestiegen – gegenüber dem 5-Fachen im Engineering. 

Die Softwareentwicklung machte aus gutem Grund den Anfang. Codebasen geben Agenten einen klaren Kontext, Tests erleichtern die Überprüfung von Ausgaben, und Fortschritte beim Programmieren tragen dazu bei, KI-Forschung und -Entwicklung zu beschleunigen. In den vergangenen zwei Jahren sind Entwickler:innen von der Nutzung von KI zum Vervollständigen einzelner Codezeilen dazu übergegangen, Agenten ganze Aufgaben in der Softwareentwicklung übernehmen zu lassen. Viele Entwickler:innen schreiben Code nicht mehr von Hand, sondern konzentrieren sich stattdessen darauf, Aufgaben einzurichten, Agenten zu orchestrieren und Ergebnisse zu überprüfen.

Im Gegensatz dazu waren die Fortschritte in der allgemeinen Wissensarbeit langsamer, da viele Aufgaben nur begrenzten Kontext bieten, schwer zu spezifizieren sein können und klare Kriterien zur Überprüfung des Ergebnisses fehlen. Doch fortgesetzte Skalierung, Fortschritte im Reinforcement Learning und gezielte Bemühungen, die Leistung bei Evaluationen wie GDPval zu verbessern, bringen immer mehr reale Aufgaben, Tools und Arbeitsumgebungen in Reichweite von Frontier-Modellen. Infolgedessen hat agentische KI seit Anfang des Jahres bei allgemeinen Wissensarbeiter:innen zunehmend Product-Market-Fit gefunden.

Eine Stichprobe von mehr als 10 Millionen Nachrichten zeigt: KI unterstützt Mitarbeitende in Unternehmen nicht mehr nur beim Erstellen von Arbeitsergebnissen, sondern zunehmend ganze Teams bei der Ausführung von Aufgaben. Selbst innerhalb derselben Funktion unterscheiden sich die Nutzungsmuster zwischen Chat und agentische KI erheblich.

Schreiben bleibt der häufigste Anwendungsfall von ChatGPT, während Coding sowie System- oder Agentenoperationen zusammen fast 75 % der agentischen Nachrichten ausmachen. Diese Verschiebung ist außerhalb klassischer technischer Teams besonders ausgeprägt: Recruiting (32 %), Vertrieb (26 %), Policy (25 %) und Kommunikation (24 %) widmen zwischen einem Viertel und einem Drittel ihrer Nachrichten System- und Agentenoperationen. Technische Arbeit breitet sich zudem über verschiedene Funktionen hinweg aus, wobei Coding fast 60 % der agentischen Nachrichten im Designbereich ausmacht.

Es gibt kein einheitliches Leaderboard zur KI-Einführung. Branchenrankings variieren je nach verwendeter Kennzahl. Im vergangenen Monat lagen professionelle und wissenschaftliche Dienstleistungen sowohl bei der Codex-Einführung als auch bei der API-Intensität an der Spitze. Kunst, Unterhaltung und Erholung lagen bei der ChatGPT‑Einführung vorn, während Fertigung die höchste ChatGPT‑Intensität aufweist, obwohl sie bei der Codex- und API-Intensität den letzten Platz belegt.

Branchen verfolgen bei der Einführung von KI nicht alle denselben Weg. Einige Branchen machen Fortschritte durch Entwicklertools und KI-gestützte Produkte, während andere KI im Alltag breiter oder intensiver einsetzen.

Während KI neue Möglichkeiten für Unternehmen schafft, Waren und Dienstleistungen bereitzustellen, verändert sie auch die Sicherheitslandschaft. Nur wenige Risiken sind so akut wie die im Bereich der Cybersicherheit, insbesondere angesichts der rasanten Fortschritte bei den Cyberfähigkeiten von KI.

KI kann auch Sicherheitsteams bei der Reaktion unterstützen. Modelle können umfangreiche Codebasen analysieren, Schwachstellen untersuchen und mehrstufige Sicherheitsarbeit unterstützen. Doch die Identifizierung weiterer Probleme macht Systeme nicht automatisch sicherer. Der eigentliche Engpass besteht darin, Erkenntnisse in Maßnahmen umzusetzen: zu bestimmen, welche Schwachstellen tatsächlich vorliegen, die Risiken mit den größten Auswirkungen zu priorisieren, Patches zu testen und sicherzustellen, dass Sicherheitsteams Behebungen schnell prüfen und bereitstellen. 

OpenAI Daybreak vereint Frontier-Cybersicherheitsmodelle, Sicherheitstools für Unternehmen und ein Partnerökosystem, um Unternehmen dabei zu helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen und ihre Abwehr gegen neu entstehende Bedrohungen zu stärken.

Die Mission von OpenAI besteht darin, sicherzustellen, dass AGI der gesamten Menschheit zugutekommt. Organisationen werden einen Großteil der wirtschaftlichen Auswirkungen von KI prägen. Aus diesem Grund veröffentlichen wir regelmäßig Enterprise Signals, eine wiederkehrende Reihe von Kennzahlen, mit denen die Einführung, Verbreitung und Wirkung von KI in Unternehmen verfolgt werden. Alle Analysen in diesem Bericht basieren auf anonymisierten, aggregierten Nutzungsdaten von Unternehmen. Wir haben automatisierte Systeme verwendet, um Nachrichteninhalte zu klassifizieren, und keine Mitarbeitenden von OpenAI haben Kundennachrichten geprüft.

Enterprise-Kund:innen von OpenAI können außerdem einen individuell angepassten Benchmark anfordern, um zu sehen, wie ihre Organisation anhand der neuesten Nutzungs- und Leistungskennzahlen im Vergleich abschneidet.