OpenAI B2B-signaalid

Täna tutvustame B2B Signalsit, OpenAI Signalsi⁠ ärilaiendust, mis mõõdab, kuidas tehisintellekt levib organisatsioonides. Esialgne signaal on selge: tipptasemel ettevõtted saavutavad edumaa mitte ainult seetõttu, et neil on juurdepääs tehisintellektile, vaid ka seetõttu, et nad kasutavad seda sügavamalt kogu oma töös.

B2B Signals on regulaarne mõõdikute kogum, mis põhineb ettevõtete tehisintellekti kasutuse laiaulatuslikul ja privaatsust säilitaval analüüsil. See jälgib käitumist ja mustreid, mis võivad aidata organisatsioonidel mõista, kuidas muuta intellekti äriväärtuseks.

Tipptasemel ettevõtted – need, kes asuvad tehisintellekti kasutuse 95. protsentiilis – kasutavad rohkem intelligentsust töötaja kohta, võtavad täiustatud tööriistu intensiivsemalt kasutusele ja integreerivad tehisintellekti sügavamalt töövoogudesse. Lõhe on mõne ettevõtte puhul hakanud süvenema ning erinevus tuleneb üha enam kasutamise sügavusest.

Peamised järeldused

• Tipptasemel ettevõtete eelis süveneb: tipptasemel ettevõtted kasutavad nüüd töötaja kohta 3,5 korda rohkem tehisintellekti kui tüüpilised ettevõtted; aasta tagasi oli see näitaja 2 korda suurem.
• Tipptasemel ettevõtted kasutavad tehisintellekti rohkem süvitsi, mitte ainult sagedamini: sõnumite maht selgitab vaid 36% tipptasemel ja tüüpiliste ettevõtete vahelisest lõhest. Suurem osa tipptasemel ettevõtete eelisest tuleneb rohkem süvitsi minevast kasutamisest. 
• Agentsed töövood on muutumas tipptasemel ettevõtete kasutuselevõtu tunnuseks: lõhe on suurim täiustatud agentsete tööriistade puhul, kus tipptasemel ettevõtted saadavad 16 korda rohkem Codexi sõnumeid kui tüüpilised ettevõtted.
• Ettevõtted saavad organisatsiooniliste muudatuste abil mahajäämust vähendada. Selleks peavad ettevõtted mõõtma kasutuse ulatust, seadma esikohale juhtimise, investeerima kasutajate toetamisse, laiendama toimivaid lahendusi ning minema vestluspõhiselt abilt üle töö delegeerimisele agentidele.

Tipptasemel ettevõtete eelis hakkab süvenema ning tehisintellekti kõige süvitsi kasutavad ettevõtted suurendavad oma edumaad.

Kasutajakohtade põhimõtte rakendamine on ettevõtete jaoks alles algus. Selgem näitaja on see, kas töötajad kasutavad tehisintellekti keerukama ja nõudlikuma töö tegemiseks. Selles diagrammis võrreldakse töötaja kohta genereeritud tokenite arvu tipptasemel (95. protsentiil) ja tüüpilises ettevõttes (50. protsentiil).

Token on äriväärtuse ebatäiuslik mõõdik. Lühike vastus võib olla väga väärtuslik, samas kui pikk vastus võib olla väheväärtuslik. Kuid token maht aitab mõõta, kui palju tööd töötajad tehisintellektil teha paluvad, mistõttu see on kasulik kaudne näitaja nii tehisintellekti kasutamise ulatuse kui ka selle kohta, kui palju intelligentsust töötajad tehisintellektilt eeldavad.

Tipptasemel ettevõte nõuab töötaja kohta 3,5 korda rohkem arukust kui tavaline ettevõte. See vahe on tekkinud 2025. aasta aprilli kahekordse tasemega, mis viitab sellele, et tehisintellekti süvitsi kasutavad ettevõtted suurendavad oma edumaad ja on paremas positsioonis uute tehisintellekti võimaluste rakendamiseks sügavama ja keerukama töö tegemisel.

Suurem osa tipptasemel ettevõtte eelisest tuleneb pigem süvitsi minevast kasutusest kui suuremast sõnumite mahust

Tipptasemel ettevõte vajab töötaja kohta oluliselt rohkem intelligentsust kui tüüpiline ettevõte, kuid suuremat osa vahest ei selgita üksnes sõnumite maht. See diagramm analüüsib tipptasemel ettevõtete 3,5-kordset eeliset ja näitab, et kui tüüpiline ettevõte saadaks sõnumeid sama sagedusega kui tipptasemel ettevõtted, suudaks see 3,5-kordset vahet vähendada vaid 36%.

Järelejäänud vahe on seotud süvitsi kasutusega. Tipptasemel töötajad paluvad tehisintellektil võtta enda peale keerukamaid töid, annavad mudelitele rikkalikumat konteksti ja genereerivad sisukamaid väljundeid.

Tipptasemel ettevõtete eelis on suurim täiustatud ja agentsete tööriistade puhul, kusjuures Codexi kasutamine on 16 korda suurem.

Tipptasemel ettevõtte töötajate eelis on suurim tööriistade puhul, mis toetavad keerukamaid töövooge. Suurim erinevus on näha Codexi puhul, kus tipptasemel ettevõtte töötajad saadavad ühe töötaja kohta 16 korda rohkem sõnumeid. ChatGPT Agent, ChatGPT rakendused, süvauuring ja GPT‑d näitavad samuti suhteliselt suuri erinevusi, mis viitab sellele, et tipptasemel ettevõtted suudavad paremini ära kasutada tööriistu, mis aitavad töötajatel programmeerida, mitmeastmelisi ülesandeid delegeerida, ettevõtte konteksti rakendada ja keerukamaid uuringuid teha.

Seevastu üldotstarbelisemate ja kättesaadavamate tööriistade, nagu kasutaja üleslaadimine, otsing ja andmeanalüüs, puhul on tipptasemele ettevõtete eelis väiksem. Neid tööriistu on enamikul ettevõtetel lihtsam kasutada, sest need laiendavad tuttavaid töövooge. Tipptasemel ettevõtte eelis avaldub kõige selgemalt täiustatud ja agentsete tööriistade puhul, mille kasutuselevõtt nõuab suuremat asjatundlikkust, sidumist tööalaste teadmiste ja tööriistadega ning suuremat valmisolekut delegeerida tööd tehisintellektile.

Suurim eelis tipptasemel ettevõtete innovatsioonis on haridusel ja õppimisel

Tipptasemel ettevõtete eelis on suurim haridus- ja õppimisalaste ülesannete puhul, kus tipptasemel ettevõte saadab tüüpilise ettevõttega võrreldes seitse korda rohkem sõnumeid. Tipptasemel ettevõtted kasutavad tehisintellekti, et aidata töötajatel arendada oskusi ja omandada uusi teadmisi. Nad kasutavad tehisintellekti ka selleks, et tehisintellekti ennast paremini mõista, sealhulgas selle võimalusi, õiget kasutamist ja seda, kuidas see olemasolevate töövoogudega liita. Selle vahe suurus viitab asjaolule, et tüüpiline ettevõte ei pruugi tehisintellekti töötajate koolitamise ja arendamise vahendina piisavalt kasutada.

Ka kodeerimise puhul on näha suur, neljakordne vahe, mis on kooskõlas suurema vahega täiustatud ja agendipõhiste tööriistade kasutamises. Praktiliste juhiste andmised ning kirjutamine ja suhtlemine on valdkonnad, kus kasutusulatuse erinevus on kõige väiksem, tõenäoliselt seetõttu, et need ülesanded on tehisintellekti rakendamisel kättesaadavamad ja tuttavamad.

Tehisintellekti kasutus on kõige laialdasem kirjutamises, kuid funktsioonipõhine kasutus suureneb.

Kirjutamine ja suhtlemine on jätkuvalt ChatGPT kõige levinumad kasutusviisid. Kuid kasutusmustrid erinevad funktsioonide lõikes oluliselt. 60% IT- ja turbevaldkonna sõnumitest keskendub suurel määral praktilistele ja protseduurilistele juhistele, peaegu pool tarkvaraarenduse ning andmeteaduse ja -tehnika sõnumitest on seotud koodimisega ning kümnendik finantsvaldkonna sõnumitest analüüsi ja arvutustega.

Need mustrid on kooskõlas laiemate tõenditega, et tipptasemel mudelid toetavad majanduslikult väärtuslike tööülesannete täitmist. GDPval⁠ on hindamismeetod, mis mõõdab reaalse maailma teadmustööd 44 ametikohal ja ülesannete täitmist, mille tulemuseks on praktilised tööväljundid, nagu dokumendid, arvutustabelid, slaidid, diagrammid ja multimeedia. Kuna tehisintellekt muutub võimekamaks, näib selle kasutamine ettevõtetes laienevat ülesannetele, mis on tihedamalt seotud iga funktsiooni põhitegevusega.

Liidripositsioon tööstusharudes ei ole ühemõõtmeline: ChatGPT‑s, Codexis ja API-s on esikohal erinevad sektorid

Pole olemas ühtset tehisintellekti kasutuselevõtu edetabelit. Tööstusharude pingeread varieeruvad olenevalt kasutatavast mõõdikust. Professionaalsed, teaduslikud ja tehnilised teenused on esikohal nii Codexi kasutuselevõtu kui ka API intensiivsuse poolest, mis viitab suhteliselt arenenud kasutusele arendajate töövoogudes ja toodetesse integreeritud töövoogudes. Rahanduse ja kindlustuse sektor on ChatGPT kasutuselevõtus esikohal tänu suuremahulistele juurutustele, samas kui haridusteenuste sektoris on suurim sõnumite intensiivsus, mis viitab põhjalikumale kasutusele inimese kohta. Jaekaubandus ja Tervis on API-intensiivsuse poolest kõrgel kohal, hoolimata madalamatest kohtadest teiste mõõdikute alusel.

Need erinevused viitavad sellele, et juhtpositsioon valdkonnas ei ole ühemõõtmeline. Mõned sektorid näivad võtvat tehisintellekti kasutusele tehniliste ja arendajatöövoogude kaudu, samas kui teised laiendavad selle kasutust ChatGPT laialdase kasutuselevõtu või lõppkasutajate intensiivsema kasutamise kaudu.

Ettevõtted viivad API kasutamise tootmiskeskkonna töövoogudesse ja klientidele suunatud rakendustesse.

Ettevõtted kasutavad üha enam API-t mudelite vahetult toodetesse, teenustesse ja sisesüsteemidesse integreerimiseks. Levinud kasutusjuhud tootmises hõlmavad rakendusesiseseid assistente, programmeerimis- ja arendajatööriistu, kliendituge, teadusuuringute töövooge ning töövoogude automatiseerimist.

Need rakendused näitavad, kuidas tehisintellekti kasutamine ettevõtetes liigub katsetamisest edasi korratavate töövoogudeni, millel on mõõdetav mõju tegevusele. Erinevate kliendinäidete põhjal kasutavad ettevõtted OpenAI mudeleid, et kiirendada teadmustööd, parandada tehnikatöö tootlikkust ning luua tehisintellekti toel põhinevaid kogemusi nii klientidele kui ka töötajatele.

Mida saavad organisatsioonid teha tipptasemele jõudmiseks

OpenAI teeb koostööd ettevõtetega erinevates tööstusharudes, ärifunktsioonides ja tehisintellekti arenguetappides, mis annab meile ülevaate sellest, kuidas rakendamine areneb katsetamisest tootmiseni. Nende juurutuste puhul keskenduvad kõige suuremaid edusamme tegevad ettevõtted vähem üksnes juurdepääsule ja rohkem organisatsioonilistele süsteemidele, mida on vaja tehisintellekti süvitsi kasutamiseks: mõõtmine, juhtimine, toetamine, mõju laiendamine ja agentlik rakendamine.

Esile tõuseb viis meetodit, mida iga organisatsioon võib juba täna kasutusele võtta, et laiendada tehisintellekti rakendamist.

1. Mõõtke lisaks juurdepääsule ka kasutuse ulatust.
   Oluline näitaja ei ole üksnes see, kui paljudel töötajatel on tehisintellekti kontod, vaid ka see, kas meeskonnad kasutavad tehisintellekti aja jooksul rohkem süvitsi. Organisatsioonid peaksid jälgima, kas tehisintellekti kasutamine muutub sagedasemaks, keerukamaks ja oluliste töövoogudega tihedamalt seotuks.
2. Looge juhtimisraamistik, mis võimaldab kasutamist tootmiskeskkonnas.
   Edukad ettevõtted ei väldi juhtimist. Nad kasutavad seda, et muuta agentne tehisintellekt hõlpsamini rakendatavaks. Ettevõtted vajavad selgeid reegleid selle kohta, kus agendid võivad tegutseda, millist teavet nad võivad kasutada, millal nad peaksid tegutsemise asemel nõu andma ja kuidas inimesed suurema riskiga otsuseid üle vaatavad. Tipptasemel ettevõtted määratlevad need standardid rakendamisprotsessi osana, nii et juhtimisest saab vahend kasutuselevõttu ohutuks laiendamiseks, mitte selle aeglustaja.
3. Suhtuge toetamisse kui põhitaristusse, mitte kõrvalprojekti
   Tehisintellekti võimekuse paranedes vajavad nii töötajad kui ka organisatsioonid süsteeme, mis aitavad neil selle arenguga sammu pidada. Tipptasemel ettevõtted ei käsitle toetamist ühekordse koolituskampaaniana. Nad lõimivad pideva õppe rakendamisprotsessiga rollipõhiste koolituste, kasutusjuhtumite töötubade, häkatonide, ettevõttesiseste eestvedajate võrgustike, katsetamiseks eraldatud aja ning töövoogude, parimate tavade ja oskuste jagatud varamute kaudu. 
4. Tuvastage oma tipptasemel meeskonnad ja suurendage nende mõju.
   Paljudes organisatsioonides on kõige arenenum kasutus koondunud väikese arvu meeskondade kätte. Need meeskonnad aitavad välja selgitada, millised töövood, harjumused ja tegevusmudelid päriselt toimivad. Juhid peaksid need meeskonnad tuvastama, mõistma ja laiendama nende edu aluseks olevaid tingimusi ning aitama neil jagada teiste ettevõtte töötajatega teadmisi ja näiteid tehisintellekti süvitsi minevast kasutamisest. 
5. Astuge järgmine samm vestlusest töö delegeerimiseni.
   Ettevõtete tehisintellekt on nihkumas vestlusrobotitelt sellise töö suunas, mida saab agentidele delegeerida. Seda suundumust illustreerib tarkvaratehnika, kuid töö delegeerimine levib ka teistesse valdkondadesse. Codexiga saavad insenerid määratletud ülesande delegeerida, anda agendile vajaliku konteksti, lasta sel töötada erinevate failide, koodibaaside ja tööriistadega ning seejärel tulemuse üle vaadata ja töövoogu tagasiside abil täiustada. Tipptasemel ettevõtted julgustavad töötajaid delegeerima ülesandeid tehisintellektile, selle asemel et kasutada seda lihtsalt staatilise abimehena.

Kui soovite uurida kõiki tulemusi või õppida, kuidas tehisintellekti oma organisatsioonis vastutustundlikult rakendada, [võtame teiega hea meelega ühendust⁠].