Enterprise Signals: mida eesrindlikud ettevõtted teevad teisiti

Ettevõtete tehisintellekt on jõudmas uude etappi: rohkem tööd delegeeritakse agentidele ja kõige kaugemale jõudnud ettevõtted libisevad eest. Tipptasemel ettevõtetel on juurdepääs samadele tehisintellekti mudelitele nagu teistel ettevõtetel, kuid nad süvendavad oma kasutust kiiremini. Neid eristab see, kuidas nad need mudelid tööle panevad: liikudes abistamiselt delegeerimisele, andes agentidele konteksti ja tööriistad keeruliste ülesannete täitmiseks ning kiirendades agendipõhise tehisintellekti levikut tarkvaraarendusest kaugemale.

Meie uuring selle kohta, kuidas agendid muudavad tööd OpenAI-s, pakub juhtivat indikaatorit sellest, milline see muutus võib tehisintellektil põhinevas organisatsioonis välja näha. Enterprise Signals laiendab vaadet OpenAI globaalsele ettevõtetest kliendibaasile, näidates, kuidas agendipõhine töö organisatsioonides levib ja mis eristab eesrindlikke ettevõtteid ülejäänutest.

Selles Enterprise Signalsi väljaandes näitame, et tipptasemel ettevõtted—need, kes kuuluvad igal kuul tehisintellekti kasutuses esimese 10% hulka–suurendavad edumaad tavaliste ettevõtete ehk keskmise 10% ees. Uurime, mida eesrindlikud ettevõtted teevad teisiti ja mida saavad organisatsioonid lõhe vähendamiseks teha.

Peamised järeldused:

• Kasutus ettevõtetes muutub üha agendipõhisemaks. Juunis moodustasid Codexi genereeritud väljundtokenid äriklientide Codexi ja ChatGPT väljundtokenite koguarvust 64%, mis viitab sellele, et agendid võimaldavad liikuda sisukama ja delegeeritud töö poole.
• Tipptaseme edu suureneb. Tipptasemel ettevõtted—need, kes kuuluvad igal kuul tehisintellekti kasutuses esimese 10% hulka—genereerivad nüüd aktiivse kasutaja kohta 8,3 korda rohkem väljundtokeneid kui tavalised ettevõtted, jaanuaris oli see näitaja 2,6 korda.
• Tipptasemel ettevõtted kasutavad täiustatud võimekusi sagedamini. Igal nädalal kasutab 21% tipptasemel ettevõtete aktiivsetest kasutajatest pistikprogramme, võrreldes 9%-ga tavalistes ettevõtetes. OpenAI-s kasutab 95% töötajatest pistikprogramme iganädalaselt, mis toob esile sügavama kasutuselevõtu potentsiaali.
• Agendid levivad teadmustöös. Alates veebruarist kasvas ettevõtete iganädalaste aktiivsete Codexi kasutajate arv õigusosakonnas 108×, müügis 41×, värbamises 41× ja turunduses 26×, võrreldes 5-kordse kasvuga inseneride seas.
• Karjääri alguses olevad töötajad kasutavad tehisintellekti rohkem: kasutus on suurim nooremspetsialistide seas ja langeb kogenumate töötajate hulgas, mis viitab potentsiaalsele suhtelisele eelisele tehisintellekti kasutamisel.

Ettevõtete tehisintellekt liigub küsimustele vastamiselt töö täideviimisele. See muutus sai kõigepealt alguse tarkvarainseneerias koos Codexiga. Nüüd laiendab ChatGPT Work agendipõhist tehisintellekti arendajatest kaugemale, võimaldades töötajatel kogu ettevõttes liikuda abi küsimiselt sisuliste ülesannete delegeerimiseni.

2026. aasta juuni seisuga moodustas agendipõhise tehisintellekti kasutus (määratletud kui Codexi tokenid) 64% ettevõtetest klientide Codexi ja ChatGPT kombineeritud väljundtokenitest. Nii ChatGPT kui ka agendipõhine tehisintellekt kasutavad samu aluseks olevaid eesrindlikke mudeleid; erinevus seisneb selles, kuidas see intellekt tööle pannakse.

ChatGPT aitab inimestel küsimusi esitada, ideid arendada ja probleeme lahendada. Agendipõhine tehisintellekt (nagu Codex ja ChatGPT Work) annab mudelile tööriistad sinu arvutiga töötamiseks, võimaldades sel leida teavet, redigeerida faile ning viia iseseisvalt või järelevalve all läbi mitmesammulisi ülesandeid. Keeruliste ja pikka aega kestvate ülesannete täitmine võib nõuda oluliselt rohkem arvutamist, mis aitab selgitada, miks agendipõhiste tokenite kasutus on kiiresti kasvanud.

Igal kuul reastame ettevõtetest kliendid väljundtokenite arvu järgi aktiivse kasutaja kohta. Tipptasemel ettevõtted on need, kes kuuluvad sel kuul esimese 10% hulka, samas kui tavalised ettevõtted jäävad 45. ja 55. protsentiili vahele. Juuni seisuga genereerisid tipptasemel ettevõtted aktiivse kasutaja kohta 8,3× rohkem väljundtokeneid kui tavalised ettevõtted, mis on kolmekordne kasv võrreldes 2,6-kordse vahega jaanuaris.

Tipptasemel ettevõtete edumaa ulatub ka erinevatesse valdkondadesse, kus suurim tokenite kasutuse erinevus on info ja tehnoloogia valdkonnas (11,7×) ning väikseim töötlevas tööstuses (5,3×). Seevastu tavaliste ettevõtete seas on tokenite kasutus tööstusharude lõikes sarnane, olles viimase aasta jooksul kasvanud suhteliselt tagasihoidlikult (1,9× kuni 2,8×). See viitab asjaolule, et paljud organisatsioonid kasutavad endiselt lihtsaid vestlusassistente, mis jätab märkimisväärselt ruumi kasutuselevõtu süvendamiseks ja agentide rakendamiseks keerukama töö tegemisel.

Tokenid on ebatäiuslik äriväärtuse mõõdupuu: lühike vastus võib olla väga väärtuslik, samas kui pikk vastus ei pruugi suurt midagi juurde anda. Kuid tokenite maht on kasulik kaudne mõõdik, mis näitab tehisintellekti kasutuse sügavust ja seda, kui palju tööd töötajad tehisintellektil teha paluvad.

Juhtivad ettevõtted süvendavad tehisintellekti kasutamist, sest nad rakendavad seda konkreetsete probleemide lahendamiseks oma organisatsioonides ja kogu oma tööstusharus.

Varased ettevõtete tehisintellekti rakendused algasid asutusesiseselt, aidates töötajatel leida teavet, koostada dokumentide mustandeid, analüüsida andmeid, kirjutada koodi ja automatiseerida rutiinseid protsesse. Juhtivad ettevõtted laiendavad tehisintellekti üha enam asutusesisesest tootlikkusest kaugemale - klientidele suunatud toodetesse, teenustesse ja kogemustesse.

Tehisintellekti agendid vajavad tõhusaks toimimiseks juurdepääsu õigele kontekstile ja tööriistadele. Pistikprogrammid⁠(avaneb uues aknas) koondavad võimekusi, mis aitavad agentidel teatud töövooge lõpule viia. Need saavad ühendada taaskasutatavaid juhiseid pakkuvaid oskusi rakendustega, mis ühenduvad ettevõtte andmete, tööriistade ja tegevustega. Näiteks saab müügi pistikprogramm ühendada meeskonna reeglistiku juurdepääsuga CRM-ile, võimaldades agendil kasutada ajakohast klienditeavet ja varasemaid pakkumisi, et valmistada ülevaatamiseks ette kohandatud vastus.

Tipptasemel ettevõtetel on täiustatud võimekuste osas selge edumaa. Iganädalaste aktiivsete kasutajate seas kasutab tipptasemel ettevõtetes pistikprogramme 21% ja oskusi 19%, võrreldes vaid 9% ja 3%-ga tavalistes ettevõtetes. Siiski moodustab tipptasemel ettevõtete kasutuselevõtt vaid murdosa võimalikust. OpenAI sisemine kasutus toob esile nende võimekuste sügavama kasutamise potentsiaali - iganädalane pistikprogrammide kasutus hõlmab 95% aktiivsetest kasutajatest. Meie uuring selle kohta, kuidas agendid tööd muudavad, annab lähema ülevaate sellest, kuidas OpenAI töötajad täiustatud võimekusi kasutavad.

Tehisintellekti agendid vajavad tähendusrikka töö tegemiseks kolme asja: konteksti, tööriistu ja püsivust. Mälu, häälsisend ja rakendusetõmmised aitavad töötajatel hõlpsasti jagada ülesande edukaks täitmiseks vajalikku konteksti ja teavet. Arvuti ja brauseri kasutamine võimaldab agentidel veebisaitidel navigeerida, faile luua ja ülesandeid iseseisvalt või järelevalve all täita. Eesmärgid ja tsüklid hoiavad agente töötamas seni, kuni ülesanne on lõpetatud. Üheskoos aitavad need võimekused eesrindlikel ettevõtetel agentide potentsiaali realiseerida.

Agentidele ettevõtte süsteemidele juurdepääsu andmine toob kaasa ka uusi riske. Tipptasemel ettevõtted kehtestavad selged reeglid selle kohta, kus agendid saavad tegutseda, millisele teabele nad juurde pääsevad, millal nad saavad tegutseda ja kuidas inimesed vaatavad üle kõrgema riskiga otsuseid. Need kontrollmehhanismid peavad arenema koos sellega, kuidas organisatsioonid reaalsetest juurutamistest õpivad.

Tipptasemel ettevõtted muudavad ka pideva õppimise ja eksperimenteerimise osaks oma igapäevatööst. Praktilised ehitajate sessioonid, foorumid uute kasutusjuhtude jagamiseks ja sisemised esitlused aitavad edukatel praktikatel meeskondade ja osakondade vahel levida.

Tarkvaraarendajad olid esimeste seas, kes tehisintellekti agendid kasutusele võtsid, kuid kõige kiirem kasv tuleb nüüd üldistelt teadmustöötajatelt. Alates veebruarist on ettevõtete iganädalaste aktiivsete Codexi kasutajate arv kasvanud õigusosakonnas 108×, müügis 41×, värbamises 41× ja turunduses 26×, võrreldes 5-kordse kasvuga inseneride seas. 

Tarkvara liikus esimesena põhjusega. Koodibaasid annavad agentidele selge konteksti, testid muudavad tulemused kergemini kontrollitavaks ja edusammud koodi kirjutamisel aitavad kiirendada tehisintellekti alast uurimis- ja arendustööd. Viimase kahe aasta jooksul on arendajad liikunud tehisintellekti kasutamiselt üksikute koodiridade lõpetamiseks selleni, et agendid tegelevad tervete tarkvaraarenduse ülesannetega. Paljud arendajad ei kirjuta enam koodi käsitsi, vaid keskenduvad oma ajaga ülesannete seadistamisele, agentide juhendamisele ja tulemuste ülevaatamisele.

Seevastu üldises teadmustöös on edasiminek olnud aeglasem, sest paljud ülesanded pakuvad piiratud konteksti, neid võib olla raske määratleda ja puuduvad selged kriteeriumid tulemuse kontrollimiseks. Kuid jätkuv skaleerimine, edusammud kinnistavas õppimises ja sihitud pingutused jõudluse parandamiseks sellistes hindamistes nagu GDPval toovad reaalmaailma ülesandeid, tööriistu ja töökeskkondi eesrindlike mudelite käeulatusse. Selle tulemusena on agendipõhine tehisintellekt alates aasta algusest üha enam leidnud sobivuse toote ja turu vahel üldiste teadmustöötajate seas.

Enam kui 10 miljoni sõnumi valimi põhjal liigub ettevõtete tehisintellekt töötajate abistamiselt töö loomisel hoopis meeskondade abistamisele selle elluviimisel. Isegi samas osakonnas erinevad kasutusmustrid vestlus- ja agendipõhise tehisintellekti vahel oluliselt.

Kirjutamine on endiselt ChatGPT kõige levinum kasutusala, samas kui koodi kirjutamine ning süsteemi- või agenditoimingud moodustavad kokku ligi 75% agendipõhistest sõnumitest. See muutus on eriti märgatav väljaspool traditsioonilisi tehnilisi meeskondi: värbamine (32%), müük (26%), poliitika (25%) ja kommunikatsioon (24%) pühendavad veerand kuni kolmandiku sõnumitest süsteemi- ja agenditoimingutele. Tehniline töö levib samuti eri funktsioonidesse - koodi kirjutamine moodustab disainis peaaegu 60% agendipõhistest sõnumitest.

Pole olemas ühtset tehisintellekti kasutuselevõtu edetabelit. Tööstusharude pingeread varieeruvad olenevalt kasutatavast mõõdikust. Möödunud kuul juhtisid kutse- ja teadustegevuse valdkonnad nii Codexi kasutuselevõttu kui ka API kasutusintensiivsust. Kunst, meelelahutus ja vaba aeg juhtisid ChatGPT kasutuselevõttu, samas kui töötlevas tööstuses oli ChatGPT kasutusintensiivsus kõrgeim, vaatamata sellele, et see jäi Codexi ja API intensiivsuse osas viimasele kohale.

Valdkonnad ei järgi tehisintellekti kasutuselevõtul ühesugust teed. Mõned liiguvad edasi arendustööriistade ja tehisintellektil põhinevate toodete kaudu, samas kui teised näevad laialdasemat või intensiivsemat igapäevast kasutust.

Kuna tehisintellekt loob organisatsioonidele uusi võimalusi kaupade ja teenuste pakkumiseks, kujundab see ümber ka turvalisuse maastikku. Vähesed riskid on vahetumad kui küberturvalisus, eriti arvestades tehisintellekti kübervõimekuse kiiret arengut.

Tehisintellekt saab aidata ka kaitsjatel reageerida. Mudelid suudavad analüüsida suuri koodibaase, uurida turvaauke ja toetada mitmesammulist turvatööd. Kuid rohkemate probleemide tuvastamine ei muuda süsteeme automaatselt turvalisemaks. Tõeline kitsaskoht on leitud probleemide tegevuseks muutmine: kindlakstegemine, millised turvaaugud on ehtsad, kõige kriitilisemate riskide prioriseerimine, paranduste testimine ning tagamine, et turvameeskonnad vaataksid parandused kiiresti üle ja juurutaksid need. 

OpenAI Daybreak ühendab eesrindlikud küberturvalisuse mudelid, ettevõtete turvatööriistad ja partnerite ökosüsteemi, et aidata organisatsioonidel neile väljakutsetele vastu astuda ja tugevdada oma kaitset uute ohtude vastu.

OpenAI missioon on tagada, et tehisintellekt toob kasu kogu inimkonnale. Organisatsioonid kujundavad suure osa tehisintellekti majanduslikust mõjust ja sel põhjusel avaldame regulaarselt väljaannet Enterprise Signals, mis on korduv mõõdikute kogum ettevõtete tehisintellekti kasutuselevõtu, leviku ja mõju jälgimiseks. Kõik selles aruandes esitatud analüüsid põhinevad koondatud ja anonüümitud ettevõtete kasutusandmetel. Sõnumite sisu klassifitseerimiseks kasutasime automatiseeritud süsteeme ja ükski OpenAI töötaja ei vaadanud klientide sõnumeid üle.

OpenAI Enterprise'i kliendid saavad tellida ka kohandatud võrdlusanalüüsi, et näha, kuidas nende organisatsioon uuemate kasutus- ja võimekuse mõõdikute võrdluses paigutub.