OpenAI B2B Signals

Ngayon, ipinakikilala namin ang B2B Signals, ang ekstensyon ng negosyo ng OpenAI Signals⁠ na sumusukat sa kung paano lumalaganap ang AI sa mga organisasyon. Malinaw ang paunang senyales: nangunguna ang mga frontier na kumpanya hindi lang dahil may access sila sa AI, kundi dahil mas malalim nila itong ginagamit sa kabuuan ng trabaho.

Ang B2B Signals ay umuulit na pangkat ng mga hakbang na nakabatay sa uri ng pagsusuri na malawakan, nagpapanatili ng pribasiya sa paggamit ng enterprise AI. Sinusubaybayan nito ang mga pagkilos at pattern na makakatulong sa mga organisasyon na maunawaan kung paano gawing halaga para sa negosyo ang katalinuhan.

Ang mga frontier na kumpanya—ang nasa ika-95 porsiyento ng paggamit ng AI—ay gumagamit ng mas maraming katalinuhan kada manggagawa, mas masinsinang ginagamit ang mga advanced na tool, at mas malalim na sinasama ang AI sa mga daloy ng trabaho. Palaki na nang palaki ang agwat para sa ilang kumpanya, at ang pagkakaiba ay lalong nagmumula sa lalim ng paggamit.

Mga Pangunahing Punto

• Palaki na nang palaki ang bentaha ng AI: Gumagamit na ang mga frontier na kumpanya ng tatlo at kalahating beses ng talino ng AI sa bawat manggagawa kaysa sa mga karaniwang kumpanya, mula sa dalawang beses noong isang taon. 
• Mas malalim na gumagamit ng AI ang mga frontier na kumpanya, hindi lamang mas madalas: 36% ng agwat sa pagitan ng mga frontier at karaniwang kumpanya ay naipapaliwanag lamang ng dami ng mensahe. Nagmumula ang malaking bahagi ng kalamangan ng frontier sa mas malalim na paggamit. 
• Ang mga agentic na daloy ng trabaho ay nagiging palatandaan ng paggamit ng frontier: Pinakamalaki ang agwat sa mga advanced na agentic tool, kung saan ang mga frontier na kumpanya ay nagpapadala ng labing-anim na beses na mas maraming mensahe sa Codex kaysa sa mga karaniwang kumpanya. 
• Maaaring mapunan ng mga kumpanya ang agawat sa frontier sa pamamagitan ng pagbabago sa organisasyon: Para makahabol, kailangang sukatin ng mga kumpanya ang lalim ng paggamit, bigyan ng priyoridad ang pamamahala, mamuhunan sa pagpapagana, palawakin ang mga gumagana, at lumipat mula sa tulong na nakabatay sa chat tungo sa trabahong itinatalaga sa mga agent.

Palaki na nang palaki ang bentaha ng frontier, at lalo pang pinalalawak ng mga kumpanyang may pinakamalalim na paggamit ng AI ang kanilang pangunguna

Ang pag-deploy ng mga upuan ay panimulang punto lamang para sa mga negosyo. Ang mas malinaw na senyales ay kung ginagamit ng mga empleyado ang AI para sa mas masinsinan at mas kumplikadong trabaho. Inihahambing ng tsart na ito ang mga token na na-generate para sa bawat manggagawa sa frontier, na tinukoy bilang ika-95 porsiyento, sa karaniwang kumpanya, na tinukoy bilang ika-50 porsiyento.

Ang mga token ay hindi perpektong sukatan ng halaga sa negosyo. Ang maikling tugon ay maaaring maging lubhang mahalaga, at ang mahabang tugon ay maaaring hindi gaanong mahalaga. Ngunit nakakatulong ang dami ng token na sukatin kung gaano karaming trabaho ang ipinapagawa ng mga empleyado sa AI, kaya nagsisilbi itong kapaki-pakinabang na panghaliling sukatan para sa lalim ng paggamit ng AI at sa antas ng katalinuhang hinihingi ng mga empleyado mula sa AI.

Ang frontier na kumpanya ay nangangailangan ng tatlo at kalahating beses na katalinuhan kada manggagawa kaysa sa karaniwang kumpanya. Tumaas ang agwat na ito mula dalawang beses noong 4/2025, na nagpapahiwatig na pinalawak ng mga kumpanyang pinakamasinsinang gumagamit ng AI ang kanilang kalamangan at mas nasa magandang posisyon para gawing mas malalim at mas kumplikadong gawain ang mga bagong kakayahan ng AI.

Nagmumula ang karamihan ng bentaha ng frontier sa mas malalim na paggamit, sa halip na sa mas maraming ng mensahe

Ang frontier na kumpanya ay nangangailangan ng mas mataas na katalinuhan sa bawat manggagawa kaysa sa karaniwang kumpanya, ngunit ang malaking bahagi ng agwat ay hindi naipapaliwanag ng dami ng mensahe lamang. Hinahati ng tsart na ito ang tatlo at kalahating beses na kalamangan ng frontier at ipinapakita na kung magpapadala ang karaniwang kumpanya ng mga mensahe sa parehong antas ng frontier, mapupunan lang nito ang 36% ng tatlo at kalahating beses ng agwat.

Ang natitirang agwat ay nauugnay sa mas malalim na paggamit. Ang mga manggagawa sa frontier ay humihiling sa AI na humawak ng mas kumplikadong trabaho, binibigyan ang mga modelo ng mas mayamang konteksto, at nagpapagawa ng mas makabuluhang mga output.

Pinakamalaki ang bentahe ng frontier sa mga advanced at agentic na tool, na pinangungunahan ng labing-anim na beses na mas mataas na paggamit ng Codex

Pinakamalaki ang bentaha ng frontier para sa mga tool na sumusuporta sa mas advanced na mga daloy ng trabaho. Ipinapakita ng Codex ang pinakamalaking pagkakaiba, kung saan ang frontier ay nagpapadala ng labing anim na beses na mas maraming mensahe kada manggagawa. Nagpapakita rin ng malalaking agwat ang ChatGPT Agent, Apps in ChatGPT, Deep Research, at mga GPT, na nagpapahiwatig na mas mahusay ang frontier sa epektibong paggamit ng mga tool na tumutulong sa mga manggagawa na mag-code, magtalaga ng mga gawaing maraming hakbang, gamitin ang konteksto ng kumpanya, at magsagawa ng mas kumplikadong pananaliksik.

Sa kabilang banda, ang mga tool na mas pangkalahatan ang gamit at mas madaling ma-access, tulad ng Pag-upload ng User, Maghanap, at Pagsusuri ng Data, ay nagpapakita ng mas maliit na bentaha ng frontier. Mas madaling gamitin ng karamihan sa mga kumpanya ang mga tool na ito dahil pinapalawak ng mga ito ang mga pamilyar na daloy ng trabaho. Pinakakapansin-pansin ang bentaha ng frontier sa mga advanced at agentic na tool, kung saan ang paggamit ay nangangailangan ng higit na kadalubhasaan, mga koneksyon sa kaalaman at mga tool sa lugar ng trabaho, at mas malaking ginhawa sa pagtatalaga ng trabaho sa AI.

Ang pinakamalaking bentaha ng frontier AI ay nasa edukasyon at pag-aaral

Pinakamalaki ang bentaha ng frontier para sa mga gawain sa edukasyon at pag-aaral, kung saan ang frontier na kumpanya ay nagpapadala ng pitong beses na mas maraming mensahe kaysa sa karaniwang kumpanya. Sa frontier, gumagamit ang mga kumpanya ng AI upang tulungan ang mga empleyado na bumuo ng mga kasanayan at matuto ng mga bagong paksa. Ginagamit din nila ang AI upang mapahusay ang kanilang pag-unawa sa mismong AI, kabilang ang kung ano ang kaya nitong gawin, kung paano ito gamitin nang mahusay, at kung saan ito maaaring isama sa mga kasalukuyang daloy ng trabaho. Ipinahihiwatig ng laki ng agwat na maaaring hindi ganap na nagagamit ng karaniwang kumpanya ang AI bilang tool para sa pagkatuto at pagpapaunlad ng workforce.

Ang pag-code ay nagpapakita rin ng malaking agwat na makaapat na beses, na tugma sa mas malawak na agwat sa paggamit ng mga advanced at agentic na tool. Ang gabay sa kung paano at sa pagsusulat at komunikasyon ang may pinakamaliliit na agawat sa frontier, malamang dahil mas madaling ma-access at mas pamilyar ang paggamit ng AI ang mga gawaing ito.

Pinakamalawak ang paggamit ng AI sa pagsusulat ngunit lumalago ang paggamit na partikular sa bawat tungkulin

Nananatiling pinakakaraniwang gamit ng ChatGPT ang pagsusulat at komunikasyon. Gayunpaman, makabuluhang nag-iiba ang mga pattern ng paggamit ayon sa tungkulin. 60% ng mga mensahe sa IT at Security ay nakatuon sa paano gawin at gabay sa pamamaraan, halos kalahati ng mga mensahe sa Software Development at Siyensya ng Data at Engineering ay may kaugnayan sa pag-code, at isa sa sampung bahagi ng mga mensahe sa Finance ay may kaugnayan sa pagsusuri at pagkalkula.

Umaayon ang mga pattern na ito sa mas malawak na ebidensiyang nagpapakita na bumubuti ang mga modelo ng frontier sa mga gawain sa trabaho na may halaga sa ekonomiya. Ang GDPval⁠, isang pagsusuri ng trabahong pangkaalaman sa totoong mundo sa 44 na propesyon, ay sumusukat sa pagganap sa mga gawaing lumilikha ng mga praktikal na output sa trabaho gaya ng mga dokumento, spreadsheet, slide, diagram, at multimedia. Habang nagiging mas may kakayahan ang AI, tila lumalawak ang paggamit nito sa enterprise tungo sa mga gawaing mas malapit na nauugnay sa pangunahing gawain ng bawat kakayahan.

Ang pangunguna sa industriya ay hindi nakatuon sa iisang dimensyon: iba't ibang sektor ang nangunguna sa ChatGPT, Codex, at sa API.

Walang iisang ranggo sa paggamit ng AI. Nag-iiba ang mga ranggo ng industriya depende sa sukatang ginamit. Nangunguna ang Mga Propesyonal, Siyentipiko, at Teknikal na Serbisyo sa kapwa paggamit ng Codex at kasidhian ng API, na nagpapahiwatig ng relatibong advanced na paggamit sa mga daloy ng trabaho ng developer at mga daloy ng trabaho na naka-integrate sa produkto. Nangunguna ang Pinansyal at Insurance sa paggamit ng ChatGPT dahil sa malawakang pag-deploy, habang ang Mga Serbisyong Pang-edukasyon ang may pinakamataas na kasidhian ng mensahe, na nagpapahiwatig ng mas malalim na paggamit bawat tao. Mataas ang ranggo ng Kalakalang Retail at Kalusugan sa kasidhian ng API, sa kabila ng mas mababang ranggo sa iba pang sukatan.

Ang mga pagkakaibang ito ay nagpapahiwatig na ang pamumuno sa industriya ay hindi isang dimensyon lang. Mukhang ginagamit ng ilang sektor ang AI sa pamamagitan ng mga teknikal at pang-developer na daloy ng trabaho, habang ang iba naman ay nagpapalawak sa pamamagitan ng malawakang paggamit ng ChatGPT o mas masinsinang paggamit ng mga end user.

Inililipat ng mga negosyo ang paggamit ng API sa mga daloy ng trabaho sa produksyon at mga application na nakatuon sa customer

Parami nang parami ang mga kumpanyang gumagamit ng API para direktang i-integrate ang mga modelo sa mga produkto, serbisyo, at mga panloob na system. Kabilang sa mga karaniwang kaso ng paggamit sa produksyon ang mga in-app assistant, mga tool sa pag-code at pang-developer, suporta sa customer, mga daloy ng trabaho sa pananaliksik, at pag-automate ng daloy ng trabaho.

Ipinapakita ng mga pag-deploy na ito kung paano humihigit ang enterprise AI sa yugto ng pag-e-eksperimento tungo sa nauulit na mga daloy ng trabaho na may nasusukat na epekto sa pamamalakad. Sa mga halimbawa ng customer, ginagamit ng mga kumpanya ang mga modelo ng OpenAI para mapabilis ang pangkaalamang trabaho, pahusayin ang engineering throughput, at bumuo ng mga karanasang pinapagana ng AI para sa mga customer at empleyado.

Ang magagawa ng mga organisasyon para maabot ang frontier

Nakikipagtulungan ang OpenAI sa mga negosyo sa iba’t ibang industriya, kakayahan, at yugto ng AI maturity, na nagbibigay sa amin ng bisibilidad sa kung paano umuunlad ang paggamit mula sa pag-e-eksperimento hanggang sa produksyon. Sa lahat ng pag-deploy na ito, ang mga kumpanyang may pinakamalaking progreso ay mas hindi nakatuon sa pag-access lamang at mas nakatuon sa mga sistemang pang-organisasyon na kailangan upang magamit nang malalim ang AI: pagsusukat, pamamahala, pagbibigay-kakayahan, pagpapalawak ng epekto, at agentic na pag-deploy.

May limang kagawian na namumukod-tangi bilang mga praktikal na hakbang na maaaring simulang isagawa ngayon ng anumang organisasyon para mapalalim ang paggamit ng AI.

1. Sukatin ang lalim ng paggamit bukod pa sa pag-access.
   Ang mahalagang palatandaan ay hindi lang kung gaano karaming empleyado ang may mga AI account, kundi kung ginagamit ba ng mga team ang AI sa mas makabuluhang paraan sa pagdaan ng panahon. Dapat subaybayan ng mga organisasyon kung ang paggamit ng AI ay nagiging mas madalas, mas kumplikado, at mas malapit na nakaugnay sa mahahalagang daloy ng trabaho.
2. Bumuo ng pamamahala na nagbibigay-daan sa paggamit sa produksyon.
   Hindi umiiwas sa pamamahala ang mga nangungunang kumpanya. Ginagamit nila ito para gawing mas madaling i-deploy ang agentic na AI. Kailangan ng mga kumpanya ng malinaw na mga panuntunan para sa kung saan maaaring gumawa ang mga agent, anong impormasyon ang maaari nilang gamitin, kung kailan sila dapat magpayo sa halip na kumilos, at kung paano rerepasuhin ng mga tao ang mga desisyong may mas mataas na panganib. Ang mga frontier na kumpanya ay nagtatakda ng mga pamantayang ito bilang bahagi ng proseso ng pag-deploy, kaya nagiging paraan ang pamamahala para ligtas na palawakin ang paggamit sa halip na pabagalin ang paggamit.
3. Ituring ang pagbibigay-kakayahan bilang pangunahing imprastraktura, hindi bilang maliit na proyekto.
   Habang humuhusay ang mga kakayahan ng AI, kapwa ang mga manggagawa at organisasyon ay nangangailangan ng mga sistemang tumutulong sa kanila na makasabay. Hindi itinuturing ng mga frontier na kumpanya ang pagbibigay-kakayahan bilang isang minsanang pagsisikap sa pagsasanay. Isinasama nila ang tuloy-tuloy na pag-aaral sa pag-deploy sa pamamagitan ng pagsasanay na partikular sa tungkulin, mga workshop sa kaso ng paggamit, mga hackathon, mga panloob na network ng mga kampeyon, nakalaang oras para sa pag-e-eksperimento, at mga nakabahaging repository ng mga daloy ng trabaho, pinakamahuhusay na kagawian, at kasanayan. 
4. Tukuyin ang iyong mga frontier na team at palawakin ang kanilang epekto.
   Sa maraming organisasyon, ang pinaka-advanced na paggamit ay nakatuon lamang sa iilang team. Maipapakita ng mga team na iyon kung aling mga daloy ng trabaho, gawi, at modelo ng operasyon ang epektibo. Dapat tukuyin ng mga lider ang mga team na ito, unawain at palawakin ang mga kondisyong nasa likod ng kanilang tagumpay, at tulungan silang magbahagi ng mga pananaw at halimbawa ng mas malalim na paggamit ng AI sa iba pang bahagi ng kumpanya. 
5. Umusad nang higit pa sa chat tungo sa pagtatalaga ng trabaho.
   Ang Enterprise AI ay lumilipat mula sa mga katulong sa chat patungo sa trabahong maaaring italaga sa mga agent. Pinapakita ng software engineering ang kalakarang ito, pero lumalaganap na ang nakatalagang trabaho sa iba’t ibang kakayahan. Sa Codex, pwedeng magpasa ang mga engineer ng itinakdang gawain, ibigay sa agent ang kontekstong kailangan nito, hayaan itong gumawa sa mga file, codebase, at tool, pagkatapos ay suriin ang resulta at pinuhin ang daloy ng trabaho gamit ang feedback. Hinihikayat ng mga frontier na kumpanya ang mga manggagawa na magtalaga ng mga gawain sa AI sa halip na gamitin lamang ang AI bilang static na katulong.

Kung gusto mong siyasatin ang kabuuang natuklasan o alamin kung paano gamitin ang AI sa iyong organisasyon sa responsableng paraan, [gusto naming kumonekta⁠].