अत्याधुनिक फर्म कैसे आगे निकल रही हैं

संक्षेप में

• अत्याधुनिक फर्म्स—यानी वे जो उपयोग के मामले में 95वें परसेंटाइल में हैं—अब सामान्य फर्म्स की तुलना में प्रति कर्मचारी 3.5x ज़्यादा इंटेलिजेंस का इस्तेमाल कर रही हैं, जो एक साल पहले 2x था.
• यह अंतर सिर्फ गतिविधि का नहीं, गहराई का है: मैसेज वॉल्यूम केवल 36% अत्याधुनिक बढ़त को समझाता है; बाकी का बड़ा हिस्सा अधिक समृद्ध और जटिल AI उपयोग से आता है.
• एजेंटिक वर्कफ़्लो अत्याधुनिकता की पहचान बन रहे हैं: सबसे बड़ा लाभ उन्नत टूल्स में दिखाई देता है, जहाँ अत्याधुनिक फर्में सामान्य फर्मों की तुलना में प्रति कर्मचारी 16 गुना अधिक Codex संदेश भेजती हैं.
• संगठन अत्याधुनिक स्तर की ओर बढ़ सकते हैं: अग्रणी कंपनियाँ गहराई मापती हैं, प्रोडक्शन उपयोग के लिए गवर्नेंस बनाती हैं, एनेबलमेंट में निवेश करती हैं, जो काम करता है उसे स्केल करती हैं, और चैट-आधारित सहायता से एजेंट्स के साथ सौंपे गए काम की ओर बढ़ती हैं.

कई एंटरप्राइज़ के लिए, AI अपनाने का पहला चरण पहुँच पर केंद्रित था: किसके पास AI टूल्स थे, कितनी सीटें डिप्लॉय की गई थीं, और क्या कर्मचारी प्रयोग कर रहे थे. यह अब भी महत्वपूर्ण है. लेकिन एक्सेस अब अलग पहचान बनाने वाला कारक नहीं रहा. 

हमारी लेटेस्ट रिसर्च से संकेत मिलता है कि अत्याधुनिक बढ़त अब कंपाउंड होना शुरू हो रही है. अत्याधुनिक कंपनियाँ आगे निकल रही हैं क्योंकि वे प्रति कर्मचारी अधिक इंटेलिजेंस का उपयोग करती हैं, उन्नत टूल्स को अधिक गहनता से अपनाती हैं, और कार्यप्रवाहों में AI को अधिक गहराई से एकीकृत करती हैं.

आज, हम B2B Signals पेश कर रहे हैं, जो OpenAI Signals का व्यावसायिक विस्तार है. यह इस बात का आवर्ती माप प्रदान करता है कि व्यवसायों में AI का प्रसार कैसे हो रहा है, जो OpenAI उत्पादों के एंटरप्राइज़ उपयोग से प्राप्त गोपनीयता-संरक्षित, समेकित संकेतों पर आधारित है, जिनमें शामिल हैं:

• फर्मों के भीतर AI का कितना व्यापक उपयोग हो रहा है
• कौन-से टूल्स और टास्क अत्याधुनिक अपनाने से सबसे अधिक जुड़े हैं
• जहाँ बिज़नेस यूज़ केस अलग-अलग इंडस्ट्रीज़, प्रोडक्ट्स और फ़ंक्शंस में व्यापक हो रहे हैं

नोट: इस रिपोर्ट के सभी विश्लेषण पहचान-रहित, समेकित एंटरप्राइज़ उपयोग डेटा पर आधारित हैं. मैसेज कंटेंट को ऑटोमेटेड सिस्टम्स का उपयोग करके वर्गीकृत किया गया था, और इस विश्लेषण के हिस्से के रूप में किसी भी OpenAI कर्मचारी ने व्यक्तिगत Enterprise, Business, या API कस्टमर डेटा की समीक्षा नहीं की.

सबसे साफ़ संकेत गहराई है. अत्याधुनिक कंपनियाँ अब हर कर्मचारी के लिए सामान्य कंपनियों के मुकाबले 3.5 गुना ज़्यादा इंटेलिजेंस का इस्तेमाल कर रही हैं, जो अप्रैल 2025 में 2 गुना था. मैसेज वॉल्यूम उस अंतर का केवल 36% ही समझाता है; बाकी का बड़ा हिस्सा गहरे इस्तेमाल से आता है. अत्याधुनिक पर काम करने वाले कर्मचारी AI से ज़्यादा जटिल काम करवाने के लिए कह रहे हैं, उसे अधिक समृद्ध संदर्भ दे रहे हैं, और उससे अधिक ठोस आउटपुट प्राप्त कर रहे हैं.

इस रिपोर्ट में, हम मांगी गई बुद्धिमत्ता के प्रॉक्सी के रूप में जनरेट किए गए टोकन का इस्तेमाल करते हैं. टोकन व्यावसायिक मूल्य का प्रत्यक्ष माप नहीं हैं, लेकिन वे यह मापने में मदद करते हैं कि कर्मचारी AI से कितना काम करवाने के लिए कह रहे हैं, जिससे वे AI उपयोग की गहराई के लिए एक उपयोगी प्रॉक्सी बन जाते हैं.

सरल शब्दों में: सामान्य फर्में सवालों के जवाब देने के लिए AI का उपयोग कर रही हैं; अत्याधुनिक फर्में जटिल कार्यों को पूरा करने में मदद के लिए इसका उपयोग कर रही हैं. वे सिर्फ़ ज़्यादा मैसेजेस नहीं भेज रहे हैं; हर इंटरैक्शन असल काम का ज़्यादा हिस्सा कर रहा है. 

इन सभी संकेतों से पता चलता है कि अत्याधुनिक कंपनियाँ AI का इस्तेमाल अधिक जटिल और चुनौतीपूर्ण कामों के लिए कर रही हैं. लीडर्स के लिए सवाल अब इस बात से बदलकर कि कितने लोगों को एक्सेस है या वे AI का कितनी बार इस्तेमाल करते हैं, इस पर आ गया है कि AI कहाँ वर्कफ़्लो को गहराई दे रहा है और टीमों के काम करने के तरीके को बदल रहा है.

अत्याधुनिक कंपनियाँ अब डेलीगेशन की ओर भी बढ़ रही हैं.

फायदा एडवांस्ड और एजेंटिक टूल्स में सबसे अधिक है. Codex में सबसे बड़ा अंतर देखने को मिलता है, जहाँ अत्याधुनिक फर्में सामान्य फर्मों की तुलना में प्रति श्रमिक 16 गुना अधिक संदेश भेजती हैं. ChatGPT एजेंट, ChatGPT में ऐप्स, डीप रिसर्च और GPTs समान दिशात्मक रुझान दिखाते हैं, जिससे संकेत मिलता है कि अत्याधुनिक कंपनियां ऐसे टूल्स अपनाने में बेहतर हैं, जो कर्मचारियों को कोड करने, मल्टी-स्टेप टास्क सौंपने, कंपनी का संदर्भ लागू करने और अधिक जटिल रिसर्च करने में मदद करते हैं.

जैसे-जैसे AI सिस्टम्स टूल्स का इस्तेमाल करने, फाइल्स और कोडबेस के साथ काम करने, और लंबे समय के टास्क पूरे करने में अधिक सक्षम होते जा रहे हैं, वैसे-वैसे एंटरप्राइजेज को AI एजेंट्स को महत्वपूर्ण काम सौंपने के लिए खुद को ढालना होगा.

सबसे पहले कदम बढ़ाने वाली कंपनियाँ AI का उपयोग सिर्फ एक तेज़ इंटरफ़ेस के रूप में नहीं, बल्कि काम को शुरुआत से फिर से डिज़ाइन करने के तरीके के रूप में करने की ऑपरेशनल क्षमता विकसित कर रही हैं.

Cisco एक बड़े एंटरप्राइज़ इंजीनियरिंग संगठन में जटिल सॉफ़्टवेयर काम को तेज़ करने के लिए Codex का इस्तेमाल करता है. प्रोडक्शन वर्कफ़्लो में, Codex ने बिल्ड समय को लगभग 20% कम करने, प्रति माह 1,500+ इंजीनियरिंग घंटे बचाने और डिफेक्ट रेज़ोल्यूशन थ्रूपुट को 10-15x बढ़ाने में मदद की. Cisco की टीम के शब्दों में, सबसे बड़े लाभ तब मिले जब उन्होंने Codex को “टीम का हिस्सा” माना. 

AI भी पूरे बिज़नेस के प्रोडक्शन वर्कफ़्लो में शामिल हो रहा है.

कंपनियां इन-ऐप असिस्टेंट्स, कोडिंग और डेवलपर टूल्स, और कस्टमर सपोर्ट में API यूज़ केसेस डिप्लॉय कर रही हैं. ये वे क्षेत्र हैं जहाँ AI प्रोडक्ट्स, सेवाओं और इंटरनल सिस्टम्स का हिस्सा बन सकता है.

AI का इस्तेमाल सबसे ज़्यादा लिखने और कम्युनिकेशन में होता है, लेकिन अलग-अलग फ़ंक्शन के हिसाब से इसका उपयोग भी बढ़ रहा है. IT और सिक्योरिटी टीमें अपनी क्वेरीज़ को कैसे-करें और प्रक्रियात्मक मार्गदर्शन पर बहुत अधिक केंद्रित करती हैं, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट और डेटा साइंस टीमें कोडिंग का उच्च उपयोग दिखाती हैं, और फ़ाइनेंस टीमें AI का इस्तेमाल विश्लेषण और गणना के लिए कर रही हैं. यह पैटर्न दिखाता है कि AI अब सामान्य प्रोडक्टिविटी से आगे बढ़कर हर फ़ंक्शन की मुख्य ज़िम्मेदारियों से सीधे जुड़े कामों में इस्तेमाल हो रहा है.

AI अडॉप्शन के लिए कोई एक तय लीडरबोर्ड नहीं है. कुछ इंडस्ट्रीज़ व्यापक ChatGPT अडॉप्शन में आगे हैं, जबकि कुछ Codex के उपयोग, API इंटेंसिटी या मैसेज इंटेंसिटी में आगे हैं. इसका मतलब है कि संगठनों के पास कई एंट्री पॉइंट्स हैं: एक्सेस को स्केल करना, उपयोग को और गहरा करना, एजेंटिक टूल्स अपनाना, या AI को सीधे प्रोडक्ट्स और सिस्टम्स में शामिल करना.

Travelers Insurance यह दिखाता है कि यह व्यवहार में कैसा दिखता है. OpenAI के साथ बनाया गया इसका AI क्लेम असिस्टेंट, कस्टमर्स को फर्स्ट नोटिस ऑफ लॉस की प्रक्रिया में गाइड करता है, पॉलिसी से जुड़े सवालों के जवाब देता है, क्लेम शुरू करने के लिए ज़रूरी जानकारी इकट्ठा करता है, और सीधे Travelers के सिस्टम्स के अंदर क्लेम्स बनाता है. Travelers को उम्मीद है कि यह असिस्टेंट अपने पहले साल में लगभग 100,000 फर्स्ट नोटिस ऑफ लॉस कॉल्स संभालेगा.

अत्याधुनिक फर्मों और सामान्य फर्मों के बीच के अंतर को एक निश्चित विभाजन के रूप में नहीं पढ़ा जाना चाहिए. कई संगठन अभी भी व्यापक एक्सेस से आगे बढ़कर अधिक गहरे और इंटीग्रेटेड AI उपयोग की ओर जाने की प्रक्रिया के शुरुआती चरण में हैं. अत्याधुनिक का महत्व यह है कि यह दिखाता है कि कौन-सी कार्यप्रथाएँ कंपनियों को समय के साथ गति बनाने में मदद करती प्रतीत होती हैं.

सबसे स्पष्ट संकेतों में से एक एजुकेशन और लर्निंग है, जहाँ टास्क-लेवल पर अत्याधुनिक लाभ सबसे अधिक है. यह संकेत देता है कि अग्रणी कंपनियां AI का उपयोग केवल काम पूरा करने के लिए ही नहीं, बल्कि कर्मचारियों को AI का अच्छी तरह उपयोग करने के लिए ज़रूरी कौशल, आदतें और आत्मविश्वास विकसित करने में मदद करने के लिए भी करती हैं.

संगठन उपयोग की गहराई को मापकर, प्रोडक्शन उपयोग को सक्षम बनाने वाली गवर्नेंस तैयार करके, एनेबलमेंट को कोर इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में मानकर, अत्याधुनिक टीमों की पहचान करके और उनके प्रभाव को स्केल करके, तथा चैट से आगे बढ़कर एजेंट्स के साथ डेलीगेटेड वर्क की ओर जाकर अत्याधुनिकता की दिशा में आगे बढ़ सकते हैं.

Enterprise AI तेजी से विकसित हो रहा है, और लीडर्स को यह समझने के लिए स्पष्ट डेटा की ज़रूरत है कि AI अपनाने को बिज़नेस वैल्यू में बदलने में क्या मदद करता है.

B2B Signals अग्रणी फ़र्मों के व्यवहारों और पैटर्न्स को ट्रैक करता है, जिससे संगठनों को यह ज़्यादा स्पष्ट समझ मिलती है कि अग्रणी कंपनियाँ इंटेलिजेंस को बिज़नेस वैल्यू में कैसे बदल रही हैं. 

यह पहली रिलीज़ उपयोग की गहराई, एजेंटिक वर्कफ़्लो, और अलग-अलग इंडस्ट्रीज़ और विभागों में उभरते पैटर्न पर केंद्रित है. फ़्यूचर अपडेट्स इन मेज़र्स पर प्रोग्रेस को ट्रैक करेंगे और जैसे-जैसे एंटरप्राइज़ AI विकसित होता जाएगा, सिग्नल्स को अनुकूलित करेंगे.