Hogyan tesznek szert egyre nagyobb előnyre az élvonalbeli vállalatok

TLDR

• Az élvonalbeli vállalatok – vagyis azok, amelyek a használat 95. percentilisébe tartoznak – jelenleg munkavállalónként 3,5-szer annyi intelligenciát használnak, mint a tipikus vállalatok; ez az arány egy évvel ezelőtt még kétszeres volt.
• A különbség a használat mélységéről szól, nem csupán az aktivitásról: az üzenetmennyiség az élvonalbeli előny mindössze 36%-át magyarázza; a különbség nagy része a gazdagabb, összetettebb AI-használatból fakad.
• Az ágensalapú munkafolyamatok az élvonalbeli státusz jelzőjévé válnak: a legnagyobb előny a fejlett eszközöknél jelentkezik, ahol az élvonalbeli vállalatok munkavállalónként 16-szor annyi Codex-üzenetet küldenek, mint a tipikus cégek.
• A szervezetek elmozdulhatnak az élvonalbeli működés felé: a vezető vállalatok mérik a használat mélységét, irányítást alakítanak ki az éles használathoz, befektetnek a felkészítésbe és támogatásba, skálázzák azt, ami működik, és a csevegésalapú segítségnyújtásról az ügynökökre delegált munkára térnek át.

Sok vállalat számára a vállalati AI-bevezetés első szakasza a hozzáférésről szólt: kinek voltak AI-eszközei, hány felhasználói licencet osztottak ki, és hogy az alkalmazottak kísérleteztek-e. Ez továbbra is fontos. De a hozzáférés már nem megkülönböztető tényező. 

Legújabb kutatásaink szerint az élvonalbeli előny egyre inkább halmozódik. Az élvonalbeli vállalatok azért kerülnek előnybe, mert munkavállalónként több intelligenciát használnak, intenzívebben alkalmazzák a fejlett eszközöket, és mélyebben integrálják az AI-t a munkafolyamatokba.

Ma bemutatjuk a B2B Signals-t, az OpenAI Signals üzleti kiterjesztését. Rendszeresen ismétlődő mérőszámot nyújt arról, hogyan terjed az AI a vállalatok körében, az OpenAI termékeinek vállalati használatából származó, adatvédelmet biztosító módon kezelt, összesített jelzések alapján, többek között:

• Milyen mélységben használják az AI-t a vállalatokon belül
• Mely eszközök és feladatok kapcsolódnak leginkább az élvonalbeli technológiák bevezetéséhez
• Ahol az üzleti felhasználási esetek egyre szélesebb körben terjednek a különböző iparágakban, termékekben és funkciókban

Megjegyzés: A jelentésben szereplő összes elemzés anonimizált, összesített vállalati használati adatokon alapul. Az üzenetek tartalmát automatizált rendszerek segítségével osztályozták, és az elemzés során egyetlen OpenAI-alkalmazott sem tekintette át egyetlen Enterprise, Business vagy API ügyfél adatait.

A legegyértelműbb jel a mélység. Az élvonalbeli vállalatok ma már dolgozónként 3,5-szer annyi intelligenciát használnak, mint a tipikus vállalatok, ami emelkedést jelent a 2025 áprilisi kétszeres szinthez képest. Az üzenetmennyiség ennek a különbségnek mindössze 36%-át magyarázza; a többség a mélyebb használatból adódik. Az élvonalbeli munkavállalók arra kérik az AI-t, hogy összetettebb munkákat végezzen el, gazdagabb kontextust biztosítanak, és tartalmasabb eredményeket hoznak létre.

Ebben a jelentésben a generált tokenek számát az igényelt intelligencia helyettesítő mérőszámaként használjuk. A tokenek nem az üzleti érték közvetlen mérőszámai, de segítenek mérni, hogy a munkatársak mennyi munkát bíznak az AI-ra, így hasznos közvetett mutatói az AI-használat mélységének.

Egyszerűen fogalmazva: a tipikus vállalatok arra használják az AI-t, hogy kérdésekre válaszoljanak. Az élvonalbeli vállalatok pedig arra, hogy összetett munkát végezzenek el. Nemcsak több üzenetet küldenek. Minden egyes interakció a tényleges munka nagyobb részét végzi el. 

Ezek a jelzések együttesen arra utalnak, hogy az élvonalbeli vállalatok az AI-t összetettebb és nagyobb kihívást jelentő munkákhoz használják. A vezetők számára a kérdés már nem az, hogy hány embernek van hozzáférése az AI-hoz, vagy milyen gyakran használják, hanem egyre inkább az, hogy hol épül be mélyebben az AI a munkafolyamatokba, és hogyan változtatja meg a csapatok működését.

Az élvonalbeli is a delegálás irányába halad.

Az előny a fejlett és ügynöki eszközök esetében a legnagyobb. A Codex mutatja a legnagyobb különbséget: az élvonalbeli vállalatok munkavállalónként 16-szor annyi üzenetet küldenek, mint a tipikus vállalatok. A ChatGPT ügynök, a ChatGPT‑ben elérhető alkalmazások, a mély kutatás és a GPT‑k hasonló irányú mintázatokat mutatnak, ami arra utal, hogy az élvonalbeli vállalatok jobban alkalmazzák azokat az eszközöket, amelyek segítik a munkavállalókat a kódolásban, a többlépéses feladatok delegálásában, a vállalati kontextus alkalmazásában és az összetettebb kutatások elvégzésében.

Ahogy az AI-rendszerek egyre inkább képesek eszközök használatára, fájlokon és kódbázisokon átívelő munkavégzésre, valamint hosszabb távú feladatok elvégzésére, a vállalatoknak alkalmazkodniuk kell ahhoz, hogy érdemi munkát delegáljanak AI-ügynököknek.

Az elsőként lépő vállalatok azokat a működési képességeket építik ki, amelyekkel az AI-t nem csupán gyorsabb felületként, hanem a munkavégzés alapoktól való újratervezésének módjaként tudják használni.

A Cisco a Codexet használja az összetett szoftveres munkák felgyorsítására egy nagyvállalati mérnöki szervezetben. Éles üzemi munkafolyamatokban a Codex körülbelül 20%-kal segített csökkenteni a buildidőket, havonta több mint 1500 mérnöki munkaórát megtakarítani, és 10-15×-ösére növelni a hibajavítási hatékonyságot. Ahogy a Cisco csapata fogalmazott, a legnagyobb előnyt akkor érték el, amikor a Codexet „a csapat tagjaként” kezelték. 

Az AI a vállalat egészében az éles környezetben használt munkafolyamatokba is bekerül.

A vállalatok API-használati eseteket vezetnek be az alkalmazáson belüli asszisztensek, a fejlesztői eszközök és az ügyfélszolgálat területén. Ezek azok a területek, ahol a mesterséges intelligencia a termékek, szolgáltatások és belső rendszerek részévé válhat.

Az AI használata az írásban és a kommunikációban a legelterjedtebb, de a funkcióhoz kötött használat is növekszik. Az IT- és biztonsági csapatok lekérdezései főként a gyakorlati és eljárási útmutatókra összpontosítanak, a szoftverfejlesztési és adattudományi csapatoknál gyakori a kódolási célú használat, míg a pénzügyi csapatok az AI-t elemzésre és számításokra használják. A minta arra utal, hogy az AI az általános termelékenységen túl az egyes funkciók alapvető felelősségi köreihez szorosabban kapcsolódó munkák felé mozdul el.

Nincs egységes AI-alkalmazási ranglista. Egyes iparágak a ChatGPT széles körű alkalmazásában járnak az élen, mások a Codex használatában, az API-intenzitásban vagy az üzenetintenzitásban. Ez azt jelenti, hogy a szervezetek előtt több belépési pont is áll: a hozzáférés bővítése, a használat elmélyítése, ügynökalapú eszközök bevezetése, vagy az AI közvetlen beépítése a termékekbe és rendszerekbe.

A Travelers Insurance megmutatja, hogyan néz ki ez a gyakorlatban. Az OpenAI segítségével készült AI Claim Assistant végigvezeti az ügyfeleket az első kárbejelentésen, megválaszolja a kötvénnyel kapcsolatos kérdéseket, összegyűjti a kárigény elindításához szükséges információkat, és közvetlenül a Travelers rendszereiben hoz létre kárigényeket. A Travelers arra számít, hogy az asszisztens az első évében körülbelül 100 000 első kárbejelentési hívást fog kezelni.

Az élvonalbeli és az átlagos vállalatok közötti különbséget nem szabad rögzült választóvonalként értelmezni. Sok szervezet még csak a széles körű hozzáféréstől a mélyebb, integráltabb AI-használat felé való elmozdulás folyamatának elején tart. Az élvonalbeli érték abban rejlik, hogy megmutatja, mely gyakorlatok látszanak segíteni a cégeknek abban, hogy idővel lendületet építsenek.

Az egyik legegyértelműbb jelzés az oktatás és tanulás területe, ahol a feladatszintű élvonalbeli előny a legnagyobb. Ez arra utal, hogy a vezető vállalatok nemcsak a munka elvégzésére használják az AI-t, hanem arra is, hogy segítsenek a munkatársaknak kialakítani azokat a készségeket, szokásokat és magabiztosságot, amelyek az AI eredményes használatához szükségesek.

A szervezetek az élvonalbeli működés felé mozdulhatnak el a használat mélységének mérésével, az éles használatot lehetővé tevő irányítás kialakításával, a bevezetéstámogatás alapvető infrastruktúraként való kezelésével, az élvonalbeli csapatok azonosításával és hatásuk skálázásával, valamint azzal, hogy a csevegésen túl az ügynökökkel végzett delegált munka felé lépnek tovább.

A vállalati AI gyorsan fejlődik, és a vezetőknek egyértelmű adatokra van szükségük ahhoz, hogy megértsék, mi segít az AI bevezetését üzleti értékké alakítani.

A B2B Signals nyomon követi a vezető cégek viselkedését és mintázatait, így a szervezetek világosabb képet kapnak arról, hogyan alakítják a vezető vállalatok az intelligenciát üzleti értékké. 

Ez az első kiadás a használat mélységére, az ügynöki munkafolyamatokra, valamint az iparágakon és üzleti funkciókon átívelő mintákra összpontosít. A jövőbeli frissítések nyomon követik az előrehaladást ezeknél a mérőszámoknál, és a vállalati AI fejlődésével párhuzamosan igazítják a jelzéseket.