Ինչպես են առաջադեմ ընկերություններն առաջ անցնում

TLDR

• Առաջադեմ ընկերությունները՝ օգտագործման 95-րդ տոկոսային դիրքում գտնվողները, այժմ մեկ աշխատողի հաշվով օգտագործում են 3,5 անգամ ավելի շատ բանականություն, քան սովորական ընկերությունները՝ մեկ տարի առաջվա 2 անգամի համեմատ։
• Բացը խորության մասին է, ոչ թե պարզապես ակտիվության․ հաղորդագրությունների ծավալը բացատրում է առաջադեմ առավելության միայն 36%-ը, իսկ բացի մեծ մասը բխում է ԱԲ-ի ավելի հարուստ և ավելի բարդ օգտագործումից։
• Գործակալային աշխատանքային հոսքերը դառնում են առաջադեմության ցուցիչ․ ամենամեծ առավելությունը նկատվում է առաջադեմ գործիքներում, որտեղ առաջադեմ ընկերությունները մեկ աշխատողի հաշվով 16 անգամ ավելի շատ Codex հաղորդագրություններ են ուղարկում, քան սովորական ընկերությունները։
• Կազմակերպությունները կարող են շարժվել դեպի առաջադեմ մակարդակ․ առաջատար ընկերությունները չափում են օգտագործման խորությունը, ձևավորում են կառավարման մեխանիզմներ արտադրական օգտագործման համար, ներդրումներ են կատարում կարողությունների զարգացման մեջ, մասշտաբավորում են այն, ինչն աշխատում է, և չատի վրա հիմնված աջակցությունից անցնում են դեպի ագենտների միջոցով պատվիրակված աշխատանք։

Շատ ձեռնարկությունների համար ԱԲ-ի ներդրման առաջին փուլը հասանելիության մասին էր՝ ով ուներ ԱԲ գործիքներ, օգտատիրոջ քանի տեղ էր ներդրվել, և արդյոք աշխատակիցները փորձարկումներ էին անում։ Դա դեռևս կարևոր է։ Բայց հասանելիությունն այլևս տարբերակիչ գործոն չէ։ 

Մեր վերջին հետազոտությունը ցույց է տալիս, որ առաջադեմ առավելությունը սկսում է կուտակվել։ Առաջատար ընկերություններն առաջ են անցնում, քանի որ մեկ աշխատողի հաշվով ավելի շատ արհեստական բանականություն են կիրառում, ավելի ինտենսիվ են օգտագործում առաջադեմ գործիքներ և ԱԲ-ն ավելի խորը են ինտեգրում աշխատանքային հոսքերում։

Այսօր մենք ներկայացնում ենք B2B ազդանշանները՝ OpenAI ազդանշանների բիզնես ընդլայնումը։ Այն տրամադրում է պարբերական չափում այն մասին, թե ինչպես է ԱԲ-ն տարածվում բիզնեսների շրջանում՝ հիմնվելով OpenAI-ի արտադրանքների ձեռնարկությունների օգտագործումից ստացված գաղտնիությունը պահպանող, համախմբված ազդանշանների վրա, այդ թվում՝

• Որքանով է ԱԲ-ն խորապես օգտագործվում ընկերությունների ներսում
• Ո՞ր գործիքներն ու առաջադրանքներն են առավել կապված առաջադեմ տեխնոլոգիաների ներդրման հետ
• Որտեղ բիզնես կիրառման դեպքերն ընդլայնվում են տարբեր ոլորտներում, արտադրանքներում և գործառույթներում։

Նշում․ Այս զեկույցի բոլոր վերլուծությունները հիմնված են ապանույնականացված, համախմբված ձեռնարկությունների օգտագործման տվյալների վրա։ Հաղորդագրության բովանդակությունը դասակարգվել է ավտոմատացված համակարգերի միջոցով, և այս վերլուծության շրջանակում OpenAI-ի որևէ աշխատակից չի վերանայել առանձին Enterprise, Business կամ API հաճախորդների տվյալները։

Ամենաակնհայտ ազդանշանը խորությունն է։ Առաջադեմ ընկերություններն այժմ մեկ աշխատողի հաշվով օգտագործում են 3,5 անգամ ավելի շատ բանականություն, քան սովորական ընկերությունները՝ 2025 թվականի ապրիլին 2 անգամի համեմատ։ Հաղորդագրությունների ծավալը բացատրում է այդ տարբերության միայն 36%-ը․ մեծ մասը պայմանավորված է ավելի խորը օգտագործմամբ։ Առաջադեմ աշխատողները ԱԲ-ին հանձնարարում են ստանձնել ավելի բարդ աշխատանք, տրամադրում են ավելի հարուստ համատեքստ և ստեղծում են ավելի բովանդակալի արդյունքներ։

Այս հաշվետվությունում մենք օգտագործում ենք գեներացված թոքենները՝ որպես պահանջվող խելացիության չափման գործիք։ Թոքենները բիզնես արժեքի ուղղակի չափանիշ չեն, սակայն դրանք օգնում են գնահատել, թե որքան աշխատանք են աշխատակիցները հանձնարարում ԱԲ-ին՝ դարձնելով դրանք ԱԲ-ի օգտագործման խորության օգտակար ցուցիչ։

Պարզ ասած՝ սովորական ընկերություններն ԱԲ-ն օգտագործում են հարցերին պատասխանելու համար, իսկ առաջատար ընկերություններն այն օգտագործում են բարդ աշխատանքների կատարմանը աջակցելու նպատակով։ Նրանք պարզապես ավելի շատ հաղորդագրություններ չեն ուղարկում․ յուրաքանչյուր փոխազդեցություն իրական աշխատանքի ավելի մեծ մասն է կատարում։ 

Այս ազդանշանները միասին հուշում են, որ առաջադեմ ընկերություններն ԱԲ-ն օգտագործում են ավելի բարդ և դժվարին աշխատանքների համար։ Ղեկավարների համար հարցը փոխվում է՝ այն բանից, թե քանի մարդ ունի հասանելիություն կամ որքան հաճախ է օգտագործում ԱԲ-ն, դեպի այն, թե որտեղ է ԱԲ-ն խորապես ներդրվում աշխատանքային հոսքերում և փոխում թիմերի գործելակերպը։

Առաջնագիծը նույնպես շարժվում է պատվիրակման ուղղությամբ։

Առավելությունն ամենամեծն է առաջադեմ և գործակալական գործիքներում։ Codex-ը ցույց է տալիս ամենամեծ տարբերությունը. առաջադեմ ընկերությունները մեկ աշխատողի հաշվով ուղարկում են 16 անգամ ավելի շատ հաղորդագրություններ, քան սովորական ընկերությունները։ ChatGPT‑ի ագենտը, ChatGPT‑ի հավելվածները, Խորքային ուսումնասիրությունը և GPT‑ները ցույց են տալիս նմանատիպ օրինաչափություններ՝ ենթադրելով, որ առաջադեմ ընկերություններն ավելի լավ են յուրացնում գործիքներ, որոնք օգնում են աշխատակիցներին կոդ գրել, պատվիրակել բազմափուլ առաջադրանքներ, կիրառել ընկերության համատեքստը և իրականացնել ավելի բարդ հետազոտություններ։

Քանի որ ԱԲ-ի համակարգերը դառնում են ավելի կարողունակ գործիքներ օգտագործելու, ֆայլերի և կոդային բազաների հետ աշխատելու և ավելի երկար հորիզոնի առաջադրանքներ կատարելու հարցում, ձեռնարկությունները պետք է հարմարվեն ԱԲ ագենտներին նշանակալի աշխատանք պատվիրակելուն։

Առաջինը գործի անցնող ընկերությունները զարգացնում են այն գործառնական կարողությունները, որոնք անհրաժեշտ են արհեստական բանականությունը (ԱԲ) ոչ միայն որպես ավելի արագ միջերես, այլև որպես աշխատանքը հիմքից վերանախագծելու միջոց օգտագործելու համար։

Cisco-ն օգտագործում է Codex-ը՝ խոշոր ձեռնարկության ճարտարագիտական կազմակերպությունում բարդ ծրագրային աշխատանքն արագացնելու համար։ Արտադրական աշխատանքային հոսքերում Codex-ը օգնեց մոտ 20%-ով կրճատել կառուցման ժամանակները, խնայել ամսական 1,500-ից ավելի ճարտարագիտական ժամ և 10-15 անգամ բարձրացնել թերությունների լուծման թողունակությունը։ Ինչպես Cisco-ի թիմն է ձևակերպել, ամենամեծ ձեռքբերումները եղան այն ժամանակ, երբ նրանք Codex-ը սկսեցին ընկալել որպես «թիմի մաս»։ 

ԱԲ-ն նաև մուտք է գործում արտադրական աշխատանքային հոսքեր բիզնեսի ողջ մասշտաբով։

Ընկերությունները ներդնում են API-ի կիրառման դեպքեր ներհավելվածային օգնականների, կոդավորման և մշակողների գործիքների և հաճախորդների աջակցման ոլորտներում։ Սրանք այն ոլորտներն են, որտեղ ԱԲ-ն կարող է դառնալ արտադրանքների, ծառայությունների և ներքին համակարգերի մաս։

ԱԲ-ի օգտագործումն առավել լայն է գրավոր խոսքի և հաղորդակցության ոլորտում, սակայն գործառույթներին հատուկ կիրառումը նույնպես աճում է։ ՏՏ և անվտանգության թիմերի հարցումները մեծապես կենտրոնացած են գործնական հրահանգների և ընթացակարգային ուղեցույցների վրա, ծրագրային ապահովման մշակման և տվյալագիտության թիմերը ցուցաբերում են կոդավորման բարձր կիրառություն, իսկ ֆինանսական թիմերն օգտագործում են ԱԲ-ը վերլուծության և հաշվարկների համար։ Այս օրինաչափությունը հուշում է, որ ԱԲ-ն դուրս է գալիս ընդհանուր արտադրողականության կիրառումների շրջանակից և անցնում է դեպի աշխատանք, որը ավելի սերտորեն է կապված յուրաքանչյուր գործառույթի հիմնական պարտականությունների հետ։

ԱԲ ընդունման մեկ միասնական վարկանիշային աղյուսակ գոյություն չունի։ Որոշ ոլորտներ առաջատար են ChatGPT‑ի լայնածավալ ընդունման առումով, մյուսները՝ Codex-ի օգտագործման, API-ի ինտենսիվության կամ հաղորդագրությունների ինտենսիվության առումով։ Դա նշանակում է, որ կազմակերպություններն ունեն մի քանի մուտքի կետ՝ մասշտաբավորել հասանելիությունը, խորացնել օգտագործումը, կիրառել ագենտային գործիքներ կամ ԱԲ-ն անմիջապես ներկառուցել արտադրանքներում և համակարգերում։

Travelers Insurance-ը ցույց է տալիս, թե սա գործնականում ինչ տեսք ունի։ Դրա՝ OpenAI-ի միջոցով ստեղծված Արհեստական բանականության պահանջների օգնականը հաճախորդներին ուղղորդում է վնասի մասին առաջին ծանուցման գործընթացում, պատասխանում է ապահովագրական պոլիսին վերաբերող հարցերին, հավաքում է պահանջ սկսելու համար անհրաժեշտ տեղեկությունները և պահանջներ է ստեղծում անմիջապես Travelers-ի համակարգերում։ Travelers-ը ակնկալում է, որ օգնականը իր առաջին տարվա ընթացքում կսպասարկի վնասի մասին առաջին ծանուցման մոտավորապես 100 000 զանգ։

Առաջադեմ ընկերությունների և սովորական ընկերությունների միջև բացը չպետք է մեկնաբանել որպես անփոփոխ տարանջատում։ Բազմաթիվ կազմակերպություններ դեռևս գտնվում են լայն հասանելիությունից դեպի ԱԲ-ի ավելի խորը և ավելի ինտեգրված օգտագործում անցնելու գործընթացի սկզբնական փուլերում։ Առաջադեմ սահմանագծի արժեքն այն է, որ այն ցույց է տալիս, թե որ գործելակերպերն են, ըստ երևույթին, օգնում ընկերություններին ժամանակի ընթացքում թափ հավաքել։

Ամենահստակ ազդանշաններից մեկը կրթությունն ու ուսումնառությունն է, որտեղ առաջադեմ առավելությունը առաջադրանքների մակարդակում ամենամեծն է։ Դա հուշում է, որ առաջատար ընկերություններն օգտագործում են ԱԲ-ն ոչ միայն աշխատանքն ավարտելու համար, այլև աշխատակիցներին օգնելու՝ զարգացնելու հմտություններ, սովորություններ և վստահություն՝ ԱԲ-ն արդյունավետ օգտագործելու համար։

Կազմակերպությունները կարող են շարժվել դեպի առաջադեմ մակարդակ՝ չափելով օգտագործման խորությունը, կառուցելով կառավարում, որը հնարավորություն է տալիս արտադրական օգտագործում, դիտարկելով գործարկման հնարավորությունների ապահովումը որպես հիմնական ենթակառուցվածք, բացահայտելով առաջադեմ թիմերը և ընդլայնելով նրանց ազդեցությունը, ինչպես նաև չատի սահմաններից դուրս անցնելով դեպի գործակալներին պատվիրակված աշխատանք։

Ձեռնարկությունների ԱԲ-ն արագ է զարգանում, և առաջնորդներին անհրաժեշտ են հստակ տվյալներ՝ հասկանալու համար, թե ինչն է օգնում ԱԲ-ի ընդունումը վերածել բիզնես արժեքի։

B2B Signals -ը հետևում է առաջատար ընկերությունների վարքագծին և օրինաչափություններին՝ կազմակերպություններին ավելի հստակ պատկերացում տալով այն մասին, թե ինչպես են առաջատար ընկերությունները արհեստական բանականությունը (AI) վերածում բիզնես արժեքի։ 

Այս առաջին թողարկումը կենտրոնանում է օգտագործման խորության, գործակալական աշխատանքային հոսքերի և տարբեր ոլորտներում ու գործառույթներում ի հայտ եկող օրինաչափությունների վրա։ Հետագա թարմացումները կհետևեն այս չափորոշիչների առաջընթացին և կհարմարեցնեն ազդանշանները՝ ձեռնարկությունների ԱԲ-ի զարգացմանը զուգընթաց։