Bagaimana perusahaan terdepan semakin unggul

TLDR

• Perusahaan terdepan—yaitu perusahaan pada persentil ke-95 dalam hal penggunaan—kini menggunakan kecerdasan per pekerja 3,5 kali lebih banyak dibandingkan perusahaan pada umumnya, naik dari 2 kali pada tahun lalu.
• Kesenjangan ini terkait kedalaman, bukan sekadar aktivitas: Volume pesan hanya menjelaskan 36% dari keunggulan terdepan; sebagian besar kesenjangan berasal dari penggunaan AI yang lebih kaya dan lebih kompleks.
• Alur kerja agentik menjadi penanda keterdepanan: keunggulan terbesar terlihat pada alat canggih, dengan perusahaan terdepan mengirim pesan Codex per pekerja 16 kali lebih banyak dibandingkan perusahaan biasa.
• Organisasi dapat bergerak menuju posisi terdepan: Perusahaan terkemuka mengukur kedalaman, membangun tata kelola untuk penggunaan di lingkungan produksi, berinvestasi dalam pemberdayaan, menskalakan hal yang berhasil, dan beralih dari bantuan berbasis obrolan ke pekerjaan yang didelegasikan dengan agen.

Bagi banyak perusahaan, fase pertama adopsi AI berfokus pada akses: siapa yang memiliki alat AI, berapa banyak lisensi pengguna yang telah diterapkan, dan apakah karyawan bereksperimen. Itu tetap penting. Namun, akses tidak lagi menjadi pembeda. 

Riset terbaru kami menunjukkan bahwa keunggulan perusahaan terdepan mulai berlipat ganda. Perusahaan terdepan semakin unggul karena mereka menggunakan lebih banyak kecerdasan per pekerja, mengadopsi alat canggih secara lebih intensif, dan mengintegrasikan AI secara lebih mendalam ke dalam alur kerja.

Hari ini, kami memperkenalkan B2B Signals, ekstensi bisnis dari OpenAI Signals. Ekstensi ini memberikan pengukuran berkala tentang bagaimana AI menyebar di berbagai bisnis, berdasarkan sinyal teragregasi yang menjaga privasi dari penggunaan produk OpenAI oleh perusahaan, termasuk:

• Seberapa mendalam AI digunakan di dalam perusahaan
• Alat dan tugas mana  yang paling terkait dengan adopsi terdepan
• Di mana kasus penggunaan bisnis semakin meluas di berbagai industri, produk, dan fungsi

Catatan: Semua analisis dalam laporan ini didasarkan pada data penggunaan perusahaan yang telah dianonimkan dan diagregasikan. Konten pesan diklasifikasikan menggunakan sistem otomatis, dan tidak ada karyawan OpenAI yang meninjau data individual pelanggan perusahaan, bisnis, atau API sebagai bagian dari analisis ini.

Sinyal yang paling jelas adalah kedalaman. Perusahaan terdepan kini menggunakan kecerdasan per pekerja 3,5x lebih banyak dibandingkan perusahaan pada umumnya, naik dari 2x pada April 2025. Volume pesan hanya menjelaskan 36% dari kesenjangan tersebut; sebagian besarnya berasal dari penggunaan yang lebih mendalam. Para pekerja perusahaan terdepan meminta AI untuk menangani pekerjaan yang lebih kompleks, memberikan konteks yang lebih kaya, dan menghasilkan output yang lebih substantif.

Dalam laporan ini, kami menggunakan token yang dihasilkan sebagai proksi untuk tingkat kecerdasan yang dibutuhkan. Token bukan ukuran langsung dari nilai bisnis, tetapi membantu mengukur seberapa banyak pekerjaan yang diminta karyawan untuk dilakukan oleh AI, sehingga menjadi proksi yang berguna untuk kedalaman penggunaan AI.

Sederhananya: Perusahaan pada umumnya menggunakan AI untuk menjawab pertanyaan; perusahaan terdepan menggunakannya untuk membantu menjalankan pekerjaan yang kompleks. Mereka tidak hanya mengirim lebih banyak pesan; setiap interaksi melakukan lebih banyak pekerjaan yang sesungguhnya. 

Secara keseluruhan, sinyal-sinyal ini menunjukkan bahwa perusahaan terdepan menggunakan AI untuk pekerjaan yang lebih kompleks dan menantang. Bagi para pemimpin, pertanyaannya bergeser dari berapa banyak orang yang memiliki akses atau seberapa sering mereka menggunakan AI menjadi di area mana AI memperdalam alur kerja dan mengubah cara tim beroperasi.

Perusahaan terdepan juga bergerak menuju pendelegasian.

Keunggulannya paling besar pada alat canggih dan agentik. Codex menunjukkan kesenjangan terbesar, dengan perusahaan terdepan mengirim pesan per pekerja 16 kali lebih banyak dibandingkan perusahaan pada umumnya. Agen di ChatGPT, Aplikasi di ChatGPT, Riset Mendalam, dan GPT menunjukkan pola kecenderungan yang serupa, yang mengindikasikan bahwa perusahaan terdepan lebih baik dalam mengadopsi alat yang membantu pekerja menulis kode, mendelegasikan tugas multi-langkah, menerapkan konteks perusahaan, dan melakukan riset yang lebih kompleks.

Seiring sistem AI menjadi lebih mampu menggunakan alat, bekerja di berbagai file dan basis kode, serta menyelesaikan tugas dengan jangka waktu lebih panjang, perusahaan perlu beradaptasi untuk mendelegasikan pekerjaan yang bermakna kepada agen AI.

Perusahaan yang bergerak lebih dulu sedang membangun kapabilitas operasional untuk menggunakan AI bukan sekadar sebagai antarmuka yang lebih cepat, melainkan sebagai cara untuk mendesain ulang cara kerja dari awal.

Cisco menggunakan Codex untuk mempercepat pekerjaan perangkat lunak yang kompleks di seluruh organisasi rekayasa perusahaan yang besar. Dalam alur kerja produksi, Codex membantu mengurangi waktu pembangunan sekitar 20%, menghemat lebih dari 1.500 jam kerja rekayasa per bulan, dan meningkatkan throughput penyelesaian cacat sebesar 10-15x. Seperti yang dikatakan tim Cisco, keuntungan terbesar muncul ketika mereka memperlakukan Codex sebagai “bagian dari tim.” 

AI juga mulai diterapkan dalam alur kerja produksi di seluruh lini bisnis.

Perusahaan menerapkan kasus penggunaan API di berbagai asisten dalam aplikasi, alat bantu pengodean dan pengembang, serta dukungan pelanggan. Ini adalah area di mana AI dapat menjadi bagian dari produk, layanan, dan sistem internal.

Penggunaan AI paling luas adalah dalam penulisan dan komunikasi, tetapi penggunaan yang spesifik untuk fungsi tertentu kian meningkat. Tim TI dan Keamanan sangat memfokuskan kueri mereka pada panduan cara melakukan dan prosedural, tim Pengembangan Perangkat Lunak dan Ilmu Data menunjukkan penggunaan pengodean yang tinggi, dan tim Keuangan menggunakan AI untuk analisis dan perhitungan. Pola ini menunjukkan bahwa AI melampaui produktivitas umum dan mulai masuk ke pekerjaan yang lebih erat kaitannya dengan tanggung jawab inti masing-masing fungsi.

Tidak ada papan peringkat tunggal untuk adopsi AI. Sebagian industri memimpin dalam adopsi ChatGPT secara luas, sementara sebagian lainnya dalam penggunaan Codex, intensitas API, atau intensitas pesan. Itu berarti organisasi memiliki beberapa titik masuk: memperluas akses, memperdalam penggunaan, mengadopsi alat agentik, atau menyematkan AI langsung ke dalam produk dan sistem.

Travelers Insurance menunjukkan seperti apa ini dalam praktiknya. Asisten Klaim AI-nya, yang dibangun dengan OpenAI, memandu pelanggan melalui pemberitahuan pertama kerugian, menjawab pertanyaan seputar polis, mengumpulkan informasi yang diperlukan untuk memulai klaim, dan membuat klaim langsung di dalam sistem Travelers. Travelers memperkirakan asisten tersebut akan menangani sekitar 100.000 panggilan laporan awal kerugian pada tahun pertamanya.

Kesenjangan antara perusahaan terdepan dan perusahaan pada umumnya tidak boleh dipahami sebagai pemisah yang tidak dapat berubah. Banyak organisasi masih berada pada tahap awal dalam proses beralih dari akses luas menuju penggunaan AI yang lebih mendalam dan lebih terintegrasi. Nilai dari perusahaan terdepan adalah bahwa hal itu menunjukkan praktik mana yang tampaknya membantu perusahaan membangun momentum dari waktu ke waktu.

Salah satu sinyal paling jelas adalah pendidikan dan pembelajaran, di mana keunggulan terdepan pada level tugas paling besar. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan-perusahaan terdepan menggunakan AI bukan hanya untuk menyelesaikan pekerjaan, tetapi juga untuk membantu karyawan membangun keterampilan, kebiasaan, dan rasa percaya diri yang diperlukan untuk menggunakan AI dengan baik.

Organisasi dapat bergerak mendekati perusahaan terdepan dengan mengukur kedalaman penggunaan, membangun tata kelola yang memungkinkan penggunaan produksi, memperlakukan pemberdayaan sebagai infrastruktur inti, mengidentifikasi tim terdepan dan memperluas dampaknya, serta bergerak lebih dari sekadar obrolan, menuju pekerjaan yang didelegasikan dengan agen.

AI di tingkat perusahaan berkembang dengan cepat, dan para pemimpin membutuhkan data yang jelas untuk memahami apa yang membantu mengubah adopsi AI menjadi nilai bisnis.

B2B Signals melacak perilaku dan pola perusahaan terkemuka, sehingga organisasi mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana perusahaan-perusahaan terkemuka mengubah kecerdasan menjadi nilai bisnis. 

Rilis pertama ini berfokus pada kedalaman penggunaan, alur kerja agen, dan pola-pola yang mulai muncul di berbagai industri dan fungsi. Pembaruan di masa mendatang akan melacak kemajuan pada ukuran-ukuran ini dan menyesuaikan sinyal seiring berkembangnya AI perusahaan.