Hvernig fyrirtæki sem eru framarlega ná forskoti

Í stuttu máli

• Framarleg fyrirtæki—þau sem eru í 95. hundraðshluta hvað notkun varðar—nota nú 3,5 sinnum meiri greind á hvern starfsmann en dæmigerð fyrirtæki, en fyrir ári var hlutfallið tvöfalt.
• Bilið snýst um dýpt, ekki aðeins virkni: Fjöldi skilaboða skýrir aðeins 36% af forskoti framarlega; stærstur hluti bilsins stafar af ríkari og flóknari notkun gervigreindar.
• Sjálfstæðir verkferlar eru að verða merki um framarleg fyrirtæki: Mesta forskotið kemur fram í háþróuðum verkfærum, þar sem framarleg fyrirtæki senda 16 sinnum fleiri Codex-skilaboð á hvern starfsmann en dæmigerð fyrirtæki.
• Skipulagsheildir geta færst framarlega: Leiðandi fyrirtæki mæla dýpt, byggja upp stjórnun fyrir notkun í framleiðslu, fjárfesta í eflingu, skala það sem virkar og færa sig frá spjallmiðaðri aðstoð yfir í að úthluta verkefnum til gervigreindarfulltrúa.

Hjá mörgum fyrirtækjum snerist fyrsta skeið innleiðingar gervigreindar um aðgang: hverjir hefðu aðgang að gervigreindarverkfærum, hversu mörg notendasæti hefðu verið tekin í notkun og hvort starfsmenn væru að prófa sig áfram. Það skiptir samt máli. En aðgangur er ekki lengur aðgreiningarþátturinn. 

Nýjustu rannsóknir okkar benda til þess að forskot þeirra sem eru framarlega sé farið að magnast. Fyrirtæki sem eru framarlega ná forskoti vegna þess að þau nýta meiri gervigreind á hvern starfsmann, innleiða háþróuð verkfæri af meiri ákefð og samþætta gervigreind dýpra í verkferla.

Í dag kynnum við B2B Signals, fyrirtækjaviðbót OpenAI Signals. Það veitir reglubundna mælingu á því hvernig gervigreind breiðist út meðal fyrirtækja, byggða á samansöfnuðum merkjum sem varðveita persónuvernd, úr notkun fyrirtækja á vörum OpenAI, þar á meðal:

• Hversu mikil er notkun gervigreindar innan fyrirtækja
• Hvaða verkfæri og verkefni  tengjast helst framarlega innleiðingu
• Þar sem notkunartilvik í fyrirtækjum eru að verða víðtækari þvert á atvinnugreinar, vörur og starfssvið

Athugið: Allar greiningar í þessari skýrslu byggja á ópersónugreinanlegum, samanteknum notkunargögnum fyrirtækja. Innihald skilaboða var flokkað með sjálfvirkum kerfum og enginn starfsmaður OpenAI fór yfir einstök gögn fyrirtækja, viðskipta eða API-viðskiptavina sem hluta af þessari greiningu.

Skýrasta vísbendingin er dýpt. Framarleg fyrirtæki nota nú 3,5 sinnum meiri greind á hvern starfsmann en dæmigerð fyrirtæki, samanborið við tvöfalt meira í apríl 2025. Skilaboðamagn skýrir aðeins 36% af því bili; meirihlutinn stafar af dýpri notkun. Starfsmenn á framarlega biðja gervigreindina um að taka að sér flóknari vinnu, veita ríkulegra samhengi og mynda efnismeiri frálög.

Í þessari skýrslu notum við myndaða tóka sem staðgengla fyrir þá greind sem krafist er. Tókar eru ekki beinn mælikvarði á viðskiptagildi, en þeir hjálpa til við að mæla hversu mikla vinnu starfsfólk biður gervigreind um að vinna, sem gerir þá að gagnlegum staðgengilsmælikvarða á dýpt notkunar gervigreindar.

Einfaldlega sagt: Dæmigerð fyrirtæki nota gervigreind til að svara spurningum, en framarleg fyrirtæki nota hana til að framkvæma flókin verkefni. Þau senda ekki bara fleiri skilaboð, heldur sinnir hver samskiptalota stærri hluta af raunverulegu vinnunni. 

Samanlagt benda þessar vísbendingar til þess að framarleg fyrirtæki séu að nýta gervigreind til að takast á við flóknari og krefjandi verkefni. Fyrir leiðtoga hefur spurningin færst frá því hversu margir hafa aðgang eða hversu oft þeir nota gervigreind yfir í það hvernig gervigreind dýpkar vinnuflæði og breytir starfsháttum teyma.

Það sem er framarlega færist einnig í átt að verkefnaúthlutun.

Ávinningurinn er mestur í háþróuðum og sjálfstæðum verkfærum. Codex sýnir mesta bilið, þar sem framarleg fyrirtæki senda 16 sinnum fleiri skilaboð á hvern starfsmann en dæmigerð fyrirtæki. ChatGPT‑fulltrúi, öpp í ChatGPT, djúprannsókn og GPT sýna svipuð stefnubundin mynstur, sem bendir til þess að framarleg fyrirtæki séu betri í að tileinka sér verkfæri sem hjálpa starfsfólki að kóða, úthluta fjölþrepa verkefnum, beita samhengi fyrirtækisins og framkvæma flóknari rannsóknir.

Eftir því sem gervigreindarkerfi verða færari í að nota verkfæri, vinna þvert á skrár og kóðasöfn og ljúka verkefnum sem ná yfir lengri tíma, þurfa fyrirtæki að laga sig að því að úthluta mikilvægum verkefnum til gervigreindarfulltrúa.

Fyrirtækin sem eru fyrst af stað eru að byggja upp rekstrarlega getu til að nota gervigreind ekki aðeins sem hraðara viðmót, heldur sem leið til að endurhanna vinnu frá grunni.

Cisco notar Codex til að flýta fyrir flókinni hugbúnaðarvinnu innan umfangsmikillar verkfræðideildar fyrirtækisins. Í framleiðsluverkflæðum hjálpaði Codex til við að stytta byggingartíma um u.þ.b. 20%, spara 1.500 verkfræðistundir á mánuði og auka afköst við úrlausn galla 10-15-falt. Eins og teymi Cisco orðaði það kom mesti ávinningurinn þegar þau litu á Codex sem „hluta af teyminu.“ 

Gervigreind er einnig að færast inn í framleiðsluferla víðsvegar um fyrirtækið.

Fyrirtæki innleiða API-notkunartilvik í aðstoðarmenn innan appa, kóðunar- og forritunarverkfæri og þjónustu við viðskiptavini. Þetta eru svið þar sem gervigreind getur orðið hluti af vörum, þjónustu og innri kerfum.

Notkun gervigreindar er víðtækust í ritun og samskiptum, en notkun sem er sértæk fyrir starfssvið fer vaxandi. Fyrirspurnir upplýsingatækni- og öryggisteyma beinast að miklu leyti að leiðbeiningum um framkvæmd og verklag, hugbúnaðarþróunar- og gagnavísindateymi sýna mikla notkun við kóðun og fjármálateymi nota gervigreind til greiningar og útreikninga. Mynstrið bendir til þess að gervigreind sé að færast út fyrir almenna framleiðni og yfir í verkefni sem tengjast nánar kjarnábyrgðarsviði hverrar starfseiningar.

Það er enginn einn listi til yfir innleiðingu gervigreindar. Sumar atvinnugreinar eru leiðandi í víðtækri innleiðingu ChatGPT, aðrar í notkun Codex, API-styrk eða skilaboðastyrk. Það þýðir að fyrirtæki og stofnanir hafa margar leiðir til að hefjast handa: auka aðgengi, dýpka notkun, taka upp sjálfvirk verkfæri eða byggja gervigreind beint inn í vörur og kerfi.

Travelers Insurance sýnir hvernig þetta lítur út í reynd. Tjónakröfuaðstoð þess með gervigreind, sem er þróuð með OpenAI, leiðbeinir viðskiptavinum við fyrstu tjónstilkynningu, svarar spurningum um vátryggingarskilmála, safnar upplýsingum sem þarf til að stofna tjónakröfu og stofnar tjónakröfur beint í kerfum Travelers. Travelers býst við að aðstoðarmaðurinn sinni um það bil 100.000 símtölum vegna fyrstu tilkynninga um tjón á sínu fyrsta ári.

Ekki ætti að líta á bilið milli fyrirtækja sem standa framarlega og dæmigerðra fyrirtækja sem fastmótaðan aðskilnað. Margar stofnanir eru enn á fyrstu stigum þess að færast frá víðtækum aðgangi yfir í dýpri og samþættari notkun gervigreindar. Gildi þess að vera framarlega er að það sýnir hvaða starfshættir virðast hjálpa fyrirtækjum að byggja upp skriðþunga með tímanum.

Ein skýrasta vísbendingin er menntun og nám, þar sem framarlega á verkefnastigi er mest. Þetta bendir til þess að leiðandi fyrirtæki noti gervigreind ekki aðeins til að ljúka verkefnum, heldur einnig til að hjálpa starfsfólki að þróa þá færni, venjur og sjálfstraust sem þarf til að nýta gervigreind á árangursríkan hátt.

Skipulagsheildir geta náð framarlega með því að mæla dýpt notkunar, byggja upp stjórnun sem styður framleiðslunotkun, líta á innleiðingarstuðning sem kjarnainnviði, bera kennsl á framarlega teymi og auka áhrif þeirra, og þróa sig frá spjalli yfir í framselda vinnu með gervigreindarþjónustum.

Gervigreind í fyrirtækjum þróast hratt og leiðtogar þurfa skýr gögn til að skilja hvað stuðlar að því að innleiðing gervigreindar skili viðskiptalegu gildi.

B2B Signals fylgist með hegðun og mynstrum leiðandi fyrirtækja og veitir stofnunum skýrari sýn á hvernig leiðandi fyrirtæki eru að umbreyta upplýsingum í viðskiptavirði. 

Þessi fyrsta útgáfa leggur áherslu á dýpt notkunar, sjálfstæð vinnuflæði og mynstur sem eru að koma fram þvert á atvinnugreinar og starfssvið. Næstkomandi uppfærslur munu fylgjast með framvindu samkvæmt þessum mælikvörðum og aðlaga vísbendingarnar eftir því sem fyrirtækjagervigreind þróast.