OpenAI B2B Signals

Í dag kynnum við B2B Signals, viðskiptaútvíkkun á OpenAI Signals⁠ sem mælir hvernig gervigreind breiðist út meðal fyrirtækja. Fyrsta vísbendingin er skýr: fyrirtæki sem eru framarlega ná forskoti ekki aðeins vegna þess að þau hafa aðgang að gervigreind, heldur vegna þess að þau nota hana á dýpri hátt í allri vinnu.

B2B Signals er reglubundið safn mælikvarða sem byggir á umfangsmikilli greiningu á notkun fyrirtækja á gervigreind, þar sem persónuvernd er varðveitt. Það fylgist með hegðun og mynstrum sem geta hjálpað stofnunum að skilja hvernig megi umbreyta gervigreind í viðskiptalegt virði.

Fyrirtæki sem eru framarlega—þau sem eru í 95. hundraðshluta í notkun gervigreindar—nýta gervigreind meira á hvern starfsmann, innleiða háþróuð verkfæri með meiri krafti og samþætta gervigreind dýpra í verkferla. Bilið er farið að magnast hjá sumum fyrirtækjum og munurinn stafar í síauknum mæli af dýpt notkunar.

Lykilatriði

• Forskot framarlegra fyrirtækja er farið að magnast: Framarleg fyrirtæki nota nú 3,5 sinnum meiri greind á hvern starfsmann en dæmigert fyrirtæki, samanborið við 2 sinnum fyrir ári. 
• Fyrirtæki framarlega nota gervigreind á dýpri hátt, ekki bara oftar: Magn skilaboða skýrir aðeins 36% af bilinu milli framarlegra fyrirtækja og dæmigerðra fyrirtækja. Stærstur hluti forskotsins sem felst í því að vera framarlega kemur frá dýpri notkun. 
• Fulltrúadrifin vinnuflæði eru að verða vísbending um innleiðingu hjá framarlega stöddum: Bilið er mest í háþróuðum fulltrúadrifnum verkfærum, þar sem framarlega stödd fyrirtæki senda 16 sinnum fleiri Codex-skilaboð en dæmigerð fyrirtæki. 
• Fyrirtæki geta brúað bilið gagnvart þeim sem standa framarlega með skipulagsbreytingum: Til að ná hinum þurfa fyrirtæki að mæla notkunardýpt, forgangsraða stjórnarháttum, fjárfesta í getuuppbyggingu, skala upp það sem virkar og færa sig frá spjallmiðuðum stuðningi yfir í úthlutuð verkefni með fulltrúum.

Forskotið sem felst í því að vera framarlega er farið að magnast og fyrirtæki sem nýta gervigreindina hvað dýpst auka forskot sitt

Innleiðing sæta er aðeins upphafspunkturinn fyrir fyrirtæki. Skýrari vísbendingin er hvort starfsmenn nota gervigreind við dýpri og flóknari vinnu. Þetta rit ber saman fjölda tóka sem myndaðir eru á hvern starfsmann hjá framarlega, skilgreindu sem 95. hundraðshluti, við dæmigerða fyrirtækið, skilgreint sem 50. hundraðshluti.

Tókar eru ófullkominn mælikvarði á viðskiptavirði. Stutt svar getur verið afar verðmætt og langt svar getur verið lítils virði. En magn tóka hjálpar til við að mæla hversu mikla vinnu starfsfólk biður gervigreind um að vinna, sem gerir það að gagnlegum staðgengilsmælikvarða fyrir dýpt notkunar gervigreindar og hversu mikillar greindar starfsfólk krefst af gervigreind.

Fyrirtæki sem stendur framarlega krefst 3,5 sinnum meiri greindar á hvern starfsmann en dæmigert fyrirtæki. Þetta bil hefur aukist úr tvöföldu í apríl 2025, sem bendir til þess að fyrirtæki sem nýta gervigreindina hvað dýpst séu að auka forskot sitt og séu betur í stakk búin til að breyta nýrri gervigreindargetu í dýpri og flóknari vinnu.

Stærstur hluti forskots þeirra sem standa framarlega stafar af dýpri notkun, fremur en meira magni skilaboða

Framarlegt fyrirtæki krefst mun meiri greindar á hvern starfsmann en dæmigert fyrirtæki, en stærstur hluti bilsins skýrist ekki eingöngu af magni skilaboða. Þetta myndrit sundurliðar 3,5-falda forskot framarlegra fyrirtækja og sýnir að ef dæmigert fyrirtæki sendi skilaboð á sama hraða og þau framarlegu, myndi það aðeins loka 36% af 3,5-falda bilinu.

Bilið sem eftir er tengist dýpri notkun. Starfsmenn sem eru framarlega biðja gervigreind um að takast á við flóknari verkefni, veita líkönum ríkulegra samhengi og skila efnismeira frálagi.

Framarlega er mest í háþróuðum og sjálfvirkum verkfærum, með 16 sinnum meiri notkun á Codex í fararbroddi

Framarlega er mest fyrir verkfæri sem styðja við háþróað verkflæði. Codex sýnir mestan muninn, þar sem framarlega sendir 16 sinnum fleiri skilaboð á hvern starfsmann. ChatGPT‑fulltrúi, öpp í ChatGPT, djúprannsókn og GPT sýna einnig tiltölulega stór bil, sem bendir til þess að framarlega sé betri í að nýta verkfæri sem hjálpa starfsfólki að kóða, úthluta fjölþrepa verkefnum, beita samhengi fyrirtækisins og framkvæma flóknari rannsóknir.

Aftur á móti sýna almennari og aðgengilegri verkfæri á borð við upphleðslu notanda, leit og gagnagreiningu minna forskot þeirra sem standa framarlega. Þessi verkfæri eru auðveldari í notkun fyrir flest fyrirtæki vegna þess að þau víkka út kunnugleg verkflæði. Forskotið við að vera framarlega er mest áberandi í háþróuðum verkfærum og verkfærum með fulltrúaeiginleika, þar sem innleiðing krefst meiri sérþekkingar, tenginga við þekkingu og verkfæri á vinnustaðnum og meiri þæginda við að úthluta verkefnum til gervigreindar.

Mesta forskotið hjá þeim sem eru framarlega er á sviði menntunar og náms.

Forskot framarlega er mest á sviði menntunar og náms, þar sem framarlega fyrirtæki senda sjö sinnum fleiri skilaboð en dæmigerð fyrirtæki. Framarlega nota fyrirtæki gervigreind til að hjálpa starfsmönnum að þróa færni sína og læra ný viðfangsefni. Þau nýta einnig gervigreind til að dýpka skilning sinn á henni sjálfri, þar á meðal hvað hún getur gert, hvernig best er að nýta hana og hvernig hún getur fallið inn í núverandi verkferla. Stærð bilsins bendir til þess að dæmigert fyrirtæki gæti verið að vannýta gervigreind sem tæki til náms og þróunar vinnuafls.

Forritun sýnir einnig mikið fjórfalt bil, í samræmi við víðtækara bil í notkun háþróaðra og sjálfstæðra verkfæra. Leiðbeiningar, ritun og samskipti hafa minnstu framarlegu bilin, líklega vegna þess að þessi verkefni eru aðgengilegri og kunnuglegri notkunarsvið gervigreindar.

Notkun gervigreindar er mest við ritun, en sértæk notkun eftir hlutverki fer vaxandi

Ritun og samskipti eru áfram algengasta notkunin á ChatGPT. Hins vegar er notkunarmynstur marktækt mismunandi eftir starfssviðum. 60% skilaboða í upplýsingatækni og öryggi snúast um leiðbeiningar um framkvæmd og verklag, næstum helmingur skilaboða í hugbúnaðarþróun og gagnavísindum og verkfræði tengist forritun og tíundi hluti skilaboða í fjármálum tengist greiningu og útreikningum.

Þessi mynstur samræmast víðtækari vísbendingum um að líkön sem standa framarlega séu að bæta sig í verkefnum sem hafa efnahagslegt gildi á vinnustöðum. GDPval⁠, mat á raunverulegri þekkingarvinnu í 44 starfsgreinum, mælir frammistöðu í verkefnum sem skila hagnýtum vinnuafurðum á borð við skjöl, töflureikna, skyggnur, skýringarmyndir og margmiðlun. Eftir því sem gervigreind verður hæfari virðist notkun fyrirtækja vera að færast yfir í verkefni sem tengjast nánar kjarnastarfi hvers starfssviðs.

Forysta atvinnugreina er ekki einvíð: mismunandi geirar eru leiðandi í ChatGPT, Codex og API

Það er enginn einn listi til yfir innleiðingu gervigreindar. Röðun atvinnugreina er breytileg eftir því hvaða mælikvarði er notaður. Fagleg, vísindaleg og tæknileg þjónusta er í fyrsta sæti bæði í innleiðingu Codex og API-notkunarstyrk, sem bendir til tiltölulega háþróaðrar notkunar í verkflæðum forritara og vörusamþættum verkflæðum. Fjármál og tryggingar leiða í innleiðingu ChatGPT vegna umfangsmikilla innleiðinga, en Menntaþjónusta er með hæsta skilaboðastyrkinn, sem bendir til dýpri notkunar á hvern einstakling. Smásala og heilsa eru ofarlega í API-ákefð, þrátt fyrir lægri röðun á öðrum mælikvörðum.

Þessir munur bendir til þess að forysta í greininni sé ekki einsleit. Sumir geirar virðast vera að innleiða gervigreind með tæknilegum verkflæðum og verkflæðum þróunaraðila, á meðan aðrir auka umfangið með víðtækri innleiðingu ChatGPT eða dýpri notkun endanotenda.

Fyrirtæki eru að færa notkun API inn í framleiðsluvinnuflæði og forrit sem snúa að viðskiptavinum

Fyrirtæki nota API í auknum mæli til að samþætta líkön beint inn í vörur, þjónustu og innri kerfi. Algeng notkunartilvik í raunumhverfi eru meðal annars aðstoðarmenn innan forrita, kóðunar- og þróunarverkfæri, þjónustuver, rannsóknarvinnuflæði og sjálfvirknivæðing vinnuflæðis.

Þessar innleiðingar sýna hvernig gervigreind í fyrirtækjarekstri er að færast út fyrir tilraunastarfsemi og yfir í endurtekin verkferli með mælanlegum rekstraráhrifum. Í dæmum frá viðskiptavinum nota fyrirtæki OpenAI-líkön til að flýta fyrir þekkingarstörfum, auka afköst verkfræðiteyma og skapa gervigreindarknúnar upplifanir fyrir viðskiptavini og starfsfólk.

Hvað fyrirtæki geta gert til að komast framarlega

OpenAI vinnur með fyrirtækjum þvert á atvinnugreinar, starfssvið og þróunarstig í gervigreind, sem veitir okkur innsýn í hvernig innleiðing þróast frá tilraunum yfir í framleiðslu. Þvert á þessar innleiðingar virðast fyrirtækin sem ná mestum framförum leggja minni áherslu á aðgengi eitt og sér og meiri áherslu á þau skipulagslegu kerfi sem þarf til að nýta gervigreind til hlítar: mælingar, stjórnun, eflingu, útvíkkun áhrifa og sjálfvirka innleiðingu.

Fimm starfsvenjur skera sig úr sem hagnýt skref sem hvaða stofnun sem er getur byrjað að taka í dag til að styrkja innleiðingu gervigreindar.

1. Mældu notkunardýpt til viðbótar við aðgang.
   Mikilvæga vísbendingin er ekki aðeins hversu margir starfsmenn eru með gervigreindarreikninga, heldur hvort teymi séu að nota gervigreind á dýpri og markvissari hátt með tímanum. Stofnanir ættu að fylgjast með því hvort notkun gervigreindar sé að verða tíðari, flóknari og nánar tengd verðmætum verkferlum.
2. Byggðu stjórnarhætti sem gera notkun í framleiðsluumhverfi mögulega.
   Leiðandi fyrirtæki forðast ekki stjórnarhætti. Þau nota það til að gera fulltrúadrifna gervigreind auðveldari í innleiðingu. Fyrirtæki þurfa skýrar reglur um hvar fulltrúar mega starfa, hvaða upplýsingar þeir mega nota, hvenær þeir ættu að ráðleggja frekar en að grípa til aðgerða og hvernig fólk fer yfir ákvarðanir sem fela í sér meiri áhættu. Framarleg fyrirtæki eru að skilgreina þessa staðla sem hluta af innleiðingarferlinu, þannig að stjórnarhættir verða leið til að auka innleiðingu á öruggan hátt í stað þess að hægja á henni.
3. Líttu á getuuppbyggingu sem kjarnainnviði, ekki sem hliðarverkefni.
   Eftir því sem geta gervigreindar eykst þurfa bæði starfsfólk og stofnanir kerfi sem hjálpa þeim að fylgjast með þróuninni. Fyrirtæki sem standa framarlega líta ekki á getuuppbyggingu sem þjálfunarátak sem fer fram einu sinni. Þau flétta samfellt nám inn í innleiðinguna með hlutverkasértækri þjálfun, vinnustofum um notkunartilvik, hackathonum, innri tengslanetum leiðtoga, sérstökum tíma til tilrauna og sameiginlegum geymslum fyrir verkflæði, bestu starfsvenjur og færni. 
4. Berðu kennsl á teymin þín sem eru framarlega og auktu áhrif þeirra.
   Í mörgum skipulagsheildum er háþróaðasta notkunin einbeitt hjá fáeinum teymum. Þessi teymi geta sýnt hvaða vinnuflæði, venjur og líkön virka. Leiðtogar ættu að bera kennsl á þessi teymi, skilja og útvíkka þær aðstæður sem liggja að baki árangri þeirra og hjálpa þeim að deila innsýn og dæmum um dýpri notkun gervigreindar með öðrum innan fyrirtækisins. 
5. Farðu lengra en spjall, yfir í að úthluta verkefnum.
   Gervigreind fyrir fyrirtæki er að færast frá spjallaðstoð yfir í verkefni sem hægt er að úthluta til fulltrúa. Hugbúnaðarverkfræði sýnir þessa þróun en úthlutuð verkefni eru að breiðast út þvert á starfssvið. Með Codex geta verkfræðingar falið fulltrúanum skilgreint verkefni, veitt honum það samhengi sem hann þarf, látið hann vinna þvert á skrár, kóðagrunna og verkfæri, farið síðan yfir niðurstöðuna og betrumbætt verkflæðið með endurgjöf. Framarlega fyrirtæki hvetja starfsmenn til að úthluta verkefnum til gervigreindar frekar en að nota gervigreind einfaldlega sem kyrrstæðan aðstoðarmann.

Ef þú vilt kanna niðurstöðurnar í heild sinni eða læra hvernig á að innleiða gervigreind í fyrirtækið þitt á ábyrgan hátt [viljum við gjarnan vera í bandi⁠].