Come le aziende di frontiera stanno prendendo il largo

In breve

• Le aziende di frontiera, ossia quelle al 95° percentile di utilizzo, utilizzano oggi 3,5 volte più “intelligenza” per lavoratore rispetto alle aziende tipiche, in aumento rispetto alle 2 volte di un anno fa.
• Il divario riguarda la profondità, non solo l’attività: il volume dei messaggi spiega solo il 36% del vantaggio di frontiera; la maggior parte deriva da un utilizzo dell’IA più ricco e complesso.
• I flussi di lavoro agentici stanno diventando un indicatore di frontiera: il vantaggio maggiore emerge negli strumenti avanzati, con le aziende di frontiera che inviano 16 volte più messaggi Codex per lavoratore rispetto alle aziende tipiche.
• Le organizzazioni possono avvicinarsi alla frontiera: le aziende leader misurano la profondità, costruiscono una governance per l’uso in produzione, investono nell’abilitazione, scalano ciò che funziona e passano dall’assistenza basata su chat al lavoro delegato agli agenti.

Per molte aziende, la prima fase dell’adozione dell’IA ha riguardato l’accesso: chi disponeva degli strumenti, quante licenze erano state distribuite e se i dipendenti stavano sperimentando. Questo è ancora rilevante. Ma l’accesso non è più il fattore differenziante. 

Le nostre ultime ricerche suggeriscono che il vantaggio di frontiera stia iniziando ad amplificarsi. Le aziende di frontiera stanno prendendo il largo perché utilizzano più “intelligenza” per lavoratore, adottano strumenti avanzati in modo più intensivo e integrano l’IA più profondamente nei flussi di lavoro.

Oggi presentiamo B2B Signals, un’estensione per il mondo business di OpenAI Signals. Fornisce una misurazione periodica della diffusione dell’IA nelle imprese, basata su segnali aggregati e rispettosi della privacy derivanti dall’utilizzo aziendale dei prodotti OpenAI, tra cui:

• Quanto profondamente viene utilizzata l’IA all’interno delle aziende
• Quali strumenti e attività sono più associati all’adozione di frontiera
• Dove i casi d’uso aziendali si stanno ampliando tra settori, prodotti e funzioni

Nota: tutte le analisi di questo report si basano su dati aziendali aggregati e anonimizzati. Il contenuto dei messaggi è stato classificato tramite sistemi automatizzati e nessun dipendente OpenAI ha esaminato dati individuali dei clienti Enterprise, Business o API nell’ambito di questa analisi.

Il segnale più chiaro è la profondità. Le aziende di frontiera utilizzano oggi 3,5 volte più “intelligenza” per lavoratore rispetto alle aziende tipiche, in aumento rispetto alle 2 volte di aprile 2025. Il volume dei messaggi spiega solo il 36% di quel divario; la maggior parte deriva da un utilizzo più profondo. I lavoratori di frontiera chiedono all’IA di farsi carico di attività più complesse, fornendo un contesto più ricco e generando output più sostanziali.

In questo report utilizziamo i token generati come indicatore indiretto dell’intelligenza richiesta. I token non sono una misura diretta del valore aziendale, ma aiutano a quantificare quanto lavoro i dipendenti chiedono all’IA di svolgere, rendendoli un indicatore utile della profondità di utilizzo.

In parole semplici: le aziende tipiche usano l’IA per rispondere alle domande; le aziende di frontiera la usano per contribuire all’esecuzione di attività complesse. Non si limitano a inviare più messaggi; ogni interazione svolge una parte maggiore del lavoro effettivo. 

Nel complesso, questi segnali indicano che le aziende di frontiera utilizzano l’IA per attività più complesse e impegnative. Per i leader, la domanda si sposta da quante persone hanno accesso o con quale frequenza utilizzano l’IA a dove l’IA sta approfondendo i flussi di lavoro e trasformando il modo in cui operano i team.

Anche le aziende di frontiera si stanno orientando verso la delega.

Il vantaggio è più marcato negli strumenti avanzati e agentici. Codex presenta il divario più ampio, con le aziende di frontiera che inviano 16 volte più messaggi per lavoratore rispetto alle aziende tipiche. ChatGPT Agent, Apps in ChatGPT, Deep Research e GPTs mostrano pattern simili, suggerendo che le aziende di frontiera sono più efficaci nell’adottare strumenti che aiutano i lavoratori a programmare, delegare attività articolate in più passaggi, applicare il contesto aziendale e condurre ricerche più complesse.

Man mano che i sistemi di IA diventano più capaci di usare strumenti, lavorare su file e codebase e completare attività su orizzonti temporali più ampi, le aziende dovranno adattarsi a delegare attività significative agli agenti di IA.

Le aziende che si muovono per prime stanno sviluppando le capacità operative per utilizzare l’IA non solo come un’interfaccia più veloce, ma come un modo per riprogettare il lavoro dalle fondamenta.

Cisco utilizza Codex per accelerare attività complesse di sviluppo software in una grande organizzazione di ingegneria aziendale. Nei flussi di lavoro di produzione, Codex ha contribuito a ridurre i tempi di build di circa il 20%, a risparmiare oltre 1.500 ore di lavoro ingegneristico al mese e ad aumentare di 10-15× la velocità di risoluzione dei difetti. Come ha spiegato il team di Cisco, i maggiori progressi si sono verificati quando hanno iniziato a considerare Codex come "parte del team". 

L’IA sta entrando anche nei flussi di lavoro in produzione in tutta l’organizzazione.

Le aziende stanno implementando casi d’uso delle API negli assistenti in-app, negli strumenti di sviluppo e programmazione e nell’assistenza clienti. Si tratta di ambiti in cui l’IA può entrare a far parte di prodotti, servizi e sistemi interni.

L’uso dell’IA è più diffuso nella scrittura e nella comunicazione, ma l’uso specifico per funzione è in crescita. I team IT e di sicurezza concentrano gran parte delle loro richieste su guide pratiche e procedurali, i team di sviluppo software e data science mostrano un elevato utilizzo per attività di programmazione e i team finanziari utilizzano l’IA per analisi e calcoli. Questo andamento suggerisce che l’IA stia andando oltre la produttività generale per concentrarsi su attività più strettamente legate alle responsabilità principali di ciascuna funzione.

Non esiste un’unica classifica dell’adozione dell’IA. Alcuni settori sono all’avanguardia nell’adozione diffusa di ChatGPT, altri nell’uso di Codex, nell’intensità delle API o nell’intensità dei messaggi. Ciò significa che le organizzazioni hanno diversi punti di ingresso: ampliare l’accesso, approfondire l’utilizzo, adottare strumenti agentici o integrare l’IA direttamente in prodotti e sistemi.

Travelers Insurance mostra come questo si traduce nella pratica. Il suo assistente IA per la gestione dei sinistri, sviluppato con OpenAI, guida i clienti nella prima denuncia di sinistro, risponde alle domande sulle polizze, raccoglie le informazioni necessarie per avviare una pratica e crea le pratiche direttamente nei sistemi di Travelers. Travelers prevede che l’assistente gestirà circa 100.000 chiamate di prima denuncia di sinistro nel suo primo anno di attività.

Il divario tra le aziende di frontiera e quelle tipiche non va interpretato come una separazione fissa. Molte organizzazioni sono ancora nelle fasi iniziali del passaggio da un accesso diffuso a un utilizzo dell’IA più approfondito e integrato. Il valore della frontiera sta nel mostrare quali pratiche aiutano le aziende a costruire slancio nel tempo.

Uno dei segnali più chiari riguarda istruzione e apprendimento, dove il vantaggio di frontiera a livello di attività è più marcato. Questo suggerisce che le aziende leader utilizzano l’IA non solo per completare il lavoro, ma anche per aiutare i dipendenti a sviluppare competenze, abitudini e sicurezza nell’utilizzo dell’IA.

Le organizzazioni possono avvicinarsi alla frontiera misurando la profondità d’uso, costruendo una governance che abiliti l’uso in produzione, trattando l’abilitazione come infrastruttura centrale, identificando i team di frontiera e ampliandone l’impatto, e superando la chat per passare al lavoro delegato agli agenti.

L’IA enterprise si sta evolvendo rapidamente e i leader hanno bisogno di dati chiari per capire cosa aiuta a trasformare l’uso dell’IA in valore per il business.

B2B Signals monitora i comportamenti e i pattern delle aziende leader, offrendo alle organizzazioni una visione più chiara di come le aziende trasformano l’intelligenza in valore per il business. 

Questa prima versione si concentra sulla profondità di utilizzo, sui flussi di lavoro agentici e sui pattern emergenti nei diversi settori e funzioni. I futuri aggiornamenti monitoreranno i progressi su queste metriche e adatteranno i segnali con l’evoluzione dell’IA in ambito aziendale.