Segnali dal mondo aziendale: cosa fanno diversamente le aziende di frontiera

L’IA aziendale sta entrando in una nuova fase: sempre più attività vengono delegate agli agenti e le aziende più avanzate stanno distanziando le altre. Le aziende avanzate hanno accesso agli stessi modelli di IA delle altre imprese, ma ne intensificano l’utilizzo più rapidamente. A distinguerle è il modo in cui impiegano questi modelli: passano dall’assistenza alla delega, forniscono agli agenti il contesto e gli strumenti necessari per completare attività complesse ed estendono rapidamente l’IA agentica oltre lo sviluppo software.

La nostra ricerca presso OpenAI su come gli agenti stanno trasformando il lavoro offre un’indicazione anticipata di come potrebbe manifestarsi questo cambiamento all’interno di un’organizzazione incentrata sull’IA. Enterprise Signals amplia l’analisi all’intera clientela aziendale globale di OpenAI e mostra come il lavoro agentico si stia diffondendo nelle organizzazioni e cosa distingua le aziende avanzate dalle altre.

In questa edizione di Enterprise Signals, mostriamo che le aziende di frontiera, ovvero quelle nel 10% con il maggiore utilizzo dell’IA ogni mese, stanno ampliando il divario rispetto alle aziende tipiche, ovvero quelle nel 10% centrale. Esaminiamo cosa fanno di diverso le aziende avanzate e come le organizzazioni possono ridurre il divario.

Punti chiave:

• L’uso aziendale sta diventando più autonomo. A giugno, Codex ha generato il 64% dei token di output complessivi di Codex e ChatGPT tra i clienti enterprise, il che suggerisce che gli agenti stanno favorendo un passaggio verso un lavoro delegato più sostanziale.
• Il divario tra le aziende avanzate e le altre sta aumentando. Le aziende avanzate, ossia quelle che ogni mese rientrano nel 10% con il maggiore utilizzo dell’IA, generano ora 8,3 volte più token di output per utente attivo rispetto alle aziende tipiche, contro 2,6 volte a gennaio.
• Le aziende avanzate utilizzano più spesso le funzionalità avanzate. Ogni settimana, il 21% degli utenti attivi nelle aziende avanzate utilizza i plugin, rispetto al 9% nelle aziende tipiche. In OpenAI, il 95% dei dipendenti utilizza i plugin ogni settimana, a dimostrazione del potenziale di un uso più esteso.
• Gli agenti si stanno diffondendo nel lavoro di conoscenza. Da febbraio, il numero di utenti aziendali di Codex attivi ogni settimana è aumentato di 108× nel settore legale, 41× nelle vendite, 41× nella selezione del personale e 26× nel marketing, rispetto a 5× nell’ingegneria.
• Chi è all’inizio della carriera utilizza di più l’IA: l’utilizzo è maggiore tra le persone con meno esperienza e diminuisce all’aumentare dell’anzianità professionale, suggerendo un possibile vantaggio comparativo nell’uso dell’IA.

L’IA aziendale sta passando dal rispondere alle domande allo svolgere attività. Questo cambiamento si è affermato inizialmente nell’ingegneria del software con Codex. Ora ChatGPT Work estende l’IA agentica oltre l’ambito degli sviluppatori, permettendo al personale di tutta l’azienda di passare dalla richiesta di assistenza alla delega di attività sostanziali.

A giugno 2026, l’uso dell’IA agentica, misurato in token Codex, rappresentava il 64% dei token di output complessivi di Codex e ChatGPT tra i clienti aziendali. ChatGPT e l’IA agentica usano gli stessi modelli di frontiera sottostanti; la differenza risiede nel modo in cui questa intelligenza viene impiegata.

ChatGPT aiuta le persone a porre domande, sviluppare idee e affrontare problemi. L’IA agentica, come Codex e ChatGPT Work, fornisce al modello strumenti per operare sul tuo computer, consentendogli di trovare informazioni, modificare file ed eseguire attività articolate in più fasi, autonomamente o sotto supervisione. Il completamento di attività complesse e prolungate può richiedere molta più capacità di calcolo, contribuendo a spiegare la rapida crescita dell’uso dei token da parte dell’IA agentica.

Ogni mese classifichiamo i clienti aziendali in base al numero di token di output per utente attivo. Le aziende avanzate sono quelle che rientrano nel 10% superiore del mese, mentre le aziende tipiche si collocano tra il 45º e il 55º percentile. A giugno, le aziende avanzate generavano 8,3 volte più token di output per utente attivo rispetto alle aziende tipiche: un valore triplo rispetto al divario di 2,6 volte registrato a gennaio.

Il divario tra le aziende avanzate e le altre interessa anche i diversi settori: è maggiore nell’informazione e nella tecnologia (11,7×) e minore nel settore manifatturiero (5,3×). Al contrario, l’utilizzo dei token nelle aziende tipiche è simile tra i diversi settori e ha registrato una crescita relativamente modesta nell’ultimo anno, da 1,9× a 2,8×. Questo dato indica che molte organizzazioni utilizzano ancora semplici assistenti conversazionali e hanno quindi ampio margine per intensificare l’uso dell’IA e affidare agli agenti attività più complesse.

I token sono una misura imperfetta del valore aziendale: una risposta breve può essere molto utile, mentre una lunga può offrire un valore limitato. Tuttavia, il volume dei token fornisce un indicatore utile dell’intensità con cui viene utilizzata l’IA e della quantità di lavoro che le persone le affidano.

Le aziende leader stanno intensificando l’uso dell’IA perché la applicano a problemi concreti all’interno delle proprie organizzazioni e nei rispettivi settori.

Le prime applicazioni aziendali dell’IA sono nate per uso interno, aiutando il personale a trovare informazioni, redigere documenti, analizzare dati, scrivere codice e automatizzare i processi di routine. Le aziende leader estendono sempre più l’IA oltre la produttività interna, integrandola in prodotti, servizi ed esperienze destinati ai clienti.

Per essere efficaci, gli agenti IA devono poter accedere al contesto e agli strumenti appropriati. I plugin⁠(si apre in una nuova finestra) riuniscono funzionalità che aiutano gli agenti a completare flussi di lavoro specifici. Possono combinare skill che forniscono istruzioni riutilizzabili con app che consentono di accedere a dati, strumenti e azioni aziendali. Ad esempio, un plugin per le vendite può combinare il playbook di un team con l’accesso al relativo CRM, consentendo a un agente di usare informazioni aggiornate sui clienti e proposte precedenti per preparare una risposta personalizzata da sottoporre a revisione.

Le aziende di frontiera sono nettamente in vantaggio nell’uso delle funzionalità avanzate. Tra gli utenti attivi settimanalmente, nelle aziende di frontiera il 21% usa i plugin e il 19% le skill, rispetto ad appena il 9% e il 3% nelle aziende tipiche. Tuttavia, l’uso da parte delle aziende di frontiera rappresenta soltanto una parte del potenziale disponibile. L’uso interno di OpenAI evidenzia il potenziale di un impiego più esteso di queste funzionalità: ogni settimana, il 95% degli utenti attivi usa i plugin. La nostra ricerca su come gli agenti stanno trasformando il lavoro esamina più da vicino il modo in cui il personale di OpenAI usa le funzionalità avanzate.

Per portare a termine attività significative, gli agenti di IA hanno bisogno di tre elementi: contesto, strumenti e persistenza. La memoria, l’input vocale e le app snapshot consentono di condividere facilmente il contesto e le informazioni necessari per completare un’attività. L'uso di computer e browser consente agli agenti di navigare sui siti web, creare file e completare attività in autonomia o sotto supervisione. Gli obiettivi e i cicli consentono agli agenti di continuare a lavorare fino al completamento di un’attività. Insieme, queste funzionalità aiutano le aziende avanzate a sfruttare il potenziale degli agenti.

Consentire agli agenti di accedere ai sistemi aziendali introduce anche nuovi rischi. Le aziende avanzate definiscono regole chiare sugli ambiti in cui gli agenti possono operare, sulle informazioni a cui possono accedere, sui casi in cui possono intervenire e sulle modalità con cui le persone verificano le decisioni più rischiose. Questi controlli devono evolversi man mano che le organizzazioni acquisiscono esperienza dalle implementazioni concrete.

Le aziende avanzate integrano inoltre l’apprendimento continuo e la sperimentazione nel lavoro quotidiano. Sessioni pratiche dedicate allo sviluppo, forum in cui condividere nuovi casi d’uso e presentazioni interne favoriscono la diffusione delle pratiche efficaci tra team e funzioni aziendali.

Gli sviluppatori software sono stati tra i primi ad adottare agenti di IA, ma la crescita più rapida ora proviene dai lavoratori della conoscenza in generale. Da febbraio, il numero di utenti attivi settimanali di Codex in ambito aziendale è aumentato di 108 volte nel settore legale, 41 volte nelle vendite, 41 volte nel reclutamento e 26 volte nel marketing, rispetto a 5 volte tra gli ingegneri. 

Il software ha fatto da apripista, e non a caso. Le codebase offrono agli agenti un contesto chiaro, i test facilitano la verifica dei risultati e i progressi nella programmazione contribuiscono ad accelerare la ricerca e lo sviluppo dell’IA. Negli ultimi due anni, gli sviluppatori sono passati dall’utilizzare l’IA per completare singole righe di codice all’affidare agli agenti intere attività di sviluppo software. Molti sviluppatori non scrivono più il codice manualmente, ma dedicano il proprio tempo a impostare le attività, coordinare gli agenti e verificare i risultati.

Per contro, i progressi nelle attività lavorative basate sulla conoscenza, in generale, sono stati più lenti, perché molte attività offrono un contesto limitato, possono essere difficili da specificare e non dispongono di criteri chiari per verificare il risultato. Tuttavia, il continuo aumento della capacità di calcolo, i progressi nell’apprendimento per rinforzo e gli interventi mirati a migliorare le prestazioni in valutazioni come GDPval stanno rendendo accessibili ai modelli avanzati sempre più attività, strumenti e ambienti di lavoro concreti. Di conseguenza, dall’inizio dell’anno l’IA agentica risponde sempre meglio alle esigenze di chi svolge attività professionali basate sulla conoscenza.

In un campione di oltre 10 milioni di messaggi, l’IA aziendale sta passando dall’aiutare il personale a produrre contenuti all’aiutare i team a svolgere concretamente il lavoro. Anche all’interno della stessa funzione, le modalità d’uso differiscono notevolmente tra chat e IA agentica.

La scrittura resta l’uso più comune di ChatGPT, mentre la programmazione e le operazioni di sistema o degli agenti rappresentano complessivamente quasi il 75% dei messaggi dell’IA agentica. Questo cambiamento è particolarmente evidente al di fuori dei tradizionali team tecnici: selezione del personale (32%), vendite (26%), policy (25%) e comunicazione (24%) dedicano alle operazioni di sistema e degli agenti tra un quarto e un terzo dei messaggi. Anche il lavoro tecnico si sta diffondendo tra le diverse funzioni: nell’ambito del design, la programmazione rappresenta quasi il 60% dei messaggi dell’IA agentica.

Non esiste un'unica classifica sull'adozione dell'IA. Le classifiche di settore variano in base alla metrica utilizzata. Nell’ultimo mese, i servizi professionali e scientifici hanno registrato i livelli più elevati sia nell’uso di Codex sia nell’intensità d’uso delle API. Arte, intrattenimento e attività ricreative hanno registrato il maggiore uso di ChatGPT, mentre il settore manifatturiero presenta l’intensità d’uso di ChatGPT più elevata, pur classificandosi ultimo per Codex e API.

I settori non seguono tutti lo stesso percorso nell’uso dell’IA. Alcuni progrediscono attraverso strumenti per sviluppatori e prodotti basati sull’IA, mentre altri registrano un uso quotidiano più diffuso o intensivo.

Mentre crea nuovi modi per offrire beni e servizi, l’IA sta trasformando anche il panorama della sicurezza. Pochi rischi sono più urgenti di quelli legati alla sicurezza informatica, soprattutto considerando il rapido sviluppo delle capacità informatiche dell’IA.

L’IA può anche aiutare chi si occupa della difesa a intervenire. I modelli possono analizzare codebase di grandi dimensioni, esaminare le vulnerabilità e supportare attività di sicurezza articolate in più fasi. Tuttavia, individuare più problemi non rende automaticamente i sistemi più sicuri. Il vero ostacolo consiste nel trasformare i risultati in azioni concrete: stabilire quali vulnerabilità siano reali, dare priorità ai rischi più gravi, testare le patch e assicurarsi che i team di sicurezza esaminino e implementino rapidamente le correzioni. 

OpenAI Daybreak riunisce modelli di frontiera per la sicurezza informatica, strumenti di sicurezza aziendali e un ecosistema di partner per aiutare le organizzazioni ad affrontare queste sfide e rafforzare le difese dalle minacce emergenti.

La missione di OpenAI è garantire che l’IA porti benefici a tutta l’umanità. Le organizzazioni determineranno gran parte dell’impatto economico dell’IA. Per questo pubblichiamo regolarmente Enterprise Signals, una serie periodica di indicatori che monitorano l’utilizzo, la diffusione e l’impatto dell’IA nelle aziende. Tutte le analisi di questo report si basano su dati aggregati e deidentificati relativi all’utilizzo aziendale. Abbiamo utilizzato sistemi automatizzati per classificare il contenuto dei messaggi. Nessun dipendente di OpenAI ha esaminato i messaggi dei clienti.

I clienti OpenAI Enterprise possono anche richiedere un benchmark personalizzato per vedere come si confronta la loro organizzazione rispetto alle più recenti metriche di utilizzo e capacità.