როგორ აღწევენ წარმატებას მოწინავე ფირმები

TLDR

• მოწინავე კომპანიები — ისინი, რომლებიც გამოყენების მიხედვით 95-ე პერცენტილში არიან — ახლა თითო თანამშრომელზე 3,5-ჯერ მეტ ინტელექტს იყენებენ, ვიდრე ტიპური კომპანიები;ერთი წლის წინ ეს მაჩვენებელი 2-ჯერ მეტს შეადგენდა.
• ეს სხვაობა ეხება სიღრმეს და არა მხოლოდ აქტივობას: შეტყობინებების მოცულობა წამყვანი ფირმების უპირატესობის მხოლოდ 36%-ს განაპირობებს; სხვაობის უდიდესი ნაწილი კი ხელოვნური ინტელექტის უფრო მრავალფეროვანი და კომპლექსური გამოყენებიდან გამომდინარეობს.
• აგენტური სამუშაო პროცესები მოწინავეობის ახალ ნიშნულად იქცევა: ყველაზე დიდი უპირატესობა მოწინავე ინსტრუმენტების გამოყენებაში ვლინდება — წამყვან კომპანიებში ერთ თანამშრომელზე Codex-ის შეტყობინებების რაოდენობა 16-ჯერ მეტია, ვიდრე ტიპურ კომპანიებში.
• ორგანიზაციებს შეუძლიათ წინ წაიწიონ და მოწინავეთა რიგებს შეუერთდნენ: წამყვანი კომპანიები ზომავენ გამოყენების სიღრმეს, ქმნიან მართვის მექანიზმებს წარმოებაში დასანერგად, ახორციელებენ ინვესტიციებს შესაძლებლობების გაფართოებაში, მასშტაბირებას უკეთებენ იმას, რაც მუშაობს და ჩატზე დაფუძნებული დახმარებიდან აგენტებისთვის დელეგირებულ სამუშაოზე გადადიან.

მრავალი საწარმოსთვის ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის პირველი ფაზა წვდომას ეხებოდა: ვის ჰქონდა ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოები, რამდენი სალიცენზიო ადგილი იყო განთავსებული და ატარებდნენ თუ არა თანამშრომლები ექსპერიმენტებს. ეს კვლავ მნიშვნელოვანია. მაგრამ წვდომა აღარ არის განმასხვავებელი ფაქტორი. 

ჩვენი უახლესი კვლევა მიუთითებს, რომ მოწინავე უპირატესობა იწყებს ზრდის დაგროვებას. მოწინავე კომპანიები წინ მიიწევენ, რადგან თითოეულ თანამშრომელზე მეტ ინტელექტს იყენებენ, უფრო ინტენსიურად იყენებენ მოწინავე ინსტრუმენტებს და უფრო ღრმად ნერგავენ ხელოვნურ ინტელექტს სამუშაო პროცესებში.

დღეს წარმოგიდგენთ B2B Signals-ს — OpenAI Signals-ის ბიზნეს გაფართოებას. ის უზრუნველყოფს რეგულარულ მაჩვენებელს იმის შესახებ, თუ როგორ ვრცელდება AI ბიზნესებში, OpenAI-ს პროდუქტების კორპორაციული გამოყენებიდან მიღებულ კონფიდენციალურობის დაცვით აგრეგირებულ სიგნალებზე დაყრდნობით, მათ შორის:

• რამდენად ღრმად გამოიყენება AI კომპანიებში
• რომელი ინსტრუმენტები და ამოცანებია  ყველაზე მეტად დაკავშირებული მოწინავე ტექნოლოგიების მიღებასთან
• იქ, სადაც ბიზნესის გამოყენების სფეროები ფართოვდება დარგების, პროდუქტებისა და ფუნქციური მიმართულებების მასშტაბით

შენიშვნა: ამ ანგარიშში წარმოდგენილი ყველა ანალიზი ეფუძნება დეიდენტიფიცირებულ და აგრეგირებულ კორპორაციული გამოყენების მონაცემებს. შეტყობინების შინაარსი კლასიფიცირდა ავტომატიზებული სისტემების გამოყენებით, და ამ ანალიზის ფარგლებში OpenAI-ის არცერთ თანამშრომელს არ განუხილავს ცალკეული კორპორაციული, ბიზნესის ან API-ის მომხმარებლის მონაცემები.

ყველაზე მკაფიო სიგნალი სიღრმეა. მოწინავე კომპანიები ამჟამად თითო თანამშრომელზე 3.5-ჯერ მეტ ინტელექტუალურ მონაცემებს იყენებენ, ვიდრე ტიპიური კომპანიები , რომელიც 2025 წლის აპრილის მაჩვენებელთან შედარებით 2-ჯერ მეტი იყო. შეტყობინებების მოცულობა ამ სხვაობის მხოლოდ 36%-ს განაპირობებს; ძირითადი ნაწილი კი უფრო ღრმა გამოყენებაზე მოდის. მოწინავე სფეროებში მომუშავეები AI-ს უფრო რთული სამუშაოს შესრულებას ავალებენ, უფრო მდიდარ კონტექსტს აწვდიან და უფრო შინაარსობრივ შედეგებს ქმნიან.

ამ ანგარიშში ჩვენ ვიყენებთ გენერირებულ ტოკენებს, როგორც მოთხოვნილი ინტელექტის საზომ ერთეულს. ტოკენები არ წარმოადგენს ბიზნეს ღირებულების პირდაპირ საზომს, თუმცა ისინი გვეხმარება იმის შეფასებაში, თუ რა მოცულობის სამუშაოს შესრულებას სთხოვენ თანამშრომლები ხელოვნურ ინტელექტს; ეს კი მათ AI-ს გამოყენების სიღრმის გამოსათვლელ სასარგებლო მაჩვენებლად აქცევს.

მარტივად რომ ვთქვათ: ტიპური კომპანიები ხელოვნურ ინტელექტს კითხვებზე პასუხის გასაცემად იყენებენ, ხოლო მოწინავე კომპანიები - კომპლექსური სამუშაოს შესასრულებლად. ისინი უბრალოდ მეტ შეტყობინებას კი არ აგზავნიან, თითოეული ინტერაქცია რეალური სამუშაოს უფრო დიდ ნაწილს ასრულებს. 

ერთობლიობაში, ეს სიგნალები მიუთითებს იმაზე, რომ მოწინავე კომპანიები ხელოვნურ ინტელექტს უფრო კომპლექსური და რთული ამოცანების შესასრულებლად იყენებენ. ხელმძღვანელებისთვის საკითხი აღარ ეხება იმას, თუ რამდენ ადამიანს აქვს ხელოვნურ ინტელექტზე წვდომა ან რამდენად ხშირად იყენებენ მას, არამედ ის, თუ რომელ სფეროებში ახდენს ხელოვნური ინტელექტი სამუშაო პროცესების ოპტიმიზაციას და ცვლის გუნდების მუშაობის წესს.

მოწინავე მიმართულებაც დელეგირებისკენ მიიწევს.

უპირატესობა ყველაზე დიდია მოწინავე და აგენტურ ინსტრუმენტებში. Codex-ი ყველაზე დიდ ხარვეზს ავლენს, სადაც მოწინავე კომპანიები ერთ თანამშრომელზე 16-ჯერ მეტ შეტყობინებას აგზავნიან, ვიდრე ტიპიური კომპანიები. ChatGPT აგენტი, აპლიკაციები ChatGPT‑ში, სიღრმისეული კვლევა და GPT‑ები მსგავს მიმართულების შაბლონებს აჩვენებენ, რაც მიანიშნებს იმაზე, რომ მოწინავე კომპანიები უკეთ ახერხებენ იმ ინსტრუმენტების დანერგვას, რომლებიც ეხმარება თანამშრომლებს კოდის წერაში, მრავალეტაპიანი დავალებების დელეგირებაში, კომპანიის კონტექსტის გამოყენებასა და უფრო კომპლექსური კვლევების ჩატარებაში.

იმ ფონზე, რომ AI სისტემები უფრო ქმედითუნარიანი ხდებიან ინსტრუმენტების გამოყენების, ფაილებსა და კოდების ბაზებში მუშაობისა და გრძელვადიანი ამოცანების შესრულების მხრივ, საწარმოებს მოუწევთ ადაპტირება და მნიშვნელოვანი სამუშაოს დელეგირება AI აგენტებისთვის.

კომპანიები, რომლებიც ამ პროცესს პირველები იწყებენ, ქმნიან საოპერაციო შესაძლებლობებს, რათა ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენონ არა მხოლოდ როგორც უფრო სწრაფი ინტერფეისი, არამედ როგორც სამუშაოს თავიდან ბოლომდე გადაწყობის საშუალება.

Cisco იყენებს Codex-ს, რათა დააჩქაროს კომპლექსური პროგრამული უზრუნველყოფის სამუშაოები დიდი კორპორაციული საინჟინრო ორგანიზაციის მასშტაბით. სამუშაო ნაკადებში დანერგვის შემდეგ, Codex-მა ხელი შეუწყო სისტემის აწყობის დროის დაახლოებით 20%-ით შემცირებას, თვეში 1 500-ზე მეტი საინჟინრო საათის დაზოგვას და ხარვეზების აღმოფხვრის გამტარუნარიანობის 10-15-ჯერ გაზრდას. როგორც Cisco-ს გუნდმა აღნიშნა, ყველაზე დიდ წინსვლას მაშინ მიაღწიეს, როდესაც Codex-ს „გუნდის წევრად“ განიხილავდნენ." 

AI ასევე ინერგება ბიზნესის მასშტაბით საწარმოო სამუშაო პროცესებში.

კომპანიები ხელოვნური ინტელექტის API-შესაძლებლობებს რამდენიმე ძირითადი მიმართულებით ნერგავენ: აპლიკაციის შიდა ასისტენტებში, პროგრამირებისა და დეველოპერულ ინსტრუმენტებში, ასევე მომხმარებელთა მხარდაჭერის სერვისებში. ეს არის ის სფეროები, სადაც AI შეიძლება გახდეს პროდუქტების, სერვისებისა და შიდა სისტემების ნაწილი.

AI-ის გამოყენება ყველაზე ფართოდ გავრცელებულია წერასა და კომუნიკაციაში, თუმცა კონკრეტულ ფუნქციებზე ორიენტირებული გამოყენებაც იზრდება. IT და უსაფრთხოების გუნდები თავიანთ შეკითხვებს მეტწილად „როგორ გავაკეთოთ“ ტიპის და პროცედურულ მითითებებზე ამახვილებენ, პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებისა და მონაცემთა მეცნიერების გუნდები კოდირებას აქტიურად იყენებენ, ხოლო ფინანსური გუნდები AI-ს ანალიზისა და გამოთვლებისთვის იყენებენ. ეს ტენდენცია მიუთითებს, რომ ხელოვნური ინტელექტი ზოგადი პროდუქტიულობის ფარგლებს სცდება და ისეთ სამუშაოში გადადის, რომელიც უფრო მჭიდროდ უკავშირდება თითოეული ფუნქციური მიმართულების ძირითად პასუხისმგებლობებს.

AI-ს დანერგვის ერთიანი რეიტინგი არ არსებობს. ზოგიერთი ინდუსტრია ლიდერობს ChatGPT‑ის ფართო მოხმარებაში, სხვები — Codex-ის გამოყენებაში, API-ის ინტენსივობასა თუ შეტყობინებების რაოდენობაში. ეს ნიშნავს, რომ ორგანიზაციებს რამდენიმე საწყისი მიმართულება აქვთ: წვდომის მასშტაბირება, გამოყენების გაღრმავება, აგენტური ინსტრუმენტების დანერგვა ან AI-ის უშუალოდ პროდუქტებსა და სისტემებში ჩაშენება.

Travelers Insurance აჩვენებს, თუ როგორ გამოიყურება ეს პრაქტიკაში. მისი ხელოვნური ინტელექტის სადაზღვევო მოთხოვნების ასისტენტი , რომელიც OpenAI-ის ბაზაზეა შექმნილი, მომხმარებელს ეხმარება ზარალის პირველადი შეტყობინების პროცესში, პასუხობს სადაზღვევო პოლისთან დაკავშირებულ კითხვებს, აგროვებს საქმის დასაწყებად საჭირო ინფორმაციას და პირდაპირ Travelers-ის შიდა სისტემებში ქმნის სადაზღვევო მოთხოვნებს. Travelers-ი ვარაუდობს, რომ ასისტენტი ფუნქციონირების პირველსავე წელს ზარალის პირველადი შეტყობინების დაახლოებით 100,000 ზარს დაამუშავებს.

მოწინავე კომპანიებსა და ტიპურ კომპანიებს შორის არსებული სხვაობა უცვლელ გამყოფ ზღვარად არ უნდა მივიჩნიოთ. მრავალი ორგანიზაცია ჯერ კიდევ ფართო წვდომიდან ხელოვნური ინტელექტის უფრო ღრმა და მეტად ინტეგრირებულ გამოყენებაზე გადასვლის პროცესის ადრეულ ეტაპზეა. მოწინავეობის ღირებულება იმაშია, რომ ის აჩვენებს, თუ რომელი პრაქტიკა ეხმარება კომპანიებს დროთა განმავლობაში ტემპის აკრეფაში.

ერთ-ერთი ყველაზე მკაფიო სიგნალი არის განათლება და სწავლა, სადაც ამოცანის დონეზე მოწინავე უპირატესობა ყველაზე დიდია. ეს მიანიშნებს, რომ წამყვანი კომპანიები იყენებენ AI-ს არა მხოლოდ სამუშაოს შესასრულებლად, არამედ იმისთვის, რომ თანამშრომლებს დაეხმარონ იმ უნარების, ჩვევებისა და თავდაჯერებულობის ჩამოყალიბებაში, რომლებიც AI-ის ეფექტურად გამოყენებისთვის არის საჭირო.

ორგანიზაციებს შეუძლიათ მოწინავე პოზიციებზე გადასვლა გამოყენების სიღრმის გაზომვით, ისეთი მმართველობის ჩამოყალიბებით, რომელიც ხელს უწყობს AI-ს საწარმოო პროცესებში დანერგვას, AI-ს მხარდაჭერის აღქმით, როგორც ძირითადი ინფრასტრუქტურის, წამყვანი გუნდების იდენტიფიცირებითა და მათი გავლენის მასშტაბირებით, და უბრალო ჩატის რეჟიმიდან აგენტების მეშვეობით დელეგირებულ სამუშაოზე გადასვლით.

საწარმოს ხელოვნური ინტელექტი სწრაფად ვითარდება და ლიდერებს სჭირდებათ მკაფიო მონაცემები, რათა გაიგონ, რა უწყობს ხელს ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის ბიზნეს ღირებულებად გარდაქმნას.

B2B Signals თვალყურს ადევნებს წამყვანი კომპანიების ქცევებსა და კანონზომიერებებს, რაც ორგანიზაციებს უფრო მკაფიო წარმოდგენას აძლევს იმაზე, თუ როგორ გარდაქმნიან წამყვანი კომპანიები ანალიტიკურ ინფორმაციას ბიზნეს ღირებულებად. 

ეს პირველი გამოცემა ფოკუსირებულია გამოყენების სიღრმეზე, აგენტურ სამუშაო ნაკადებსა და იმ ახალ ტენდენციებზე, რომლებიც სხვადასხვა ინდუსტრიასა და ფუნქციურ მიმართულებაში იკვეთება. მომავალი გამოცემები თვალს მიადევნებს პროგრესს ამ მაჩვენებლების მიხედვით და მოახდენს სიგნალების ადაპტირებას ხელოვნური ინტელექტის განვითარების შესაბამისად.