Kā vadošie uzņēmumi izvirzās priekšā

Īsumā

• Vadošie uzņēmumi — tie, kuru lietojums ir 95. procentilē — tagad izmanto 3,5 reizes lielāku intelekta apjomu uz vienu darbinieku nekā tipiski uzņēmumi, pieaugot no 2 reizēm pirms gada.
• Atšķirība ir saistīta ar dziļumu, ne tikai aktivitāti: ziņojumu skaits izskaidro tikai 36 % no robežšķirtnes priekšrocības; lielāko daļu atšķirības rada bagātīgāka un sarežģītāka MI izmantošana.
• Aģentiskās darbplūsmas kļūst par robežšķirtnes pazīmi: vislielākā priekšrocība parādās progresīvajos rīkos, kur robežšķirtnes uzņēmumi nosūta 16 reizes vairāk Codex ziņojumu uz vienu darbinieku nekā tipiski uzņēmumi.
• Organizācijas var virzīties uz robežšķirtnes sasniegšanu: vadošie uzņēmumi mēra dziļumu, izveido pārvaldību ražošanas izmantošanai, investē iespējošanā, paplašina to, kas darbojas, un pāriet no palīdzības, kas balstīta uz tērzēšanu, uz darbu, kas deleģēts aģentiem.

Daudziem uzņēmumiem pirmais mākslīgā intelekta ieviešanas posms bija saistīts ar piekļuvi: kam bija pieejami mākslīgā intelekta rīki, cik lietotāju vietu bija piešķirts un vai darbinieki ar tiem eksperimentēja. Tas joprojām ir svarīgi. Taču piekļuve vairs nenosaka atšķirību. 

Mūsu jaunākie pētījumi liecina, ka vadošo uzņēmumu priekšrocība sāk pieaugt. Vadošie uzņēmumi izvirzās priekšā, jo tie izmanto vairāk intelekta uz vienu darbinieku, intensīvāk ievieš modernus rīkus un dziļāk integrē MI darbplūsmās.

Šodien mēs iepazīstinām ar B2B signāliem — OpenAI Signals uzņēmējdarbības paplašinājumu. Tas sniedz regulāru pārskatu par to, kā MI izplatās uzņēmumos, balstoties uz privātumu aizsargājošiem, apkopotiem datiem par OpenAI produktu izmantošanu uzņēmumu vidē, tostarp:

• Cik dziļi uzņēmumos tiek izmantots mākslīgais intelekts
• Kādi rīki un uzdevumi ir visciešāk saistīti ar robežšķirtnes ieviešanu
• Biznesa lietošanas gadījumi paplašinās dažādās nozarēs, produktos un funkcijās

Piezīme: visas analīzes šajā ziņojumā ir balstītas uz anonimizētiem, apkopotiem uzņēmumu lietojuma datiem. Ziņojumu saturs tika klasificēts, izmantojot automatizētas sistēmas, un neviens OpenAI darbinieks šīs analīzes ietvaros nepārbaudīja atsevišķus uzņēmumu, biznesa vai API klientu datus.

Visskaidrākais signāls ir dziļums. Robežšķirtnes uzņēmumi tagad izmanto 3,5 reizes lielāku intelekta apjomu uz vienu darbinieku nekā tipiski uzņēmumi, pieaugot no 2 reizēm 2025. gada aprīlī. Ziņojumu apjoms izskaidro tikai 36 % no šīs atšķirības; lielāko daļu rada padziļinātāka lietošana. Robežšķirtnes darbinieki lūdz MI uzņemties sarežģītāku darbu, sniedz bagātīgāku kontekstu un ģenerē saturīgākus rezultātus.

Šajā ziņojumā mēs izmantojam ģenerētās tekstvienības kā pieprasītā intelekta aizstājējrādītāju. Tekstvienības nav tiešs uzņēmējdarbības vērtības mērs, taču tās palīdz izmērīt, cik daudz darba darbinieki lūdz mākslīgajam intelektam paveikt, padarot tās par noderīgu netiešu rādītāju mākslīgā intelekta izmantošanas dziļumam.

Vienkārši sakot: parasti uzņēmumi izmanto mākslīgo intelektu, lai atbildētu uz jautājumiem; robežšķirtnes uzņēmumi to izmanto, lai palīdzētu izpildīt sarežģītus darba uzdevumus. Tie ne tikai sūta vairāk ziņojumu; katrā mijiedarbībā tiek paveikts vairāk reālā darba. 

Kopā šie signāli liecina, ka robežšķirtnes uzņēmumi izmanto MI sarežģītākam un izaicinošākam darbam. Vadītājiem jautājums mainās: vairs nevis par to, cik daudziem cilvēkiem ir piekļuve MI vai cik bieži viņi to izmanto, bet gan par to, kur MI arvien dziļāk integrējas darba procesos un maina komandu darbības veidu.

Robežšķirtnes arī virzās uz deleģēšanu.

Vislielākā priekšrocība ir uzlabotajos un aģentūras rīkos. Codex uzrāda vislielāko atšķirību: robežšķirtnes uzņēmumi nosūta 16 reizes vairāk ziņojumu uz vienu darbinieku nekā parastie uzņēmumi. ChatGPT aģents, lietotnes ChatGPT, dziļā izpēte un GPTs uzrāda līdzīgas virziena tendences, kas liecina, ka robežšķirtnes uzņēmumi labāk ievieš rīkus, kas palīdz darbiniekiem rakstīt kodu, deleģēt daudzpakāpju uzdevumus, izmantot uzņēmuma kontekstu un veikt sarežģītāku izpēti.

Tā kā mākslīgā intelekta sistēmas kļūst arvien spējīgākas izmantot rīkus, strādāt dažādos failos un kodbāzēs, kā arī izpildīt ilgāka termiņa uzdevumus, uzņēmumiem būs jāpielāgojas nozīmīga darba deleģēšanai AI aģentiem.

Uzņēmumi, kas rīkojas pirmie, veido darbības spējas, lai mākslīgo intelektu izmantotu ne tikai kā ātrāku saskarni, bet arī kā līdzekli darba pārveidošanai no pašiem pamatiem.

Cisco izmanto Codex, lai paātrinātu sarežģītus programmatūras izstrādes darbus plašā uzņēmuma inženierijas organizācijā. Ražošanas darbplūsmās Codex palīdzēja samazināt būvēšanas laiku par aptuveni 20 %, ietaupīt vairāk nekā 1500 inženieru darba stundu mēnesī un palielināt kļūdu novēršanas caurlaidību 10–15 reizes. Kā norādīja Cisco komanda, lielākie ieguvumi radās, kad viņi pārstāja uztvert Codex kā rīku un sāka to uzskatīt par “komandas daļu.” 

Mākslīgais intelekts arī ienāk ražošanas darbplūsmās visā uzņēmumā.

Uzņēmumi ievieš API lietošanas gadījumus, kas aptver lietotnēs integrētus asistentus, programmēšanas un izstrādātāju rīkus, kā arī klientu atbalstu. Šīs ir jomas, kur mākslīgais intelekts var kļūt par neatņemamu daļu no produktiem, pakalpojumiem un iekšējām sistēmām.

Mākslīgais intelekts visplašāk tiek izmantots rakstīšanā un saziņā, taču pieaug arī tā izmantošana konkrētām funkcijām. IT un drošības komandas savus vaicājumus galvenokārt koncentrē uz instrukcijām un procesu vadlīnijām, programmatūras izstrādes un datu zinātnes komandas aktīvi izmanto kodēšanas iespējas, savukārt finanšu komandas MI izmanto analīzei un aprēķiniem. Šī tendence liecina, ka mākslīgais intelekts pāriet no vispārējas produktivitātes uz darbu, kas ir ciešāk saistīts ar katras funkcijas pamatpienākumiem.

Nav viena vienota mākslīgā intelekta ieviešanas līderu saraksta. Dažas nozares ir vadošās plašā ChatGPT ieviešanā, citas — Codex izmantošanā, API izmantošanas intensitātē vai ziņojumu intensitātē. Tas nozīmē, ka organizācijām ir vairāki veidi, kā sākt: paplašināt piekļuvi, padziļināt izmantošanu, ieviest aģentiskos rīkus vai iestrādāt mākslīgo intelektu tieši produktos un sistēmās.

Travelers Insurance parāda, kā tas izskatās praksē. Ar OpenAI izstrādātais AI Claim Assistant palīdz klientiem pieteikt negadījumu, atbild uz jautājumiem par polisēm, apkopo informāciju, kas nepieciešama atlīdzības pieteikuma sākšanai, un izveido pieteikumus tieši Travelers sistēmās. Travelers sagaida, ka asistents savā pirmajā darbības gadā apstrādās aptuveni 100 000 zvanu par pirmreizēju zaudējumu pieteikšanu.

Atšķirību starp robežšķirtnes uzņēmumiem un parastajiem uzņēmumiem nevajadzētu uztvert kā nemainīgu nošķīrumu. Daudzas organizācijas joprojām ir procesa sākumposmā, pārejot no plašas piekļuves uz padziļinātāku un integrētāku mākslīgā intelekta lietošanu. Robežšķirtnes vērtība ir tā, ka tā parāda, kuras prakses, šķiet, palīdz uzņēmumiem laika gaitā uzņemt tempu.

Viena no skaidrākajām norādēm ir izglītība un mācīšanās, kur uzdevumu līmeņa robežšķirtnes priekšrocība ir vislielākā. Tas liecina, ka vadošie uzņēmumi izmanto mākslīgo intelektu ne tikai darba paveikšanai, bet arī, lai palīdzētu darbiniekiem attīstīt prasmes, ieradumus un pārliecību, kas nepieciešami efektīvai mākslīgā intelekta izmantošanai.

Organizācijas var virzīties uz robežšķirtnes sasniegšanu, mērot lietojuma dziļumu, izveidojot pārvaldību, kas ļauj risinājumus izmantot ražošanas vidē, uzskatot iespējošanu par pamatinfrastruktūru, identificējot robežšķirtnes komandas un paplašinot to ietekmi, kā arī pārejot no tērzēšanas uz deleģētu darbu ar aģentiem.

Uzņēmumu MI strauji attīstās, un vadītājiem ir nepieciešami skaidri dati, lai saprastu, kas palīdz mākslīgā intelekta ieviešanu uzņēmumos pārvērst biznesa vērtībā.

B2B Signals seko līdzi vadošo uzņēmumu rīcībai un likumsakarībām, sniedzot organizācijām skaidrāku priekšstatu par to, kā vadošie uzņēmumi pārvērš informāciju uzņēmējdarbības vērtībā. 

Šis pirmais laidiens ir vērsts uz padziļinātu izmantošanu, aģentu darbplūsmām un jaunajiem modeļiem dažādās nozarēs un funkcijās. Turpmākajos atjauninājumos tiks sekots līdzi šo pasākumu progresam un pielāgoti signāli, attīstoties uzņēmumu mākslīgajam intelektam.