OpenAI B2B Signals

Денес ги претставуваме B2B Signals, деловно проширување на OpenAI Signals⁠ кое мери како се шири вештачката интелигенција во организациите. Раниот сигнал е јасен: граничните фирми стекнуваат предност не само затоа што имаат пристап до вештачка интелигенција, туку затоа што ја користат подлабоко во работата.

B2B Signals е редовен збир мерки заснован врз обемна анализа што ја зачувува приватноста, на употребата на вештачката интелигенција на ниво на претпријатие. Ги следи однесувањата и обрасците што можат да им помогнат на организациите да разберат како да ја претворат интелигенцијата во деловна вредност.

Граничните фирми, кои се на 95-тиот перцентил според употребата на вештачка интелигенција, користат повеќе интелигенција по работник, поинтензивно усвојуваат напредни алатки и подлабоко ја вградуваат вештачката интелигенција во работните процеси. Јазот за некои фирми почнува да се зголемува, а разликата сè повеќе произлегува од длабочината на користење.

Клучни заклучоци

• Граничната предност почнува да се акумулира: Граничните фирми сега користат 3,5 пати повеќе интелигенција по работник во споредба со типичните фирми, што е зголемување во однос на 2 пати пред една година. 
• Водечките фирми ја користат вештачката интелигенција подлабоко, не само почесто: обемот на пораки објаснува само 36 % од јазот помеѓу водечките и типичните фирми. Најголемиот дел од граничната предност произлегува од подлабоката употреба. 
• Агентските работни процеси стануваат показател за гранично усвојување: јазот е најголем кај напредните агентски алатки, при што граничните фирми испраќаат 16 пати повеќе пораки во Codex од типичните фирми. 
• Фирмите можат да го затворат граничниот јаз преку организациска промена: за да го надоместат заостанувањето, фирмите треба да ја мерат длабочината на употребата, да дадат приоритет на управувањето, да инвестираат во оспособување, да го прошират она што функционира и да преминат од помош заснована на разговор кон делегирана работа со агенти.

Граничната предност почнува да се акумулира, а фирмите што најдлабоко ја користат вештачката интелигенција ја зголемуваат својата предност

За претпријатијата, распоредувањето места е само почетна точка. Појасниот сигнал е дали вработените користат ВИ за подлабока и посложена работа. Овој графикон го споредува бројот на генерирани токени по работник кај водечките фирми (95-ти перцентил) со типичните фирми (50-ти перцентил).

Токените се несовршена мерка за деловната вредност. Краток одговор може да биде многу вреден, а долг одговор може да има мала вредност. Но, обемот на токени помага да се измери колкава количина работа вработените бараат од ВИ да изврши, што го прави корисен приближен показател за длабочината на користењето на ВИ и за количината интелигенција што вработените ја бараат од ВИ.

Водечката фирма бара 3,5 пати повеќе интелигенција по работник отколку типичната фирма. Овој јаз се зголеми од 2 пати во април 2025 година, што сугерира дека фирмите што најдлабоко ја користат вештачката интелигенција ја зголемуваат својата предност и се во подобра позиција да ги претворат новите способности на вештачката интелигенција во попродлабочена, посложена работа.

Најголемиот дел од водечката предност доаѓа од подлабока употреба, а не од поголем обем на пораки

Водечката фирма бара значително повеќе интелигенција по работник од типичната фирма, но најголемиот дел од јазот не може да се објасни само со обемот на пораки. Овој графикон ја разложува водечката предност од 3,5 пати и утврдува дека, ако типичната фирма испраќаше пораки со иста стапка како водечката, би затворила само 36 % од јазот од 3,5 пати.

Преостанатата празнина е поврзана со подлабока употреба. Водечките работници бараат од вештачката интелигенција да презема посложена работа, им обезбедуваат на модел побогат контекст и генерираат посодржајни резултати.

Предноста на најсовремените технологии е најизразена кај напредните и агентските алатки, со 16 пати поголема употреба на Codex.

Предноста на најсовремените алатки е најголема кај оние што поддржуваат понапредни работни процеси. Codex покажува најголема разлика, при што водечките испраќаат 16 пати повеќе пораки по работник. ChatGPT агентот, апликациите во ChatGPT, длабокото истражување и GPT‑јата исто така покажуваат релативно големи јазови, што укажува дека најсовремениот модел е подобар во ефективното искористување на алатките што им помагаат на работниците да кодираат, да делегираат повеќечекорни задачи, да применуваат контекст на компанијата и да спроведуваат посложено истражување.

Спротивно на тоа, алатките со поопшта намена и поголема достапност, како што се „Поставување од корисникот“, „Пребарување“ и „Анализа на податоци“, покажуваат помала гранична предност. Овие алатки се полесни за користење за повеќето фирми бидејќи ги прошируваат веќе познатите работни процеси. Граничната предност е најизразена кај напредните и агентските алатки, каде што за усвојување се потребни поголема експертиза, поврзаност со знаењето и алатките на работното место и поголема сигурност при делегирање работа на AI.

Најголемата гранична предност е во образованието и учењето

Предноста на напредните фирми е најголема кај задачите за образование и учење, каде што напредната фирма испраќа 7 пати повеќе пораки од типичната фирма. На напредниот фронт, фирмите користат вештачка интелигенција за да им помогнат на вработените да развијат вештини и да учат нови теми. Тие исто така користат ВИ за да го подобрат своето разбирање на самата ВИ, вклучувајќи што може да направи, како ефективно да ја користат и каде може да се вклопи во постојните работни процеси. Големината на јазот укажува дека типичната фирма можеби недоволно ја користи вештачката интелигенција како алатка за учење и развој на работната сила.

Програмирањето исто така покажува голем јаз од 4 пати, што се совпаѓа со поширокиот јаз во користењето напредни алатки и алатки со поголема самостојност. Упатствата „како да“, пишувањето и комуникацијата имаат најмали гранични разлики, веројатно затоа што овие задачи се попристапни и попознати начини на користење вештачка интелигенција.

Употребата на вештачка интелигенција е најраспространета во пишувањето, но расте употребата специфична за одделни функции

Пишувањето и комуникацијата остануваат најчестиот начин на користење на ChatGPT. Сепак, шаблоните на користење значително се разликуваат според функцијата. 60 % од пораките за ИТ и безбедност се концентрирани во насоки од типот „како да“ и процедурални упатства, речиси половина од пораките за развој на софтвер и наука за податоци и инженерство се поврзани со кодирање, а една десетина од пораките за финансии се поврзани со анализа и пресметки.

Овие обрасци се во согласност со пошироките докази дека водечките модели напредуваат во економски вредни задачи на работното место. GDPval⁠, евалуација на работа со знаење во реалниот свет низ 44 професии, го мери перформансот на задачи што создаваат практични работни резултати како што се документи, електронски табели, слајдови, дијаграми и мултимедија. Како што вештачката интелигенција станува поспособна, се чини дека користењето во претпријатијата се проширува кон задачи што се потесно поврзани со основната работа на секоја функција.

Лидерството во индустријата не е еднодимензионално: различни сектори водат во ChatGPT, Codex и API.

Не постои единствена ранг-листа за усвојување на вештачката интелигенција. Рангирањата на индустриите варираат во зависност од употребеното мерило. Секторот Професионални, научни и технички услуги е на прво место и според усвојувањето на Codex и според интензитетот на користење на API, што укажува на релативно напредна употреба во работните процеси на програмерите и во работните процеси интегрирани во производи. Секторот финансии и осигурување предводи во усвојувањето на ChatGPT поради имплементации од голем обем, додека образовните услуги имаат највисок интензитет на пораки, што укажува на подлабоко користење по лице. Малопродажната трговија и Здравје се рангираат високо според API-интензитетот, и покрај пониските рангирања според други показатели.

Овие разлики сугерираат дека лидерството во индустријата не е еднодимензионално. Се чини дека некои сектори ја усвојуваат вештачката интелигенција преку технички и програмерски работни процеси, додека други се прошируваат преку широко усвојување на ChatGPT или поинтензивна употреба од крајните корисници.

Претпријатијата го пренесуваат користењето на API во продукциски работни процеси и апликации насочени кон клиентите

Компаниите сè повеќе го користат API-то за да интегрираат модели директно во своите производи, услуги и внатрешни системи. Вообичаените случаи на употреба во продукциска средина вклучуваат асистенти во апликации, алатки за кодирање и за програмери, корисничка поддршка, работни процеси за истражување и автоматизација на работни процеси.

Овие спроведувања покажуваат како вештачката интелигенција во претпријатијата ја надминува фазата на експериментирање и преминува во повторливи работни процеси со мерливо влијание врз работењето. Низ примерите на клиенти, фирмите ги користат моделите на OpenAI за да ја забрзаат работата со знаење, да го подобрат инженерскиот капацитет и да создадат искуства базирани на вештачка интелигенција за клиентите и вработените.

Што можат да направат организациите за да ги достигнат водечките фирми

OpenAI работи со претпријатија од различни индустрии, функции и фази на зрелост во примената на вештачката интелигенција, што ни овозможува увид во тоа како усвојувањето се развива од експериментирање до продукција. Во рамките на овие имплементации, фирмите што постигнуваат најголем напредок обично помалку се фокусираат само на пристапот, а повеќе на организациските системи потребни за длабока примена на вештачката интелигенција: мерење, управување, овозможување, проширување на влијанието и агентско распоредување.

Пет практики се издвојуваат како практични чекори што секоја организација може да ги преземе уште денес за да го продлабочи усвојувањето на вештачката интелигенција.

1. Мерете ја длабочината на употреба покрај пристапот.
   Релевантниот сигнал не е само колку вработени имаат кориснички сметки за вештачка интелигенција, туку дали тимовите со текот на времето ја користат вештачката интелигенција на посуштински начин. Организациите треба да следат дали употребата на вештачка интелигенција станува почеста, посложена и потесно поврзана со работни процеси со висока вредност.
2. Изградете управување што овозможува употреба во продукција.
   Водечките фирми не го избегнуваат управувањето. Тие го користат за да ја направат агентската ВИ полесна за распоредување. Компаниите имаат потреба од јасни правила за тоа каде агентите можат да дејствуваат, кои информации можат да ги користат, кога треба да советуваат наместо да дејствуваат и како луѓето ги прегледуваат одлуките со повисок ризик. Водечките фирми ги дефинираат овие стандарди како дел од процесот на распоредување, па управувањето станува начин безбедно да се прошири усвојувањето, наместо да го забави.
3. Третирајте го овозможувањето како основна инфраструктура, а не како спореден проект.
   Како што се подобруваат способностите на вештачката интелигенција, и на работниците и на организациите им се потребни системи што им помагаат да држат чекор. Водечките фирми не го третираат оспособувањето како еднократна иницијатива за обука. Тие го вградуваат континуираното учење во воведувањето преку обуки според улоги, работилници за случаи на употреба, хакатони, внатрешни мрежи на шампиони, посветено време за експериментирање и споделени репозиториуми на работни процеси, најдобри практики и вештини. 
4. Идентификувајте ги вашите водечки тимови и зголемете го нивното влијание.
   Во многу организации, најнапредната употреба е концентрирана во мал број тимови. Тие тимови можат да откријат кои работни процеси, навики и оперативни модели даваат резултати. Лидерите треба да ги идентификуваат овие тимови, да ги разберат и скалираат условите што стојат зад нивниот успех и да им помогнат да споделуваат сознанија и примери за подлабока употреба на вештачка интелигенција со остатокот од фирмата. 
5. Преминете од разговор кон делегирање работа.
   Вештачката интелигенција за претпријатија се префрла од асистенти за разговори кон работа што може да се делегира на агенти. Софтверското инженерство го илустрира овој тренд, но делегираната работа се шири низ различни функции. Со Codex, инженерите можат да предадат дефинирана задача, да му го дадат на агентот контекстот што му е потребен, да му дозволат да работи низ датотеки, бази на кодови и алатки, потоа да го прегледаат резултатот и да го усовршат работниот тек со повратни информации. Граничните фирми ги охрабруваат работниците да делегираат задачи на вештачката интелигенција, наместо едноставно да ја користат вештачката интелигенција како статичен асистент.

Ако сакаш да ги истражиш целосните наоди или да научиш како да ја внесеш вештачката интелигенција во твојата организација одговорно, [би сакале да се поврземе⁠].