ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਕਿਵੇਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ

ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ

• ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ—ਉਹ ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਦੇ 95ਵੇਂ ਪਰਸੈਂਟਾਈਲ 'ਤੇ ਹਨ—ਹੁਣ ਆਮ ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪ੍ਰਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀ 3.5 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ 2 ਗੁਣਾ ਸੀ।
• ਇਹ ਅੰਤਰ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਰਗਰਮੀ ਬਾਰੇ: ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇਸ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਾਇਦੇ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ 36% ਹਿੱਸਾ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਬਾਕੀ ਦਾ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ AI ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਅਮੀਰ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ ਪਛਾਣ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ: ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਉੱਨਤ ਟੂਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਆਮ ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪ੍ਰਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀ 16 ਗੁਣਾ ਵੱਧ Codex ਸੁਨੇਹੇ ਭੇਜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
• ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਮੋਹਰੀ ਬਣਨ ਵੱਲ ਵੱਧ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਫਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਚੈਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਏਜੰਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੰਮ ਕਰਵਾਉਣ ਵੱਲ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕਈ ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ, AI ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ 'ਪਹੁੰਚ' ਬਾਰੇ ਸੀ: ਕਿਸ ਕੋਲ AI ਟੂਲ ਸਨ, ਕਿੰਨੀਆਂ ਸੀਟਾਂ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ ਨਾਲ ਤਜਰਬੇ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਪਰ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ 'ਪਹੁੰਚ' ਹੋਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ। 

ਸਾਡੀ ਤਾਜ਼ਾ ਖੋਜ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਹੋਣ ਦਾ ਲਾਭ ਹੁਣ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਇਸ ਲਈ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਵਧੇਰੇ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉੱਨਤ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਤੀਬਰਤਾ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਅੱਜ, ਅਸੀਂ B2B ਸਿਗਨਲ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ OpenAI ਸਿਗਨਲ ਦਾ ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਵਿਸਤਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਲਗਾਤਾਰ ਮਾਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ OpenAI ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਮਿਲੇ ਗੁਪਤ ਅਤੇ ਸਮੂਹਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ AI ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫੈਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿੰਨੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ
• ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਕੰਮ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ
• ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਪਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਕਿੱਥੇ ਵਿਆਪਕ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ

ਨੋਟ: ਇਸ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਛਾਣ ਰਹਿਤ, ਸਮੂਹਿਕ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹਨ। ਮੈਸੇਜ ਕੰਟੈਂਟ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ OpenAI ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼, ਕਾਰੋਬਾਰ, ਜਾਂ API ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤ ਡੂੰਘਾਈ ਹੈ। ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਹੁਣ ਆਮ ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪ੍ਰਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀ 3.5 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਅਪ੍ਰੈਲ 2025 ਵਿੱਚ 2 ਗੁਣਾ ਸੀ। ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਉਸ ਅੰਤਰ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ 36% ਹਿੱਸਾ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅੰਤਰ ਡੂੰਘੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀ AI ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਤੀਜੇ (outputs) ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਇਸ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੰਗੀ ਗਈ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਵਜੋਂ 'ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਟੋਕਨਾਂ' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਟੋਕਨ ਵਪਾਰਕ ਮੁੱਲ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇਹ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀ AI ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਪੈਮਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ: ਆਮ ਫਰਮਾਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ; ਜਦਕਿ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਨੇਪਰੇ ਚਾੜ੍ਹਨ ਲਈ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੀ ਨਹੀਂ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਹਰ ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਅਸਲ ਕੰਮ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। 

ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਲੀਡਰਾਂ ਲਈ ਹੁਣ ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਇਸਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜਾਂ ਉਹ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਹੁਣ 'ਡੈਲੀਗੇਸ਼ਨ' (ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ) ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਉੱਨਤ ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। Codex ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਇਆ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਆਮ ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪ੍ਰਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀ 16 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਸੁਨੇਹੇ ਭੇਜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ChatGPT ਏਜੰਟ, ChatGPT ਵਿੱਚ ਐਪ, ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ, ਅਤੇ GPTs ਵੀ ਅਜਿਹੇ ਹੀ ਰੁਝਾਨ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹਨ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੋਡਿੰਗ ਕਰਨ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕਾਰਜ ਸੌਂਪਣ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ AI ਸਿਸਟਮ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ, ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡਬੇਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰਥਕ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਦੀ ਆਦਤ ਪਾਉਣੀ ਪਵੇਗੀ।

ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪਹਿਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

Cisco ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ Codex ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ, Codex ਨੇ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 20% ਘਟਾਉਣ, ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ 1,500 ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਘੰਟੇ ਬਚਾਉਣ, ਅਤੇ ਨੁਕਸ-ਨਿਪਟਾਰਾ ਥਰੂਪੁੱਟ ਨੂੰ 10-15 ਗੁਣਾ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਸਕੋ ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਕਿਹਾ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਲਾਭ ਉਦੋਂ ਹੋਇਆ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ Codex ਨੂੰ "ਟੀਮ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ" ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ। 

AI ਹੁਣ ਪੂਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਨ-ਐਪ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੂਲਜ਼, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ API ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਉਤਪਾਦਾਂ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।

AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਪਰ ਕੰਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। IT ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮਾਂ ਆਪਣੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਤਮਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਉੱਚ ਵਰਤੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਟੀਮਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਆਮ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਹਰ ਵਿਭਾਗ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।

AI ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੁਝ ਉਦਯੋਗ ਵਿਆਪਕ ChatGPT ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਮੋਹਰੀ ਹਨ, ਦੂਜੇ Codex ਦੀ ਵਰਤੋਂ, API ਤੀਬਰਤਾ, ਜਾਂ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦੇ ਕਈ ਰਸਤੇ ਹਨ: ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ, ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾ ਕਰਨਾ, ਏਜੰਟਿਕ ਟੂਲਜ਼ ਅਪਣਾਉਣਾ, ਜਾਂ AI ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣਾ।

ਟ੍ਰੈਵਲਰਜ਼ ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਭ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ 'AI ਕਲੇਮ ਅਸਿਸਟੈਂਟ', ਜੋ OpenAI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਸੂਚਨਾ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਾਲਿਸੀ ਸੰਬੰਧੀ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕਲੇਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿੱਧਾ ਟ੍ਰੈਵਲਰਜ਼ ਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਲੇਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟ੍ਰੈਵਲਰਜ਼ ਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 100,000 'ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਸੂਚਨਾ' ਵਾਲੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੇਗਾ।

ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਫਰਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਸਥਾਈ ਵੰਡ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਕਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ AI ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਰਤੋਂ ਵੱਲ ਵਧਣ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਦਾ ਮਹੱਤਵ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਫਰਮਾਂ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ 'ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ' ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਜ-ਪੱਧਰ ਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਹੋਣ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਫਰਮਾਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁਨਰ, ਆਦਤਾਂ ਅਤੇ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਮਾਪ ਕੇ, ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਕੇ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਜੋਂ ਮੰਨ ਕੇ, ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਚੈਟ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਵੱਲ ਵਧ ਕੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਕਿਵੇਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

B2B ਸਿਗਨਲ ਮੋਹਰੀ ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਾਭ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। 

ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ, ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਰੁਝਾਨਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਅੱਪਡੇਟ ਇਹਨਾਂ ਪੈਮਾਨਿਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਗੇ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਗੇ।