Enterprise signals: ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਵੱਖਰਾ ਕੀ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ

ਉੱਦਮਾਂ ਵਿੱਚ AI ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਦਾਖ਼ਲ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ: ਹੁਣ ਹੋਰ ਕੰਮ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਪੱਖੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਫਰਮਾਂ ਬਾਕੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ. ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਕੋਲ ਵੀ ਉਹੀ AI ਮਾਡਲ ਹਨ ਜੋ ਹੋਰ ਉੱਦਮਾਂ ਕੋਲ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇਨ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਵੱਲ ਵਧਣਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਲਈ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸਾਧਨ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਪਰੇ ਏਜੰਟਿਕ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ.

OpenAI ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਖੋਜ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਸੰਸਥਾ ਅੰਦਰ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉੱਦਮ ਸੰਕੇਤ OpenAI ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਉੱਦਮੀ ਗਾਹਕ ਆਧਾਰ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਨਜ਼ਰੀਏ ਨਾਲ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਫੈਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਾਕੀਆਂ ਤੋਂ ਕਿਹੜੀ ਗੱਲ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਉੱਦਮ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਇਸ ਅੰਕ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ—ਜੋ ਹਰ ਮਹੀਨੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਿਖਰਲੇ 10% ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਆਮ ਫਰਮਾਂ—ਜੋ ਵਿਚਕਾਰਲੇ 10% ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਨਾਲੋਂ ਆਪਣੀ ਬੜ੍ਹਤ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਜਾਂਚਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਇਹ ਫ਼ਰਕ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ.

ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ:

• ਉੱਦਮੀ ਵਰਤੋਂ ਹੋਰ ਏਜੰਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ. ਜੂਨ ਤੱਕ, ਉੱਦਮੀ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ Codex ਅਤੇ ChatGPT ਦੇ ਕੁੱਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 64% Codex ਨੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਸੰਕੇਤ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟ ਹੋਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸੌਂਪੇ ਗਏ ਕੰਮ ਵੱਲ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ.
• ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਨਾਲ ਫ਼ਰਕ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ—ਜੋ ਹਰ ਮਹੀਨੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਿਖਰਲੇ 10% ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਹੁਣ ਹਰ ਸਰਗਰਮ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਪਿੱਛੇ ਆਮ ਫਰਮਾਂ ਨਾਲੋਂ 8.3 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਜਨਵਰੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅੰਕੜਾ 2.6 ਗੁਣਾ ਸੀ.
• ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ, ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਦੇ 21% ਸਰਗਰਮ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਪਲੱਗਇਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਆਮ ਫਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅੰਕੜਾ 9% ਹੈ. OpenAI ਵਿੱਚ 95% ਕਰਮਚਾਰੀ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਪਲੱਗਇਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ.
• ਗਿਆਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫੈਲ ਰਹੀ ਹੈ. ਫਰਵਰੀ ਤੋਂ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਸਰਗਰਮ ਉੱਦਮੀ Codex ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕੰਮ ਵਿੱਚ 108 ਗੁਣਾ, ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ 41 ਗੁਣਾ, ਭਰਤੀ ਵਿੱਚ 41 ਗੁਣਾ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ 26 ਗੁਣਾ ਵਧੀ, ਜਦਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਾਧਾ 5 ਗੁਣਾ ਸੀ.

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ Codex ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਇਆ। ਹੁਣ, ChatGPT ਵਰਕ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਏਜੰਟਿਕ AI ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਮਦਦ ਮੰਗਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਠੋਸ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਜੂਨ 2026 ਤੱਕ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ Codex ਅਤੇ ChatGPT ਆਊਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ 64% ਹਿੱਸਾ ਏਜੰਟਿਕ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ (Codex ਟੋਕਨਾਂ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ) ਸੀ। ChatGPT ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ AI ਦੋਵੇਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਫਰਕ ਸਿਰਫ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਕੰਮ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ChatGPT ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ, ਵਿਚਾਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟਿਕ AI (ਜਿਵੇਂ ਕਿ Codex ਅਤੇ ChatGPT ਵਰਕ) ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਟੂਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਜਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਦੱਸਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟਿਕ ਟੋਕਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਵਧੀ ਹੈ।

ਹਰ ਮਹੀਨੇ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸਰਗਰਮ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਆਊਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਰੈਂਕ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਉਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਸ ਮਹੀਨੇ ਸਿਖਰਲੇ 10% ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਮ ਫਰਮਾਂ 45ਵੇਂ ਅਤੇ 55ਵੇਂ ਪਰਸੈਂਟਾਈਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੂਨ ਤੱਕ, ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਨੇ ਆਮ ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪ੍ਰਤੀ ਸਰਗਰਮ ਵਰਤੋਂਕਾਰ 8.3× ਆਊਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ, ਜੋ ਕਿ ਜਨਵਰੀ ਵਿੱਚ 2.6× ਦੇ ਅੰਤਰ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਹੈ।

ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਅੰਤਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੂਚਨਾ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ (11.7×) ਵਿੱਚ ਟੋਕਨ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਅੰਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ (5.3×) ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਆਮ ਫਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਹੈ, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਮਾਮੂਲੀ ਵਾਧਾ (1.9× ਤੋਂ 2.8×) ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸਧਾਰਨ ਚੈਟ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਹੋਰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ  ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਬਚੀ ਹੈ।

ਟੋਕਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਅਧੂਰਾ ਮਾਪ ਹਨ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਲੰਬਾ ਜਵਾਬ ਸ਼ਾਇਦ ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਜੋੜੇ। ਪਰ ਟੋਕਨ ਵਾਲੀਅਮ AI ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ AI ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮੋਹਰੀ ਫਰਮਾਂ AI ਦੀ ਆਪਣੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਠੋਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈਆਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ। ਮੋਹਰੀ ਫਰਮਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਲਈ ਸਹੀ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਟੂਲਜ਼ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਲੱਗਇਨ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਉਹਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਜੋ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਕਫਲੋ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਮੁੜ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਡਾਟਾ, ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ ਪਲੱਗਇਨ ਟੀਮ ਦੀ ਪਲੇਬੁੱਕ ਨੂੰ ਇਸਦੇ CRM ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਸਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਹਰੀ ਹਨ। ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਸਰਗਰਮ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਵਿੱਚ 21% ਪਲੱਗਇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 19% ਸਕਿੱਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਮ ਫਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ 9% ਅਤੇ 3% ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਵੱਲੋਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ, ਸੰਭਾਵੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। OpenAI ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਪਲੱਗਇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 95% ਸਰਗਰਮ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਤੱਕ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਰਿਸਰਚ ਕਿ ਏਜੰਟ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਝਲਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ OpenAI ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰਥਕ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਸੰਦਰਭ, ਟੂਲਜ਼, ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰਤਾ। ਮੇਮੋਰੀ, ਵੌਇਸ ਇਨਪੁਟ, ਅਤੇ ਐਪਸ਼ੌਟਸ ਕਾਮਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ, ਫਾਈਲਾਂ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਜਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਲੂਪਸ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਕੰਮ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ। ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇਣਾ ਵੀ ਨਵੇਂ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮ ਤੈਅ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਏਜੰਟ ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਕਦੋਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੋਕ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਸਲ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।

ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਫਰਮਾਂ ਵੀ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੈਂਡਸ-ਆਨ ਬਿਲਡਰ ਸੈਸ਼ਨ, ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਫੋਰਮ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸ਼ੋਕੇਸ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਨ, ਪਰ ਹੁਣ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧਾ ਆਮ ਗਿਆਨ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਫਰਵਰੀ ਤੋਂ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ 5 ਗੁਣਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਿੱਚ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਸਰਗਰਮ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ Codex ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ 108 ਗੁਣਾ, ਸੇਲਜ਼ ਵਿੱਚ 41 ਗੁਣਾ, ਭਰਤੀ ਵਿੱਚ 41 ਗੁਣਾ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ 26 ਗੁਣਾ ਦਾ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। 

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਹਿਲਾਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦਾ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਸੀ। ਕੋਡਬੇਸ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਦਰਭ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਟੈਸਟ ਆਊਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਤੀ AI ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪੂਰੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੁਣ ਹੱਥੀਂ ਕੋਡ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਕਾਰਜ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ, ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ 'ਤੇ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ।

ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਆਮ ਗਿਆਨ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਤੀ ਧੀਮੀ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਸੀਮਤ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਨਿਰੰਤਰ ਸਕੇਲਿੰਗ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ, ਅਤੇ GDPval ਵਰਗੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਟੀਚੇ ਵਾਲੇ ਯਤਨ ਹੋਰ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ, ਟੂਲਜ਼, ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲਿਆ ਰਹੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਏਜੰਟਿਕ AI ਨੇ ਸਾਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਹੀ ਆਮ ਗਿਆਨ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦ-ਮਾਰਕੀਟ ਫਿੱਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੱਭ ਲਿਆ ਹੈ।

10 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਕੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਨੇਪਰੇ ਚਾੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕੋ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਚੈਟ ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ AI ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੇ ਹਨ।

ਲਿਖਣਾ ਅਜੇ ਵੀ ChatGPT ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਜਾਂ ਏਜੰਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮਿਲ ਕੇ ਏਜੰਟਿਕ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦਾ ਲਗਭਗ 75% ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਪ੍ਰਤੱਖ ਹੈ: ਭਰਤੀ (32%), ਸੇਲਜ਼ (26%), ਨੀਤੀ (25%), ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ (24%) ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਚੌਥਾਈ ਤੋਂ ਇੱਕ ਤਿਹਾਈ ਹਿੱਸਾ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਮ ਵੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 60% ਏਜੰਟਿਕ ਸੰਦੇਸ਼ ਕੋਡਿੰਗ ਲਈ ਹਨ।

AI ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਰੈਂਕਿੰਗ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੇ Codex ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ। ਕਲਾ, ਮਨੋਰੰਜਨ, ਅਤੇ ਮਨਪ੍ਰਚਾਵੇ ਨੇ ChatGPT ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ Codex ਅਤੇ API ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਨਿਰਮਾਣ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ChatGPT ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ।

ਉਦਯੋਗ AI ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਰਸਤੇ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੂਲਜ਼ ਅਤੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਰਾਹੀਂ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਜਾਂ ਤੀਬਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲ ਰਹੀ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਵਸਤਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਵੀ ਨਵਾਂ ਰੂਪ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਤਤਕਾਲ ਖਤਰੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ AI ਸਾਈਬਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ।

AI ਬਚਾਅ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਕੋਡਬੇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਧ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਬਣ ਜਾਂਦੇ। ਅਸਲ ਰੁਕਾਵਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ: ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਅਸਲ ਹਨ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦੇਣਾ, ਪੈਚਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮਾਂ ਤੁਰੰਤ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੱਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ। 

OpenAI Daybreak ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਡਲਾਂ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੂਲਜ਼, ਅਤੇ ਇੱਕ ਭਾਈਵਾਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕਜੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਖਤਰਿਆਂ ਵਿਰੁੱਧ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕੇ।

OpenAI ਦਾ ਮਿਸ਼ਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਸਾਰੀ ਮਨੁੱਖਤਾ ਨੂੰ ਮਿਲੇ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ AI ਦੇ ਆਰਥਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਬਹੁਤ ਹਿੱਸਾ ਆਕਾਰ ਦੇਣਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਇਸੇ ਕਾਰਨ, ਅਸੀਂ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਿਗਨਲਜ਼ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਅਪਣਾਉਣ, ਪ੍ਰਸਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਸਮੂਹ ਹੈ। ਇਸ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿਚਲੇ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਪਛਾਣ-ਰਹਿਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਤੋਂ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਸੁਨੇਹੇ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ OpenAI ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ।

OpenAI ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸੰਗਠਨ ਨਵੀਨਤਮ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਉਪਾਵਾਂ ਦੇ ਪੈਮਾਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।