Como as empresas de fronteira estão a ganhar vantagem

Em resumo

• As empresas de fronteira — aquelas no 95.º percentil de utilização — usam agora 3,5x mais inteligência por trabalhador do que as empresas típicas, face a 2x há um ano.
• A diferença está na profundidade, não apenas na atividade: o volume de mensagens explica apenas 36% da vantagem das empresas de fronteira; a maior parte da diferença resulta de uma utilização de IA mais rica e mais complexa.
• Os fluxos de trabalho agênticos estão a tornar-se um marcador de empresas de fronteira: a maior vantagem surge nas ferramentas avançadas, com as empresas de fronteira a enviarem 16x mais mensagens no Codex por trabalhador do que as empresas típicas.
• As organizações podem aproximar-se das empresas de fronteira: as empresas líderes medem a profundidade, criam governação para utilização em produção, investem em capacitação, escalam o que funciona e passam da assistência baseada em chat para trabalho delegado a agentes.

Para muitas empresas, a primeira fase da adoção da IA centrou-se no acesso: quem tinha ferramentas de IA, quantas licenças tinham sido implementadas e se os colaboradores estavam a experimentar. Isso continua a ser importante. Mas o acesso já não é o fator diferenciador. 

A nossa investigação mais recente sugere que a vantagem das empresas de fronteira está a começar a acumular-se. As empresas de fronteira estão a ganhar terreno porque usam mais inteligência por trabalhador, adotam ferramentas avançadas de forma mais intensiva e incorporam a IA mais profundamente nos fluxos de trabalho.

Hoje, apresentamos o B2B Signals, uma extensão empresarial do OpenAI Signals. Fornece uma medição recorrente de como a IA se está a difundir nas empresas, baseada em sinais agregados e com preservação da privacidade da utilização empresarial dos produtos da OpenAI, incluindo:

• A profundidade com que a IA está a ser usada dentro das empresas
• Que ferramentas e tarefas  estão mais associadas à adoção de fronteira
• Onde os casos de uso empresariais se estão a alargar em setores, produtos e funções

Nota: todas as análises deste relatório se baseiam em dados agregados e desidentificados de utilização empresarial. O conteúdo das mensagens foi classificado através de sistemas automatizados, e nenhum colaborador da OpenAI analisou dados individuais de clientes Enterprise, Business ou da API no âmbito desta análise.

O sinal mais claro é a profundidade. As empresas de fronteira usam agora 3,5x mais inteligência por trabalhador do que as empresas típicas, face a 2x em abril de 2025. O volume de mensagens explica apenas 36% dessa diferença; a maior parte resulta de uma utilização mais profunda. Os trabalhadores em empresas de fronteira estão a pedir à IA que assuma trabalho mais complexo, fornecendo contexto mais rico e gerando outputs mais substanciais.

Neste relatório, usamos tokens gerados como proxy da inteligência solicitada. Os tokens não são uma medida direta de valor empresarial, mas ajudam a medir quanto trabalho os colaboradores estão a pedir à IA que faça, tornando-os um proxy útil da profundidade da utilização da IA.

Em termos simples: as empresas típicas usam a IA para responder a perguntas; as empresas de fronteira usam-na para ajudar a executar trabalho complexo. Não enviam apenas mais mensagens; cada interação faz mais do trabalho real. 

Em conjunto, estes sinais sugerem que as empresas de fronteira estão a usar a IA para trabalho mais complexo e exigente. Para os líderes, a pergunta está a mudar: já não é quantas pessoas têm acesso ou com que frequência usam a IA, mas onde a IA está a aprofundar fluxos de trabalho e a mudar a forma como as equipas operam.

As empresas de fronteira também estão a avançar para a delegação.

A vantagem é maior nas ferramentas avançadas e agênticas. O Codex apresenta a maior diferença, com as empresas de fronteira a enviarem 16x mais mensagens por trabalhador do que as empresas típicas. O ChatGPT Agent, as Apps no ChatGPT, a Pesquisa Aprofundada e os GPTs mostram padrões direcionais semelhantes, sugerindo que as empresas de fronteira são melhores a adotar ferramentas que ajudam os trabalhadores a programar, delegar tarefas com várias etapas, aplicar contexto da empresa e realizar investigação mais complexa.

À medida que os sistemas de IA se tornam mais capazes de usar ferramentas, trabalhar entre ficheiros e bases de código e concluir tarefas de prazo mais longo, as empresas terão de se adaptar a delegar trabalho significativo a agentes de IA.

As empresas que avançam primeiro estão a desenvolver a capacidade operacional para usar a IA não apenas como uma interface mais rápida, mas como uma forma de redesenhar o trabalho desde a base.

A Cisco utiliza o Codex para acelerar trabalhos complexos de software em toda uma organização de engenharia empresarial de grande dimensão. Em fluxos de trabalho de produção, o Codex ajudou a reduzir os tempos de compilação em cerca de 20%, a poupar mais de 1500 horas de engenharia por mês e a aumentar em 10 a 15 vezes a taxa de processamento da resolução de defeitos. Tal como a equipa da Cisco afirmou, os maiores ganhos surgiram quando trataram o Codex como «parte da equipa». 

A IA também está a entrar em fluxos de trabalho de produção em toda a empresa.

As empresas estão a implementar casos de uso da API em assistentes dentro de aplicações, ferramentas de programação e para developers e apoio ao cliente. Estes são contextos em que a IA pode tornar-se parte de produtos, serviços e sistemas internos.

A utilização da IA é mais ampla na escrita e comunicação, mas a utilização específica por função está a crescer. As equipas de IT e Segurança concentram-se fortemente em orientações práticas e procedimentais, as equipas de Desenvolvimento de Software e Ciência de Dados apresentam elevada utilização para programação, e as equipas de Finanças estão a usar IA para análise e cálculo. O padrão sugere que a IA está a passar para além da produtividade geral e a entrar em trabalho mais estreitamente ligado às responsabilidades centrais de cada função.

Não existe uma única classificação de adoção de IA. Alguns setores lideram na adoção ampla do ChatGPT, outros na utilização do Codex, na intensidade da API ou na intensidade de mensagens. Isto significa que as organizações têm vários pontos de entrada: escalar o acesso, aprofundar a utilização, adotar ferramentas agênticas ou integrar a IA diretamente em produtos e sistemas.

A Travelers Insurance mostra como isto funciona na prática. O seu AI Claim Assistant, criado com a OpenAI, orienta clientes no primeiro aviso de sinistro, responde a perguntas sobre apólices, recolhe as informações necessárias para iniciar uma reclamação e cria reclamações diretamente nos sistemas da Travelers. A Travelers espera que o assistente trate aproximadamente 100 000 chamadas de primeiro aviso de sinistro no primeiro ano.

A diferença entre empresas de fronteira e empresas típicas não deve ser interpretada como uma divisão fixa. Muitas organizações ainda estão numa fase inicial do processo de passar de acesso amplo para uma utilização da IA mais profunda e mais integrada. O valor das empresas de fronteira está em mostrar que práticas parecem ajudar as empresas a ganhar impulso ao longo do tempo.

Um dos sinais mais claros é a educação e a aprendizagem, onde a vantagem das empresas de fronteira ao nível das tarefas é maior. Isto sugere que as empresas líderes usam a IA não só para concluir trabalho, mas também para ajudar os colaboradores a desenvolver as competências, os hábitos e a confiança necessários para usar bem a IA.

As organizações podem aproximar-se das empresas de fronteira medindo a profundidade de utilização, criando governação que permita utilização em produção, tratando a capacitação como infraestrutura essencial, identificando equipas de fronteira e escalando o seu impacto, e avançando para além do chat rumo a trabalho delegado a agentes.

A IA empresarial está a evoluir rapidamente, e os líderes precisam de sinais claros para compreender o que ajuda a transformar a adoção da IA em valor empresarial.

O B2B Signals acompanha os comportamentos e padrões das empresas líderes, dando às organizações uma visão mais clara de como as empresas líderes transformam inteligência em valor empresarial. 

Esta primeira publicação foca-se na profundidade de utilização, nos fluxos de trabalho agênticos e em padrões emergentes entre setores e funções. As próximas atualizações vão acompanhar o progresso nestas medidas e adaptar os sinais à medida que a IA empresarial evolui.