OpenAI B2B Signals

Hoje, apresentamos o B2B Signals, uma extensão empresarial do OpenAI Signals⁠ que mede como a IA se está a difundir pelas organizações. O sinal inicial é claro: as empresas de fronteira estão a ganhar terreno, não só porque têm acesso à IA, mas porque a estão a usar de forma mais profunda em todo o trabalho.

O B2B Signals é um conjunto recorrente de medidas baseado numa análise em larga escala que preserva a privacidade da utilização empresarial da IA. Monitoriza os comportamentos e padrões que podem ajudar as organizações a entender como transformar inteligência em valor de negócio.

As empresas de fronteira—aquelas que se situam no percentil 95 da utilização de IA—utilizam mais inteligência por trabalhador, adotam ferramentas avançadas de forma mais intensiva e integram a IA mais profundamente nos fluxos de trabalho. A diferença está a começar a acentuar-se de forma cumulativa para algumas empresas, e decorre cada vez mais da profundidade da utilização.

Principais conclusões

• A vantagem de fronteira está a começar a aumentar de forma cumulativa: as empresas de fronteira utilizam agora 3,5 vezes mais inteligência por trabalhador do que as empresas típicas, face a 2 vezes há um ano. 
• As empresas de fronteira utilizam a IA de forma mais profunda, não apenas com mais frequência: o volume de mensagens explica apenas 36% da diferença entre as empresas de fronteira e as empresas típicas. A maior parte da vantagem das empresas de fronteira resulta de uma utilização mais profunda. 
• Os fluxos de trabalho agênticos estão a tornar-se um indicador da adoção de fronteira: a diferença é maior nas ferramentas agênticas avançadas, com as empresas de fronteira a enviarem 16x mais mensagens no Codex do que as empresas típicas. 
• As empresas podem colmatar a lacuna de fronteira através da mudança organizacional: para recuperar terreno, as empresas precisam de medir a profundidade da utilização, dar prioridade à governação, investir na capacitação, escalar o que funciona e passar da assistência baseada em chat para trabalho delegado a agentes.

A vantagem de fronteira está a começar a acumular-se e as empresas que utilizam a IA de forma mais profunda estão a aumentar a sua liderança

A implementação de licenças é apenas o ponto de partida para as empresas. O indicador mais claro é saber se os colaboradores estão a usar a IA para trabalho mais profundo e mais complexo. Este gráfico compara os tokens gerados por trabalhador na empresa de fronteira, definida como o 95.º percentil, com os da empresa típica, definida como o 50.º percentil.

Os tokens são uma medida imperfeita do valor de negócio. Uma resposta curta pode ser altamente valiosa, e uma resposta longa pode ter pouco valor. Mas o volume de tokens ajuda a medir a quantidade de trabalho que os colaboradores estão a pedir à IA para realizar, tornando-se um indicador indireto útil da profundidade da utilização da IA e da quantidade de inteligência que os colaboradores solicitam à IA.

A empresa de fronteira solicita 3,5 vezes mais inteligência por trabalhador do que a empresa típica. Esta diferença aumentou face às 2 vezes registadas em abril de 2025, sugerindo que as empresas que utilizam a IA de forma mais profunda estão a aumentar a sua vantagem e estão mais bem posicionadas para transformar novas capacidades de IA em trabalho mais profundo e mais complexo.

A maior parte da vantagem das empresas de fronteira resulta de uma utilização mais profunda, não de um maior volume de mensagens

A empresa de fronteira solicita substancialmente mais inteligência por trabalhador do que a empresa típica, mas a maior parte da diferença não se explica apenas pelo volume de mensagens. Este gráfico decompõe a vantagem de 3,5x das empresas de fronteira e conclui que, se a empresa típica enviasse mensagens ao mesmo ritmo que a de fronteira, eliminaria apenas 36% da diferença de 3,5x.

A diferença restante está associada a uma utilização mais profunda. Os trabalhadores das empresas de fronteira pedem à IA que assuma trabalho mais complexo, fornecem aos modelos um contexto mais rico e geram outputs mais substanciais.

A vantagem das empresas de fronteira é maior nas ferramentas avançadas e agênticas, impulsionada por uma utilização do Codex 16 vezes superior

A vantagem das empresas de fronteira é maior nas ferramentas que suportam fluxos de trabalho mais avançados. O Codex apresenta a maior diferença, com os trabalhadores de empresas de fronteira a enviarem 16 vezes mais mensagens por trabalhador. O ChatGPT Agent, as Apps no ChatGPT, a Pesquisa Aprofundada e os GPTs também apresentam lacunas relativamente grandes, sugerindo que as empresas de fronteira são melhores a tirar partido de ferramentas que ajudam os trabalhadores a programar, delegar tarefas com várias etapas, aplicar o contexto da empresa e realizar investigação mais complexa.

Em contrapartida, ferramentas mais generalistas e acessíveis, como Carregamentos pelo utilizador, Pesquisa e Análise de dados, apresentam uma vantagem menor para as empresas de fronteira. Estas ferramentas são mais fáceis de utilizar para a maioria das empresas porque ampliam fluxos de trabalho familiares. A vantagem das empresas de fronteira é mais acentuada em ferramentas avançadas e agênticas, nas quais a adoção exige mais especialização, ligações ao conhecimento e às ferramentas do local de trabalho, e maior à-vontade para delegar trabalho à IA.

A maior vantagem das empresas de fronteira verifica-se na educação e aprendizagem

A vantagem das empresas de fronteira é maior nas tarefas de educação e aprendizagem, em que a empresa de fronteira envia 7 vezes mais mensagens do que a empresa típica. As empresas de fronteira utilizam IA para ajudar os colaboradores a desenvolver competências e a aprender novos temas. Também utilizam a IA para melhorar a sua compreensão da própria IA, incluindo o que consegue fazer, como a utilizar de forma eficaz e onde se pode integrar nos fluxos de trabalho existentes. A dimensão da lacuna sugere que a empresa típica poderá estar a subutilizar a IA como ferramenta para a aprendizagem e o desenvolvimento da força de trabalho.

A programação também evidencia uma grande diferença de 4x, em linha com a diferença mais ampla na utilização de ferramentas avançadas e agênticas. As categorias de orientação prática e escrita e comunicação apresentam as menores diferenças entre empresas de fronteira e empresas típicas, provavelmente porque estas tarefas são utilizações da IA mais acessíveis e familiares.

A utilização da IA é mais ampla na escrita, mas a utilização específica por função está a crescer

A escrita e a comunicação continuam a ser a forma mais comum de utilização do ChatGPT. No entanto, os padrões de utilização variam significativamente consoante a função. 60% das mensagens de TI e segurança concentram-se em orientações práticas e procedimentais, quase metade das mensagens de Desenvolvimento de Software e Ciência de Dados e Engenharia estão relacionadas com programação, e um décimo das mensagens de Finanças está relacionado com análise e cálculo.

Estes padrões são consistentes com evidência mais ampla de que os modelos de fronteira estão a melhorar no desempenho de tarefas profissionais com valor económico. O GDPval⁠, uma avaliação do trabalho de conhecimento do mundo real em 44 profissões, mede o desempenho em tarefas que produzem resultados de trabalho práticos, como documentos, folhas de cálculo, diapositivos, diagramas e multimédia. À medida que a IA se torna mais capaz, a utilização empresarial parece estar a estender-se a tarefas mais estreitamente ligadas ao trabalho essencial de cada função.

A liderança setorial não é unidimensional: diferentes setores lideram no ChatGPT, no Codex e na API

Não existe uma classificação única para a adoção da IA. As classificações por setor variam consoante a métrica utilizada. O setor dos serviços profissionais, científicos e técnicos ocupa o primeiro lugar tanto na adoção do Codex como na intensidade de utilização da API, indicando uma utilização relativamente avançada em fluxos de trabalho de developers e em fluxos de trabalho integrados em produtos. O setor das finanças e dos seguros lidera a adoção do ChatGPT devido a implementações em grande escala, enquanto os serviços educativos apresentam a maior intensidade de mensagens, sugerindo uma utilização individual mais aprofundada. O comércio retalhista e os cuidados de saúde ocupam posições elevadas em termos de intensidade de API, apesar de classificações mais baixas noutros indicadores.

Estas diferenças sugerem que a liderança setorial não é unidimensional. Alguns setores parecem estar a adotar a IA através de fluxos de trabalho técnicos e de desenvolvimento, enquanto outros estão a ganhar escala através da adoção generalizada do ChatGPT ou de uma utilização mais intensiva por parte dos utilizadores finais.

As empresas estão a integrar a utilização da API em fluxos de trabalho de produção e aplicações orientadas para o cliente

As empresas estão cada vez mais a utilizar a API para integrar modelos diretamente em produtos, serviços e sistemas internos. Os casos de uso comuns em produção incluem assistentes integrados na aplicação, ferramentas de programação e para developers, apoio ao cliente, fluxos de trabalho de investigação e automatização de fluxos de trabalho.

Estas implementações mostram como a IA empresarial está a passar da experimentação para fluxos de trabalho repetíveis com impacto operacional mensurável. Em vários exemplos de clientes, as empresas estão a utilizar os modelos da OpenAI para acelerar o trabalho de conhecimento, melhorar a taxa de processamento de engenharia e criar experiências baseadas em IA para clientes e colaboradores.

O que as organizações podem fazer para alcançar as empresas de fronteira

A OpenAI trabalha com empresas em vários setores, funções e fases de maturidade em IA, o que nos dá visibilidade sobre como a adoção evolui da experimentação para a produção. No conjunto destas implementações, as empresas que mais progridem tendem a concentrar-se menos apenas no acesso e mais nos sistemas organizacionais necessários para utilizar a IA em profundidade: medição, governação, capacitação, ampliação do impacto e implementação agêntica.

Cinco práticas destacam-se como passos práticos que qualquer organização pode começar a dar hoje para intensificar a adoção da IA.

1. Meça a profundidade de utilização, além do acesso.
   O sinal relevante não é apenas o número de colaboradores que têm contas de IA, mas sim se as equipas estão a utilizar a IA de forma mais substancial ao longo do tempo. As organizações devem monitorizar se a utilização da IA se está a tornar mais frequente, mais complexa e mais estreitamente associada a fluxos de trabalho valiosos.
2. Construa uma governação que permita a utilização em produção.
   As empresas líderes não estão a evitar a governação. Estão a utilizá-la para tornar a IA agêntica mais implementável. As empresas precisam de regras claras sobre onde os agentes podem atuar, que informação podem usar, quando devem aconselhar em vez de agir e como os humanos reveem decisões de risco mais elevado. As empresas de fronteira estão a definir estas normas como parte do processo de implementação, pelo que a governação se torna uma forma de expandir a adoção de forma segura, em vez de a abrandar.
3. Trate a capacitação como infraestrutura essencial, não como um projeto paralelo.
   À medida que as capacidades de IA melhoram, tanto os trabalhadores como as organizações precisam de sistemas que os ajudem a acompanhar o ritmo. As empresas de fronteira não encaram a capacitação como um esforço pontual de formação. Integram a aprendizagem contínua na implementação através de formação específica por função, workshops sobre casos de utilização, hackathons, redes internas de embaixadores, tempo dedicado à experimentação e repositórios partilhados de fluxos de trabalho, boas práticas e competências.
4. Identifique as suas equipas de fronteira e expanda o respetivo impacto.
   Em muitas organizações, a utilização mais avançada está concentrada num pequeno número de equipas. Essas equipas podem revelar quais os fluxos de trabalho, hábitos e modelos operativos que estão a funcionar. Os líderes devem identificar estas equipas, compreender e expandir as condições que estão na base do seu sucesso, e ajudá-las a partilhar aprendizagens e exemplos de uma utilização mais profunda da IA com o resto da empresa.
5. Vá além do chat e passe a delegar trabalho.
   A IA empresarial está a transitar de assistentes de chat para trabalho que pode ser delegado a agentes. A engenharia de software ilustra esta tendência, mas o trabalho delegado está a expandir-se por várias áreas funcionais. Com o Codex, os engenheiros podem delegar uma tarefa definida, fornecer ao agente o contexto de que precisa, deixá-lo trabalhar em ficheiros, bases de código e ferramentas e, em seguida, rever o resultado e refinar o fluxo de trabalho com feedback. As empresas de fronteira estão a incentivar os trabalhadores a delegar tarefas na IA, em vez de simplesmente utilizarem a IA como um assistente estático.

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