Enterprise Signals: o que as empresas de vanguarda fazem de diferente

A IA empresarial está a entrar numa nova fase: mais trabalho está a ser delegado a agentes e as empresas mais avançadas estão a distanciar-se. As empresas de vanguarda têm acesso aos mesmos modelos de IA que as restantes empresas, mas estão a aprofundar a sua utilização mais rapidamente. O que as distingue é a forma como põem esses modelos a trabalhar: passam da assistência à delegação, dão aos agentes o contexto e as ferramentas necessários para concluírem tarefas complexas e impulsionam a IA agêntica para além do desenvolvimento de software.

A nossa investigação sobre a forma como os agentes estão a transformar o trabalho na OpenAI oferece uma indicação antecipada do que esta mudança pode representar numa organização nativa de IA. O Enterprise Signals alarga o âmbito à base global de clientes empresariais da OpenAI, mostrando como o trabalho agêntico se está a disseminar pelas organizações e o que distingue as empresas de vanguarda das restantes.

Nesta edição do Enterprise Signals, mostramos que as empresas de vanguarda — as que se encontram entre os 10% com maior utilização de IA em cada mês — estão a aumentar a vantagem sobre as empresas típicas — as que se encontram nos 10% intermédios. Analisamos o que as empresas de vanguarda fazem de forma diferente e o que as organizações podem fazer para reduzir essa diferença.

Principais conclusões:

• A utilização da IA nas empresas está a tornar-se mais agêntica. Em junho, o Codex gerou 64% do total combinado de tokens de saída do Codex e do ChatGPT entre clientes empresariais, o que sugere que os agentes estão a permitir uma transição para trabalho mais substancial e delegado.
• A vantagem das empresas de vanguarda está a aumentar. As empresas de vanguarda — as que se encontram entre os 10% com maior utilização de IA em cada mês — geram agora 8,3 vezes mais tokens de saída por utilizador ativo do que as empresas típicas, face a 2,6 vezes em janeiro.
• As empresas de vanguarda utilizam capacidades avançadas com maior frequência. Todas as semanas, 21% dos utilizadores ativos das empresas de vanguarda utilizam Plugins, face a 9% nas empresas típicas. Na OpenAI, 95% dos colaboradores utilizam Plugins semanalmente, o que demonstra o potencial de uma adoção mais aprofundada.
• A utilização de agentes está a generalizar-se no trabalho do conhecimento. Desde fevereiro, o número de utilizadores empresariais ativos semanais do Codex aumentou 108× na área jurídica, 41× nas vendas, 41× no recrutamento e 26× no marketing, face a 5× na engenharia.
• Os colaboradores em início de carreira utilizam mais a IA: A utilização é mais elevada entre os profissionais em início de carreira e diminui entre os colaboradores mais experientes, o que sugere uma possível vantagem comparativa na utilização da IA.

A IA empresarial está a evoluir da resposta a perguntas para a execução de tarefas. Esta mudança começou por ganhar força na engenharia de software com o Codex. Agora, o ChatGPT Work está a levar a IA agêntica para além dos programadores, permitindo que profissionais de toda a empresa passem de pedir ajuda a delegar tarefas significativas.

Em junho de 2026, a utilização de IA agêntica (definida como tokens do Codex) representava 64% do total combinado de tokens de saída do Codex e do ChatGPT entre clientes empresariais. Tanto o ChatGPT como a IA agêntica utilizam os mesmos modelos de vanguarda subjacentes; a diferença está na forma como essa inteligência é posta a trabalhar.

O ChatGPT ajuda as pessoas a fazer perguntas, desenvolver ideias e resolver problemas. A IA agêntica (como o Codex e o ChatGPT Work) fornece ao modelo ferramentas para trabalhar com o computador, o que lhe permite encontrar informações, editar ficheiros e executar tarefas de várias etapas, de forma autónoma ou sob supervisão. A conclusão de tarefas complexas e prolongadas pode exigir substancialmente mais capacidade computacional, o que ajuda a explicar o rápido crescimento da utilização de tokens pela IA agêntica.

Todos os meses, classificamos os clientes empresariais segundo o número de tokens de saída por utilizador ativo. As empresas de vanguarda são as que se encontram nos 10% superiores nesse mês, ao passo que as empresas típicas se situam entre os percentis 45 e 55. Em junho, as empresas de vanguarda geraram 8,3 vezes mais tokens de saída por utilizador ativo do que as empresas típicas, o que representa mais do triplo da diferença de 2,6× registada em janeiro.

A diferença entre as empresas de vanguarda e as empresas típicas também se verifica em todos os setores: é maior na informação e tecnologia (11,7×) e menor na indústria transformadora (5,3×). Em contrapartida, a utilização de tokens entre as empresas típicas é semelhante nos vários setores, com um crescimento relativamente modesto ao longo do último ano (de 1,9× para 2,8×). Isto sugere que muitas organizações continuam a utilizar simples assistentes de chat e que ainda têm uma margem considerável para aprofundar a adoção e utilizar agentes para realizar trabalho mais complexo.

Os tokens são uma medida imperfeita do valor empresarial: uma resposta curta pode ter muito valor, enquanto uma resposta longa pode acrescentar pouco. Ainda assim, o volume de tokens constitui uma aproximação útil à profundidade de utilização da IA e ao volume de trabalho que os colaboradores estão a delegar na IA.

As empresas líderes estão a aprofundar a utilização da IA porque a aplicam a problemas concretos nas suas organizações e nos seus setores de atividade.

As primeiras aplicações empresariais de IA começaram por ser internas, ajudando os colaboradores a encontrar informação, redigir documentos, analisar dados, escrever código e automatizar processos de rotina. As empresas líderes estão cada vez mais a levar a IA para além da produtividade interna, integrando-a em produtos, serviços e experiências dirigidos aos clientes.

Para serem eficazes, os agentes de IA precisam de acesso ao contexto e às ferramentas certas. Plugins⁠(abre numa nova janela) agrupam capacidades que ajudam os agentes a concluir fluxos de trabalho específicos. Podem combinar competências que fornecem instruções reutilizáveis com aplicações que estabelecem ligação aos dados, às ferramentas e às ações da empresa. Por exemplo, um plugin de vendas pode combinar o manual da equipa com o acesso ao respetivo CRM, permitindo que um agente utilize informações atualizadas sobre os clientes e propostas anteriores para preparar uma resposta personalizada para análise.

As empresas de vanguarda têm uma vantagem clara na utilização de capacidades avançadas. Entre os utilizadores ativos semanais das empresas de vanguarda, 21% utilizam plugins e 19% utilizam competências, face a apenas 9% e 3%, respetivamente, nas empresas típicas. No entanto, a adoção por parte das empresas de vanguarda representa apenas uma fração do que é possível. A utilização interna na OpenAI evidencia o potencial de uma utilização mais intensiva destas capacidades, com 95% dos utilizadores ativos a utilizarem plugins semanalmente. A nossa investigação sobre como os agentes estão a transformar o trabalho permite analisar mais de perto como os colaboradores da OpenAI utilizam capacidades avançadas.

Os agentes de IA precisam de três elementos para realizar trabalho relevante: contexto, ferramentas e persistência. A memória, a entrada de voz e os Appshots ajudam os profissionais a partilhar facilmente o contexto e a informação necessários para concluir uma tarefa com êxito. A utilização do computador e do navegador permite aos agentes navegar em sites, criar ficheiros e concluir tarefas de forma autónoma ou sob supervisão. Os objetivos e os ciclos mantêm os agentes a trabalhar até concluírem uma tarefa. Em conjunto, estas capacidades ajudam as empresas de vanguarda a concretizar o potencial dos agentes.

Dar aos agentes acesso aos sistemas da empresa também cria novos riscos. As empresas de vanguarda definem regras claras sobre onde os agentes podem atuar, a que informação podem aceder, quando podem executar ações e de que forma as pessoas reveem as decisões de maior risco. Estes controlos têm de evoluir à medida que as organizações aprendem com implementações reais.

As empresas de vanguarda também integram a aprendizagem contínua e a experimentação no trabalho quotidiano. Sessões práticas de criação, fóruns para partilhar casos de utilização emergentes e demonstrações internas ajudam a disseminar práticas bem-sucedidas entre equipas e funções.

Os programadores de software estiveram entre os primeiros a adotar agentes de IA, mas o crescimento mais rápido regista-se agora entre os profissionais do conhecimento de várias áreas. Desde fevereiro, o número de utilizadores empresariais ativos semanais do Codex aumentou 108× na área jurídica, 41× nas vendas, 41× no recrutamento e 26× no marketing, face a 5× entre os engenheiros. 

O software avançou primeiro por um motivo. As bases de código dão aos agentes um contexto claro, os testes facilitam a verificação dos resultados e os avanços na programação ajudam a acelerar a investigação e o desenvolvimento de IA. Nos últimos dois anos, os programadores passaram de utilizar a IA para completar linhas isoladas de código a delegar nos agentes tarefas completas de desenvolvimento de software. Muitos programadores deixaram de escrever código manualmente e dedicam o seu tempo a configurar tarefas, orquestrar agentes e rever resultados.

Em contrapartida, o progresso no trabalho do conhecimento em várias áreas tem sido mais lento, uma vez que muitas tarefas oferecem pouco contexto, podem ser difíceis de especificar e não dispõem de critérios claros para verificar o resultado. No entanto, a contínua expansão de escala, os avanços na aprendizagem por reforço e os esforços direcionados para melhorar o desempenho em avaliações como a GDPval estão a colocar mais tarefas do mundo real, ferramentas e ambientes de trabalho ao alcance dos modelos de vanguarda. Consequentemente, desde o início do ano, a IA agêntica tem vindo a demonstrar uma adequação cada vez maior às necessidades dos profissionais do conhecimento de várias áreas.

Numa amostra de mais de 10 milhões de mensagens, a IA empresarial está a deixar de apenas ajudar os colaboradores a produzir trabalho para passar a ajudar as equipas a executá-lo. Mesmo dentro da mesma função, os padrões de utilização diferem significativamente entre o chat e a IA agêntica.

A escrita continua a ser a utilização mais comum do ChatGPT, enquanto a programação e as operações de sistema ou de agente representam, em conjunto, quase 75% das mensagens agênticas. Esta mudança é particularmente evidente fora das equipas técnicas tradicionais: o recrutamento (32%), as vendas (26%), as políticas (25%) e as comunicações (24%) dedicam entre um quarto e um terço das mensagens a operações de sistema e de agente. O trabalho técnico também está a alargar-se a várias funções, sendo a programação responsável por quase 60% das mensagens agênticas no design.

Não existe uma classificação única da adoção da IA. As classificações dos setores variam consoante a métrica utilizada. No último mês, os serviços profissionais e científicos lideraram tanto a adoção do Codex como a intensidade de utilização da API. As artes, o entretenimento e as atividades recreativas lideraram a adoção do ChatGPT, enquanto a indústria transformadora apresenta a maior intensidade de utilização do ChatGPT, apesar de ocupar o último lugar em termos de intensidade de utilização do Codex e da API.

Os setores não seguem todos o mesmo percurso de adoção da IA. Alguns avançam através de ferramentas para programadores e produtos baseados em IA, enquanto outros registam uma utilização quotidiana mais generalizada ou intensiva.

À medida que a IA cria novas formas de as organizações fornecerem bens e serviços, está também a transformar o panorama da segurança. Poucos riscos são tão prementes como os de cibersegurança, sobretudo tendo em conta a rápida evolução das capacidades de cibersegurança da IA.

A IA também pode ajudar quem defende os sistemas a responder. Os modelos podem analisar bases de código extensas, investigar vulnerabilidades e apoiar tarefas de segurança com várias etapas. Contudo, a identificação de mais problemas não torna automaticamente os sistemas mais seguros. O verdadeiro obstáculo está em transformar as conclusões em ações concretas: determinar quais são as vulnerabilidades reais, dar prioridade aos riscos com consequências mais graves, testar patches e garantir que as equipas de segurança analisam e implementam rapidamente as correções. 

OpenAI Daybreak reúne modelos de cibersegurança de vanguarda, ferramentas empresariais de segurança e um ecossistema de parceiros para ajudar as organizações a enfrentar estes desafios e a reforçar as suas defesas contra ameaças emergentes.

A missão da OpenAI é garantir que a IA beneficia toda a humanidade. As organizações irão determinar grande parte do impacto económico da IA. Por esse motivo, publicamos regularmente o Enterprise Signals, um conjunto periódico de indicadores que acompanha a adoção, a disseminação e o impacto da IA nas empresas. Todas as análises deste relatório baseiam-se em dados agregados e desidentificados sobre a utilização empresarial. Utilizámos sistemas automatizados para classificar o conteúdo das mensagens e nenhum colaborador da OpenAI analisou mensagens de clientes.

Os clientes empresariais da OpenAI também podem solicitar uma análise comparativa personalizada para ver como a sua organização se posiciona nas métricas mais recentes de utilização e capacidades.