Cum se detașează companiile de vârf

Pe scurt

• Companiile de vârf, anume cele aflate la percentila 95 a utilizării, folosesc acum de 3,5 ori mai multă inteligență pe angajat decât companiile obișnuite, o creștere de 2 ori mai mare față de acum un an.
• Decalajul este legat de profunzime, nu doar de activitate: volumul mesajelor explică doar 36% din avantajul companiilor de vârf; cea mai mare parte a decalajului vine dintr-o utilizare mai bogată și mai complexă a inteligenței artificiale.
• Fluxurile de lucru agentice devin un indicator de vârf: cel mai mare avantaj apare la instrumentele avansate, companiile de vârf trimițând de 16 ori mai multe mesaje Codex pe angajat decât companiile obișnuite.
• Organizațiile se pot îndrepta către nivelul de vârf: companiile de top măsoară profunzimea, dezvoltă guvernanță pentru utilizarea în producție, investesc în facilitarea adoptării, extind ceea ce funcționează și trec de la asistență bazată pe conversații la sarcini delegate agenților.

Pentru multe companii, prima fază a adoptării inteligenței artificiale s-a concentrat pe acces: cine avea instrumente IA, câte licențe fuseseră implementate și dacă angajații experimentau. Acest lucru contează în continuare. Dar accesul nu mai este factorul diferențiator. 

Cele mai recente cercetări ale noastre sugerează că avantajul de vârf începe să se acumuleze. Companiile de vârf se detașează deoarece folosesc mai multă inteligență pe angajat, adoptă mai intens instrumente avansate și integrează mai profund inteligența artificială în fluxurile de lucru.

Astăzi, introducem B2B Signals, o extensie de afaceri a OpenAI Signals. Această funcție oferă o evaluare periodică a modului în care inteligența artificială se răspândește în rândul companiilor, pe baza unor date agregate, colectate cu respectarea confidențialității, provenite din utilizarea produselor OpenAI de către companii, inclusiv:

• Cât de profund este folosită inteligența artificială în companii
• Ce instrumente și sarcini sunt asociate cel mai mult cu adoptarea la nivel de vârf
• Unde cazurile de utilizare în mediul de afaceri se extind la nivelul industriilor, produselor și funcțiilor

Observație: toate analizele din acest raport se bazează pe date anonimizate și agregate privind utilizarea la nivel de companie. Conținutul mesajelor a fost clasificat cu ajutorul unor sisteme automatizate, iar niciun angajat al OpenAI nu a verificat datele individuale ale clienților corporativi, comerciali sau API în cadrul acestei analize.

Cel mai clar semnal este profunzimea. Companiile de vârf folosesc acum de 3,5 ori mai multă inteligență pe angajat decât companiile obișnuite, în creștere față de raportul de 2:1 din aprilie 2025. Volumul mesajelor explică doar 36% din acel decalaj; cea mai mare parte provine dintr-o utilizare mai profundă. Angajații companiilor de vârf îi cer inteligenței artificiale să preia sarcini mai complexe, oferă un context mai bogat și generează rezultate mai consistente.

În acest raport, folosim tokenurile generate ca un indicator indirect pentru nivelul de inteligență solicitat. Tokenurile nu reprezintă o măsură directă a valorii comerciale, dar ajută la măsurarea volumului de lucru pe care angajații îl solicită inteligenței artificiale, ceea ce îl face un indicator indirect util al profunzimii utilizării acesteia.

Mai simplu spus: companiile obișnuite folosesc inteligența artificială pentru a răspunde la întrebări; companiile de vârf o folosesc pentru a ajuta la realizarea unor activități complexe. Nu trimit doar mai multe mesaje; fiecare interacțiune face mai mult din munca propriu-zisă. 

În ansamblu, aceste semnale sugerează că companiile de vârf folosesc inteligența artificială pentru activități mai complexe și mai dificile. Pentru lideri, întrebarea nu mai este câți oameni au acces la inteligența artificială sau cât de des o folosesc, ci unde își adâncește aceasta rolul în fluxurile de lucru și schimbă modul în care funcționează echipele.

Vârful se îndreaptă, de asemenea, către delegare.

Avantajul este cel mai mare în cazul instrumentelor avansate și autonome. Codex prezintă cel mai mare decalaj, companiile de vârf trimițând de 16 ori mai multe mesaje pe angajat decât companiile obișnuite. ChatGPT Agent, Aplicații din ChatGPT, Cercetarea aprofundată și modelele GPT arată tipare direcționale similare, sugerând că companiile de vârf adoptă mai bine instrumentele care îi ajută pe angajați să programeze, să delege sarcini în mai mulți pași, să aplice contextul companiei și să efectueze cercetări mai complexe.

Pe măsură ce sistemele de inteligență artificială devin mai capabile să utilizeze instrumente, să lucreze în mai multe fișiere și baze de cod și să finalizeze sarcini pe termen mai lung, companiile vor trebui să se adapteze la delegarea unor sarcini semnificative către agenți IA.

Companiile care acționează primele își dezvoltă capacitatea operațională de a folosi inteligența artificială nu doar ca pe o interfață mai rapidă, ci și ca pe o modalitate prietenoasă de a reproiecta modul de lucru din temelii.

Cisco utilizează Codex pentru a accelera activitatea informatică complexă la nivelul unei mari organizații de inginerie de întreprindere. În fluxurile de lucru de producție, Codex a contribuit la reducerea timpilor de compilare cu aproximativ 20%, la economisirea a peste 1.500 de ore de inginerie pe lună și la creșterea de 10-15 ori a randamentului în rezolvarea defectelor. După cum a spus echipa Cisco, cele mai mari randamente au fost obținute atunci când a tratat Codex ca pe „un membru al echipei”. 

Inteligența artificială pătrunde și în fluxurile de lucru de producție din întreaga companie.

Companiile implementează cazuri de utilizare API în asistenți integrați în aplicații, programare și instrumente pentru dezvoltatori și asistență pentru clienți. Acestea sunt zone în care inteligența artificială poate deveni parte a produselor, serviciilor și sistemelor interne.

Utilizarea inteligenței artificiale este cea mai răspândită în scriere și comunicare, dar utilizarea specifică la nivel de domeniu este în creștere. Echipele de IT și de securitate își concentrează interogările în mare măsură pe îndrumări practice și procedurale, echipele de dezvoltare de programe informatice și de știință a datelor demonstrează o utilizare intensă pentru programare, iar echipele financiare folosesc inteligența artificială pentru analiză și calcule. Această tendință sugerează că inteligența artificială trece dincolo de productivitatea generală și pătrunde în activități mai strâns legate de responsabilitățile de bază ale fiecărui domeniu.

Nu există un singur clasament al adoptării inteligenței artificiale. Unele industrii sunt în frunte în ceea ce privește adoptarea pe scară largă a ChatGPT, altele în utilizarea Codex, intensitatea utilizării API-ului sau intensitatea mesajelor. Acest lucru înseamnă că organizațiile au mai multe puncte de intrare: să extindă accesul, să aprofundeze utilizarea, să adopte instrumente agentice sau să integreze inteligența artificială direct în produse și sisteme.

Travelers Insurance demonstrează cum arată acest lucru în practică. Asistentul său IA pentru daune, dezvoltat cu OpenAI, ghidează clienții prin prima notificare a daunei, răspunde la întrebări despre poliță, colectează informațiile necesare pentru inițierea unui dosar de daună și creează dosare de daună direct în sistemele Travelers. Travelers estimează că asistentul va gestiona aproximativ 100.000 de apeluri privind primele notificări de daune în primul an de funcționare.

Decalajul dintre companiile de vârf și companiile obișnuite nu ar trebui interpretat ca o separare fixă. Multe organizații se află încă la începutul procesului de trecere de la accesul larg la o utilizare mai profundă și mai integrată a inteligenței artificiale. Valoarea zonei de vârf constă în faptul că arată ce practici par să ajute companiile să capete avânt în timp.

Unul dintre cele mai clare semnale este în educație și învățare, unde avantajul de vârf la nivel de sarcină este cel mai mare. Acest lucru sugerează că firmele de top folosesc inteligența artificială nu doar pentru a finaliza activități, ci și pentru a-i ajuta pe angajați să își dezvolte abilitățile, obiceiurile și încrederea necesare pentru a utiliza eficient inteligența artificială.

Organizațiile se pot apropia de nivelul de vârf prin măsurarea profunzimii utilizării, construirea unei guvernanțe care permite utilizarea în producție, tratarea capacităților ca infrastructură de bază, identificarea echipelor de vârf și amplificarea impactului acestora, precum și trecerea dincolo de conversații către activități delegate către agenți.

Inteligența artificială pentru companii evoluează rapid, iar liderii au nevoie de date clare pentru a înțelege ce ajută la transformarea adoptării inteligenței artificiale în valoare comercială.

B2B Signals urmărește comportamentele și tiparele companiilor de top, oferind organizațiilor o imagine mai clară despre cum companiile de top transformă informațiile în valoare comercială. 

Această primă versiune se concentrează pe profunzimea utilizării, fluxurile de lucru agentice și tiparele emergente din diverse industrii și funcții. Actualizările viitoare vor urmări progresul acestor măsuri și vor adapta semnalele pe măsură ce inteligența artificială pentru companii evoluează.