Semnale ale întreprinderilor: Ce fac diferit firmele de vârf

Inteligența artificială în întreprinderi intră într-o nouă fază: mai multă muncă este delegată agenților, iar companiile cele mai avansate se îndepărtează. Companiile de vârf au acces la aceleași modele de inteligență artificială ca și alte întreprinderi, dar le extind utilizarea mai rapid. Ceea ce le diferențiază este modul în care pun în practică aceste modele: trecând de la asistență la delegare, oferind agenților contextul și instrumentele necesare pentru a finaliza sarcini complexe și accelerând inteligența artificială agentică dincolo de dezvoltarea de programe informatice.

Cercetările noastre despre modul în care agenții transformă munca la OpenAI oferă un indicator important al modului în care poate arăta această schimbare în cadrul unei organizații native bazate pe inteligență artificială. Enterprise Signals extinde perspectiva către baza globală de clienți corporativi ai OpenAI, arătând cum se răspândește munca agentică în cadrul organizațiilor și ce diferențiază companiile de vârf de restul.

În această ediție a Enterprise Signals, arătăm că companiile de vârf, și anume cele care se numără între primele 10% cu privire la utilizarea inteligenței artificiale în fiecare lună, măresc decalajul față de companiile obișnuite, adică cele din cele 10% de mijloc. Examinăm ce fac diferit companiile de vârf și ce pot face organizațiile pentru a reduce decalajul.

Informații cheie:

• Utilizarea în companii devine tot mai autonomă.În iunie, Codex a generat 64% din totalul tokenurilor de ieșire combinate ale Codex și ChatGPT în rândul clienților companii, ceea ce sugerează că agenții permit o trecere către activități mai substanțiale, delegate.
• Decalajul de vârf se lărgește.Companiile de vârf, și anume cele aflate lunar în primele 10% în funcție de utilizarea inteligenței artificiale, generează acum de 8,3 ori mai multe tokenuri de ieșire pe utilizator activ decât companiile obișnuite, față de 2,6 ori în ianuarie.
• Companiile de vârf folosesc capabilități avansate mai des.În fiecare săptămână, 21% dintre utilizatorii activi din companiile de vârf folosesc extensii, comparativ cu 9% în companiile obișnuite. La OpenAI, 95% dintre angajați folosesc săptămânal extensii, evidențiind potențialul pentru o adoptare mai profundă.
• Agenții se răspândesc în munca bazată pe cunoaștere.Din februarie, utilizatorii activi săptămânal ai Codex Enterprise au crescut cu 108× în departamentele juridice, 41× în vânzări, 41× în recrutare și 26× în marketing, comparativ cu 5× în inginerie.
• Angajații aflați la începutul carierei folosesc mai mult inteligența artificială: utilizarea este cea mai ridicată în rândul angajaților aflați la începutul carierei și scade în rândul angajaților mai seniori, ceea ce sugerează un potențial avantaj comparativ în utilizarea inteligenței artificiale.

Inteligența artificială pentru companii trece de la a răspunde la întrebări la a îndeplini sarcini. Această schimbare a prins contur mai întâi în ingineria software cu Codex. Acum, ChatGPT Work extinde inteligența artificială agentică dincolo de dezvoltatori, permițând angajaților din întreaga companie să treacă de la a cere ajutor la delegarea unor sarcini importante.

Începând cu iunie 2026, utilizarea inteligenței artificiale agentice (definită ca tokenuri Codex) a reprezentat 64% din tokenurile de ieșire combinate Codex și ChatGPT în rândul clienților companii. Atât ChatGPT, cât și inteligența artificială agentică folosesc aceleași modele de vârf subiacente; diferența constă în modul în care această inteligență este pusă la treabă.

ChatGPT îi ajută pe oameni să pună întrebări, să dezvolte idei și să rezolve probleme. Inteligența artificială agentică (precum Codex și ChatGPT Work) oferă instrumente model pentru a lucra cu calculatorul tău, permițându-i să găsească informații, să editeze fișiere și să desfășoare sarcini cu mai mulți pași autonom sau sub supraveghere. Finalizarea sarcinilor complexe și de lungă durată poate necesita substanțial mai multă putere de calcul, ceea ce ajută la explicarea motivului pentru care utilizarea tokenurilor agentice a crescut rapid.

În fiecare lună, clasificăm clienții companii după tokenurile de ieșire pe utilizator activ. Companiile de vârf sunt cele din top 10% în luna respectivă, în timp ce companiile tipice se situează între percentilele 45 și 55. În iunie, companiile de vârf au generat de 8,3× ori mai multe tokenuri de ieșire pe utilizator activ decât companiile tipice, o creștere de trei ori față de decalajul de 2,6× din ianuarie.

Decalajul de vârf se extinde și la nivelul industriilor, cel mai mare decalaj în utilizarea tokenurilor fiind în informații și tehnologie (11,7×), iar cel mai mic în producție (5,3×). În schimb, utilizarea tokenurilor în rândul companiilor obișnuite este similară între industrii, cu o creștere relativ modestă în ultimul an (de la 1,9× la 2,8×). Acest lucru sugerează că multe organizații folosesc încă asistenți de conversații simpli, ceea ce lasă un spațiu semnificativ pentru extinderea gradului de adoptare și pentru utilizarea agenților în vederea realizării unor activități mai complexe.

Tokenurile sunt o măsură imperfectă a valorii comerciale: un răspuns scurt poate fi extrem de valoros, iar unul lung poate avea o valoare redusă. Însă volumul de tokenuri oferă un indicator util pentru profunzimea utilizării inteligenței artificiale și pentru volumul de muncă pe care angajații îi cer inteligenței artificiale să-l preia.

Companiile de vârf își intensifică utilizarea inteligenței artificiale pentru că o aplică la probleme concrete în cadrul organizațiilor lor și în toate industriile lor.

Aplicațiile timpurii de inteligență artificială la nivel de companie au început la nivel intern, ajutând angajații să găsească informații, să redacteze documente, să analizeze date, să scrie cod și să automatizeze procesele de rutină. Companiile de vârf extind din ce în ce mai mult inteligența artificială dincolo de productivitatea internă, către produse, servicii și experiențe destinate clienților.

Agenții pe bază de inteligență artificială au nevoie de acces la contextul și instrumentele potrivite pentru a fi eficienți. Extensiile⁠(se deschide într-o fereastră nouă) reunesc funcții care îi ajută pe agenți să finalizeze fluxuri de lucru specifice. Acestea pot combina competențe care oferă instrucțiuni reutilizabile cu aplicații care se conectează la datele, instrumentele și acțiunile companiei. De exemplu, o extensie de vânzări poate combina ghidul de strategie al unei echipe cu acces la CRM-ul acesteia, permițându-i unui agent să folosească informațiile actuale despre clienți și propunerile anterioare pentru a pregăti un răspuns personalizat pentru revizuire.

Companiile de vârf au un avans clar în ceea ce privește capacitățile avansate. În rândul utilizatorilor activi săptămânal, 21% dintre cei din companiile de vârf folosesc extensii și 19% folosesc competențe, comparativ cu doar 9% și 3% în companiile obișnuite. Cu toate acestea, adoptarea în rândul companiilor de vârf reprezintă doar o fracțiune din ceea ce este posibil. Utilizarea internă la OpenAI evidențiază potențialul pentru o utilizare mai profundă a acestor capacități, utilizarea săptămânală a extensiilor ajungând la 95% dintre utilizatorii activi. Cercetarea noastră despre cum agenții transformă munca oferă o privire mai atentă asupra modului în care angajații de la OpenAI folosesc capacități avansate.

Agenții IA au nevoie de trei lucruri pentru a realiza o muncă semnificativă: context, instrumente și persistență. Memoria, introducerea vocală și Appshots îi ajută pe lucrători să distribuie cu ușurință contextul și informațiile necesare pentru a finaliza cu succes o sarcină. Funcțiile de utilizare a calculatorului și a navigatorului permite agenților să navigheze pe pagini web, să creeze fișiere și să finalizeze sarcini autonom sau sub supraveghere. Obiectivele și buclele îi fac pe agenți să continue să lucreze până când o sarcină este finalizată. Împreună, aceste capacități ajută companiile de vârf să valorifice potențialul agenților.

Oferirea agenților acces la sistemele companiei introduce, de asemenea, noi riscuri. Companiile de vârf stabilesc reguli clare privind locurile în care pot opera agenții, informațiile pe care le pot accesa, momentele în care pot întreprinde acțiuni și modul în care oamenii revizuiesc deciziile cu risc mai ridicat. Aceste controale trebuie să evolueze pe măsură ce organizațiile învață din implementări reale.

Companiile de vârf integrează, de asemenea, învățarea continuă și experimentarea în activitatea de zi cu zi. Sesiuni practice pentru constructori, forumuri pentru distribuirea cazurilor de utilizare emergente și prezentări interne ajută practicile de succes să se răspândească între echipe și funcții.

Dezvoltatorii de programe informatice au fost printre primii care au adoptat agenți de inteligență artificială, dar cea mai rapidă creștere vine acum din partea lucrătorilor din domeniul cunoștințelor generale. Din februarie, numărul utilizatorilor activi săptămânal ai Codex Enterprise a crescut de 108× în domeniul juridic, de 41× în vânzări, de 41× în recrutare și de 26× în marketing, comparativ cu 5× în rândul inginerilor. 

Programele informatice au fost primele dintr-un motiv. Bazele de cod le oferă agenților un context clar, testele fac ca rezultatele să fie mai ușor de verificat, iar progresele în programare ajută la accelerarea cercetării și dezvoltării în domeniul inteligenței artificiale. În ultimii doi ani, dezvoltatorii au trecut de la utilizarea inteligenței artificiale pentru completarea unor linii individuale de cod la a-i pune pe agenți să gestioneze întregile sarcini de dezvoltare de programe informatice. Mulți dezvoltatori nu mai programează manual, ci își concentrează timpul pe configurarea sarcinilor, orchestrarea agenților și revizuirea rezultatelor.

În schimb, progresul în munca intelectuală generală a fost mai lent, deoarece multe sarcini oferă un context limitat, pot fi dificil de specificat și nu au criterii clare pentru verificarea rezultatului. Dar continuarea scalării, progresele în învățarea prin consolidare și eforturile direcționate de îmbunătățire a performanței la evaluări precum GDPval aduc mai multe sarcini reale, instrumente și medii de lucru în aria de acțiune a modelelor de vârf. Drept urmare, inteligența artificială agentică și-a găsit tot mai mult potrivirea produs-piață în rândul lucrătorilor din domeniul cunoștințelor generale de la începutul anului.

Într-un eșantion de peste 10 milioane de mesaje, inteligența artificială pentru companii trece de la a-i ajuta pe angajați să producă rezultate la a ajuta echipele să le ducă la îndeplinire. Chiar și în cadrul aceleiași funcții, tiparele de utilizare diferă semnificativ între inteligența artificială agentică și cea de conversații.

Scrierea rămâne cea mai frecventă utilizare a ChatGPT, în timp ce programarea și operațiunile de sistem sau ale agentului reprezintă împreună aproape 75% din mesajele agentivc. Această schimbare este deosebit de pronunțată în afara echipelor tehnice tradiționale: recrutarea (32%), vânzările (26%), politicile (25%) și comunicarea (24%) dedică între un sfert și o treime din mesaje operațiunilor de sistem și ale agentului. Activitatea tehnică se extinde, de asemenea, la nivelul funcțiilor, programarea reprezentând aproape 60% din mesajele agentice din design.

Nu există un singur clasament al adoptării inteligenței artificiale. Clasamentele din industrie variază în funcție de indicatorul utilizat. În ultima lună, serviciile profesionale și științifice au condus atât la adoptarea Codex, cât și la intensitatea utilizării API-ului. Artele, Divertismentul și Recreerea au condus la adoptarea ChatGPT, în timp ce Industria Prelucrătoare are cea mai mare intensitate ChatGPT, în ciuda faptului că se clasează pe ultimul loc în intensitatea Codex și API.

Industriile nu urmează același drum în adoptarea inteligenței artificiale. Unele avansează prin instrumente pentru dezvoltatori și produse bazate pe inteligență artificială, în timp ce altele înregistrează o utilizare de zi cu zi mai largă sau mai intensă.

Pe măsură ce inteligența artificială creează noi modalități prin care organizațiile pot furniza bunuri și servicii, aceasta remodelează și peisajul securității. Puține riscuri sunt mai imediate decât securitatea cibernetică, mai ales având în vedere ritmul rapid al capacităților cibernetice ale inteligenței artificiale.

De asemenea, inteligența artificială îi poate ajuta pe apărători să răspundă. Modelele pot analiza coduri mari, investiga vulnerabilități și sprijini activități de securitate în mai mulți pași. Însă identificarea mai multor probleme nu face automat sistemele mai sigure. Adevăratul blocaj este transformarea constatărilor în acțiuni: determinarea vulnerabilităților reale, prioritizarea riscurilor cu cele mai grave consecințe, testarea actualizărilor de corectare și asigurarea că echipele de securitate analizează și implementează rapid soluțiile. 

OpenAI Daybreak reunește modele de securitate cibernetică de vârf, instrumente de securitate pentru întreprinderi și un ecosistem de parteneri pentru a ajuta organizațiile să facă față acestor provocări și să își consolideze apărarea împotriva amenințărilor emergente.

Misiunea OpenAI este să se asigure că inteligența artificială aduce beneficii întregii umanități. Organizațiile vor modela o mare parte din impactul economic al inteligenței artificiale și, din acest motiv, publicăm regulat Enterprise Signals, un set recurent de indicatori care urmăresc adoptarea, răspândirea și impactul inteligenței artificiale la nivel de întreprindere. Toate analizele din acest raport se bazează pe date anonimizate și agregate privind utilizarea la nivel de companie. Am folosit sisteme automatizate pentru a clasifica conținutul mesajelor, iar niciun angajat al OpenAI nu a revizuit mesajele clienților.

Clienții OpenAI Enterprise pot, de asemenea, solicita un raport comparativ personalizat pentru a vedea cum se compară organizația lor în funcție de cele mai recente măsuri de utilizare și capacitate.