Как передовые компании вырываются вперед

Кратко

• Передовые компании — те, что входят в 95-й процентиль по уровню использования, —задействуют в 3,5 раза больше интеллектуальных возможностей ИИ на одного сотрудника, чем обычные фирмы; год назад разница была двукратной.
• Разрыв связан с глубиной, а не только с активностью: объем сообщений объясняет лишь 36 % преимущества передовых пользователей; большая часть разрыва обусловлена более содержательным и сложным использованием ИИ.
• Агентные рабочие процессы становятся маркером передового уровня: наибольшее преимущество проявляется в продвинутых инструментах. Так, в компаниях-лидерах количество сообщений в Codex на одного сотрудника в 16 раз превышает показатели обычных фирм.
• Организации могут двигаться к передовому рубежу: ведущие компании оценивают глубину внедрения, выстраивают управление для промышленного применения, инвестируют в обеспечение внедрения, масштабируют то, что работает, и переходят от помощи на основе чата к делегированию работы агентам.

Для многих крупных компаний первая фаза внедрения ИИ была связана с доступом: кто получил доступ к инструментам ИИ, сколько пользовательских мест было развернуто и экспериментировали ли с ними сотрудники. Это всё равно важно. Но доступ больше не является отличительным фактором. 

Наши последние исследования показывают, что преимущество передовых технологий начинает нарастать. Передовые компании вырываются вперед, потому что задействуют больше интеллектуальных ресурсов на одного сотрудника, интенсивнее внедряют продвинутые инструменты и глубже встраивают ИИ в рабочие процессы.

Сегодня мы представляем B2B Signals — бизнес-расширение OpenAI Signals. Оно предоставляет регулярно обновляемую оценку того, как ИИ распространяется среди предприятий, на основе агрегированных сигналов о корпоративном использовании продуктов OpenAI с сохранением конфиденциальности, включая:

• Насколько глубоко ИИ используется внутри компаний
• Какие инструменты и задачи наиболее тесно связаны с внедрением передовых решений
• Где бизнес-сценарии использования расширяются в разных отраслях, продуктах и функциональных областях

Примечание: все анализы в этом отчете основаны на деидентифицированных, агрегированных данных об использовании корпоративными клиентами. Содержимое сообщения было классифицировано с использованием автоматизированных систем, и ни один сотрудник OpenAI не просматривал отдельные данные клиентов Enterprise, Business или API в рамках данного анализа.

Самый очевидный сигнал — это глубина. Передовые компании сейчас используют в 3,5 раза больше интеллектуальных ресурсов на одного сотрудника, чем обычные компании — год назад этот показатель составлял 2 раза. Объем сообщений объясняет лишь 36 % этого разрыва; основная его часть обусловлена более глубоким использованием. Передовые работники поручают ИИ выполнять более сложную работу, предоставляют более подробный контекст и получают более содержательные результаты.

В этом отчете мы используем сгенерированные токены как косвенный показатель востребованного интеллекта. Токены не являются прямым показателем ценности для бизнеса, но они помогают измерить, какой объем работы сотрудники поручают ИИ, что делает их полезным косвенным показателем глубины использования ИИ.

Проще говоря: обычные компании используют ИИ, чтобы отвечать на вопросы; передовые компании — чтобы помогать выполнять сложную работу. Они не просто отправляют больше сообщений; в каждом взаимодействии выполняется всё большая часть реальной работы. 

В совокупности эти признаки указывают на то, что передовые компании используют ИИ для выполнения более сложных и трудоемких задач. Для руководителей вопрос смещается от того, сколько людей имеют доступ к ИИ или как часто они им пользуются, к тому, в каких областях ИИ глубже встраивается в рабочие процессы и меняет то, как работают команды.

Передовой рубеж также смещается в сторону делегирования.

Преимущество наиболее выражено в продвинутых и агентных инструментах. Для Codex наблюдается самый большой разрыв: в компаниях-лидерах количество сообщений в Codex на одного сотрудника в 16 раз превышает показатели обычных фирм. Агент ChatGPT, приложения в ChatGPT, глубокое исследование и GPT демонстрируют сходную направленность тенденций, что указывает на то, что передовые компании лучше внедряют инструменты, которые помогают сотрудникам писать код, делегировать многоэтапные задачи, применять контекст компании и проводить более сложные исследования.

По мере того как ИИ-системы всё лучше осваивают работу с инструментами, файлами и базами кода, а также выполнение долгосрочных задач, предприятиям придется адаптироваться к делегированию значимых рабочих процессов ИИ-агентам.

Компании, которые действуют первыми, формируют операционную способность использовать ИИ не просто как более быстрый интерфейс, а как способ перестроить работу с нуля.

Cisco использует Codex для ускорения сложных работ по разработке программного обеспечения в масштабах крупной корпоративной инженерной организации. В производственных рабочих процессах Codex помог сократить время сборки примерно на 20%, экономить более 1 500 часов разработки в месяц и увеличить пропускную способность устранения дефектов в 10–15 раз. По словам команды Cisco, наибольшего эффекта удалось добиться, когда к Codex начали относиться как к «части команды». 

ИИ также внедряется в рабочие процессы, используемые в реальной эксплуатации, во всех сферах бизнеса.

Компании внедряют сценарии использования API в таких областях, как ассистенты внутри приложений, программирование и инструменты для разработчиков, а также служба поддержки клиентов. Это области, в которых ИИ может стать частью продуктов, услуг и внутренних систем.

Использование ИИ наиболее широко распространено в написании текстов и коммуникации, но использование для конкретных функций растет. ИТ-отделы и службы безопасности чаще всего обращаются к ИИ за практическими инструкциями и процедурными рекомендациями, команды разработки ПО и специалисты по данным активно используют его для программирования, а финансовые команды — для анализа и расчетов. Этот паттерн указывает на то, что ИИ выходит за рамки общей продуктивности и переходит к работе, более тесно связанной с ключевыми обязанностями каждого функционального направления.

Единого рейтинга внедрения ИИ не существует. Одни отрасли лидируют по масштабам внедрения ChatGPT, другие — по использованию Codex, интенсивности использования API или интенсивности сообщений. Это означает, что у организаций есть несколько точек входа: масштабирование доступа, углубление использования, внедрение агентных инструментов или встраивание ИИ непосредственно в продукты и системы.

Travelers Insurance показывает, как это выглядит на практике. ИИ-ассистент по страховым случаям, созданный с OpenAI, помогает клиентам пройти процесс первичного уведомления о страховом случае, отвечает на вопросы по страховому полису, собирает информацию, необходимую для подачи страхового заявления, и создает страховые заявления непосредственно в системах Travelers. Компания Travelers ожидает, что ассистент обработает примерно 100 000 звонков по первичному уведомлению о страховом случае за первый год работы.

Разрыв между передовыми и типичными компаниями не следует воспринимать как неизменную границу. Многие организации все еще находятся на раннем этапе перехода от широкого доступа к более глубокому и интегрированному использованию ИИ. Ценность передового рубежа в том, что он показывает, какие практики, по-видимому, помогают компаниям постепенно наращивать динамику.

Один из самых очевидных сигналов — образование и обучение, где преимущество передовых систем на уровне задач наиболее велико. Это говорит о том, что ведущие компании используют ИИ не только для выполнения рабочих задач, но и для того, чтобы помогать сотрудникам развивать навыки, привычки и уверенность, необходимые для эффективного использования ИИ.

Организации могут двигаться к передовому рубежу, измеряя глубину использования, выстраивая управление, которое обеспечивает промышленное применение, рассматривая обеспечение внедрения как базовую инфраструктуру, выявляя передовые команды и масштабируя их влияние, а также выходя за рамки чата к делегированной работе с агентами.

Корпоративный ИИ быстро развивается, и руководителям нужны четкие данные, чтобы понимать, что помогает превращать внедрение ИИ в бизнес-ценность.

B2B Signals отслеживает модели поведения и закономерности ведущих компаний, давая организациям более четкое представление о том, как лидеры превращают интеллект в ценность для бизнеса. 

Этот первый выпуск посвящен глубине использования, агентным рабочим процессам и формирующимся паттернам в различных отраслях и функциональных направлениях. В будущих обновлениях будет отслеживаться прогресс по этим показателям, а сигналы будут адаптироваться по мере развития корпоративного ИИ.