Ako prelomové firmy získavajú náskok

V skratke

• Prelomové firmy – teda tie na 95. percentile využívania – teraz využívajú na jedného pracovníka 3,5-krát viac inteligencie než bežné firmy, pred rokom to bolo 2-krát viac.
• Rozdiel sa týka hĺbky, nielen aktivity: Objem správ vysvetľuje iba 36 % prelomovej výhody; väčšina rozdielu pochádza z bohatšieho a komplexnejšieho využívania umelej inteligencie.
• Pracovné postupy s využitím agentov sa stávajú prelomovým markerom: Najväčšia výhoda sa prejavuje v pokročilých nástrojoch, pričom prelomové firmy posielajú na jedného pracovníka 16-krát viac správ Codexu než typické firmy.
• Organizácie sa môžu posúvať smerom k prelomovým možnostiam: popredné firmy merajú hĺbku, budujú riadenie pre produkčné používanie, investujú do podpory zavádzania, škálujú to, čo funguje, a prechádzajú od asistencie založenej na čete k delegovanej práci s agentmi.

Pre mnohé podniky sa prvá fáza prijímania umelej inteligencie týkala prístupu: kto mal k dispozícii nástroje umelej inteligencie, koľko používateľských licencií bolo nasadených a či zamestnanci experimentovali. Na tom stále záleží. Prístup však už nie je rozlišovacím znakom. 

Náš najnovší výskum naznačuje, že prelomová výhoda sa začína znásobovať. Prelomové firmy získavajú náskok, pretože využívajú viac inteligencie na jedného pracovníka, intenzívnejšie si osvojujú pokročilé nástroje a hlbšie začleňujú umelú inteligenciu do pracovných postupov.

Dnes predstavujeme B2B Signals, podnikové rozšírenie OpenAI Signals. Poskytuje pravidelné meranie toho, ako sa umelá inteligencia šíri v rôznych podnikoch, na základe agregovaných signálov zachovávajúcich súkromie, ktoré pochádzajú z používania produktov OpenAI firmami, vrátane týchto:

• Ako hlboko sa umelá inteligencia využíva vo firmách
• Ktoré nástroje a úlohy  sa najviac spájajú s osvojovaním si prelomových riešení
• Kde sa podnikové prípady použitia rozširujú naprieč odvetviami, produktmi a funkciami

Poznámka: Všetky analýzy v tejto správe vychádzajú z deidentifikovaných agregovaných údajov o používaní v rámci podnikov. Obsah správ sa klasifikoval pomocou automatizovaných systémov a žiadny zamestnanec OpenAI v rámci tejto analýzy neprezeral individuálne údaje zákazníkov (enterprise, business alebo API).

Najjasnejším signálom je hĺbka. Prelomové firmy teraz využívajú 3,5-krát viac inteligencie na pracovníka než bežné firmy, čo je nárast oproti 2-násobku v apríli 2025. Objem správ vysvetľuje len 36 % tohto rozdielu. Väčšina vyplýva z hlbšieho používania. Prelomoví pracovníci žiadajú umelú inteligenciu, aby prevzala zložitejšiu prácu, poskytujú jej bohatší kontext a vytvárajú obsahovo hodnotnejšie výstupy.

V tejto správe používame vygenerovaný token ako zástupný parameter požadovanej inteligencie. Tokeny nie sú priamym meradlom obchodnej hodnoty, ale pomáhajú merať, koľko práce zamestnanci zadávajú umelej inteligencii, vďaka čomu slúžia ako užitočný zástupný parameter hĺbky využívania umelej inteligencie.

Jednoducho povedané: Bežné firmy používajú umelú inteligenciu na odpovedanie na otázky; prelomové firmy ju používajú na pomoc pri vykonávaní komplexnej práce. Neposielajú len viac správ; každá interakcia vykonáva viac skutočnej práce. 

Tieto signály naznačujú, že prelomové firmy využívajú umelú inteligenciu na zložitejšie a náročnejšie úlohy. Pre lídrov sa otázka mení z toho, koľko ľudí má prístup k umelej inteligencii alebo ako často ju používajú, na to, kde umelá inteligencia zlepšuje pracovné postupy a mení fungovanie tímov.

Hranica sa tiež posúva smerom k delegovaniu.

Výhoda je najväčšia v prípade pokročilých a agentských nástrojov. Codex vykazuje najväčší rozdiel, pričom prelomové firmy posielajú 16-krát viac správ na pracovníka než typické firmy. Agent ChatGPT, aplikácie v ChatGPT, hlboký výskum a modely GPT vykazujú podobné trendové vzorce, čo naznačuje, že prelomové firmy si lepšie osvojujú nástroje, ktoré zamestnancom pomáhajú písať kód, delegovať viacstupňové úlohy, uplatňovať firemný kontext a vykonávať zložitejší výskum.

Keďže systémy umelej inteligencie sa stávajú schopnejšími používať nástroje, pracovať naprieč súbormi a kódovými základňami a plniť úlohy s dlhším horizontom, podniky sa budú musieť prispôsobiť delegovaniu zmysluplnej práce na agentov umelej inteligencie.

Firmy, ktoré sú medzi prvými, si budujú schopnosť využívať umelú inteligenciu nielen ako rýchlejšie rozhranie, ale aj ako spôsob, ako od základov zmeniť pracovné procesy.

Cisco používa Codex na zrýchlenie zložitej softvérovej práce v rámci veľkej podnikovej inžinierskej organizácie. V produkčných pracovných postupoch Codex pomohol skrátiť časy zostavovania približne o 20 %, ušetriť viac ako 1 500 inžinierskych hodín mesačne a zvýšiť priepustnosť pri riešení chýb 10- až 15-násobne. Ako to povedal tím spoločnosti Cisco, najväčšie prínosy dosiahli vtedy, keď považovali Codex za „súčasť tímu“. 

Umelá inteligencia sa presúva aj do produkčných pracovných postupov v celom podniku.

Spoločnosti nasadzujú prípady použitia API v rámci asistentov v aplikáciách, nástrojov na kódovanie a pre vývojárov a zákazníckej podpory. Toto sú miesta, kde sa umelá inteligencia môže stať súčasťou produktov, služieb a interných systémov.

Používanie umelej inteligencie je najrozšírenejšie pri písaní a komunikácii, ale narastá aj špecifické využitie pre jednotlivé funkcie. IT a bezpečnostné tímy sústreďujú svoje dopyty prevažne na návody a procedurálne usmernenia, tímy vývoja softvéru a dátovej vedy často využívajú umelú inteligenciu pri kódovaní a finančné tímy ju používajú na analýzy a výpočty. Tento vzorec naznačuje, že umelá inteligencia sa posúva za hranice všeobecnej produktivity a zasahuje do práce, ktorá je viac spojená s hlavnými zodpovednosťami každej funkcie.

Neexistuje jeden univerzálny rebríček zavádzania umelej inteligencie. Niektoré odvetvia vedú v širokom zavádzaní ChatGPT, iné v používaní Codexu, intenzite používania rozhrania API alebo intenzite správ. To znamená, že organizácie majú viacero vstupných bodov: rozširovať prístup, prehlbovať využívanie, osvojiť si agentické nástroje alebo zabudovať umelú inteligenciu priamo do produktov a systémov.

Spoločnosť Travelers Insurance ukazuje, ako to vyzerá v praxi. Jej asistent pre poistné udalosti s umelou inteligenciou, vytvorený pomocou OpenAI, sprevádza zákazníkov prvým oznámením o škodovej udalosti, odpovedá na otázky týkajúce sa poistnej zmluvy, zhromažďuje informácie potrebné na začatie vybavovania poistnej udalosti a vytvára poistné udalosti priamo v systémoch spoločnosti Travelers. Spoločnosť Travelers očakáva, že asistent počas svojho prvého roka spracuje približne 100 000 hovorov týkajúcich sa prvého oznámenia škodovej udalosti.

Rozdiel medzi prelomovými firmami a typickými firmami by sa nemal chápať ako pevne daná hranica. Mnohé organizácie sú stále na začiatku procesu prechodu od širokého prístupu k hlbšiemu a integrovanejšiemu využívaniu umelej inteligencie. Hodnota prelomového prístupu spočíva v tom, že ukazuje, ktoré postupy zrejme pomáhajú firmám postupom času budovať dynamiku.

Jedným z najzreteľnejších signálov je vzdelávanie a učenie, kde je prelomová výhoda na úrovni jednotlivých úloh najväčšia. To naznačuje, že popredné firmy využívajú umelú inteligenciu nielen na dokončenie práce, ale aj na to, aby zamestnancom pomohli vybudovať zručnosti, návyky a sebadôveru, ktoré potrebujú na to, aby vedeli umelú inteligenciu dobre používať.

Organizácie sa môžu posunúť bližšie k prelomovej hranici tým, že budú merať hĺbku používania, nastavia riadenie, ktoré umožní používanie v produkcii, budú brať toto umožnenie ako kľúčovú infraštruktúru, identifikujú prelomové tímy a rozšíria ich dopad, a posunú sa od četu k delegovanej práci s agentmi.

Podniková umelá inteligencia sa rýchlo vyvíja a lídri potrebujú jasné dáta, aby pochopili, čo pomáha premieňať zavádzanie umelej inteligencie na obchodnú hodnotu.

B2B Signals sleduje správanie a vzorce popredných firiem a organizáciám tak poskytuje jasnejší prehľad o tom, ako lídri premieňajú inteligenciu na obchodnú hodnotu. 

Toto prvé vydanie sa zameriava na hĺbku využívania, agentické pracovné postupy a nové vzorce naprieč odvetviami a funkciami. Budúce aktualizácie budú sledovať pokrok v týchto opatreniach a prispôsobovať signály vývoju podnikovej umelej inteligencie.