Како граничне фирме напредују

TLDR

• Граничне фирме — оне на 95. проценту коришћења — сада користе 3,5 пута више интелигенције по раднику него типичне фирме, што је пораст у односу на 2 пута пре годину дана.
• Разлика је у дубини, а не само у активности: обим порука објашњава само 36% граничне предности; највећи део разлике потиче од богатије и сложеније употребе AI.
• Агентски токови рада постају гранични показатељ: највећа предност се огледа у напредним алатима, при чему водеће компаније шаљу 16 пута више Codex порука по раднику у односу на типичне компаније.
• Организације могу да се крећу ка граници: водеће компаније мере дубину, успостављају управљање за производну употребу, улажу у оспособљавање, проширују оно што функционише и прелазе са помоћи засноване на ћаскању на делегирани рад са агентима.

За многа предузећа, прва фаза усвајања AI била је усмерена на приступ: ко је имао алате за AI, колико је корисничких места било имплементирано и да ли су запослени експериментисали. То је и даље важно. Међутим, приступ више није оно што прави разлику. 

Наше најновије истраживање указује на то да гранична предност почиње да се увећава. Граничне фирме избијају напред јер користе више интелигенције по запосленом, интензивније усвајају напредне алате и дубље интегришу AI у токове рада.

Данас представљамо B2B Signals, пословно проширење OpenAI Signals. Пружа редован показатељ тога како се AI шири међу предузећима, на основу агрегираних сигнала који чувају приватност, добијених из употребе OpenAI производа, укључујући:

• Колико се дубоко AI користи у компанијама
• Који су алати и задаци највише повезани са усвајањем граничних технологија
• Где се пословни случајеви употребе проширују на различите индустрије, производе и функције

Напомена: Све анализе у овом извештају засноване су на деидентификованим и агрегираним подацима о коришћењу у предузећу. Садржај поруке је класификован помоћу аутоматизованих система, а ниједан запослени у компанији OpenAI није прегледао податке појединачних предузећа, пословних клијената или API клијената у оквиру ове анализе.

Најјаснији сигнал је дубина. Граничне фирме сада користе 3,5 пута више интелигенције по раднику него типичне фирме, што је пораст у односу на 2 пута у априлу 2025. Обим порука објашњава само 36% тог јаза; већина потиче од дубље употребе. Запослени у граничним компанија подручју траже од AI да преузме сложеније послове, пружају богатији контекст и генеришу садржајније резултате.

У овом извештају користимо генерисане токене као приближни показатељ потребне интелигенције. Токени нису директна мера пословне вредности, али помажу да се измери колико посла запослени захтевају од AI, што их чини корисним посредним показатељем дубине употребе AI.

Једноставно речено: типичне фирме користе AI за одговарање на питања; граничне фирме га користе да изврше сложене задатке. Не шаљу само више порука; свака интеракција обавља све више стварног посла. 

Узети заједно, ови сигнали указују на то да граничне фирме користе AI за сложенији и изазовнији рад. За лидере, питање се помера са тога колико људи има приступ AI или колико је често користе, на то где AI дубље утиче на токове рада и мења начин функционисања тимова.

И граница могућег се помера ка делегирању.

Предност је највећа код напредних и аутономних алата. Codex показује највећи јаз, при чему граничне фирме шаљу 16 пута више порука по раднику него типичне фирме. Агент ChatGPT, апликације у услузи ChatGPT, дубоко истраживање и GPT‑ови показују сличне обрасце у истом смеру, што указује на то да су граничне фирме боље у усвајању алата који помажу радницима да програмирају, делегирају задатке у више корака, примене контекст компаније и спроводе сложенија истраживања.

Како AI системи постају све способнији за коришћење алатки, рад у више датотека и база кода, као и извршавање задатака дужег временског хоризонта, предузећа ће морати да се прилагоде делегирању значајног посла AI агентима.

Компаније које прве предузимају кораке граде оперативну снагу да користе AI не само као бржи интерфејс, већ као начин да редизајнирају рад из темеља.

Cisco користи Codex како би убрзао сложен рад на софтверу у оквиру велике корпоративне инжењерске организације. У продукционим токовима рада, Codex је помогао да се време изградње смањи за око 20%, уштеди 1.500 инжењерских сати месечно и повећа пропусна моћ у решавању дефеката за 10–15 пута. Како је то формулисао тим компаније Cisco, највећи помаци су дошли када су Codex почели да третирају као „део тима“. 

AI такође улази у производне токове рада широм пословања.

Компаније примењују случајеве употребе API-ја у асистентима у апликацијама, алатима за кодирање и алатима за програмере, као и у корисничкој подршци. Ово су области у којима AI може да постане део производа, услуга и интерних система.

Употреба AI најраспрострањенија је у писању и комуникацији, али расте и употреба специфична за одређене функције. IT и безбедносни тимови своје упите у великој мери усмеравају на практична упутства и процедуралне смернице, тимови за развој софтвера и науку о подацима показују висок ниво употребе за програмирање, а финансијски тимови користе AI за анализу и израчунавања. Овај образац указује на то да AI превазилази општу продуктивност и улази у послове који су ближе повезани са кључним одговорностима сваке функције.

Не постоји јединствена ранг-листа за усвајање AI технологија. Неке индустрије предњаче у широком усвајању услуге ChatGPT, друге у употреби функције Codex, интензитету коришћења API-ја или порука. То значи да организације имају више улазних тачака: проширење приступа, продубљивање употребе, усвајање агентских алата или уградња AI директно у производе и системе.

Компанија Travelers Insurance показује како ово изгледа у пракси. Његов AI асистент за захтеве за одштету, направљен уз OpenAI, води клијенте кроз прву пријаву штете, одговара на питања о полиси, прикупља информације потребне за покретање одштетног захтева и креира захтеве за одштету директно у системима компаније Travelers. Компанија Travelers очекује да ће асистент обрадити приближно 100.000 позива за прву пријаву штете током прве године рада.

Јаз између граничних фирми и типичних фирми не треба тумачити као фиксну поделу. Многе организације су још увек у раној фази процеса преласка са широког приступа на дубљу, интегрисанију употребу AI. Вредност граничне линије је у томе што показује које праксе, по свему судећи, помажу фирмама да временом стекну замах.

Један од најјаснијих сигнала је образовање и учење, где је гранична предност на нивоу задатка највећа. То указује на то да водеће компаније користе AI не само за обављање посла већ и да помогну запосленима да развију вештине, навике и самопоуздање потребне за ефикасно коришћење AI.

Организације могу да се крећу ка граничном нивоу мерењем дубине коришћења, успостављањем управљања које омогућава производну употребу, третирањем омогућавања као основне инфраструктуре, идентификовањем тимова на граници и проширивањем њиховог утицаја, као и преласком са ћаскања на делегирани рад са агентима.

AI за предузећа се брзо развија, а лидерима су потребни јасни подаци да би разумели шта помаже у претварању усвајања AI технологија у пословну вредност.

B2B Signals прати понашања и обрасце водећих фирми, пружајући организацијама јаснији увид у то како водеће компаније претварају интелигенцију у пословну вредност. 

Ово прво издање усредсређено је на дубину употребе, токове рада агената и нове обрасце који се појављују у различитим индустријама и пословним функцијама. Будућа ажурирања ће пратити напредак у вези са овим мерама и прилагођавати сигнале како се AI за предузећа буде развијала.