Сигнали из великог предузећа: Шта граничне фирме раде другачије

AI у предузећима улази у нову фазу: све више посла поверава се агентима, а фирме које су највише одмакле све брже остављају остале иза себе. Граничне фирме имају приступ истим AI моделима као и друга предузећа, али брже проширују њихову примену. Издваја их начин на који те моделе користе: прелазе са подршке на поверавање задатака, пружају агентима контекст и алате за обављање сложених задатака и убрзавају примену агентског AI и изван развоја софтвера.

Наше истраживање у компанији OpenAI о томе како агенти мењају начин рада пружа рани показатељ како ова промена може изгледати у организацији којој је AI у основи. „Сигнали из пословног сектора“ пружају шири увид у глобалну базу пословних корисника компаније OpenAI и показују како се рад заснован на агентима шири кроз организације и шта граничне фирме издваја од осталих.

У овом издању „Сигнала из пословног сектора“ показујемо да граничне фирме — оне које су сваког месеца међу 10% највећих корисника AI — све више одмичу типичним фирмама, односно онима у средњих 10%. Испитујемо шта граничне фирме раде другачије и шта организације могу да учине како би смањиле тај јаз.

Главни закључци:

• Примена AI у предузећима све се више ослања на агенте. Закључно са јуном, Codex је код пословних корисника генерисао 64% укупног броја излазних токена које су заједно генерисали Codex и ChatGPT, што указује на то да агенти омогућавају прелазак на садржајнији рад који им се поверава.
• Јаз између граничних и осталих фирми се повећава. Граничне фирме — оне које су сваког месеца међу 10% највећих корисника AI — сада генеришу 8,3 пута више излазних токена по активном кориснику него типичне фирме, у односу на 2,6 пута више у јануару.
• Граничне фирме чешће користе напредне могућности. Сваке недеље Plugins користи 21% активних корисника у граничним фирмама, у поређењу са 9% у типичним фирмама. У компанији OpenAI, 95% запослених користи Plugins сваке недеље, што указује на потенцијал за њихову ширу примену.
• Агенти се шире на различите послове засноване на знању. Од фебруара је број недељно активних пословних корисника услуге Codex порастао 108 пута у правним пословима, 41 пут у продаји, 41 пут у запошљавању и 26 пута у маркетингу, у поређењу са пет пута у инжењерству.

Корпоративна вештачка интелигенција прелази са одговарања на питања на извршавање задатака. Ова промена је прво узела маха у софтверском инжењерству уз Codex. Сада ChatGPT Посао проширује примену агентског AI-ја изван пројектаната, омогућавајући радницима широм великог предузећа да пређу са тражења помоћи на делегирање суштинских задатака.

Од јуна 2026. употреба агентског AI-ја (дефинисана као токени за Codex) чинила је 64% комбинованих излазних токена услуга Codex и ChatGPT међу пословним корисницима. И ChatGPT и агентски AI користе исте основне граничне моделе; разлика је у томе како се та интелигенција користи.

ChatGPT помаже корисницима да постављају питања, развијају идеје и решавају проблеме. Агентски AI (као што су Codex и ChatGPT Посао) даје моделу алатке за рад са вашим рачунаром, омогућавајући му да проналази информације, уређује датотеке и самостално или под надзором обавља задатке у више корака. Обављање сложених, дуготрајних задатака може захтевати знатно више израчунавања, што олакшава објашњавање зашто је употреба агентских токена брзо порасла.

Сваког месеца рангирамо пословне кориснике према броју излазних токена по активном кориснику. Граничне фирме су оне у првих 10% тог месеца, док се типичне фирме налазе од 45. до 55. процентила. Закључно са јуном, граничне фирме су генерисале 8,3× више излазних токена по активном кориснику него типичне фирме, што је троструко повећање у поређењу са јазом од 2,6× у јануару.

Гранични јаз се такође протеже кроз секторе, при чему је највећи јаз у коришћењу токена у информатици и технологији (11,7×), а најмањи у производњи (5,3×). Насупрот томе, коришћење токена међу типичним фирмама слично је кроз секторе, уз релативно скроман раст током протекле године (1,9–2,8×). Ово указује на то да многе организације и даље користе једноставне ботове за ћаскање, што оставља значајан простор за продубљивање примене и  употребу агената за обављање сложенијих послова.

Токени су несавршена мера пословне вредности: кратак одговор може бити веома вредан, док дугачак може мало да допринесе. Међутим, обим токена представља користан посредни показатељ дубине коришћења вештачке интелигенције и колико посла запослени траже да вештачка интелигенција преузме.

Водеће фирме све више користе вештачку интелигенцију јер је примењују на конкретне проблеме унутар својих организација и широм својих сектора.

Ране примене AI-ја у великим предузећима започеле су интерно, помажући запосленима да пронађу информације, састављају документе, анализирају податке, пишу код и аутоматизују рутинске процесе. Водеће фирме све више проширују AI изван интерне продуктивности и у производе, услуге и искуства намењене клијентима.

Да би били делотворни, AI агенти морају имати приступ одговарајућем контексту и алаткама. Програмски додаци⁠(отвара се у новом прозору) обједињују могућности које помажу агентима да изврше одређене токове рада. Могу да комбинују вештине са поновљивим упутствима и апликације које се повезују са подацима, алаткама и радњама предузећа. Нпр. програмски додатак за продају може да споји приручник тима са приступом његовом CRM-у, омогућавајући агенту да на основу актуелних података о клијентима и ранијих понуда припреми прилагођен одговор за преглед.

Граничне фирме имају јасну предност у коришћењу напредних могућности. Међу недељно активним корисницима у граничним фирмама, 21% користи програмске додатке, а 19% вештине, наспрам само 9% и 3% у типичним фирмама. Ипак, ниво усвајања у граничним фирмама представља само део онога што је могуће. Интерна употреба у привредном друштву OpenAI истиче потенцијал за дубље коришћење ових могућности: програмске додатке недељно користи 95% активних корисника. Наше истраживање о томе како агенти мењају рад детаљније показује како запослени у привредном друштву OpenAI користе напредне могућности.

AI агентима су потребне три ствари да би обавили смислен рад: контекст, алатке и упорност. Меморија, гласовни унос и функција Appshots помажу радницима да лако деле контекст и информације неопходне за успешно обављање задатка. Коришћење рачунара и прегледача омогућава агентима да прегледају сајтове, креирају датотеке и обављају задатке аутономно или под надзором. Циљеви и петље омогућавају агентима да раде све док задатак не буде завршен. Заједно, ове могућности помажу граничним фирмама да остваре потенцијал агената.

Давање агентима приступа системима предузећа такође уводи нове ризике. Граничне фирме постављају јасна правила о томе где агенти могу да делују, којим информацијама могу да приступају, када могу да предузимају радње и како људи прегледају одлуке вишег ризика. Ове контроле морају да се развијају како организације уче из стварних примена.

Граничне фирме такође чине континуирано учење и експериментисање делом свакодневног рада. Практичне сесије за градитеље, форуми за дељење нових случајева употребе и интерна представљања помажу да се успешне праксе прошире међу тимовима и пословним функцијама.

Софтверски пројектанти су били међу првима који су почели да користе AI агенте, али најбржи раст сада се бележи међу запосленима који се баве општим интелектуалним радом. Од фебруара, број седмично активних корисника услуге Codex у предузећима порастао је 108× у правном сектору, 41× у продаји, 41× у регрутовању и 26× у маркетингу, у поређењу са 5× међу инжењерима. 

Софтвер је с разлогом први кренуо. Базе кода дају агентима јасан контекст, тестови олакшавају проверу резултата, а напредак у програмирању помаже да се убрзају истраживање и развој вештачке интелигенције. Током претходне две године, пројектанти су прешли са коришћења вештачке интелигенције за довршавање појединачних линија кода на препуштање читавих задатака развоја софтвера агентима. Многи пројектанти више не пишу код ручно, већ своје време усмеравају на подешавање задатака, оркестрирање агената и преглед резултата.

Насупрот томе, напредак у општем раду са знањем био је спорији зато што многи задаци пружају ограничен контекст, могу бити тешки за прецизно дефинисање и немају јасне критеријуме за проверу резултата. Међутим, континуирано скалирање, напредак у подстицајном учењу и циљани напори да се побољша учинак на проценама као што је GDPval приближавају граничне моделе више стварних задатака, алатки и радних окружења. Услед тога, агентски AI све више проналази усклађеност производа са потребама тржишта код општих радника заснованих на знању од почетка године.

На узорку од више од 10 милиона порука, AI за велика предузећа прелази са помагања запосленима да обаве посао на помагање тимовима да га изврше. Чак и у оквиру исте функције, обрасци коришћења се значајно разликују између ћаскања и агентског AI-ја.

Писање и даље остаје најчешћи начин коришћења услуге ChatGPT, док кодирање и системске или операције агента заједно чине скоро 75% агентских порука. Ова промена је посебно изражена ван традиционалних техничких тимова: запошљавање (32%), продаја (26%), јавна политика (25%) и комуникације (24%) посвећују од четвртине до трећине порука системским и операцијама агента. Технички рад се такође шири кроз различите функције, при чему кодирање чини скоро 60% агентских порука у дизајну.

Не постоји јединствена ранг-листа за усвајање AI технологија. Рангирања у сектору варирају у зависности од показатеља који се користи. Током протеклог месеца, професионалне и научне услуге предњачиле су и у усвајању услуге Codex и у интензитету API-ја. Уметност, забава и рекреација предњачиле су у усвајању услуге ChatGPT, док производња има висок интензитет услуге ChatGPT упркос томе што је последња по интензитету услуге Codex и API-ја.

Индустрије не прате исти пут ка усвајању AI. Неки напредују кроз алатке за пројектанте и производе засноване на вештачкој интелигенцији, док други бележе ширу или интензивнију свакодневну употребу.

Док вештачка интелигенција ствара нове начине на које организације испоручују робу и пружају услуге, она истовремено преобликује и безбедносно окружење. Мало је ризика који су непосреднији од сајбер-безбедности, посебно имајући у виду брз развој сајбермогућности вештачке интелигенције.

AI такође може да помогне бранитељима да реагују. Модели могу да анализирају велике базе кода, истражују рањивости и подрже безбедносни рад у више корака. Међутим, идентификовање већег броја проблема не чини системе аутоматски безбеднијим. Право уско грло је претварање налаза у конкретне мере: утврђивање које су рањивости стварне, одређивање приоритета за ризике са најтежим последицама, тестирање закрпа и обезбеђивање да безбедносни тимови брзо прегледају и примене исправке. 

Иницијатива OpenAI Daybreak обједињује граничне моделе за сајбер-безбедност, алатке за безбедност великих предузећа и партнерски екосистем како би помогла организацијама да одговоре на ове изазове и ојачају своју одбрану од нових претњи.

Мисија привредног друштва OpenAI је да обезбеди да AI буде од користи целом човечанству. Организације ће у великој мери обликовати економски утицај вештачке интелигенције, и из тог разлога редовно објављујемо Сигнале из великог предузећа, периодични скуп показатеља којима се прати усвајање, ширење и утицај вештачке интелигенције у предузећима. Све анализе у овом извештају засноване су на деидентификованим и агрегираним подацима о коришћењу у великом предузећу. Користили смо аутоматизоване системе за класификацију садржаја порука, а ниједан запослени у привредном друштву OpenAI није прегледао поруке клијената.

Клијенти привредног друштва OpenAI који су велика предузећа такође могу да затраже прилагођени репер како би видели како се њихова организација пореди према најновијим мерама коришћења и могућности.