ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
OpenAI

Updated: 12 สิงหาคม 2569

แนวโน้มการใช้ AI ในองค์กร: สิ่งที่บริษัทแนวหน้าทำแตกต่างจากบริษัททั่วไป

ข้อมูลล่าสุดชี้ให้เห็นว่าช่องว่างระหว่างบริษัทแนวหน้ากับบริษัททั่วไปกำลังกว้างขึ้น และบริษัทแนวหน้ากำลังเปลี่ยนจากการใช้ AI เพื่อช่วยงานมาเป็นการมอบหมายให้ AI ลงมือทำงาน

การใช้ AI ในองค์กรกำลังก้าวเข้าสู่ระยะใหม่ โดยองค์กรต่างๆ มอบหมายงานให้เอเจนต์มากขึ้น และองค์กรที่ก้าวหน้าไปไกลที่สุดกำลังทิ้งห่างองค์กรอื่น บริษัทระดับแนวหน้ามีสิทธิ์เข้าถึงโมเดล AI ไม่ต่างจากบริษัททั่วไป แต่กลับยกระดับการนำ AI มาใช้ได้รวดเร็วกว่ามาก บริษัทเหล่านี้แตกต่างจากองค์กรอื่นตรงวิธีใช้โมเดล โดยมอบหมายงานให้ AI แทนการใช้เพียงเพื่อช่วยเหลือ ให้เอเจนต์เข้าถึงบริบทและเครื่องมือสำหรับทำงานที่ซับซ้อน และเร่งการใช้ AI แบบเอเจนต์ในสายงานอื่นนอกเหนือจากการพัฒนาซอฟต์แวร์

งานวิจัยของเราเกี่ยวกับวิธีที่เอเจนต์กำลังพลิกโฉมการทำงานที่ OpenAI เป็นสัญญาณบ่งชี้ล่วงหน้าว่าการเปลี่ยนแปลงนี้อาจเกิดขึ้นในองค์กรที่ใช้ AI เป็นรากฐานได้อย่างไร Enterprise Signals พิจารณาภาพที่กว้างขึ้นจากฐานลูกค้าองค์กรของ OpenAI ทั่วโลก เพื่อสำรวจว่าการทำงานด้วยเอเจนต์กำลังแพร่กระจายไปในองค์กรอย่างไร และอะไรที่ทำให้องค์กรระดับแนวหน้าแตกต่างจากองค์กรอื่น

ใน Enterprise Signals ฉบับนี้ เราแสดงให้เห็นว่าบริษัทระดับแนวหน้า ซึ่งเป็นบริษัทที่อยู่ใน 10% แรกของการใช้งาน AI ในแต่ละเดือน กำลังทิ้งห่างบริษัททั่วไป ซึ่งเป็นบริษัทที่อยู่ในกลุ่ม 10% ตรงกลางมากขึ้นเรื่อยๆ เราจะสำรวจว่าบริษัทระดับแนวหน้าทำอะไรแตกต่างออกไป และบริษัทอื่นๆ จะทำอย่างไรเพื่อลดช่องว่างนี้

ประเด็นสำคัญ:

  • องค์กรกำลังใช้ AI แบบเอเจนต์มากขึ้น ณ เดือนมิถุนายน Codex สร้างโทเค็นเอาต์พุตคิดเป็น 64% ของโทเค็นเอาต์พุตรวมจาก Codex และ ChatGPT ในกลุ่มลูกค้าองค์กร ซึ่งบ่งชี้ว่าเอเจนต์กำลังช่วยขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านไปสู่การมอบหมายงานสำคัญให้ AI ดำเนินการมากขึ้น
  • ช่องว่างระดับแนวหน้ากำลังกว้างขึ้นปัจจุบันบริษัทระดับแนวหน้า ซึ่งเป็นบริษัทที่มีการใช้ AI อยู่ในกลุ่ม 10% แรกของแต่ละเดือน สร้างโทเค็นเอาต์พุตต่อผู้ใช้งานมากกว่าองค์กรทั่วไป 8.3 เท่า โดยเพิ่มขึ้นจาก 2.6 เท่าในเดือนมกราคม
  • บริษัทระดับแนวหน้าใช้ความสามารถขั้นสูงบ่อยกว่าในแต่ละสัปดาห์ ผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่ 21% ในบริษัทระดับแนวหน้าใช้ปลั๊กอิน เทียบกับ 9% ในบริษัททั่วไป ที่ OpenAI พนักงาน 95% ใช้ปลั๊กอินทุกสัปดาห์ ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพในการนำไปใช้ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
  • การใช้เอเจนต์กำลังขยายตัวในสายงานที่ใช้ความรู้นับตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ จำนวนผู้ใช้ Codex ระดับองค์กรที่ใช้งานรายสัปดาห์เพิ่มขึ้น 108 เท่าในสายงานกฎหมาย 41 เท่าในงานขาย 41 เท่าในงานสรรหาบุคลากร และ 26 เท่าในงานการตลาด เทียบกับ 5 เท่าในงานวิศวกรรม
  • พนักงานที่เพิ่งเริ่มต้นอาชีพใช้ AI มากกว่า: กลุ่มพนักงานช่วงเริ่มต้นอาชีพมีการใช้งานสูงที่สุด ขณะที่การใช้งานลดลงตามระดับประสบการณ์ที่เพิ่มขึ้น สะท้อนว่ากลุ่มนี้อาจได้เปรียบในการใช้ AI

เอเจนต์เข้ามามีบทบาทสำคัญในการใช้งานระดับองค์กรมากขึ้นเรื่อยๆ

AI สำหรับองค์กรกำลังเปลี่ยนจากการตอบคำถามไปสู่การลงมือทำงาน การเปลี่ยนแปลงนี้เริ่มเป็นรูปเป็นร่างอย่างชัดเจนเป็นครั้งแรกในแวดวงวิศวกรรมซอฟต์แวร์ด้วย Codex ปัจจุบัน ChatGPT Work กำลังขยายการใช้ Agentic AI ให้ครอบคลุมมากกว่านักพัฒนา ช่วยให้พนักงานทั่วทั้งองค์กรเปลี่ยนจากการขอความช่วยเหลือมาเป็นการมอบหมายงานสำคัญให้ AI ดำเนินการ

ณ เดือนมิถุนายน 2569 การใช้ Agentic AI ซึ่งวัดจากโทเค็นของ Codex คิดเป็น 64% ของโทเค็นเอาต์พุตจาก Codex และ ChatGPT รวมกันในกลุ่มลูกค้าองค์กร ทั้ง ChatGPT และ Agentic AI ใช้โมเดลระดับแนวหน้าเดียวกัน แต่สิ่งที่แตกต่างคือวิธีนำความสามารถของโมเดลเหล่านั้นไปใช้ทำงาน

ChatGPT ช่วยให้ผู้คนถามคำถาม พัฒนาไอเดีย และแก้ไขปัญหา Agentic AI (เช่น Codex และ ChatGPT Work) มอบเครื่องมือให้โมเดลทำงานกับคอมพิวเตอร์ของคุณได้ ทำให้สามารถค้นหาข้อมูล แก้ไขไฟล์ และดำเนินงานหลายขั้นตอนได้ทั้งแบบอัตโนมัติหรือภายใต้การกำกับดูแล การทำงานที่ซับซ้อนและใช้เวลานานให้เสร็จสิ้นอาจต้องใช้ทรัพยากรในการประมวลผลมากกว่ามาก ซึ่งช่วยอธิบายว่าเหตุใดการใช้โทเค็นของ AI แบบเอเจนต์จึงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

ช่องว่างระดับแนวหน้ากำลังกว้างขึ้น

ในแต่ละเดือน เราจัดอันดับลูกค้าองค์กรตามจำนวนโทเค็นเอาต์พุตต่อผู้ใช้งาน บริษัทแนวหน้าคือองค์กรที่อยู่ในกลุ่ม 10% แรกของเดือนนั้น ส่วนบริษัททั่วไปอยู่ระหว่างเปอร์เซ็นไทล์ที่ 45 ถึง 55 ณ เดือนมิถุนายน บริษัทแนวหน้าสร้างโทเค็นเอาต์พุตต่อผู้ใช้งานเป็น 8.3 เท่าของบริษัททั่วไป โดยช่องว่างนี้เพิ่มขึ้นราวสามเท่าจากระดับ 2.6 เท่าในเดือนมกราคม

ช่องว่างระหว่างบริษัทแนวหน้ากับบริษัททั่วไปยังพบได้ในทุกอุตสาหกรรม โดยอุตสาหกรรมสารสนเทศและเทคโนโลยีมีช่องว่างด้านการใช้โทเค็นมากที่สุดที่ 11.7 เท่า ส่วนภาคการผลิตมีช่องว่างน้อยที่สุดที่ 5.3 เท่า ในทางตรงกันข้าม องค์กรทั่วไปมีการใช้โทเค็นใกล้เคียงกันในแต่ละอุตสาหกรรม และมีการเติบโตค่อนข้างน้อยในช่วงปีที่ผ่านมา โดยเพิ่มขึ้นระหว่าง 1.9 ถึง 2.8 เท่า สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นว่าหลายองค์กรยังใช้ AI เป็นเพียงผู้ช่วยแชตทั่วไป และยังสามารถยกระดับการนำ AI มาใช้พร้อมมอบหมายงานที่ซับซ้อนมากขึ้นให้เอเจนต์ได้อีกมาก

การใช้จำนวนโทเค็นวัดคุณค่าทางธุรกิจมีข้อจำกัด คำตอบสั้นอาจมีประโยชน์อย่างยิ่ง ส่วนคำตอบยาวอาจเพิ่มคุณค่าเพียงเล็กน้อย แต่ปริมาณโทเค็นช่วยสะท้อนระดับความลึกของการใช้ AI และปริมาณงานที่พนักงานขอให้ AI ดำเนินการได้ในระดับหนึ่ง

บริษัทชั้นนำกำลังนำ AI มาใช้งานจริงในอุตสาหกรรมของตน

บริษัทชั้นนำใช้ AI ได้อย่างลึกซึ้งมากขึ้น เนื่องจากนำ AI ไปประยุกต์ใช้กับปัญหาที่ชัดเจนภายในองค์กรและในอุตสาหกรรมของตน

การประยุกต์ใช้ AI ในองค์กรช่วงแรกเริ่มจากงานภายใน โดยช่วยให้พนักงานค้นหาข้อมูล จัดทำร่างเอกสาร วิเคราะห์ข้อมูล เขียนโค้ด และทำงานประจำให้เป็นอัตโนมัติ บริษัทชั้นนำกำลังขยายการใช้ AI จากการเพิ่มประสิทธิภาพภายใน ไปสู่ผลิตภัณฑ์ บริการ และประสบการณ์ที่ลูกค้าใช้งานโดยตรงมากขึ้น

บริษัทระดับแนวหน้าใช้ความสามารถขั้นสูงบ่อยกว่า

เอเจนต์ AI จำเป็นต้องเข้าถึงบริบทและเครื่องมือที่เหมาะสม เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปลั๊กอิน(เปิดในหน้าต่างใหม่)รวมความสามารถที่ช่วยให้เอเจนต์ทำเวิร์กโฟลว์เฉพาะให้เสร็จสมบูรณ์ ปลั๊กอินสามารถผสานทักษะซึ่งประกอบด้วยชุดคำสั่งที่ใช้ซ้ำได้เข้ากับแอปที่เชื่อมโยงกับข้อมูล เครื่องมือ และการดำเนินการขององค์กร ตัวอย่างเช่น ปลั๊กอินสำหรับงานขายสามารถนำแนวทางการทำงานของทีมมาใช้ร่วมกับการเข้าถึงระบบ CRM ทำให้เอเจนต์ใช้ข้อมูลลูกค้าล่าสุดและข้อเสนอที่ผ่านมาเพื่อเตรียมคำตอบที่ปรับให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละรายสำหรับนำไปตรวจสอบ

บริษัทระดับแนวหน้ามีความเป็นผู้นำอย่างชัดเจนในด้านความสามารถขั้นสูง ในกลุ่มผู้ใช้ที่ใช้งานในแต่ละสัปดาห์ของบริษัทระดับแนวหน้า 21% ใช้ปลั๊กอินและ 19% ใช้ฟีเจอร์ทักษะ เทียบกับบริษัททั่วไปที่มีผู้ใช้เพียง 9% และ 3% ตามลำดับ อย่างไรก็ตาม การนำความสามารถเหล่านี้มาใช้ในบริษัทแนวหน้ายังเป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของศักยภาพที่เป็นไปได้ทั้งหมด การใช้งานภายในของ OpenAI แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการใช้ความสามารถเหล่านี้ได้ลึกยิ่งขึ้น โดยการใช้งานปลั๊กอินรายสัปดาห์อยู่ที่ 95% ของผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ งานวิจัยของเราเกี่ยวกับวิธีที่เอเจนต์กำลังพลิกโฉมการทำงาน เจาะลึกให้เห็นว่าพนักงานของ OpenAI ใช้ความสามารถขั้นสูงอย่างไร

สำรวจว่าความสามารถขั้นสูงถูกนำไปใช้ในสายงานต่างๆ อย่างไร

บริษัทระดับแนวหน้านำเอเจนต์มาใช้งานจริงอย่างไร

เอเจนต์ AI ต้องมีองค์ประกอบสามอย่างจึงจะทำงานที่มีคุณค่าให้สำเร็จ ได้แก่ บริบท เครื่องมือ และความสามารถในการทำงานอย่างต่อเนื่อง ความจำ การป้อนข้อมูลด้วยเสียง และ Appshots ช่วยให้พนักงานแชร์บริบทและข้อมูลที่จำเป็นต่อการทำงานให้สำเร็จได้อย่างง่ายดาย การใช้คอมพิวเตอร์และเบราว์เซอร์ช่วยให้เอเจนต์ไปยังเว็บไซต์ต่างๆ สร้างไฟล์ และทำงานให้เสร็จได้ด้วยตนเองหรือภายใต้การกำกับดูแล เป้าหมายและการทำงานแบบวนซ้ำช่วยให้เอเจนต์ทำงานต่อเนื่องจนกว่างานจะเสร็จ เมื่อทำงานร่วมกัน ความสามารถเหล่านี้ช่วยให้บริษัทแนวหน้าดึงศักยภาพของเอเจนต์ออกมาใช้ได้อย่างเต็มที่

การให้เอเจนต์เข้าถึงระบบของบริษัทยังก่อให้เกิดความเสี่ยงใหม่ๆ ด้วย บริษัทระดับแนวหน้ากำหนดกฎเกณฑ์ที่ชัดเจนว่าเอเจนต์สามารถทำงานในส่วนไหนได้บ้าง เข้าถึงข้อมูลอะไรได้บ้าง เมื่อใดที่สามารถดำเนินการได้ และผู้คนจะตรวจสอบการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูงอย่างไร มาตรการควบคุมเหล่านี้จำเป็นต้องพัฒนาไปตามที่บริษัทเรียนรู้จากการนำไปใช้งานจริง

บริษัทระดับแนวหน้ายังทำให้การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการทดลองเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานในทุกๆ วัน เซสชันสำหรับผู้สร้างที่เน้นการลงมือปฏิบัติ ฟอรัมสำหรับแบ่งปันกรณีการใช้งานใหม่ๆ และการนำเสนอผลงานภายใน ช่วยให้แนวปฏิบัติที่ประสบความสำเร็จแพร่กระจายไปทั่วทีมและสายงานต่างๆ

ค้นพบบริบท เครื่องมือ และความมุ่งมั่นที่เอเจนต์ต้องมีเพื่อทำงานที่มีความหมายให้สำเร็จ

ให้เอเจนต์มีบริบทการทำงานอย่างครบถ้วน

ปลั๊กอิน

อธิบายปลั๊กอินโดยอิงจากงานของฉัน แสดงวิธีเชื่อมต่อเครื่องมือ และแนะนำกรณีการใช้งานจริงหนึ่งกรณี

(เปิดในหน้าต่างใหม่)

Appshots

ช่วยอธิบายว่า Appshots คืออะไร บอกวิธีแชร์หน้าจอที่ฉันกำลังดู และแนะนำตัวอย่างที่นำไปใช้กับงานของฉันได้หนึ่งอย่าง

(เปิดในหน้าต่างใหม่)

หน่วยความจำ

ช่วยอธิบายว่าความจำจะช่วยงานของฉันได้อย่างไร แสดงวิธีใช้งาน และแนะนำข้อมูลที่ฉันควรบันทึกไว้

(เปิดในหน้าต่างใหม่)

การป้อนข้อมูลด้วยเสียง

ช่วยอธิบายฟีเจอร์การป้อนข้อมูลด้วยเสียง บอกวิธีเริ่มใช้งาน และแนะนำหนึ่งงานที่ฉันสามารถสั่งให้ทำด้วยเสียงได้โดยไม่ต้องใช้มือ

(เปิดในหน้าต่างใหม่)

เอเจนต์กำลังขยายไปไกลกว่างานพัฒนาซอฟต์แวร์

นักพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นกลุ่มแรกๆ ที่นำเอเจนต์ AI มาใช้ แต่ปัจจุบันกลุ่มที่มีการใช้งานเติบโตเร็วที่สุดคือบุคลากรสายงานความรู้ทั่วไป นับตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ จำนวนผู้ใช้ Codex ระดับองค์กรที่ใช้งานรายสัปดาห์เพิ่มขึ้น 108 เท่าในสายงานกฎหมาย 41 เท่าในงานขาย 41 เท่าในงานสรรหาบุคลากร และ 26 เท่าในงานการตลาด เทียบกับ 5 เท่าในกลุ่มวิศวกร 

การพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นสายงานแรกที่ก้าวไปข้างหน้าด้วยเหตุผลที่ชัดเจน โค้ดเบสช่วยให้เอเจนต์มีบริบทที่ชัดเจน การทดสอบช่วยให้ตรวจสอบผลลัพธ์ได้ง่ายขึ้น และความก้าวหน้าด้านการเขียนโค้ดช่วยเร่งการวิจัยและพัฒนา AI ในช่วงสองปีที่ผ่านมา นักพัฒนาได้เปลี่ยนจากการใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดทีละบรรทัด มาเป็นการให้เอเจนต์รับผิดชอบงานพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งงาน นักพัฒนาหลายคนเลิกเขียนโค้ดเอง และมุ่งเน้นไปที่การตั้งค่างาน ควบคุมการทำงานร่วมกันของเอเจนต์ และตรวจสอบผลลัพธ์

ในทางตรงกันข้าม ความก้าวหน้าในงานที่ใช้ความรู้ทั่วไปเกิดขึ้นช้ากว่า เพราะงานจำนวนมากมีบริบทจำกัด ระบุรายละเอียดได้ยาก และไม่มีเกณฑ์ที่ชัดเจนสำหรับตรวจสอบผลลัพธ์ อย่างไรก็ตาม การขยายขีดความสามารถอย่างต่อเนื่อง ความก้าวหน้าของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง และการพัฒนาประสิทธิภาพแบบเจาะจงสำหรับการประเมิน เช่น GDPval กำลังทำให้โมเดลระดับแนวหน้ารับมือกับงาน เครื่องมือ และสภาพแวดล้อมการทำงานจริงได้มากขึ้น ด้วยเหตุนี้ Agentic AI จึงสอดคล้องกับความต้องการของตลาดในกลุ่มผู้ทำงานความรู้ทั่วไปมากขึ้นเรื่อยๆ นับตั้งแต่ต้นปี

การใช้ AI ในองค์กรแตกต่างกันอย่างไรในแต่ละสายงาน

จากกลุ่มตัวอย่างข้อความกว่า 10 ล้านรายการ การใช้ AI ในองค์กรกำลังเปลี่ยนจากการช่วยพนักงานสร้างผลงาน ไปสู่การช่วยทีมลงมือดำเนินงานให้สำเร็จ แม้แต่ภายในสายงานเดียวกัน รูปแบบการใช้งานระหว่างแชตและ Agentic AI ก็ยังแตกต่างกันอย่างชัดเจน

งานเขียนยังเป็นกรณีการใช้งาน ChatGPT ที่พบมากที่สุด ขณะที่งานเขียนโค้ดและงานดำเนินการเกี่ยวกับระบบหรือเอเจนต์คิดเป็นเกือบ 75% ของข้อความที่ส่งถึง AI แบบเอเจนต์ การเปลี่ยนแปลงนี้เห็นได้ชัดเป็นพิเศษในทีมนอกสายงานเทคนิคแบบดั้งเดิม โดยฝ่ายสรรหาบุคลากร (32%) ฝ่ายขาย (26%) ฝ่ายนโยบาย (25%) และฝ่ายสื่อสาร (24%) ใช้ข้อความราวหนึ่งในสี่ถึงหนึ่งในสามไปกับการดำเนินงานของระบบและเอเจนต์ งานเทคนิคกำลังแพร่หลายไปในหลายสายงานมากขึ้น โดยในสายงานออกแบบ การเขียนโค้ดมีสัดส่วนเกือบ 60% ของข้อความแบบเอเจนต์

กรณีศึกษา: ทีมการเงินของ OpenAI ใช้ ChatGPT Work และ Codex อย่างไร

ทีมการเงินของ OpenAI แสดงให้เห็นว่าการนำ AI มาใช้ในระดับแนวหน้ามีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ ทีมใช้ ChatGPT Work และ Codex ครอบคลุมการวางแผน การคาดการณ์ การรายงาน การเงิน และงานนักลงทุนสัมพันธ์ ดูเวิร์กโฟลว์จริง 16 รายการได้ที่นี่ 

การนำ AI มาใช้แตกต่างกันอย่างไรในแต่ละอุตสาหกรรม

การนำ AI ไปใช้ไม่สามารถจัดอันดับด้วยเกณฑ์เดียวได้ การจัดอันดับในอุตสาหกรรมจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับตัวชี้วัดที่ใช้ ในเดือนที่ผ่านมา ภาคบริการด้านวิชาชีพและวิทยาศาสตร์ครองอันดับหนึ่งทั้งในการนำ Codex ไปใช้และระดับความเข้มข้นในการใช้งาน API ภาคศิลปะ ความบันเทิง และนันทนาการมีการนำ ChatGPT มาใช้มากที่สุด ส่วนภาคการผลิตใช้ ChatGPT เข้มข้นที่สุด แม้จะรั้งอันดับสุดท้ายในการนำ Codex มาใช้และระดับการใช้ API

แต่ละภาคอุตสาหกรรมมีเส้นทางการนำ AI มาใช้แตกต่างกัน บางอุตสาหกรรมกำลังก้าวหน้าด้วยเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาและผลิตภัณฑ์ที่เสริมศักยภาพด้วย AI ขณะที่บางอุตสาหกรรมนำ AI มาใช้ในชีวิตประจำวันอย่างแพร่หลายหรือเข้มข้นกว่า

การจัดอันดับอุตสาหกรรมตามตัวชี้วัดการนำ AI มาใช้

ลดลงสูงขึ้น
การเปลี่ยนแปลงจากเดือนก่อนหน้า:+1ขยับขึ้นหนึ่งอันดับ-1ขยับลงหนึ่งอันดับไม่มีการเปลี่ยนแปลง
การจัดอันดับอุตสาหกรรมตามตัวชี้วัดการนำ AI มาใช้
อุตสาหกรรม
ศิลปะ ความบันเทิง และนันทนาการ
10
4-1
7-1
3-1
การเงินและการประกันภัย
20
80
30
50
ข้อมูล
3+1
5-1
20
40
บริการด้านวิชาชีพ วิทยาศาสตร์ และเทคนิค
4-1
2-1
10
10
การก่อสร้าง
50
3+2
80
80
การผลิต
60
1+1
40
70
การดูแลสุขภาพและสังคมสงเคราะห์
70
60
6+1
60
การค้าปลีก
80
70
50
2+1

ความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์คือสิ่งที่ผู้นำองค์กรให้ความสำคัญเป็นอันดับต้นๆ

AI ไม่เพียงสร้างแนวทางใหม่ให้องค์กรส่งมอบสินค้าและบริการเท่านั้น แต่ยังพลิกโฉมภูมิทัศน์ด้านความปลอดภัยอีกด้วย ความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์นับเป็นหนึ่งในความเสี่ยงเร่งด่วนที่สุด โดยเฉพาะในช่วงที่ความสามารถด้านไซเบอร์ของ AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว

AI ยังช่วยให้ฝ่ายป้องกันรับมือกับภัยคุกคามได้อีกด้วย โมเดลสามารถวิเคราะห์โค้ดเบสขนาดใหญ่ ตรวจสอบช่องโหว่ และช่วยดำเนินงานด้านความปลอดภัยที่มีหลายขั้นตอนได้ แต่การตรวจพบปัญหาได้มากขึ้นไม่ได้หมายความว่าระบบจะปลอดภัยยิ่งขึ้นโดยอัตโนมัติ อุปสรรคสำคัญที่แท้จริงคือการเปลี่ยนผลการตรวจสอบให้เป็นการดำเนินการ ตั้งแต่พิจารณาว่าช่องโหว่ใดเป็นช่องโหว่จริง จัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงที่ส่งผลกระทบร้ายแรงที่สุด ทดสอบแพตช์ ไปจนถึงการทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยตรวจสอบและปรับใช้การแก้ไขได้อย่างทันท่วงที 

OpenAI Daybreak ผสานโมเดลความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ระดับแนวหน้า เครื่องมือรักษาความปลอดภัยสำหรับองค์กร และระบบนิเวศพันธมิตรเข้าด้วยกัน เพื่อช่วยให้องค์กรรับมือกับความท้าทายเหล่านี้และเสริมความแข็งแกร่งในการป้องกันภัยคุกคามรูปแบบใหม่

เกี่ยวกับ Enterprise Signals

พันธกิจของ OpenAI คือการทำให้ AI เป็นประโยชน์ต่อมวลมนุษยชาติ องค์กรต่างๆ จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดผลกระทบทางเศรษฐกิจของ AI ด้วยเหตุนี้ เราจึงเผยแพร่ Enterprise Signals เป็นประจำ ซึ่งเป็นชุดตัวชี้วัดที่ติดตามการนำ AI มาใช้ในองค์กร การแพร่หลาย และผลกระทบที่เกิดขึ้น บทวิเคราะห์ทั้งหมดในรายงานฉบับนี้อ้างอิงจากข้อมูลการใช้งานระดับองค์กรในภาพรวมที่ผ่านการลบข้อมูลระบุตัวตนออกแล้ว เราจำแนกเนื้อหาข้อความด้วยระบบอัตโนมัติ และไม่มีพนักงานของ OpenAI อ่านหรือตรวจสอบข้อความของลูกค้า

ลูกค้า OpenAI Enterprise ยังสามารถขอรับเกณฑ์มาตรฐานที่ปรับให้เหมาะกับองค์กรของตน เพื่อดูว่าองค์กรมีผลการเปรียบเทียบอย่างไรตามตัวชี้วัดการใช้งานและความสามารถล่าสุด

ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติม

Signals > Layout > Group > Footer > Cards > Signals homepage > Media > Asset

OpenAI Signals

ศูนย์รวมข้อมูล งานวิจัย การวิเคราะห์ และเรื่องราวจากทีมวิจัยเศรษฐกิจของ OpenAI

Signals > Layout > Group > Footer > Cards > Data lab > Media > Asset

ข้อมูลรายบุคคลเกี่ยวกับ Signals

สำรวจข้อมูลเพื่อดูรูปแบบการใช้งาน ChatGPT ของผู้ใช้ทั่วโลก การกระจายตัวตามภูมิศาสตร์ และการใช้งานทั้งเพื่อการทำงานและเรื่องอื่นๆ

Signals > Layout > Group > Footer > Cards > Research and analysis > Media > Asset

การค้นคว้าและการวิเคราะห์

งานวิจัยและการวิเคราะห์เกี่ยวกับการใช้ AI และผลกระทบต่อเศรษฐกิจและสังคม