Tín hiệu B2B của OpenAI

Hôm nay, chúng tôi giới thiệu Tín hiệu B2B, một phần mở rộng dành cho doanh nghiệp của OpenAI Signals⁠ dùng để đo lường mức độ AI đang lan tỏa trong các tổ chức. Tín hiệu ban đầu rất rõ ràng: các công ty tiên phong đang vượt lên dẫn trước không chỉ vì họ có quyền truy cập vào AI, mà còn vì họ đang sử dụng AI sâu hơn trong công việc.

B2B Signals là một bộ thước đo định kỳ dựa trên phân tích quy mô lớn, bảo vệ quyền riêng tư trong việc sử dụng AI của doanh nghiệp. Nó theo dõi hành vi và các mẫu hình có thể giúp các tổ chức hiểu cách chuyển đổi thông tin thành giá trị kinh doanh.

Các doanh nghiệp tiên phong—những doanh nghiệp ở phân vị thứ 95 về mức độ sử dụng AI—đòi hỏi lượng “trí tuệ” trên mỗi nhân viên cao hơn, áp dụng các công cụ nâng cao chuyên sâu hơn và tích hợp AI sâu hơn vào quy trình làm việc. Khoảng cách đang bắt đầu tích lũy đối với một số doanh nghiệp, và sự khác biệt ngày càng đến từ mức độ sử dụng chuyên sâu.

Những điểm chính

• Lợi thế tiên phong đang bắt đầu được tích lũy: Các công ty tiên phong hiện sử dụng lượng trí tuệ trên mỗi nhân viên cao gấp 3,5 lần so với các công ty thông thường, tăng từ mức gấp 2 lần một năm trước. 
• Các công ty tiên phong sử dụng AI sâu hơn, chứ không chỉ thường xuyên hơn: Khối lượng tin nhắn chỉ giải thích được 36% khoảng cách giữa các công ty tiên phong và các công ty điển hình. Phần lớn lợi thế của nhóm tiên phong đến từ việc sử dụng sâu hơn. 
• Quy trình làm việc có tính chủ động đang trở thành dấu hiệu của việc áp dụng tiên phong: Khoảng cách lớn nhất nằm ở các công cụ có tính chủ động nâng cao, trong đó các công ty tiên phong gửi số lượng tin nhắn Codex nhiều gấp 16 lần so với các công ty thông thường. 
• Các doanh nghiệp có thể thu hẹp khoảng cách tiên phong thông qua thay đổi về tổ chức: Để bắt kịp, các doanh nghiệp cần đo lường mức độ sử dụng chuyên sâu, ưu tiên quản trị, đầu tư vào hoạt động hỗ trợ triển khai, mở rộng quy mô những cách làm hiệu quả và chuyển từ hỗ trợ dựa trên trò chuyện sang giao việc cho các đại lý.

Lợi thế ở nhóm tiên phong đang bắt đầu tích lũy theo thời gian và các doanh nghiệp ứng dụng AI sâu rộng nhất đang nới rộng khoảng cách dẫn đầu

Việc triển khai suất dùng chỉ là điểm khởi đầu đối với các doanh nghiệp. Dấu hiệu rõ ràng hơn là liệu nhân viên có đang sử dụng AI cho những công việc chuyên sâu và phức tạp hơn hay không. Biểu đồ này so sánh số token được tạo ra trên mỗi công nhân ở mức tiên phong (được định nghĩa là phân vị thứ 95) với hiệu quả trung bình của một công ty điển hình (được định nghĩa là phân vị thứ 50).

Token là một thước đo giá trị kinh doanh không hoàn hảo. Một câu trả lời ngắn gọn có thể rất có giá trị, còn một câu trả lời dài dòng lại có thể không có giá trị gì. Tuy nhiên, khối lượng token giúp đo lường mức độ công việc mà nhân viên yêu cầu AI thực hiện, do đó nó là một chỉ số hữu ích cho thấy mức độ sử dụng AI và lượng trí thông minh mà nhân viên yêu cầu từ AI.

Công ty tiên phong yêu cầu lượng trí tuệ trên mỗi nhân viên cao gấp 3,5 lần so với công ty thông thường. Khoảng cách này đã tăng từ gấp 2 lần vào tháng 4 năm 2025, cho thấy các công ty sử dụng AI sâu sắc nhất đang mở rộng vị trí dẫn đầu của họ và có vị trí tốt hơn để chuyển các khả năng AI mới thành công việc sâu sắc hơn, phức tạp hơn.

Phần lớn lợi thế tiên phong đến từ việc sử dụng chuyên sâu hơn, thay vì khối lượng tin nhắn cao hơn

Công ty tiên phong đòi hỏi mức độ trí tuệ trên mỗi nhân viên cao hơn đáng kể so với công ty điển hình, nhưng phần lớn khoảng cách này không thể được giải thích chỉ bằng số lượng tin nhắn. Biểu đồ này phân tách lợi thế 3,5 lần của nhóm tiên phong và cho thấy rằng nếu công ty điển hình gửi tin nhắn với cùng tần suất như nhóm tiên phong, thì công ty đó chỉ thu hẹp được 36% khoảng cách 3,5 lần.

Khoảng cách còn lại liên quan đến việc sử dụng chuyên sâu hơn. Nhân viên tiên phong yêu cầu AI đảm nhận công việc phức tạp hơn, cung cấp cho các mô hình ngữ cảnh phong phú hơn và tạo ra các đầu ra có nội dung thực chất hơn.

Lợi thế tiên phong lớn nhất nằm ở các công cụ tiên tiến và có tính tác nhân, với mức sử dụng Codex cao hơn 16 lần.

Lợi thế tiên phong lớn nhất đối với các công cụ hỗ trợ những quy trình làm việc nâng cao hơn. Codex cho thấy sự khác biệt lớn nhất, với việc tiên phong gửi số lượng tin nhắn nhiều hơn gấp 16 lần cho mỗi công nhân. Tác nhân ChatGPT, Ứng dụng trong ChatGPT, Nghiên cứu sâu và GPTs cũng cho thấy các khoảng cách tương đối lớn, cho thấy rằng các mô hình tiên phong tận dụng tốt hơn những công cụ giúp người lao động lập trình, giao phó các tác vụ nhiều bước, vận dụng bối cảnh công ty và thực hiện nghiên cứu phức tạp hơn.

Ngược lại, các công cụ đa năng và dễ tiếp cận hơn như Tải lên của người dùng, Tìm kiếm và Phân tích dữ liệu lại cho thấy lợi thế tiên phong nhỏ hơn. Các công cụ này dễ sử dụng hơn đối với hầu hết các doanh nghiệp vì chúng mở rộng các quy trình làm việc quen thuộc. Lợi thế tiên phong thể hiện rõ nét nhất ở các công cụ nâng cao và có tính tác nhân, nơi việc áp dụng đòi hỏi chuyên môn cao hơn, khả năng kết nối với kiến thức và công cụ tại nơi làm việc, cũng như mức độ thoải mái lớn hơn khi giao phó công việc cho AI.

Lợi thế tiên phong lớn nhất nằm trong lĩnh vực giáo dục và học tập

Lợi thế tiên phong thể hiện rõ nhất trong các nhiệm vụ giáo dục và học tập, nơi mà các công ty tiên phong gửi số lượng tin nhắn nhiều gấp 7 lần so với các công ty thông thường. Ở vị thế tiên phong, các doanh nghiệp sử dụng AI để giúp nhân viên xây dựng kỹ năng và tìm hiểu các chủ đề mới. Họ cũng sử dụng AI để cải thiện hiểu biết của mình về chính AI, bao gồm những gì AI có thể làm, cách sử dụng AI hiệu quả và vị trí AI có thể phù hợp trong các quy trình làm việc hiện có. Quy mô của khoảng cách này cho thấy doanh nghiệp điển hình có thể chưa tận dụng đúng mức AI như một công cụ cho hoạt động học tập và phát triển đội ngũ nhân viên.

Lập trình cũng cho thấy một khoảng cách lớn gấp 4 lần, phù hợp với khoảng cách rộng hơn trong việc sử dụng các công cụ nâng cao và mang tính chủ động. Hướng dẫn cách thực hiện, viết lách và giao tiếp có khoảng cách tiên phong nhỏ nhất, có khả năng là vì đây là những nhiệm vụ dễ tiếp cận và quen thuộc hơn khi sử dụng AI.

Việc sử dụng AI phổ biến nhất trong viết lách, nhưng việc sử dụng theo từng chức năng cụ thể đang gia tăng

Viết và giao tiếp vẫn là cách sử dụng phổ biến nhất của ChatGPT. Tuy nhiên, các mô hình sử dụng khác nhau đáng kể theo từng bộ phận. 60% tin nhắn về CNTT & Bảo mật tập trung vào hướng dẫn cách làm và hướng dẫn quy trình, gần một nửa số tin nhắn về Phát triển phần mềm và Khoa học dữ liệu & Kỹ thuật liên quan đến lập trình, và một phần mười số tin nhắn về Tài chính liên quan đến phân tích và tính toán.

Những xu hướng này phù hợp với bằng chứng rộng hơn cho thấy các mô hình tiên phong đang cải thiện hiệu quả các nhiệm vụ có giá trị kinh tế tại nơi làm việc. GDPval⁠, một công cụ đánh giá công việc tri thức thực tế trong 44 ngành nghề, đo lường hiệu suất trên các nhiệm vụ tạo ra sản phẩm công việc thiết thực như tài liệu, bảng tính, trang chiếu, sơ đồ và nội dung đa phương tiện. Khi AI trở nên có năng lực hơn, việc sử dụng AI trong doanh nghiệp dường như đang mở rộng sang các nhiệm vụ gắn chặt hơn với công việc cốt lõi của từng bộ phận chức năng.

Sự dẫn đầu trong ngành không chỉ có một khía cạnh: các lĩnh vực khác nhau đang dẫn đầu trên ChatGPT, Codex và API

Không có một bảng xếp hạng duy nhất về mức độ áp dụng AI. Thứ hạng của các ngành khác nhau tùy theo thước đo được sử dụng. Dịch vụ chuyên nghiệp, khoa học và kỹ thuật đứng đầu cả về mức độ áp dụng Codex và cường độ sử dụng API, cho thấy mức độ sử dụng tương đối cao trong quy trình làm việc tích hợp sản phẩm và dành cho nhà phát triển. Lĩnh vực Tài chính và Bảo hiểm dẫn đầu về việc áp dụng ChatGPT nhờ quy mô triển khai lớn, trong khi lĩnh vực Dịch vụ Giáo dục có cường độ sử dụng tin nhắn cao nhất, cho thấy mức độ sử dụng sâu rộng hơn trên mỗi người. Ngành bán lẻ và chăm sóc sức khỏe có mức độ sử dụng API cao, mặc dù xếp hạng thấp hơn ở các chỉ số khác.

Những khác biệt này cho thấy vai trò lãnh đạo trong ngành không mang tính một chiều. Một số lĩnh vực dường như đang áp dụng AI thông qua các quy trình làm việc kỹ thuật và của nhà phát triển, trong khi các lĩnh vực khác đang mở rộng quy mô thông qua việc áp dụng ChatGPT rộng rãi hoặc mức độ sử dụng chuyên sâu hơn của người dùng cuối.

Các doanh nghiệp đang đưa việc sử dụng API vào quy trình làm việc trong môi trường sản xuất và các ứng dụng hướng đến khách hàng

Các công ty đang ngày càng sử dụng API để tích hợp trực tiếp các mô hình vào sản phẩm, dịch vụ và hệ thống nội bộ. Các trường hợp sử dụng phổ biến trong môi trường sản xuất bao gồm trợ lý trong ứng dụng, công cụ lập trình và công cụ dành cho nhà phát triển, hỗ trợ khách hàng, quy trình làm việc nghiên cứu và tự động hóa quy trình làm việc.

Những triển khai này cho thấy AI trong doanh nghiệp đang vượt qua giai đoạn thử nghiệm để tiến vào các quy trình làm việc lặp lại với tác động vận hành có thể đo lường. Qua các ví dụ từ khách hàng, các doanh nghiệp đang sử dụng các mô hình OpenAI để tăng tốc công việc tri thức, cải thiện thông lượng kỹ thuật và xây dựng trải nghiệm được AI hỗ trợ cho khách hàng và nhân viên.

Các tổ chức có thể làm gì để vươn tới tiên phong

OpenAI làm việc với các doanh nghiệp ở nhiều ngành, chức năng và giai đoạn trưởng thành về AI, giúp chúng tôi có được góc nhìn về cách việc áp dụng phát triển từ thử nghiệm đến sản xuất. Trong các triển khai này, những công ty đạt được nhiều tiến bộ nhất thường ít tập trung vào chỉ riêng quyền truy cập, mà tập trung nhiều hơn vào các hệ thống tổ chức cần thiết để sử dụng AI một cách sâu rộng: đo lường, quản trị, hỗ trợ, mở rộng tác động và triển khai tác nhân.

Năm cách làm nổi bật như những bước đi thiết thực mà bất kỳ tổ chức nào cũng có thể bắt đầu thực hiện ngay hôm nay để áp dụng AI sâu rộng hơn.

1. Đo lường chiều sâu sử dụng bên cạnh quyền tiếp cận.
   Tín hiệu quan trọng không chỉ là số lượng nhân viên có tài khoản AI, mà còn là liệu các nhóm có đang sử dụng AI một cách hiệu quả hơn theo thời gian hay không. Các tổ chức nên theo dõi xem việc sử dụng AI có đang trở nên thường xuyên hơn, phức tạp hơn và gắn bó chặt chẽ hơn với các quy trình làm việc có giá trị hay không.
2. Xây dựng quản trị cho phép sử dụng trong môi trường sản xuất.
   Các công ty hàng đầu không né tránh việc quản trị. Họ đang sử dụng nó để giúp AI có tính tác nhân dễ triển khai hơn. Các công ty cần các quy tắc rõ ràng về nơi các đại lý có thể hoạt động, thông tin họ có thể sử dụng, khi nào họ nên tư vấn hơn là hành động và cách con người xem xét các quyết định có rủi ro cao hơn. Các công ty tiên phong đang định nghĩa những tiêu chuẩn này như một phần của quy trình triển khai, do đó quản trị trở thành một cách để mở rộng việc áp dụng một cách an toàn thay vì làm chậm lại.
3. Hãy coi hoạt động hỗ trợ phát triển năng lực là cơ sở hạ tầng cốt lõi, không phải một dự án phụ.
   Khi năng lực AI được cải thiện, cả người lao động lẫn các tổ chức đều cần những hệ thống giúp họ theo kịp. Các công ty tiên phong không xem việc hỗ trợ nâng cao năng lực là một đợt đào tạo chỉ diễn ra một lần. Họ tích hợp việc học hỏi liên tục vào quá trình triển khai thông qua đào tạo chuyên biệt theo vai trò, hội thảo về các trường hợp sử dụng, các cuộc thi lập trình (hackathon), mạng lưới các chuyên gia nội bộ, thời gian thử nghiệm chuyên dụng và kho lưu trữ chung về quy trình làm việc, các phương pháp hay nhất và kỹ năng. 
4. Xác định các đội tiên phong của bạn và mở rộng tác động của chúng.
   Trong nhiều tổ chức, việc sử dụng công nghệ tiên tiến nhất thường tập trung ở một số ít nhóm. Các nhóm này có thể tiết lộ những quy trình làm việc, thói quen và mô hình hoạt động nào đang hiệu quả. Các nhà lãnh đạo nên xác định những nhóm này, hiểu và nhân rộng các điều kiện tạo nên thành công của họ, đồng thời giúp họ chia sẻ những hiểu biết sâu sắc và ví dụ về việc sử dụng AI ở mức độ sâu hơn với phần còn lại của công ty. 
5. Hãy chuyển từ trò chuyện sang phân công công việc.
   AI doanh nghiệp đang chuyển dịch từ các trợ lý trò chuyện sang những công việc có thể được giao cho các tác nhân. Kỹ thuật phần mềm minh họa cho xu hướng này, nhưng công việc được ủy quyền đang lan rộng trên nhiều chức năng. Với Codex, các kỹ sư có thể giao một nhiệm vụ đã xác định rõ, cung cấp cho tác nhân ngữ cảnh cần thiết, để tác nhân làm việc trên nhiều tệp, cơ sở mã và công cụ, sau đó xem xét kết quả và tinh chỉnh quy trình làm việc bằng phản hồi. Các công ty tiên phong đang khuyến khích nhân viên giao nhiệm vụ cho AI thay vì chỉ sử dụng AI như một trợ lý tĩnh.

Nếu bạn muốn khám phá các phát hiện đầy đủ hoặc tìm hiểu cách đưa AI vào tổ chức của mình một cách có trách nhiệm thì [chúng tôi sẵn sàng kết nối⁠].