AI 讓團隊開始落實過去只停留在討論階段、卻一直未能執行的工作。事實上，75% 的企業員工表示，AI 協助他們完成以往無法做到的任務。我們從不同部門都聽到相同的意見，而非只是技術團隊。這顯示工作方式正逐漸改變，而企業亦開始感受到這種轉變所帶來的深遠影響。
過去幾年，我們在超過 100 萬間企業中見證了這些變化。一家大型製造商利用智慧體，把生產最佳化工作由六星期縮短至一天；一家全球投資公司將智慧體應用於整個銷售流程，為銷售人員騰出超過 90% 的時間，來與客戶加深互動；而在一間大型能源企業，智慧體協助把產量提升多達 5%，帶來逾十億美元的額外收入。
這種轉變在各個領域的 AI 先行者之間屢見不鮮，而追趕的壓力亦不斷增加。但真正拖慢進度的，並非模型能力，而是企業如何在內部建立及運行智慧體。
今天，我們要介紹 Frontier，這是一個全新平台，協助企業打造、部署及管理能夠執行實際工作的 AI 智慧體。Frontier 為智慧體提供與員工一樣的重要元素：包括共用上下文脈絡、完善的新手入門流程、透過回饋進行實作學習，以及清晰的權限與界線。這讓團隊可以由零散的單一用例，走向能跨業務協作的 AI「同事」。
HP(在新視窗中開啟)、Intuit(在新視窗中開啟)、Oracle(在新視窗中開啟)、State Farm(在新視窗中開啟)、Thermo Fisher(在新視窗中開啟) 和 Uber(在新視窗中開啟) 已率先採用 Frontier；同時，包括 BBVA(在新視窗中開啟)、Cisco(在新視窗中開啟) 和 T-Mobile(在新視窗中開啟) 在內的多個現有客戶，也已透過 Frontier 的方式試行部分最複雜且具價值的 AI 工作。
「與 OpenAI 合作，讓我們能為數千個 State Farm 智慧體與員工提供更完善的工具，協助服務客戶。結合 OpenAI 的 Frontier 平台與部署專業，以及我們的團隊，我們正加速 AI 能力發展，並探索更多方式，協助數百萬人提早規劃、保障重要財物，以及在突發情況下更快復原。」
不少企業均因為系統與治理流程分散於不同雲端、資料平台和應用程式之間而深受困擾。AI 的出現令這種碎片化更明顯，在不少情況下甚至更加嚴重。智慧體被部署到各種應用實況，但每個智慧體能看到和能做到的事情仍然相當有限。若缺乏足夠脈絡，每新增一個智慧體，反而可能增加複雜度，而非真正帶來幫助。
隨著智慧體能力提升，模型可以做到的事與團隊實際能部署的成果之間，出現越來越明顯的落差。而這種差距不只源於技術層面。當 AI 持續快速進步，團隊仍需要時間建立知識與流程，才能把智慧體由早期試驗推展到真正能投入工作。在 OpenAI，我們平均每三天就推出新功能，而且節奏持續加快。1要跟上這種速度，就需要在控制與實驗之間取得平衡，而這並不容易。
企業正感受到解決這個當務之急的壓力，因為早期領先者與其他公司的距離正在迅速擴大。
我們了解到，團隊不只需要能解決單一問題的工具，更需要一個端到端的方法，協助他們把智慧體真正帶入生產環境，當中涉及建立、部署到管理智慧體等種種工作。
我們首先觀察企業如何讓員工規模化運作。他們會設立新手入門流程，傳授機構知識與內部語言；讓員工從做中學，並透過回饋提升表現；同時提供合適的系統存取權限並設定清晰界線。而事實上，AI「同事」也同樣需要這些基礎。
要讓 AI 同事真正發揮作用，有幾件事很重要：
- 智慧體需要理解跨系統的實際工作流程。
- 智慧體需要能使用電腦與工具，進行規劃、執行並解決現實問題。
- 智慧體需要知道什麼是「做得好」，讓品質隨工作變化而持續提升。
- 同時，智慧體需要具備團隊可以信任的身分、權限與界線。
同時，這一切必須能在多個系統之間運作，而這些系統往往分散於不同雲端。Frontier 可與團隊現有系統協作，不必重新建立整個平台。你可以在原有環境中整合現有資料和 AI，同時透過開放標準連接現有應用程式。這代表你不需要採用新格式，也無需放棄已部署的智慧體或應用程式。
這種方式的最大優勢，在於 AI 同事可以透過任何介面發揮作用，而不會被困在單一 UI 或應用程式之中。無論是在 ChatGPT 互動、透過 Atlas 工作流程，或直接在現有商業應用程式內，AI 同事都能與其他員工協作。無論代理是由內部開發、採用 OpenAI 提供，還是整合自你目前配合的其他供應商，都同樣適用。
每位效率高的員工，都應知道業務如何運作、所需資料的所在位置，以及怎樣才算是好的決策。
Frontier 連接分散的資料庫、CRM 系統、工單工具和內部應用程式，讓 AI 同事擁有相同的共用業務脈絡。他們能理解資訊流動方式、決策所在，以及哪些成果最為重要。而這種種要素亦是企業的核心基礎，讓所有 AI 同事都能依據同一基礎運作與溝通。
在建立共用的情境脈絡後，智慧體需要真正能夠完成工作。
Frontier 讓組織內不論是否有技術背景的團隊都可以「聘用」AI 同事，協助處理員工平日在電腦上完成的各種任務。Frontier 為 AI 同事提供推理資料與執行複雜工作的能力，例如處理檔案、執行程式碼和使用各類工具，並在可靠而開放的智慧體執行環境中運作。隨著 AI 同事持續工作，他們會建立記憶，把過往的互動轉化為可用的情境脈絡，並逐步提升表現。
部署後，AI 同事可以在本機環境、企業雲端基礎設施和 OpenAI 託管的執行環境之間運行，團隊不必重新設計既有流程。對於需在短時間內完成的工作，Frontier 也會優先提供低延遲存取 OpenAI 模型，確保回覆保持快速而穩定。
要讓智慧體不斷能派上用場，就需要讓他們可像人類一樣從經驗中學習。
透過內建的評估與最佳化方式，真人管理人員和 AI 同事都能清楚了解哪些做法有效、哪些方面需要改善，讓良好行為隨時間逐步累積。隨著使用經驗增加，AI 同事會更清楚掌握何謂高品質成果，並在最重要的工作上持續進步。
這正是智慧體由令人驚嘆的炫技，到逐步演變成可靠團隊成員的關鍵。
Frontier 確保 AI 同事在清晰界線內運作。每位 AI 同事都擁有獨立身分，並設有明確權限與防護機制，讓團隊可以安心在敏感或受監管的環境中使用。配合內建的企業級系統防護與治理，團隊就能在擴展規模的同時，繼續保持掌控。
要縮窄機會差距，並不只是技術層面的問題。
我們多年來一直與大型企業緊密合作，推動複雜的 AI 部署，因此清楚了解哪些做法行之有效、哪些並不可行。現在，我們正協助團隊把這些經驗應用到最具挑戰性的問題之上。
我們會安排 OpenAI 前線部署工程師 (Forward Deployed Engineers，FDE) 與你的團隊並肩合作，協助建立最佳實務，讓智慧體能順利建立並在生產環境中運行。
FDE 同時為團隊提供直接連接 OpenAI Research 的橋樑。當你部署智慧體時，我們不只學習如何改進模型週邊的系統，也會了解模型本身需要如何演進，才能更貼合你的工作需要。這個由業務問題出發，經部署再回到研究的回饋循環，有助雙方加快前進步伐。
業務挑戰
數以百萬計的硬體測試失敗，工程師每年需要花上數千小時（接近一半工作時間），逐一翻查日誌、文件與程式碼來追查原因。
我們解決的問題
我們把每次故障的根本原因識別時間，由約 4 小時大幅縮短至幾分鐘，加快整解決疑難流程。
運作方式
AI 同事會整合模擬日誌、內部文件、工作流程及程式碼，並進行端到端調查，以找出最可能的根本原因及下一步行動。
成果
偵錯時間由數小時縮短至數分鐘，每年節省數千小時的工程時間，並加快開發流程。
在企業環境中，當平台與應用程式能協同運作，AI 才能真正發揮最大效益。由於 Frontier 建基於開放標準，軟體團隊可以輕鬆接入，建立能共用相同業務情境脈絡的智慧體。
這點十分重要，因為不少智慧體應用程式最終失敗的原因其實很簡單：缺乏足夠情境脈絡。數據分散在不同系統，權限設定複雜，而每次整合都變成單次運作的工程。Frontier 讓應用程式更容易（在合適控制下）取得所需的業務脈絡，從第一天起就能融入真實工作流程。對企業而言，這代表每次推出新計畫時都能更快落實執行，不必經歷漫長的整合週期。
我們同時正與一小部分 Frontier Partners 合作，包括 Abridge(在新視窗中開啟)、Clay(在新視窗中開啟)、Ambience(在新視窗中開啟)、Decagon(在新視窗中開啟)、Harvey(在新視窗中開啟) 和 Sierra(在新視窗中開啟) 等 AI 原生建構者，一同深入發展 Frontier。他們會與 OpenAI 緊密合作，了解客戶需求、設計解決方案並支援部署。未來，我們會逐步擴展這個計畫，邀請更多專注於企業 AI 的建構者加入。
目前我們面對的問題已不再是 AI 會否改變工作的方式，而是機構能多快把智慧體轉化為真正的競爭優勢。
Frontier 目前已向部分客戶開放，未來數月將逐步擴大可用範圍。如希望了解更多合作機會，請聯絡你的 OpenAI 團隊。
