企業觀察：前沿企業有哪些不同做法

企業 AI 正邁入新階段：越來越多工作交由智慧體執行，進展最快的企業也正逐步拉開差距。前沿企業和其他企業使用相同的 AI 模型，卻能以更快的速度深化應用。關鍵差異在於這些企業如何運用模型：從尋求輔助轉向委派工作、為智慧體提供完成複雜任務所需的脈絡與工具，並將智慧體式 AI 加速推展至軟體開發以外的領域。

我們在 OpenAI 進行的智慧體如何改變工作方式研究，可作為領先指標，呈現這項轉變在 AI 原生機構中可能發展的樣貌。Enterprise Signals 則將觀察範圍擴大至 OpenAI 的全球企業客戶，呈現智慧體執行工作如何在各機構中普及，以及前沿企業與其他企業之間的差異。

本期《Enterprise Signals》顯示，前沿企業，也就是每月 AI 使用量排名前 10% 的企業，正逐漸拉大與一般企業，也就是排名位於中間 10% 企業之間的差距。我們將探討前沿企業有哪些不同做法，以及機構可以如何縮小差距。

重點摘要：

• 企業使用方式正朝智慧體化發展。截至 6 月，企業客戶合計使用 Codex 與 ChatGPT 所產生的輸出 Token 中，Codex 占 64%，顯示智慧體正推動企業把更多實質工作委派給 AI。
• 前沿差距正在擴大。前沿企業，也就是每月 AI 使用量排名前 10% 的企業，目前每位活躍使用者產生的輸出 Token 數量是一般企業的 8.3 倍，高於 1 月的 2.6 倍。
• 前沿企業更常運用進階能力。前沿企業每週有 21% 的活躍使用者使用外掛程式，一般企業則為 9%。OpenAI 每週有 95% 的員工使用外掛程式，展現了進一步深化採用的潛力。
• 智慧體正普及至各類知識工作。自 2 月以來，企業 Codex 每週活躍使用者人數在法務領域成長 108 倍、銷售領域成長 41 倍、招募領域成長 41 倍、行銷領域成長 26 倍；相較之下，工程領域成長 5 倍。
• 職涯初期員工更常使用 AI：職涯初期工作者的使用率最高，之後會隨資歷增加而下降，顯示職涯初期工作者運用 AI 時可能具備相對優勢。

企業 AI 正從回答問題轉向實際執行工作。這項轉變最早由 Codex 在軟體工程領域帶動。如今，ChatGPT 工作正將智慧體式 AI 從開發人員推展至整個企業，讓各職能的工作者不只向 AI 尋求協助，更會開始委派實質任務。

截至 2026 年 6 月，企業客戶使用的 Codex Token，也就是智慧體式 AI 使用量，占 Codex 與 ChatGPT 合計輸出 Token 的 64%。ChatGPT 和智慧體式 AI 採用相同的底層前沿模型，差別在於如何運用模型的智慧。

ChatGPT 可協助人們提問、發展構想並逐步解決問題。智慧體式 AI（例如 Codex 和 ChatGPT 工作）讓模型能透過工具操作你的電腦，藉此尋找資訊、編輯檔案，並自主或在監督下執行包含多個步驟的任務。完成複雜且耗時的任務可能需要多得多的運算資源，這也有助於解釋智慧體式 AI 的 Token 使用量為何快速成長。

每個月，我們會依每位活躍使用者的輸出 Token 數量，為企業客戶排名。前沿企業是當月排名前 10% 的企業，一般企業則介於第 45 至第 55 百分位。截至 6 月，前沿企業每位活躍使用者產生的輸出 Token 數量是一般企業的 8.3 倍，約為 1 月 2.6 倍差距的三倍。

前沿差距也存在於各產業，其中資訊與科技業的 Token 使用量差距最大，達 11.7 倍；製造業的差距最小，為 5.3 倍。相較之下，一般企業的 Token 使用量在各產業間相近，過去一年的成長幅度也相對有限，介於 1.9 倍至 2.8 倍。這顯示許多機構仍在使用簡易的對話助理，未來仍有很大的空間可以深化 AI 應用，並運用智慧體完成更複雜的工作。

Token 無法完全反映商業價值：簡短的回應可能極具價值，冗長的回應卻可能貢獻有限。不過，Token 用量可作為實用的替代指標，反映 AI 應用的深度，以及員工交由 AI 承擔的工作量。

領先企業持續深化 AI 應用，因為這些企業正運用 AI 解決機構內部及所屬產業中的具體問題。

企業早期先在內部導入 AI，協助員工搜尋資訊、草擬文件、分析資料、撰寫程式碼，以及自動執行例行流程。領先企業正逐步將 AI 的用途從提升內部生產力，擴展至直接面向客戶的產品、服務與體驗。

AI 智慧體必須能存取適當的脈絡與工具，才能有效執行任務。外掛程式⁠(在新視窗中開啟)整合多種能力，協助智慧體完成特定工作流程。外掛程式可以結合提供可重複使用指示的技能，以及連接公司資料、工具與操作的應用程式。例如，銷售外掛程式可以結合團隊的作業手冊與 CRM 存取權，讓智慧體運用最新客戶資訊和過往提案，準備量身打造的回覆供人員審閱。

前沿企業在進階能力的採用上明顯領先。在每週活躍使用者中，前沿企業有 21% 使用外掛程式、19% 使用技能；一般企業則僅分別為 9% 和 3%。不過，前沿企業目前的採用率仍遠低於這些能力所能達到的水準。OpenAI 的內部使用情況展現了深化應用的潛力：每週使用外掛程式的活躍使用者占 95%。我們探討智慧體如何改變工作方式的研究，進一步說明 OpenAI 員工如何運用進階能力。

AI 智慧體要完成實質工作，需要具備三項要素：脈絡、工具與持續運作能力。記憶、語音輸入和應用程式快照可協助工作者輕鬆提供成功完成任務所需的脈絡與資訊。操作電腦與瀏覽器的能力讓智慧體可以瀏覽網站、建立檔案，並自主或在監督下完成任務。目標與迴圈則讓智慧體持續運作，直到完成任務。這些能力相輔相成，協助前沿企業充分發揮智慧體的潛力。

允許智慧體存取公司系統也會帶來新風險。前沿企業會制定明確規範，界定智慧體可以在哪裡運作、可以存取哪些資訊、何時可以採取行動，以及人員應如何審查風險較高的決策。機構從實際部署中累積經驗後，也必須持續調整相關控管措施。

前沿企業也將持續學習與實驗融入日常工作。實作工作坊、新興使用案例交流論壇和內部成果展示，有助於跨團隊與職能推廣成效良好的做法。

軟體開發人員是最早採用 AI 智慧體的族群之一，但目前成長最快的是一般知識工作者。自 2 月以來，企業 Codex 每週活躍使用者人數在法務領域成長 108 倍、銷售領域成長 41 倍、招募領域成長 41 倍、行銷領域成長 26 倍；相較之下，工程領域成長 5 倍。

軟體領域率先採用智慧體，自有其原因。程式碼庫能為智慧體提供清楚的脈絡，測試則使成果更容易驗證；程式設計的進展也有助於加速 AI 研究與開發。過去兩年，開發人員已從使用 AI 補完個別程式碼行，轉為交由智慧體處理完整的軟體開發任務。許多開發人員不再親手撰寫程式碼，而是把時間用於設定任務、協調多個智慧體及審查結果。

相較之下，一般知識工作的進展較慢，因為許多任務提供的脈絡有限、不易明確描述，也缺乏驗證結果的清楚標準。然而，模型規模持續擴大、強化學習不斷進步，加上針對 GDPval 等評測改善表現，讓前沿模型逐漸能處理更多真實世界的任務、工具與工作環境。因此，自今年年初以來，智慧體式 AI 越來越符合一般知識工作者的實際需求。

根據超過 1,000 萬則訊息的樣本，企業 AI 正從協助員工產出成果，轉向協助團隊執行工作。即使在同一項職能中，對話式 AI 與智慧體式 AI 的使用模式也大不相同。

寫作仍是 ChatGPT 最常見的用途；在智慧體式 AI 訊息中，程式設計與系統或智慧體操作合計占近 75%。這項轉變在傳統技術團隊以外尤其明顯：招募 (32%)、銷售 (26%)、政策 (25%) 和傳播 (24%) 職能用於系統和智慧體操作的訊息，占比介於四分之一至三分之一。技術工作也正擴展至各項職能；在設計職能的智慧體式 AI 訊息中，程式設計占近 60%。

AI 採用情況無法用單一排行榜呈現。採用不同衡量指標，各產業的排名也會不同。過去一個月，專業、科學及技術服務業的 Codex 採用率和 API 使用強度都居各產業之首。藝術、娛樂及休閒服務業的 ChatGPT 採用率最高；製造業的 Codex 和 API 使用強度雖然排名最後，ChatGPT 使用強度卻最高。

各產業採用 AI 的途徑並不相同。有些產業透過開發者工具和 AI 產品加速發展，其他產業則是日常使用範圍更廣或使用強度更高。

AI 為各個機構開創了提供商品與服務的新方式，也正在重塑安全情勢。網路安全是目前最迫切的風險之一，AI 網路攻防能力快速進展，更讓這項風險不容忽視。

AI 也能協助防禦人員因應威脅。模型可以分析大型程式碼庫、調查漏洞，並支援包含多個步驟的安全工作。然而，找出更多問題不代表系統自然會變得更安全。真正的瓶頸在於如何將調查結果化為行動，包括判斷漏洞是否確實存在、優先處理後果最嚴重的風險、測試修補程式，以及確保安全團隊迅速審查並部署修正。

OpenAI Daybreak 匯集前沿網路安全模型、企業安全工具與合作夥伴生態系，協助機構因應相關挑戰，並提升抵禦新興威脅的能力。

OpenAI 的使命是確保 AI 造福全人類。機構將在很大程度上形塑 AI 對經濟的影響，因此我們定期發布 Enterprise Signals，透過一系列持續更新的指標，追蹤企業採用與推廣 AI 的情況及其影響。本報告中的所有分析均以彙總並去識別化的企業使用資料為依據。我們使用自動化系統分類訊息內容，OpenAI 員工均未審閱客戶訊息。

OpenAI Enterprise 客戶也可以申請客製化基準報告，了解自己的機構在最新使用情況及能力指標上與其他機構相比表現如何。