Come le imprese all'avanguardia stanno costruendo un vantaggio di intelligenza artificiale

Per molte imprese, la prima fase dell'adozione dell'intelligenza artificiale era concentrata sull'accesso: chi aveva gli strumenti di intelligenza artificiale, quanti posti di lavoro erano stati distribuiti e se i dipendenti stavano sperimentando. Tuttavia, l'accesso non è più il fattore differenziante. La nostra ricerca più recente suggerisce che il vantaggio dell'intelligenza artificiale sta iniziando a moltiplicarsi. Le imprese all'avanguardia stanno superando le altre perché utilizzano più intelligenza per lavoratore, adottano strumenti avanzati in modo più intensivo e incorporano l'intelligenza artificiale più profondamente nei flussi di lavoro.

Oggi, stiamo introducendo B2B Signals, un'estensione aziendale di OpenAI Signals. Fornisce una misura ricorrente di come l'intelligenza artificiale si sta diffondendo nelle imprese, sulla base di segnali aggregati e rispettosi della privacy dell'uso aziendale dei prodotti OpenAI, tra cui:

• Quanto profondamente l'intelligenza artificiale viene utilizzata all'interno delle imprese
• Quali strumenti e attività sono più associati all'adozione all'avanguardia
• Dove i casi d'uso aziendali si stanno ampliando attraverso settori, prodotti e funzioni

Il segnale più chiaro è la profondità. Le imprese all'avanguardia utilizzano ora 3,5 volte più intelligenza per lavoratore rispetto alle imprese tipo, con un aumento dell'87% rispetto all'anno precedente. Il volume dei messaggi spiega solo il 36% di questo divario; la maggior parte del divario deriva da un utilizzo più profondo. I lavoratori all'avanguardia stanno chiedendo all'intelligenza artificiale di eseguire lavori più complessi, fornendo un contesto più ricco e generando output più sostanziali.

In questo rapporto, utilizziamo i token generati come proxy per l'intelligenza richiesta. I token non sono una misura diretta del valore aziendale, ma aiutano a misurare quanto lavoro gli impiegati stanno chiedendo all'intelligenza artificiale di eseguire, rendendoli un proxy utile per la profondità dell'uso dell'intelligenza artificiale.

In sintesi: le imprese tipo stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per rispondere a domande; le imprese all'avanguardia la stanno utilizzando per aiutare a eseguire lavori complessi. Non stanno solo inviando più messaggi; ogni interazione sta facendo più del lavoro reale.

Insieme, questi segnali suggeriscono che le imprese all'avanguardia stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per lavori più complessi e sfidanti. Per i leader, la domanda sta passando da quanti persone hanno accesso o quanto spesso utilizzano l'intelligenza artificiale a dove l'intelligenza artificiale sta approfondendo i flussi di lavoro e cambiando il modo in cui operano i team.

L'avanguardia si sta spostando verso la delega

L'avanguardia si sta spostando verso la delega. Il vantaggio è più grande negli strumenti avanzati e agentic workflows. Codex mostra il più grande divario, con le imprese all'avanguardia che inviano 16 volte più messaggi per lavoratore rispetto alle imprese tipo. ChatGPT Agent, Apps in ChatGPT, Deep Research e GPTs mostrano modelli direzionali simili, suggerendo che le imprese all'avanguardia sono meglio in grado di adottare strumenti che aiutano i lavoratori a codificare, delegare attività multistep, applicare il contesto aziendale e condurre ricerche più complesse.

Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale diventano più capaci di utilizzare strumenti, lavorare attraverso file e codebase e completare attività a orizzonte più lungo, le imprese dovranno adattarsi a delegare lavori significativi agli agenti di intelligenza artificiale.

Le imprese che si stanno muovendo per prime stanno costruendo il muscolo operativo per utilizzare l'intelligenza artificiale non solo come interfaccia più veloce, ma come modo per ridisegnare il lavoro dall'inizio.

Cisco utilizza Codex per velocizzare il lavoro software complesso in tutta l'organizzazione di ingegneria aziendale. Nei flussi di lavoro di produzione, Codex ha aiutato a ridurre i tempi di compilazione di circa il 20%, a risparmiare oltre 1.500 ore di ingegneria al mese e ad aumentare la capacità di risoluzione dei difetti di 10-15 volte. Come ha dichiarato il team di Cisco, i guadagni più grandi sono arrivati quando hanno trattato Codex come "parte del team".

L'intelligenza artificiale si sta spostando verso i flussi di lavoro di produzione

L'intelligenza artificiale si sta anche spostando verso i flussi di lavoro di produzione in tutta l'azienda. Le aziende stanno distribuendo casi d'uso API attraverso assistenti in-app, strumenti di codifica e sviluppo, e supporto clienti. Questi sono luoghi in cui l'intelligenza artificiale può diventare parte dei prodotti, servizi e sistemi interni.

L'uso dell'intelligenza artificiale è più ampio nella scrittura e nella comunicazione, ma l'uso specifico di funzione sta crescendo. I team IT e di sicurezza si concentrano le loro query in modo pesante nella guida procedural e nei consigli su come fare, i team di sviluppo software e di scienza dei dati mostrano un uso di codifica elevato, e i team di finanza stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per l'analisi e il calcolo. Il modello suggerisce che l'intelligenza artificiale sta andando oltre la produttività generale e si sta avvicinando al lavoro più strettamente legato alle responsabilità core di ogni funzione.

Non esiste un'unica classifica di adozione dell'intelligenza artificiale. Alcuni settori guidano l'adozione di ChatGPT, altri nell'uso di Codex, intensità API o intensità dei messaggi. Ciò significa che le organizzazioni hanno più punti di entrata: aumentare l'accesso, approfondire l'uso, adottare strumenti agentic o costruire l'intelligenza artificiale direttamente all'interno dei prodotti e dei sistemi.

Travelers Insurance mostra cosa significa questo nella pratica. Il suo AI Claim Assistant, costruito con OpenAI, guida i clienti attraverso la prima notifica di perdita, risponde a domande sulla politica, raccoglie le informazioni necessarie per avviare una richiesta e crea richieste direttamente all'interno dei sistemi di Travelers. Travelers prevede che l'assistente gestisca circa 100.000 prime notifiche di perdita nel suo primo anno.

Il divario tra le imprese all'avanguardia e le imprese tipo