Как передовые компании вырываются вперед06.05.2026 00:00

Кратко

• Передовые компании (находящиеся на 95-м процентиле по использованию) теперь используют в 3,5 раза больше интеллекта на одного работника, чем типичные компании (год назад этот показатель составлял 2 раза).
• Разрыв заключается в глубине, а не только в активности: объем сообщений объясняет лишь 36% преимущества передовых компаний; большая часть разрыва обусловлена более богатым и сложным использованием ИИ.
• Агентские рабочие процессы становятся признаком передового уровня: наибольшее преимущество проявляется в продвинутых инструментах: передовые компании отправляют в 16 раз больше сообщений Codex на одного сотрудника, чем типичные.
• Организации могут двигаться к передовому уровню: лидеры измеряют глубину использования, создают систему управления для промышленного применения, инвестируют в обучение, масштабируют успешные практики и переходят от чат-помощников к делегированию задач агентам.

Для многих предприятий первый этап внедрения ИИ был связан с доступом: у кого были инструменты ИИ, сколько рабочих мест было развернуто и экспериментируют ли сотрудники. Это по-прежнему важно. Но доступ больше не является определяющим фактором.

Наше последнее исследование показывает, что преимущество передовых компаний начинает накапливаться. Лидеры вырываются вперед, потому что они используют больше интеллекта на одного работника, интенсивнее применяют продвинутые инструменты и глубже встраивают ИИ в рабочие процессы.

Сегодня мы представляем B2B Signals — бизнес-расширение OpenAI Signals. Оно предоставляет регулярную оценку того, как ИИ распространяется в бизнесе, на основе обезличенных и агрегированных данных об использовании продуктов OpenAI на предприятиях, включая:

• Насколько глубоко ИИ используется внутри компаний
• Какие инструменты и задачи сильнее всего связаны с передовым внедрением
• Где бизнес-сценарии расширяются в различных отраслях, продуктах и функциях

Примечание: Все аналитические материалы в этом отчете основаны на обезличенных и агрегированных данных об использовании на предприятиях. Содержимое сообщений классифицировалось с помощью автоматизированных систем, и ни один сотрудник OpenAI не просматривал данные отдельных предприятий, компаний или клиентов API в рамках данного анализа.

Самый очевидный сигнал — глубина использования. Передовые компании теперь используют в 3,5 раза больше интеллекта на одного работника, чем типичные компании (по сравнению с 2 раза в апреле 2025 года). Объем сообщений объясняет лишь 36% этого разрыва; большая часть обусловлена более глубоким использованием. Работники на передовой просят ИИ выполнять более сложную работу, предоставляя более богатый контекст и создавая более содержательные результаты.

В этом отчете мы используем сгенерированные токен-единицы в качестве показателя востребованного интеллекта. Токены не являются прямым измерением ценности для бизнеса, но они помогают оценить объем работы, которую сотрудники поручают ИИ, что делает их полезным индикатором глубины использования ИИ.

Проще говоря: Типичные компании используют ИИ для ответов на вопросы; передовые компании используют его для помощи в выполнении сложной работы. Они не просто отправляют больше сообщений — каждое взаимодействие выполняет больший объем реальной работы.

В совокупности эти сигналы говорят о том, что передовые компании используют ИИ для более сложной и амбициозной работы. Для руководителей вопрос смещается с того, у скольких людей есть доступ или как часто они используют ИИ, на то, где ИИ углубляет рабочие процессы и меняет методы работы команд.

Передовые рубежи также смещаются в сторону делегирования.

Наибольшее преимущество наблюдается в продвинутых и агентских инструментах. Codex демонстрирует самый большой разрыв: передовые компании отправляют в 16 раз больше сообщений на одного работника, чем типичные. ChatGPT Agent, Apps в ChatGPT, Deep Research и GPTs демонстрируют схожие тенденции, что говорит о том, что передовые компании лучше осваивают инструменты, которые помогают сотрудникам писать код, делегировать многоэтапные задачи, применять контекст компании и проводить более сложные исследования.

По мере того как системы ИИ становятся все более способными использовать инструменты, работать с файлами и кодовыми базами, а также выполнять долгосрочные задачи, предприятиям потребуется адаптироваться к делегированию значимой работы ИИ-агентам.

Компании, которые первыми делают шаги в этом направлении, создают операционный потенциал, позволяющий использовать ИИ не просто как более быстрый интерфейс, а как способ перепроектировать работу с нуля.

Cisco использует Codex для ускорения сложной разработки программного обеспечения в рамках крупной инженерной организации. В производственных рабочих процессах Codex помог сократить время сборки примерно на 20%, сэкономить более 1500 инженерных часов в месяц и увеличить пропускную способность по устранению дефектов в 10–15 раз. Как отметила команда Cisco, наибольший прирост производительности был достигнут, когда они стали относиться к Codex как к «части команды».

ИИ также внедряется в производственные рабочие процессы по всему бизнесу.

Компании развертывают сценарии использования API во встроенных ассистентах, инструментах для написания кода и разработчиков, а также в службе поддержки клиентов. Это сферы, где ИИ может стать частью продуктов, услуг и внутренних систем.

Использование ИИ наиболее широко в написании текстов и коммуникации, но растет и функционально-специфическое применение. ИТ-команды и службы безопасности концентрируют свои запросы главным образом на инструкциях и процедурных руководствах, команды разработки ПО и специалисты по работе с данными демонстрируют высокое использование инструментов кодирования, а финансовые отделы используют ИИ для анализа и расчетов. Эта тенденция говорит о том, что ИИ выходит за рамки общей продуктивности и переходит к работе, более тесно связанной с основными обязанностями каждого подразделения.

Единого лидера по внедрению ИИ не существует. Одни отрасли лидируют по широкому внедрению ChatGPT, другие — по использованию Codex, интенсивности API или интенсивности сообщений. Это означает, что у организаций есть множество точек входа: масштабирование доступа, углубление использования, внедрение агентских инструментов или встраивание ИИ напрямую в продукты и системы.

Страховая компания Travelers Insurance наглядно демонстрирует, как это выглядит на практике. Ее ИИ-ассистент по урегулированию убытков, созданный с помощью OpenAI, помогает клиентам при первичном уведомлении об убытке, отвечает на вопросы по полисам, собирает информацию, необходимую для открытия страхового случая, и создает заявки непосредственно в системах Travelers. Travelers ожидает, что в первый год ассистент обработает около 100 000 звонков о первичном наступлении страховых случаев.

Разрыв между передовыми компаниями и типичными не стоит рассматривать как фиксированное разделение. Многие организации все еще находятся на ранней стадии перехода от широкого доступа к более глубокому и интегрированному использованию ИИ. Ценность анализа передового опыта заключается в том, что он показывает, какие практики помогают компаниям наращивать динамику с течением времени.

Один из самых ярких сигналов — это обучение и образование, где преимущество передовых компаний на уровне задач является наибольшим. Это говорит о том, что ведущие компании используют ИИ не только для выполнения работы, но и для того, чтобы помочь сотрудникам выработать навыки, привычки и уверенность, необходимые для эффективного применения ИИ.

Организации могут приблизиться к передовому уровню, измеряя глубину использования, создавая систему управления для промышленного внедрения, рассматривая обучение как базовую инфраструктуру, выявляя передовые команды и масштабируя их успехи, а также переходя от общения в чатах к делегированию работы агентам.

Корпоративный ИИ стремительно развивается, и руководителям необходимы четкие данные, чтобы понимать, что помогает превратить внедрение ИИ в реальную ценность для бизнеса.

B2B Signals отслеживает поведение и закономерности в работе ведущих компаний, давая организациям более четкое представление о том, как лидеры переводят интеллектуальные возможности в ценность для бизнеса.

Этот первый выпуск посвящен глубине использования, агентским рабочим процессам и возникающим тенденциям в различных отраслях и функциях. В будущих обновлениях будет отслеживаться прогресс по этим показателям, а сами сигналы будут адаптироваться по мере эволюции корпоративного ИИ.

Автор