Laut dem neuesten Unternehmens-AI-Nutzungsbericht „Enterprise Signal“ von OpenAI haben die „Frontier-Unternehmen“, die im Juni dieses Jahres zu den Top 10 % der AI-Nutzung gehören, eine durchschnittliche Token-Ausgabe pro aktiven Nutzer erreicht, die 8,3-mal höher ist als die von normalen Unternehmen. Im Januar dieses Jahres betrug dieser Unterschied nur 2,6-mal. OpenAI betrachtet die durchschnittliche Token-Ausgabe pro aktiven Nutzer als einen zentralen Indikator für die Tiefe der AI-Nutzung in Unternehmen. Monatlich werden die Unternehmen, die in diesem Indikator zu den Top 10 % gehören, als Frontier-Unternehmen bezeichnet, während die Unternehmen, die im Bereich von 45 bis 55 Prozent liegen, als normale Unternehmen eingestuft werden.
Es ist bemerkenswert, dass dieser Unterschied nicht auf eine bestimmte Branche oder Unternehmensgröße beschränkt ist, sondern in mehreren Branchen und Unternehmen unterschiedlicher Größenordnungen weit verbreitet ist.
Der Schwerpunkt der Unternehmens-AI-Nutzung verschiebt sich ebenfalls deutlich, von fragebasierten Hilfstools hin zu intelligenten Agenten, die tatsächlich Aufgaben ausführen können. Im Juni dieses Jahres machte Codex 64 % der gesamten Token-Ausgabe von ChatGPT und Codex bei Unternehmenskunden aus. OpenAI analysiert, dass intelligente Agenten bei der Ausführung von mehrstufigen Aufgaben mehr Ergebnisse generieren, was diese Zahl anschaulich widerspiegelt und den Wandel in der Nutzung von Unternehmens-AI zeigt.
Frontier-Unternehmen liegen bei der AI-Anwendung deutlich vor normalen Unternehmen
Frontier-Unternehmen sind auch aktiver darin, AI in reale Geschäftsumgebungen zu integrieren. Der Anteil der wöchentlich aktiven Nutzer, die Plugins verwenden, beträgt bei Frontier-Unternehmen 21 %, was mehr als das Doppelte der 9 % bei normalen Unternehmen ist; die Nutzung von Skills liegt bei 19 % für Frontier-Unternehmen, während normale Unternehmen nur 3 % erreichen. Die Funktion von Plugins und Skills besteht darin, dass intelligente AI-Agenten auf interne Unternehmensdaten und Geschäftstools zugreifen können, um repetitive Aufgaben zu erledigen. Zum Beispiel kann ein Verkaufsagent, der mit den Verkaufsrichtlinien und dem Kundenbeziehungsmanagementsystem des Unternehmens verbunden ist, basierend auf vorhandenen Kundeninformationen und historischen Vorschlägen maßgeschneiderte Antworten für verschiedene Kunden generieren.
Der Anwendungsbereich von AI-Agenten breitet sich ebenfalls schnell von der Softwareentwicklung auf verschiedene wissensbasierte Arbeiten aus. Seit Februar dieses Jahres ist die Anzahl der wöchentlich aktiven Nutzer der Unternehmensversion von Codex im Rechtsbereich um das 108-fache gestiegen, im Verkaufs- und Rekrutierungsbereich um das 41-fache und im Marketingbereich um das 26-fache, während der Ingenieurbereich um das 5-fache gewachsen ist. Dieser Vergleich verdeutlicht, dass der Wert von AI-Agenten zunehmend von immer mehr nicht-technischen Positionen anerkannt wird.
Es gibt bereits praktische Anwendungsfälle. Das Ingenieurteam von Virgin Atlantic benötigte früher zwei Wochen, um die Refaktorisierung von veralteten Codes abzuschließen, kann dies jetzt dank Codex in 30 Minuten erledigen. Ihr Produktteam hat eine ursprünglich geplante Outsourcing-Studie über Wettbewerber mithilfe von ChatGPT Work in wenigen Stunden abgeschlossen und die Ergebnisse zur Entwicklung der fünfjährigen digitalen Strategie des Unternehmens verwendet.
Auch die Nutzung von AI variiert je nach Beschäftigungsgrad. Umfragen zeigen, dass nach sechs Monaten der Einführung von AI die Mitarbeiter in der Berufseinsteigerphase wöchentlich 13 Nachrichten mehr an AI senden als Führungskräfte. Dieses Ergebnis steht im Widerspruch zu früheren Umfragen, die den Eindruck erweckten, dass die Nutzung von AI bei Führungskräften höher sei; die tatsächlichen Nutzungsdaten zeigen, dass die Aktivität junger Mitarbeiter bei der Nutzung von AI sogar höher ist.
OpenAI betont, dass es nicht ausreicht, allen Unternehmen Zugriff auf dasselbe AI-Modell zu gewähren, um die Nutzungslücke zwischen Unternehmen zu schließen. Das Unternehmen erklärt, dass Investitionen in Mitarbeiterschulungen, teilbare Arbeitsabläufe, Dateninfrastrukturen und Governance erforderlich sind, und dass persönliche Erfolgserfahrungen in ein wiederverwendbares Arbeitssystem auf Organisationsebene umgewandelt werden müssen, damit der Wert von AI tatsächlich innerhalb der Unternehmen verbreitet werden kann.