Laut dem neuesten Bericht von OpenAI über die Nutzung von Unternehmens-AI, dem „Enterprise Signal“, haben die „Frontier-Unternehmen“, die im Juni dieses Jahres zu den Top 10 % der AI-Nutzer gehören, eine pro Kopf Token-Ausgabe von aktiven Nutzern erreicht, die 8,3-mal höher ist als die gewöhnlicher Unternehmen. Im Januar dieses Jahres betrug dieser Unterschied nur 2,6-mal. OpenAI betrachtet die pro Kopf Token-Ausgabe aktiver Nutzer als einen zentralen Indikator für die Tiefe der Nutzung von Unternehmens-AI. Jeden Monat werden die Unternehmen, die in diesem Indikator zu den Top 10 % gehören, als Frontier-Unternehmen bezeichnet, während Unternehmen, die zwischen dem 45. und 55. Perzentil liegen, als gewöhnliche 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 Nutzung von Unternehmens-AI hat sich ebenfalls deutlich verschoben, von Frage-Antwort-Assistenztools hin zu intelligenten Agenten, die tatsächlich Aufgaben ausführen können. Im Juni dieses Jahres machte Codex 64 % der gesamten Token-Ausgabe von ChatGPT und Codex unter 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 verdeutlicht.
Frontier-Unternehmen liegen bei der AI-Anwendung deutlich vor gewöhnlichen 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 %, mehr als das Doppelte der 9 % bei gewöhnlichen Unternehmen; die Nutzung von Skills liegt bei Frontier-Unternehmen bei 19 %, während gewöhnliche Unternehmen nur 3 % erreichen. Die Funktion von Plugins und Skills besteht darin, dass intelligente AI-Agenten auf interne Daten und Geschäftstools zugreifen können, um wiederkehrende Aufgaben zu erledigen. Zum Beispiel kann ein Verkaufsagent, der mit den Verkaufsrichtlinien und dem Customer Relationship Management-System des Unternehmens verbunden ist, basierend auf den 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 Tätigkeiten aus. Seit Februar dieses Jahres hat sich die wöchentliche Anzahl aktiver Nutzer der Unternehmensversion von Codex im Rechtsbereich um das 108-fache erhöht, 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 veralteten Code umzustrukturieren, kann dies jetzt dank Codex in nur 30 Minuten erledigen. Das Produktteam hat eine Wettbewerbsanalyse, die ursprünglich ausgelagert werden sollte, innerhalb weniger Stunden mit ChatGPT Work abgeschlossen und die Ergebnisse zur Entwicklung der fünfjährigen digitalen Strategie des Unternehmens verwendet.
Es gibt auch Unterschiede im AI-Nutzungsniveau zwischen Mitarbeitern verschiedener Hierarchieebenen. Umfragen zeigen, dass Mitarbeiter in der Anfangsphase ihrer Karriere sechs Monate nach der Einführung von AI 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 durch das Management höher sei; die tatsächlichen Nutzungsdaten zeigen, dass jüngere Mitarbeiter aktiver in der Nutzung von AI sind.
OpenAI betont, dass es nicht ausreicht, allen Unternehmen Zugang zum gleichen AI-Modell zu gewähren, um die Nutzungslücke zwischen Unternehmen zu schließen. Das Unternehmen erklärt, dass Investitionen in Mitarbeiterschulungen, teilbare Arbeitsabläufe, Dateninfrastruktur und Governance erforderlich sind, und dass individuelle Erfolgserlebnisse in ein wiederverwendbares Arbeitssystem auf Organisationsebene umgewandelt werden müssen, um den Wert von AI tatsächlich im Unternehmen zu verbreiten.