OpenAI B2B 信号：前沿公司如何领先

TL;DR

OpenAI 推出了 B2B Signals，这是 OpenAI Signals 的业务扩展，使用隐私保护的聚合企业数据来追踪 AI 在企业中的扩散情况。主要发现是，“前沿公司”——即 AI 使用率位于第 95 百分位的公司——通过将 AI 用于更复杂的委派工作，而非简单的问答交互，正在超越普通公司。

复合的前沿优势

前沿公司在 AI 使用方面取得了显著领先，且这一差距随时间扩大。截至 2026 年 5 月，前沿公司每位员工使用的 智能量是普通公司的 3.5 倍，相比 2025 年 4 月的 2 倍有所提升。

这种优势并非源于简单的活动量。消息量仅解释了该差距的 36%；大部分优势来自 使用深度。OpenAI 使用生成的 token 作为“需求智能量”的代理指标，这表明前沿公司的员工提供了更丰富的上下文，并让 AI 执行更实质、复杂的工作，而不仅仅是回答问题。

向代理式工作流的转变

AI 成熟度日益以从基于聊天的帮助转向将多步骤任务委派给 AI 代理为标志。

前沿公司在采用高级和代理式工具方面表现出不成比例的优势。最显著的差距出现在 Codex，前沿公司每位员工发送的消息量是普通公司的 16 倍。在 ChatGPT Agent、ChatGPT 中的应用、Deep Research 和 GPT 等方面也观察到类似的模式。

案例研究：Cisco

Cisco 利用 Codex 优化其工程组织的软件工作。通过将 Codex 视为“团队的一部分”，Cisco 报告了以下收益：

构建时间： 大约降低了 20%。
工程工时： 每月节省超过 1,500 小时。
缺陷解决吞吐量： 提升了 10-15 倍。

专业化与生产级 AI 使用

虽然 AI 在写作和沟通方面的采用范围广泛，但在各业务职能中正变得日益专业化：

IT 与安全： 关注操作指南和流程指导。
软件开发与数据科学： 编码使用高度集中。
金融： 专注于分析和计算。

除了通用的生产力提升外，公司还通过 API 将 AI 部署到应用内助手、开发者工具和客户支持系统中。

案例研究：Travelers Insurance

Travelers Insurance 使用 OpenAI 技术开发了 AI 索赔助手，引导客户完成首次损失通知、回答保单问题，并在内部系统中直接创建索赔。公司预计该助手在第一年将处理约 100,000 通电话。

向前沿迈进的策略

OpenAI 认为普通公司之间的差距并非固定不变。领先公司通常将 AI 赋能视为核心基础设施，并利用 AI 帮助员工培养必要的技能和习惯。

为了向前沿迈进，组织应当：

衡量使用深度，而不仅仅是席位数量或访问量。
建立治理，以实现生产级部署。
投资于赋能和教育，帮助员工建立信心。
识别并扩大组织内部前沿团队的影响。
从聊天转向使用代理进行委派工作。