OpenAI B2B Signals: 領先企業如何拉開距離

TL;DR

OpenAI 已推出 B2B Signals，這是 OpenAI Signals 的商業擴展，利用保護隱私、彙總的企業數據來追蹤 AI 在各企業間的擴散。主要發現是，「領先企業」——即 AI 使用量在第 95 個百分位的企業——正透過使用 AI 進行更複雜、委派的工作，而非簡單的查詢-回應互動，來領先於典型企業。

複合領先優勢

領先企業在 AI 使用上正取得顯著領先，且差距隨時間擴大。截至 2026 年 5 月，領先企業每位員工使用的智能量是典型企業的 3.5x，較 2025 年 4 月的 2x 有所增加。

此優勢並非由簡單活動量驅動。訊息量僅解釋 36% 的差距；優勢的大部分來自 使用深度。OpenAI 以生成的 token 作為「所需智能量」的代理指標，表明領先企業的員工正提供更豐富的上下文，並要求 AI 執行更具實質、複雜的工作，而非僅僅回答問題。

朝具代理工作流程的轉變

AI 成熟度日益由從聊天輔助過渡到將多步驟任務委派給 AI 代理來定義。

領先企業在採用進階和具代理特性的工具時顯示出不成比例的優勢。最大的差距出現在 Codex，領先企業每位員工發送的訊息數量是典型企業的 16x。類似模式也出現在 ChatGPT Agent、ChatGPT 中的 Apps、Deep Research 和 GPTs。

案例研究：思科

思科利用 Codex 優化其工程組織中的軟體工作。將 Codex 視為「團隊的一部分」，思科報告了以下收益：

建置時間： 減少約 20%。
工程時數： 每月節省超過 1,500 小時。
缺陷解決吞吐量： 提升 10-15x。

專業化與生產環境 AI 使用

雖然 AI 在寫作與溝通方面的採用很廣泛，但隨著業務功能的不同，其應用正變得越來越專業化：

IT 與安全： 重點放在操作說明和程序指導。
軟體開發與資料科學： 編碼使用高度集中。
財務： 專注於分析與計算。

除了一般生產力之外，公司正透過 API 將 AI 部署到應用內助理、開發工具和客戶支援系統中。

案例研究：旅行者保險

旅行者保險使用 OpenAI 技術開發了一個 AI 賠償助理，以引導客戶完成首次損失通報、回答保單問題，並在其內部系統中直接建立賠償。該公司預計該助理在第一年將處理約 100,000 通電話。

邁向領先的策略

OpenAI 指出，典型企業與典型企業之間的差距並非固定不變。領先企業常將 AI 啟用視為核心基礎設施，並利用 AI 幫助員工建立必要的技能與習慣。

為了邁向領先，組織被鼓勵：

衡量使用深度，而非僅僅座位數或存取權。
建立治理，以實現生產級別的部署。
投資於啟用與教育，以幫助員工建立信心。
識別並擴大 組織內領先團隊的影響。
從聊天過渡 到使用代理進行委派工作。