OpenAI 的 B2B Signals 研究顯示，前沿企業正深化 AI 採用，擴展由 Codex 驅動的代理型工作流，並建立持久的競爭優勢。
2026 年 5 月 6 日
B2B Signals 顯示，對於那些更深入、更廣泛地使用 AI，並將其應用於委派工作流的企業，AI 優勢正開始產生複利效應。
重點摘要
對許多企業而言，AI 採用的第一階段在於「獲取」：誰擁有 AI 工具、部署了多少席位，以及員工是否在進行嘗試。這依然重要，但獲取管道已不再是差異化的關鍵。
我們最新的研究表明，AI 優勢正開始產生複利。前沿企業之所以領先，是因為他們每位員工使用的智能量更高、更密集地採用先進工具，並將 AI 更深地嵌入工作流中。
今天，我們推出 B2B Signals，這是 OpenAI Signals 的商業延伸版本。它基於企業使用 OpenAI 產品（包括以下各項）的隱私保護、聚合信號，提供 AI 在企業中擴散情況的定期衡量：
註：本報告中的所有分析均基於去識別化的聚合企業使用數據。訊息內容使用自動化系統進行分類，且沒有任何 OpenAI 員工在分析過程中審查個別企業、業務或 API 客戶的數據。
最明顯的信號是「深度」。前沿企業每位員工使用的智能量現在是普通企業的 3.5 倍，高於 2025 年 4 月的 2 倍。訊息量僅能解釋該差距的 36%；大部分差距源於更深層的使用。前沿企業的員工正要求 AI 承擔更複雜的工作，提供更豐富的上下文，並生成更具實質內容的輸出。
在本報告中，我們使用「生成的 Token 數量」作為需求智能的指標。Token 並非業務價值的直接衡量標準，但它們有助於衡量員工要求 AI 完成的工作量，使其成為衡量 AI 使用深度的有用指標。
簡單來說：普通企業使用 AI 來回答問題；前沿企業則使用它來協助執行複雜的工作。他們不僅僅是發送更多訊息，每一次互動都在完成更多實際工作。
綜合來看，這些信號表明前沿企業正將 AI 用於更複雜且具挑戰性的工作。對於領導者來說，問題正從「有多少人擁有權限」或「他們使用 AI 的頻率」轉向「AI 在何處深化了工作流並改變了團隊的運作方式」。
前沿領域也正朝著「委派」方向發展。
在先進工具和代理工具方面，優勢差距最為明顯。Codex 顯示出最大的差距，前沿企業每位員工發送的訊息量是普通企業的 16 倍。ChatGPT Agent、ChatGPT 中的 App、Deep Research 和 GPTs 也顯示出類似的趨勢，這表明前沿企業更擅長採用能幫助員工編寫程式碼、委派多步驟任務、應用公司背景資訊以及進行更複雜研究的工具。
隨著 AI 系統變得更具備使用工具、跨檔案與程式碼庫工作以及完成長週期任務的能力，企業將需要適應將有意義的工作委派給 AI 代理（Agents）。
先行一步的企業正在建立運作實力，不僅將 AI 視為更快速的介面，更將其視為從根本上重新設計工作的方式。
思科（Cisco）使用 Codex 來加速大型企業工程組織中複雜的軟體工作。在生產工作流中，Codex 幫助縮短了約 20% 的構建時間，每月節省超過 1,500 小時的工程時間，並將缺陷修復吞吐量提高了 10-15 倍。正如思科團隊所言，最大的收益來自於將 Codex 視為「團隊的一員」。
AI 也正進入整個企業的生產工作流中。
各公司正將 API 應用案例部署於應用內助手、編碼與開發工具以及客戶支援中。在這些場景下，AI 可以成為產品、服務和內部系統的一部分。
AI 在寫作和溝通方面的應用最為廣泛，但特定職能的使用量正在增長。IT 和安全團隊的查詢高度集中在操作指南和程序引導；軟體開發和數據科學團隊顯示出極高的編碼使用率；而財務團隊則利用 AI 進行分析和計算。這種模式表明，AI 正超越通用的生產力工具，進入與各職能核心職責更緊密相關的工作中。
AI 採用並沒有單一的排行榜。某些行業在 ChatGPT 的廣泛採用上領先，而其他行業則在 Codex 使用、API 強度或訊息強度上佔優。這意味著組織有多個切入點：擴大獲取規模、深化使用程度、採用代理工具，或將 AI 直接構建到產品和系統中。
旅行者保險（Travelers Insurance）展示了這在實踐中的樣子。其利用 OpenAI 構建的 AI 理賠助手引導客戶完成首次損失通知、回答保單問題、收集啟動理賠所需的資訊，並直接在旅行者保險的系統內創建理賠。旅行者保險預計該助手在投入使用的第一年將處理約 10 萬通首次損失通知電話。
前沿企業與普通企業之間的差距不應被解讀為固定的分嶺。許多組織仍處於從廣泛獲取轉向更深層、更整合的 AI 使用的早期階段。前沿企業的價值在於，它展示了哪些實踐似乎能幫助企業隨時間建立動力。
最清晰的信號之一是「教育與學習」，這方面的任務級前沿優勢最大。這表明領先企業不僅使用 AI 來完成工作，還利用它來幫助員工建立善用 AI 所需的技能、習慣和信心。
組織可以通過以下方式向前沿邁進：衡量使用深度、建立支持生產使用的治理機制、將賦能視為核心基礎設施、識別前沿團隊並擴大其影響力，以及從對話轉向與代理協作的委派工作。
企業 AI 正在迅速演變，領導者需要清晰的數據來理解什麼有助於將 AI 採用轉化為業務價值。
B2B Signals 追蹤領先企業的行為和模式，讓組織更清楚地了解領先公司如何將智能轉化為業務價值。
首份發布報告側重於使用深度、代理式工作流以及各行業和職能部門的新興模式。未來的更新將追蹤這些指標的進展，並隨著企業 AI 的演變調整信號。
全球事務 2026 年 5 月 4 日
全球事務 2026 年 4 月 29 日
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— OpenAI
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重點摘要
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我們最新的研究表明，AI 優勢正開始產生複利。前沿企業之所以領先，是因為他們每位員工使用的智能量更高、更密集地採用先進工具，並將 AI 更深地嵌入工作流中。
今天，我們推出 B2B Signals，這是 OpenAI Signals 的商業延伸版本。它基於企業使用 OpenAI 產品（包括以下各項）的隱私保護、聚合信號，提供 AI 在企業中擴散情況的定期衡量：
註：本報告中的所有分析均基於去識別化的聚合企業使用數據。訊息內容使用自動化系統進行分類，且沒有任何 OpenAI 員工在分析過程中審查個別企業、業務或 API 客戶的數據。
最明顯的信號是「深度」。前沿企業每位員工使用的智能量現在是普通企業的 3.5 倍，高於 2025 年 4 月的 2 倍。訊息量僅能解釋該差距的 36%；大部分差距源於更深層的使用。前沿企業的員工正要求 AI 承擔更複雜的工作，提供更豐富的上下文，並生成更具實質內容的輸出。
在本報告中，我們使用「生成的 Token 數量」作為需求智能的指標。Token 並非業務價值的直接衡量標準，但它們有助於衡量員工要求 AI 完成的工作量，使其成為衡量 AI 使用深度的有用指標。
簡單來說：普通企業使用 AI 來回答問題；前沿企業則使用它來協助執行複雜的工作。他們不僅僅是發送更多訊息，每一次互動都在完成更多實際工作。
綜合來看，這些信號表明前沿企業正將 AI 用於更複雜且具挑戰性的工作。對於領導者來說，問題正從「有多少人擁有權限」或「他們使用 AI 的頻率」轉向「AI 在何處深化了工作流並改變了團隊的運作方式」。
前沿領域也正朝著「委派」方向發展。
在先進工具和代理工具方面，優勢差距最為明顯。Codex 顯示出最大的差距，前沿企業每位員工發送的訊息量是普通企業的 16 倍。ChatGPT Agent、ChatGPT 中的 App、Deep Research 和 GPTs 也顯示出類似的趨勢，這表明前沿企業更擅長採用能幫助員工編寫程式碼、委派多步驟任務、應用公司背景資訊以及進行更複雜研究的工具。
隨著 AI 系統變得更具備使用工具、跨檔案與程式碼庫工作以及完成長週期任務的能力，企業將需要適應將有意義的工作委派給 AI 代理（Agents）。
先行一步的企業正在建立運作實力，不僅將 AI 視為更快速的介面，更將其視為從根本上重新設計工作的方式。
思科（Cisco）使用 Codex 來加速大型企業工程組織中複雜的軟體工作。在生產工作流中，Codex 幫助縮短了約 20% 的構建時間，每月節省超過 1,500 小時的工程時間，並將缺陷修復吞吐量提高了 10-15 倍。正如思科團隊所言，最大的收益來自於將 Codex 視為「團隊的一員」。
AI 也正進入整個企業的生產工作流中。
各公司正將 API 應用案例部署於應用內助手、編碼與開發工具以及客戶支援中。在這些場景下，AI 可以成為產品、服務和內部系統的一部分。
AI 在寫作和溝通方面的應用最為廣泛，但特定職能的使用量正在增長。IT 和安全團隊的查詢高度集中在操作指南和程序引導；軟體開發和數據科學團隊顯示出極高的編碼使用率；而財務團隊則利用 AI 進行分析和計算。這種模式表明，AI 正超越通用的生產力工具，進入與各職能核心職責更緊密相關的工作中。
AI 採用並沒有單一的排行榜。某些行業在 ChatGPT 的廣泛採用上領先，而其他行業則在 Codex 使用、API 強度或訊息強度上佔優。這意味著組織有多個切入點：擴大獲取規模、深化使用程度、採用代理工具，或將 AI 直接構建到產品和系統中。
旅行者保險（Travelers Insurance）展示了這在實踐中的樣子。其利用 OpenAI 構建的 AI 理賠助手引導客戶完成首次損失通知、回答保單問題、收集啟動理賠所需的資訊，並直接在旅行者保險的系統內創建理賠。旅行者保險預計該助手在投入使用的第一年將處理約 10 萬通首次損失通知電話。
前沿企業與普通企業之間的差距不應被解讀為固定的分嶺。許多組織仍處於從廣泛獲取轉向更深層、更整合的 AI 使用的早期階段。前沿企業的價值在於，它展示了哪些實踐似乎能幫助企業隨時間建立動力。
最清晰的信號之一是「教育與學習」，這方面的任務級前沿優勢最大。這表明領先企業不僅使用 AI 來完成工作，還利用它來幫助員工建立善用 AI 所需的技能、習慣和信心。
組織可以通過以下方式向前沿邁進：衡量使用深度、建立支持生產使用的治理機制、將賦能視為核心基礎設施、識別前沿團隊並擴大其影響力，以及從對話轉向與代理協作的委派工作。
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