如今，前沿企业（即AI使用量处于95百分位的企业）每位员工的AI使用量已达普通企业的3.5倍，较一年前的2倍进一步扩大。这种差距的核心在于使用深度而非单纯的活跃度：消息量仅能解释36%的领先优势，更多来自更丰富、更复杂的AI应用场景。智能代理工作流正成为前沿企业的显著特征——它们每位员工发送的Codex消息量是普通企业的16倍。
OpenAI推出了B2B Signals，作为OpenAI Signals的商业延伸版本。它基于隐私保护的企业使用数据聚合信号，定期评估AI在企业中的渗透情况，覆盖AI使用深度、前沿采用相关的工具与任务、跨行业业务用例的拓展等维度。所有分析均基于匿名聚合数据，不会有员工访问个人客户的具体数据。
AI带来的优势正进入复合增长阶段。前沿企业之所以领先，是因为它们的员工不仅使用更多智能工具，还更密集地采用先进技术，并将AI更深度地融入日常工作流。普通企业常用AI来回答问题，而前沿企业则用它执行复杂任务——每次交互都能完成更多实际工作。
前沿企业正转向AI任务委托模式。在先进工具的使用上，两者差距最为明显——比如Codex和ChatGPT Agent，前沿企业的Codex消息量是普通企业的16倍。企业需要学会将有价值的工作委托给AI代理，像思科就利用Codex加速复杂软件开发，每月能节省1500多工程小时，缺陷解决的吞吐量也提升了10到15倍。
AI正逐步融入各业务的生产工作流，被部署在应用内助手、编码工具、客户支持等多个场景。不同功能的使用呈现增长趋势：IT团队侧重用AI生成操作指南，开发团队在编码中高频使用AI，财务团队则借助AI进行分析计算。旅行者保险的AI索赔助手，首年预计能处理10万次损失通知呼叫。
前沿企业与普通企业的差距并非一成不变。领先企业会注重员工的AI教育和技能培养，帮助他们掌握使用AI的能力。企业若想向前沿靠拢，可以通过以下方式：测量AI使用深度、构建生产级治理体系、重视员工赋能、规模化前沿团队的实践成果，以及从简单的聊天交互转向AI代理委托。B2B Signals会追踪领先企业的模式，帮助企业将AI转化为实际业务价值。
快报