B2B Signals 展示了使用 AI 更深入、更廣泛且在更多委派式工作流程中運用的企業，如何開始累積 AI 優勢。
對許多企業而言，AI 採用的第一階段是關注存取權：誰擁有 AI 工具、部署了多少席位，以及員工是否在嘗試使用。這仍然重要，但存取權已不再是區隔競爭力的關鍵。
我們最新的研究顯示，AI 優勢正開始呈現複利效應。前沿企業因為每位員工使用更多智慧、更加密集採用先進工具，並將 AI 更深度嵌入工作流程而領先。
今天，我們推出 B2B Signals，這是 OpenAI Signals 的商業延伸。它基於企業使用 OpenAI 產品的隱私保護且彙整的數據，提供 AI 在企業中擴散的持續衡量指標，包括：
注意：本報告所有分析均基於去識別化、彙整的企業使用數據。訊息內容由自動系統分類，且無 OpenAI 員工審閱任何企業、商業或 API 客戶的個別資料。
最明顯的訊號是深度。前沿企業每位員工使用的智慧量是典型企業的 3.5 倍，較 2025 年 4 月的 2 倍大幅提升。訊息量僅解釋了 36% 的差距，大部分來自更深度的使用。前沿員工要求 AI 承擔更複雜的工作，提供更豐富的上下文，並產出更具實質內容的結果。
本報告以生成的 token 數量作為智慧需求的代理指標。token 並非直接衡量商業價值，但能反映員工要求 AI 完成的工作量，是衡量 AI 使用深度的有用指標。
簡言之：典型企業使用 AI 來回答問題；前沿企業則用 AI 協助執行複雜工作。他們不只是發送更多訊息，而是每次互動都完成更多實際工作。
綜合這些訊號，顯示前沿企業正利用 AI 處理更複雜且具挑戰性的任務。對領導者而言，問題已從「多少人能使用 AI」或「使用頻率」轉向「AI 如何深化工作流程並改變團隊運作」。
前沿企業也正朝向委派方向發展。
優勢最大的是先進且具代理性的工具。Codex 差距最大，前沿企業每位員工發送的訊息是典型企業的 16 倍。ChatGPT Agent、ChatGPT 應用程式、深度研究與 GPTs 也呈現類似趨勢，顯示前沿企業更善於採用能協助員工編碼、委派多步驟任務、應用公司上下文及進行複雜研究的工具。
隨著 AI 系統能更有效使用工具、跨檔案與程式碼庫工作，並完成長期任務，企業必須適應將重要工作委派給 AI 代理人。
率先行動的企業正建立運營能力，不僅將 AI 視為更快的介面，更是從根本重新設計工作的方式。
思科利用 Codex 加速大型企業工程組織的複雜軟體工作。在生產工作流程中，Codex 幫助縮短約 20% 的建置時間，每月節省超過 1,500 小時工程工時，並將缺陷解決效率提升 10 至 15 倍。思科團隊表示，最大收益來自將 Codex 視為「團隊一員」。
AI 也正進入企業的生產工作流程。
企業在應用內助理、編碼與開發工具及客戶支援等領域部署 API 使用案例。這些領域使 AI 成為產品、服務及內部系統的一部分。
AI 使用最廣泛於寫作與溝通，但特定職能的使用正在成長。IT 與安全團隊的查詢多集中於操作指導與程序，軟體開發與資料科學團隊則高頻使用編碼，財務團隊則利用 AI 進行分析與計算。此趨勢顯示 AI 正從一般生產力工具，逐步深入各職能核心工作。
沒有單一的 AI 採用排行榜。有些產業在廣泛採用 ChatGPT 領先，有些則在 Codex 使用、API 強度或訊息量上領先。這意味著組織有多種切入點：擴大存取、深化使用、採用代理工具或將 AI 直接整合至產品與系統。
旅行者保險展示了實務應用。其 AI 理賠助理由 OpenAI 建置，能引導客戶完成首次損失通知、回答保單問題、收集理賠所需資訊，並直接在旅行者系統內建立理賠。旅行者預計助理首年將處理約 10 萬通首次損失通知電話。
前沿企業與典型企業間的差距不應被視為固定鴻溝。許多組織仍處於從廣泛存取轉向更深度整合 AI 的早期階段。前沿的價值在於揭示哪些做法能幫助企業隨時間累積動能。
其中最明顯的訊號是教育與學習，該領域的任務層級前沿優勢最大。這表明領先企業不僅用 AI 完成工作，也幫助員工建立使用 AI 的技能、習慣與信心。
組織可透過衡量使用深度、建立支持生產使用的治理、將能力建設視為核心基礎設施、識別前沿團隊並擴大其影響力，以及從聊天轉向委派工作與代理人，逐步邁向前沿。
企業 AI 正快速演進，領導者需要明確數據來了解如何將 AI 採用轉化為商業價值。
B2B Signals 追蹤領先企業的行為與模式，讓組織更清楚了解領先企業如何將智慧轉化為商業價值。
本次首發聚焦使用深度、代理工作流程及跨產業與職能的新興模式。未來更新將追蹤這些指標的進展，並隨企業 AI 發展調整訊號。