경계 기업들이 AI 우위를 구축하는 방법

B2B Signals 는 AI 를 더 깊고, 더 광범위하게, 그리고 더 많은 위임 워크플로우에서 사용하는 기업들이 AI 우위가 어떻게 누적되고 있는지 보여줍니다.

TLDR

• 경계 기업 (Frontier firms) — 사용량의 95% 분위수 — 는 이제 일반 기업 대비 1 년 전의 2 배에서 3.5 배로 증가한 각 근로자당 인텔리전스 3.5 배를 사용합니다.
• 차이는 활동이 아닌 깊이에 관한 것입니다: 메시지 양은 경계 우위의 36% 만을 설명하며, 대부분의 차이는 더 풍부하고 복잡한 AI 사용에서 비롯됩니다.
• 에이전트 워크플로우는 경계 지표가 되고 있습니다: 가장 큰 우위는 고급 도구에서 나타나며, 경계 기업들은 일반 기업 대비 근로자당 16 배 많은 Codex 메시지를 전송합니다.
• 조직은 경계로 이동할 수 있습니다: 선도 기업들은 깊이를 측정하고, 생산 사용을 위한 거버넌스를 구축하며, 역량 강화에 투자하고, 효과가 있는 것을 확장하며, 채팅 기반 보조에서 에이전트를 통한 위임 작업으로 전환합니다.

많은 기업에게 AI 채택의 첫 번째 단계는 접근성에 관한 것이었습니다: 누구에게 AI 도구가 있는지,多少个 좌석이 배포되었는지, 그리고 직원들이 실험을 하는지. 여전히 중요합니다. 하지만 접근성은 더 이상 차별화 요소가 아닙니다.

우리의 최신 연구는 AI 우위가 누적되고 있다는 것을 시사합니다. 경계 기업들은 근로자당 더 많은 인텔리전스를 사용하고, 고급 도구를 더 집중적으로 채택하며, 워크플로우에 AI 를 더 깊게 통합하기 때문에 앞서 나갑니다.

오늘 우리는 OpenAI Signals 의 비즈니스 확장인 B2B Signals 을 소개합니다. 이는 OpenAI 제품 사용에서 기원한 프라이버시 보호, 집계된 신호를 기반으로 기업 간 AI 확산을 측정하는 재귀적 측정을 제공합니다:

• 기업 내부에 AI 가 얼마나 깊이 사용되는지
• 경계 채택과 가장 관련이 있는 도구와 작업은 무엇인지
• 산업, 제품, 기능 전반에 걸쳐 비즈니스 사용 사례가 어떻게 확대되고 있는지

참고: 이 보고서의 모든 분석은 익명화된 집계된 기업 사용 데이터를 기반으로 합니다. 메시지 내용은 자동화된 시스템으로 분류되었으며, OpenAI 직원 중 누구도 개별 기업, 비즈니스 또는 API 고객 데이터를 분석의 일환으로 검토하지 않았습니다.

가장 명확한 신호는 깊이입니다. 경계 기업들은 이제 일반 기업 대비 근로자당 2025 년 4 월의 2 배에서 3.5 배로 증가한 인텔리전스 3.5 배를 사용합니다. 메시지 양은 그 차이의 36% 만을 설명하며, 대부분은 더 깊은 사용에서 비롯됩니다. 경계 근로자들은 AI 에게 더 복잡한 작업을 수행하도록 요청하고, 더 풍부한 컨텍스트를 제공하고, 더 실질적인 출력을 생성합니다.

이 보고서에서는 생성된 토큰을 요구되는 인텔리전스를 대용물로 사용합니다. 토큰은 비즈니스 가치의 직접적인 측정이 아니지만, 직원들이 AI 에게 수행하도록 요청하는 작업량을 측정하는 데 도움이 되므로 AI 사용 깊이의 유용한 대용물이 됩니다.

간단히 말하면: 일반 기업은 AI 를 질문에 답하는 데 사용하고, 경계 기업은 AI 를 복잡한 작업을 실행하는 데 사용합니다. 그들은 단순히 더 많은 메시지를 보내는 것이 아니라, 각 상호작용이 실제 작업을 더 많이 수행합니다.

이러한 신호들은 경계 기업들이 AI 를 더 복잡하고 도전적인 작업에 사용하는 것을 시사합니다. 리더들에게는 질문이 인텔리전스 접근자 수나 AI 사용 빈도에 관한 것이 아니라, AI 가 워크플로우를 어떻게 깊게 하고 팀 운영 방식을 어떻게 바꾸는지에 관한 것입니다.

경계는 또한 위임으로 이동하고 있습니다.

장점은 고급적이고 에이전트형 도구에서 가장 큽니다. Codex 는 가장 큰 격차를 보이며, 프론티어 기업은 일반 기업 대비 근로자당 메시지 수를 16 배로 늘렸습니다. ChatGPT Agent, Apps in ChatGPT, Deep Research, GPTs 는 유사한 방향성을 보여, 프론티어 기업이 근로자의 코딩을 돕고, 다단계 작업을 위임하며, 회사 컨텍스트를 적용하고 복잡한 연구를 수행하는 도구를 더 잘 채택하고 있다는 것을 시사합니다.

AI 시스템이 도구 사용, 파일 및 코드베이스 간 작업, 장기적 목표 완성에 대한 능력이 높아짐에 따라 기업들은 의미 있는 작업을 AI 에이전트에 위임하는 방식으로 적응해야 합니다.

일선으로 움직이는 기업들은 AI 를 단순히 더 빠른 인터페이스로뿐만 아니라, 기초부터 재설계하는 방식으로 업무의 운영 근육을 구축하고 있습니다.

Cisco 는 대규모 엔지니어링 조직 전체에 걸쳐 복잡한 소프트웨어 작업을 가속화하기 위해 Codex 를 사용합니다. 프로덕션 워크플로우에서 Codex 는 빌드 시간을 약 20% 단축시키고, 월당 1,500+ 엔지니어 시간 절감, 결함 해결 통량 10-15 배 증가를 가져왔습니다. Cisco 팀은 "팀의 일부"로 Codex 를 대했을 때 가장 큰 효과를 보았다고 밝혔습니다.

AI 는 또한 비즈니스 전반에 걸쳐 프로덕션 워크플로우로 이동하고 있습니다.

기업들은 앱 내 어시스턴트, 코딩 및 개발 도구, 고객 지원 등 API 사용 사례를 배포하고 있습니다. 이는 AI 가 제품, 서비스, 내부 시스템의 일부가 될 수 있는 장소입니다.

AI 사용은 작성 및 커뮤니케이션 분야에서 가장 광범위하지만, 기능별 사용은 성장 중입니다. IT 및 보안 팀은 how-to 와 절차적 안내에 집중적으로 쿼리를 수행하며, 소프트웨어 개발 및 데이터 과학 팀은 높은 코딩 사용량을 보이며, 재무 팀은 AI 를 분석 및 계산에 사용합니다. 이 패턴은 AI 가 일반적인 생산성을 넘어 각 기능의 핵심 책임과 더 밀접하게 연결된 업무로 이동하고 있음을 시사합니다.

단일 AI 채택 리더board는 없습니다. 일부 산업은 광범위한 ChatGPT 사용에서 선도하며, 다른 산업은 Codex 사용, API 강도, 메시지 강도에서 선도합니다. 이는 조직이 여러 진입점을 가짐을 의미합니다: 접근성 확장, 사용 심화, 에이전트 도구 채택, 또는 제품 및 시스템에 AI 직접 구축.

Travelers Insurance 는 이것이 실제적으로 어떻게 보이는지 보여줍니다. OpenAI 와 함께 구축된 AI Claim Assistant 는 고객에게 손실 첫 통보 안내를 제공하고, 보험 정책 질문에 답하며, 청구 시작을 위한 정보를 수집하고, Travelers 의 시스템 내에서 직접 청구를 생성합니다. Travelers 는 이 어시스턴트가 첫 해에 약 100,000 회 손실 첫 통보 전화 처리를 할 것으로 예상합니다.

프론티어 기업과 일반 기업 간의 격차는 고정된 분리로 읽혀져서는 안 됩니다. 많은 조직은 광범위한 접근에서 더 깊고 통합된 AI 사용으로 이동하는 과정의 초기 단계에 있습니다. 프론티어의 가치는 시간이 지남에 따라 기업이 추진력을 구축할 수 있는 어떤 관행이 도움이 되는지를 보여준다는 것입니다.

가장 명확한 신호는 교육 및 학습 분야이며, 여기서 작업 수준의 프론티어 우위가 가장 큽니다. 이는 선도 기업들이 AI 를 업무 완성에 뿐만 아니라, 직원이 AI 를 잘 사용할 수 있는 기술, 습관, 신뢰를 구축하는 데 도움을 주기 위해 사용하는 것을 시사합니다.

조직은 사용 깊이를 측정하고, 프로덕션 사용을 가능하게 하는 거버넌스를 구축하며, 에임블먼트를 핵심 인프라로 취급하고, 프론티어 팀을 식별하여 영향을 확장하며, 채팅을 넘어 에이전트와 위임된 작업으로 이동함으로써 프론티어로 이동할 수 있습니다.

Enterprise AI 는 빠르게 진화하고 있으며, 리더들은 AI 채택을 비즈니스 가치로 전환하는 데 도움이 되는 것을 이해하기 위해 명확한 데이터가 필요합니다.

B2B Signals 는 선도적인 기업들의 행동과 패턴을 추적하여, 조직이 지능을 비즈니스 가치로 어떻게 전환하는지에 대해 더 명확한 통찰력을 제공합니다.

이번 첫 번째 릴리스는 산업과 기능 전반에 걸친 사용의 깊이, 에이전트 워크플로우 및 새로운 패턴에 초점을 맞춥니다. 향후 업데이트는 이러한 지표들의 진행 상황을 추적하고 Enterprise AI 가 진화함에 따라 신호를 조정할 것입니다.