领先企业让AI干重活：写代码处理理赔，差距拉至3.5倍

前沿企业每名员工使用的AI智能量，已经是普通企业的3.5倍——一年前这个差距还是2倍。

消息数量只能解释其中36%的差距。大部分来自更深入的使用：同样是AI工具，前沿企业用得重、用得复杂。

以编程辅助工具Codex为例，前沿企业每名员工在上面发的消息量，是普通企业的16倍。ChatGPT Agent、Apps in ChatGPT、Deep Research和GPTs这些高级工具，前沿企业的使用强度也明显更高。他们已经让AI独立执行多步骤任务：写代码、做研究、结合公司上下文干活。

思科用Codex把构建时间缩短了约20%，每月省下1500多个工程小时，缺陷解决吞吐量提升了10到15倍。旅行者保险用OpenAI搭建的AI理赔助手，预计第一年就能处理大约10万次首次损失通知电话。这些不是实验，是实打实的业务。

AI在不同部门的用法差异很明显。IT和安全团队集中用AI问操作指南，软件开发和数据科学团队大量用于编码，财务团队做分析和计算。教育和学习是前沿企业任务级优势最大的领域——他们不仅用AI完成工作，还用AI学新技能。

报告基于去标识化、聚合的企业使用数据，消息内容由自动系统分类，OpenAI员工没看过单个企业数据。分析中用生成的token数量作为智能需求的代理指标。

对想向前沿靠近的企业，报告给了几个方向：衡量AI使用深度，不只是看开了多少账号；建立治理机制，让AI能用在生产环境；把赋能员工当作核心基础设施；找出公司里的前沿团队，放大他们的做法；从单次聊天转向AI代理主导的委托工作。

差距不是一天拉开的，但趋势已经很清楚——会用的公司，正在把只当搜索引擎用的同行甩在身后。