OpenAI rilasciato dati di lunedì che descrivono in dettaglio un aumento nell’utilizzo aziendale dei suoi strumenti di intelligenza artificiale nell’ultimo anno, con il volume dei messaggi ChatGPT aumentato di otto volte da novembre 2024 e i lavoratori che risparmiano fino a un’ora al giorno, in un contesto di pressioni competitive da parte di Google evidenziate in una recente nota interna del CEO Sam Altman. Il rilascio dei dati arriva una settimana dopo Altman ha distribuito un promemoria interno “codice rosso”. affrontare la minaccia posta da Google alla posizione di mercato di OpenAI. Questa tempistica riflette gli sforzi di OpenAI per posizionarsi come fornitore leader di soluzioni AI per le aziende. L’adozione da parte delle imprese è cresciuta in modo significativo, come evidenziato dalle statistiche sui clienti. Secondo il Ramp AI Index, il 36% delle aziende statunitensi utilizza ChatGPT Enterprise, rispetto al 14,3% delle offerte di Anthropic. Nonostante questi progressi nel segmento enterprise, la principale fonte di entrate di OpenAI rimangono gli abbonamenti dei consumatori, che devono affrontare la concorrenza diretta del modello Gemini di Google. OpenAI incontra la concorrenza non solo di Google ma anche di Anthropic, le cui entrate derivano prevalentemente dalle vendite business-to-business. Inoltre, i fornitori di modelli open-weight stanno guadagnando terreno tra i clienti aziendali, intensificando la rivalità in questo spazio. Per sostenere le sue operazioni, OpenAI ha stanziato ingenti risorse per lo sviluppo futuro, impegnando 1,4 trilioni di dollari in infrastrutture nei prossimi anni. Questo investimento sottolinea il ruolo fondamentale della crescita aziendale nel supportare il modello di business complessivo dell’azienda, poiché l’espansione dell’utilizzo aziendale fornisce una base stabile per la sostenibilità finanziaria a lungo termine. Ronnie Chatterji, capo economista di OpenAI, ha affrontato le implicazioni economiche durante un briefing. Ha affermato: “Se ci pensi dal punto di vista della crescita economica, i consumatori contano davvero. Ma quando guardi alle tecnologie storicamente trasformative come il motore a vapore, è quando le aziende adottano e ampliano queste tecnologie che vedi davvero i maggiori vantaggi economici”. I commenti di Chatterji evidenziano la distinzione tra il coinvolgimento individuale dei consumatori e l’impatto più ampio dell’implementazione organizzativa, tracciando paralleli con i progressi tecnologici del passato che hanno guidato la produttività industriale. Gli ultimi risultati indicano che l’adozione da parte delle imprese si estende oltre l’implementazione iniziale, con strumenti che diventano integrati nelle operazioni quotidiane. Le organizzazioni che utilizzano l’API di OpenAI, che funge da interfaccia per gli sviluppatori per l’integrazione delle capacità di intelligenza artificiale, ora consumano 320 volte più “token di ragionamento” rispetto a un anno fa. I token di ragionamento rappresentano unità computazionali utilizzate per compiti complessi, come la risoluzione avanzata di problemi. Questa escalation suggerisce che le aziende stanno applicando l’intelligenza artificiale a sfide più complesse o conducendo sperimentazioni approfondite con la tecnologia. L’aumento del consumo di token di ragionamento è in linea con una maggiore domanda di energia, poiché questi processi richiedono una potenza computazionale significativa. Tali aumenti potrebbero aumentare i costi operativi per le imprese, sollevando interrogativi sulla fattibilità a lungo termine degli attuali modelli di utilizzo. TechCrunch ha chiesto chiarimenti a OpenAI su come le aziende assegnano i budget per le iniziative di intelligenza artificiale e sulla sostenibilità di questa traiettoria di crescita accelerata nell’utilizzo dei token e sulle spese associate. I cambiamenti nelle strategie di implementazione illustrano ulteriormente l’evoluzione delle pratiche aziendali. L’utilizzo di GPT personalizzati, che consentono alle aziende di incorporare conoscenze proprietarie in assistenti IA personalizzati o di semplificare processi ripetitivi, è aumentato di 19 volte quest’anno. Questi GPT personalizzati ora comprendono il 20% di tutti i messaggi aziendali elaborati tramite ChatGPT. OpenAI ha citato come esempio BBVA, un istituto bancario digitale, sottolineando che la società impiega più di 4.000 GPT personalizzati nelle sue operazioni regolari. Brad Lightcap, direttore operativo di OpenAI, ha discusso di questa tendenza durante il briefing. Ha osservato: “Ciò dimostra quanto le persone siano davvero in grado di prendere questa potente tecnologia e iniziare a personalizzarla in base alle cose che sono loro utili”. L’osservazione di Lightcap punta sull’adattabilità della piattaforma OpenAI, consentendo alle organizzazioni di allineare le funzionalità dell’intelligenza artificiale con specifiche esigenze interne, dalla gestione della conoscenza all’automazione dei processi. Le risposte al sondaggio da parte degli utenti aziendali rivelano miglioramenti tangibili in termini di efficienza. I partecipanti hanno indicato un risparmio medio di tempo giornaliero compreso tra 40 e 60 minuti grazie all’uso dei prodotti aziendali di OpenAI. Queste stime si concentrano sui miglioramenti diretti della produttività, ma non tengono conto degli sforzi iniziali di configurazione, come la familiarità del sistema, il tempestivo perfezionamento o la verifica dei risultati, che potrebbero compensare alcuni vantaggi durante le prime fasi di adozione. I lavoratori aziendali segnalano inoltre un ampliamento delle competenze facilitato dall’integrazione dell’intelligenza artificiale. Tre quarti degli intervistati hanno affermato che gli strumenti di intelligenza artificiale consentono loro di svolgere compiti, soprattutto tecnici, che prima andavano oltre le loro capacità. Ciò include attività che richiedono competenze specializzate, ampliando l’accesso a funzioni avanzate attraverso vari ruoli all’interno delle organizzazioni. Un’area specifica di crescita riguarda le attività di codifica. OpenAI ha documentato un aumento del 36% dei messaggi relativi alla codifica provenienti da team esterni ai tradizionali dipartimenti di ingegneria, IT e ricerca. Questa democratizzazione dell’accesso alla codifica consente ai non specialisti di impegnarsi in attività di programmazione, accelerando potenzialmente i cicli di sviluppo. Tuttavia, una più ampia partecipazione alla generazione del codice aumenta il rischio di introdurre falle di sicurezza, bug o vulnerabilità sfruttabili nei sistemi. Per mitigare queste preoccupazioni, OpenAI ha introdotto Aardvark, uno strumento di ricerca sulla sicurezza ad agenti attualmente disponibile in versione beta privata. Aardvark funziona per identificare bug, vulnerabilità e potenziali exploit nel codice e nelle applicazioni. Lightcap ha fatto riferimento a questa versione quando è stata interrogata sulle implicazioni sulla sicurezza, posizionandola come una misura di supporto per pratiche di sviluppo assistite dall’intelligenza artificiale più sicure. Nonostante questi progressi, l’utilizzo delle funzionalità premium rimane limitato anche tra gli utenti ChatGPT Enterprise ad alto volume. Gli strumenti per l’analisi dei dati, il ragionamento avanzato e la ricerca integrata registrano tassi di coinvolgimento inferiori. Lightcap ha spiegato questo modello sottolineando la necessità di adeguamenti organizzativi. Ha indicato che la piena adozione richiede un cambiamento fondamentale nell’approccio, comprese connessioni più profonde alle fonti di dati interne e una riprogettazione dei processi per esplorare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale. Lightcap ha sottolineato che l’integrazione di funzionalità avanzate richiede tempo, poiché le aziende adattano i flussi di lavoro e acquisiscono familiarità con le possibilità ampliate. Questa progressione graduale consente un’implementazione misurata, garantendo l’allineamento con le infrastrutture esistenti e le norme operative. Il rapporto delinea inoltre le disparità nei livelli di adozione tra le imprese. Un divario crescente separa i lavoratori “di frontiera”, che spesso utilizzano più strumenti di intelligenza artificiale e ottengono sostanziali riduzioni di tempo, dai “ritardatari” con un utilizzo minimo. Lightcap ha descritto diverse prospettive organizzative durante il briefing. Ha detto: “Ci sono aziende che vedono ancora questi sistemi come un pezzo di software, qualcosa che posso acquistare e dare ai miei team e questa è più o meno la fine. E poi ci sono aziende che stanno davvero iniziando ad abbracciarlo, quasi più come un sistema operativo. È fondamentalmente una riprogrammazione di molte delle operazioni dell’azienda.” L’analogia di Lightcap contrappone l’implementazione superficiale – trattando l’intelligenza artificiale come un’applicazione autonoma – con un’integrazione completa, in cui l’intelligenza artificiale è alla base delle funzioni aziendali principali, simile ai livelli software fondamentali. Questa riorganizzazione della piattaforma comporta operazioni di ristrutturazione per sfruttare l’intelligenza artificiale in molteplici aspetti delle attività aziendali. La leadership di OpenAI vede l’attuale panorama dell’adozione come un’opportunità per le organizzazioni all’avanguardia di far avanzare le proprie strategie di intelligenza artificiale. Chatterji e Lightcap hanno presentato questo divario come navigabile, con opportunità per i ritardatari di allinearsi alle pratiche leader. Per i dipendenti coinvolti nella formazione di modelli di intelligenza artificiale per automatizzare i propri ruoli, tuttavia, l’accelerazione dell’adozione può evocare un senso di cambiamento imminente piuttosto che di opportunità.
