ИИ-агенты OpenAI генерируют больше текста и кода, чем обычный ChatGPT
OpenAI сообщила, что в выборке корпоративных клиентов ChatGPT Enterprise из Евросоюза на Codex и ChatGPT Work приходится более половины всех выходных токенов. Под этим термином понимаются единицы текста и программного кода, которые генерируют модели. Речь идёт именно об объёме созданного контента, а не о количестве успешно выполненных задач.
Codex предназначен для помощи в разработке, а ChatGPT Work — для работы с файлами, документами и подключёнными сервисами. Вместе эти продукты формируют значительную часть использования ИИ в некоторых компаниях, однако OpenAI не утверждает, что каждый сгенерированный фрагмент был принят пользователями или принёс практическую пользу.
Аудитория агентских инструментов выросла в 8,1 раза
С мая число еженедельно активных пользователей Codex и ChatGPT Work среди небольших и средних клиентов OpenAI в ЕС увеличилось в 8,1 раза. К этой категории компания относит организации, в аккаунтах которых зарегистрировано не более 200 пользователей.
Сравнение необходимо интерпретировать с учётом сроков запуска продуктов: ChatGPT Work появился только в июле, уже после начала рассматриваемого периода. Поэтому зафиксированный рост отражает совместное распространение двух инструментов, а не только увеличение аудитории Codex.
Показатели заметно отличаются по странам и компаниям
В сентябре доля выходных токенов, пришедшихся на агентские инструменты, составляла от 22% в Словении до 85% в Литве. OpenAI получила эти значения на основе корпоративных аккаунтов ChatGPT Enterprise в своей выборке. Они не показывают, какая доля всех компаний в каждой стране использует ИИ-агентов.
Разрыв наблюдается и между организациями. В Евросоюзе 10% компаний с наиболее интенсивным использованием ИИ генерировали более чем в четыре раза больше токенов на активного пользователя, чем типичные компании. За пределами ЕС аналогичная группа опережала европейских лидеров более чем вдвое. Для этого сопоставления OpenAI использовала аккаунты ChatGPT Enterprise и Business.
Объём генерации не равен результативности
Данные показывают, что агентские продукты уже занимают заметное место в работе части корпоративных клиентов OpenAI. Однако по числу токенов нельзя сделать вывод, стали ли сотрудники работать быстрее или эффективнее.
Большой объём текста и кода может быть связан как с активным использованием инструментов, так и с необходимостью многократно уточнять запросы, исправлять ошибки или проверять результат. Метрика не отражает качество итогового продукта, количество завершённых задач и затраты сотрудников на контроль сгенерированного контента. Поэтому оценивать эффект от внедрения ИИ-агентов только по объёму генерации некорректно.
