OpenAI: الشركات الرائدة تستخدم AI بعمق أكبر بمقدار 3.5 مرات وتتبنى Codex بوتيرة أعلى

أطلقت OpenAI برنامج B2B Signals — وهو تنسيق بحثي جديد يستكشف كيفية تطبيق الشركات فعلياً للذكاء الاصطناعي داخل مؤسساتها. يُظهر التقرير الأول، الذي نُشر في 6 مايو 2026: أن الفجوة بين المنظمات العادية والرائدة تنمو بسرعة، والعامل الأساسي هنا ليس الوصول إلى الأدوات، بل عمق استخدامها.

تتسع الفجوة

يقارن تقرير OpenAI الشركات "الحدودية" — المنظمات في المئين 95 من حيث اعتماد الذكاء الاصطناعي — مع الشركات النموذجية على مستوى الوسيط. الفرق بالفعل ملحوظ: يستخدم القادة 3.5 مرات أكثر "ذكاء" لكل موظف مقارنة بمتوسط الأعمال. قبل عام، كانت هذه الفجوة نصف حجمها — حوالي 2x.

منطق التقرير بسيط: الوصول وحده إلى ChatGPT أو الرخص الموجهة للمؤسسات لم يعد يخلق ميزة تنافسية. ما يهم أكثر هو مدى عمق دمج الذكاء الاصطناعي في العمل الفعلي للفرق.

تؤكد OpenAI بشكل محدد أن عدد الرسائل ليس المؤشر الأساسي للنضج. يشرح فقط 36% من الفجوة بين القادة و"منتصف السوق". الباقي يأتي من استخدام أكثر جوهرية: يوفر الموظفون للنماذج سياقاً أكثر، ويضعون مهام أكثر تعقيداً، ويحصلون على نتائج أكثر فائدة. بعبارة أخرى، تستخدم الشركة النموذجية الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان كبحث ذكي أو مساعد للإجابات السريعة، بينما تفوض الشركات الرائدة بالفعل أجزاء من العمل الحقيقي والمعقد إليه.

مرحلة الوكلاء

لاحظت OpenAI أكبر فجوة في الأدوات المتقدمة والقائمة على الوكلاء. وفقاً للتقرير، ترسل الشركات الحدودية 16 مرة أكثر رسائل لكل موظف إلى Codex مقارنة بالشركات النموذجية. تُلاحظ ديناميكية مماثلة مع ChatGPT Agent و Apps in ChatGPT و Deep Research و GPTs.

يمثل هذا تحولاً مهماً: يتحرك السوق بعيداً عن سيناريو "اسأل واحصل على إجابة" نحو نموذج حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في كتابة الأكواد، وتنفيذ المهام متعددة الخطوات، والاستفادة من السياق الداخلي للشركة، وتسليم نتائج أكثر اكتمالاً.

بالنسبة للشركات، هذا يعني أكثر من مجرد شراء رخص جديدة — بل يتطلب إعادة تصميم العمليات. كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أقدر على العمل مع الملفات وقواعد الأكواد والسلاسل الطويلة من الإجراءات، أصبحت الإدارة وقواعد التحكم بالوصول وعادة تفويض الآلة بمهام كاملة بدلاً من مقتطفات نصية أكثر أهمية.

تصرح OpenAI بصراحة أن القادة يبنون "عضلة تشغيلية": يستخدمون الذكاء الاصطناعي ليس كواجهة أسرع، بل كطريقة لإعادة تنظيم عمل الفرق.

ممارسات الشركات

يوضح التقرير أن اعتماد الذكاء الاصطناعي يصبح في الوقت ذاته منتشراً ومتخصصاً. تتعلق أوسع السيناريوهات حالياً بالكتابة والتواصل، لكن الفروقات تبدأ بالظهور حسب الوظيفة: تستخدم فرق تكنولوجيا المعلومات والأمان النماذج بشكل أكثر للتعليمات الإجرائية، والمطورون وعلماء البيانات للأكواد، والتمويل للتحليل والحسابات.

لا توجد جدول موحد للقادة هنا: قد تكون إحدى الشركات أقوى في ChatGPT، وأخرى في APIs، وثالثة في Codex أو الخدمات الداخلية للذكاء الاصطناعي.

• تُبلغ Cisco عن تقليل تقريبي بنسبة 20% في وقت الإنشاء باستخدام Codex في سيناريوهات الإنتاج.
• تقدّر الشركة أيضاً توفيرات تزيد على 1500 ساعة هندسية شهرياً.
• زادت قدرة معالجة إصلاح الأخطاء لدى Cisco 10–15 مرات.
• تتوقع Travelers أن تعالج خدمتها AI Claim Assistant حوالي 100.000 مطالبة تأمين أولية في السنة الأولى.

بشكل منفصل، تبرز OpenAI علامة أخرى للنضج: يستخدم القادة الذكاء الاصطناعي ليس فقط لإنجاز المهام، بل أيضاً لتدريب الموظفين. في سيناريوهات education and learning على وجه التحديد، أثبتت الفجوة بين الشركات المتقدمة والنموذجية أنها من بين الأكثر وضوحاً. هذه إشارة جيدة للمنظمات الكبيرة: تظهر الميزة ليس عندما توزع الأداة ببساطة على الجميع، بل عندما يتعلم الناس صياغة استفسارات معقدة، وتفويض الوكلاء بأجزاء من العمليات، والعودة بانتظام إلى هذه سير العمل في عملهم اليومي.

ماذا يعني هذا

الاستنتاج الرئيسي من B2B Signals هو أن المنافسة التالية في الذكاء الاصطناعي المؤسسي لن تكون بشأن عدد المستخدمين، بل بشأن جودة التطبيق. إذا كانت بيانات OpenAI صحيحة، فإن الميزة تذهب للشركات التي تحول الذكاء الاصطناعي من وضع المساعد إلى وضع المنفذ أولاً — خاصة في التطوير والتحليل والدعم والوظائف الأخرى حيث يمكن قياس النتائج بالساعات والسرعة والإنتاجية.