How AI-native companies turn workflows into operating capability

OpenAI's latest Enterprise Signals shows enterprise AI moving from assistance to execution at sharply different speeds. Frontier firms (those with the top 10% of AI usage) now generate 8.3× as many output tokens per active user as typical firms, up from 2.6× in January. The widening gap points to a deeper operating shift: leading firms connect agents to company context and tools, delegate more substantive work, and make successful workflows easier to repeat.

Startups Basis, Clay, and Exa Labs have built agents into employee onboarding, account management, and developer ecosystem growth. At Basis, first-day onboarding now takes 30 minutes instead of two hours, with Codex and a company-specific onboarding skill handling integration setup automatically. Clay uses persistent subagents for each account that review deal context overnight and generate daily priority lists for sales teams. Exa Labs aims to make its search API available wherever developers could use it.

For leaders, the challenge is turning that depth into work people can trust, measure, and improve. Leaders should leave room for experimentation, including use cases whose value is not obvious on the first try. These examples show how teams can build agents into familiar work and improve the process over time.

تُظهر أحدث إشارات OpenAI للمؤسسات أن الذكاء الاصطناعي المؤسسي ينتقل من المساعدة إلى التنفيذ بسرعات مختلفة بشكل حاد. تقوم الشركات الرائدة (تلك التي تمتلك أعلى 10% من استخدام الذكاء الاصطناعي) الآن بتوليد 8.3× من رموز الإخراج لكل مستخدم نشط مقارنة بالشركات النموذجية، ارتفاعًا من 2.6× في يناير. تشير الفجوة المتزايدة إلى تحول تشغيلي أعمق: تربط الشركات الرائدة الوكلاء بسياق الشركة وأدواتها, وتفوّض عملاً جوهريًا أكثر, وتجعل سير العمل الناجح أسهل في التكرار.

قامت شركات الناشئة Basis وClay وExa Labs بدمج الوكلاء في إعداد الموظفين, وإدارة الحسابات, ونمو نظام المطورين. في Basis, أصبح الإعداد في اليوم الأول يستغرق 30 دقيقة فقط بدلاً من ساعتين, حيث يتعامل Codex ومهارة الإعداد الخاصة بالشركة تلقائيًا مع إعداد التكامل. تستخدم Clay وكلاء فرعيين دائمين لكل حساب يراجعون سياق الصفقات طوال الليل ويُنشئون قوائم أولويات يومية لفرق المبيعات. تهدف Exa Labs إلى إتاحة واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالبحث أينما يمكن للمطورين استخدامها.

بالنسبة للقادة, يتمثل التحدي في تحويل هذا العمق إلى عمل يمكن للأشخاص الوثوق به وقياسه وتحسينه. يجب أن يتيح القادة مجالاً للتجريب, بما في ذلك حالات الاستخدام التي لا تكون قيمتها واضحة من المحاولة الأولى. تُظهر هذه الأمثلة كيف يمكن للفرق دمج الوكلاء في العمل المألوف وتحسين العملية بمرور الوقت.

الكيانات الرئيسية: الشركات: Basis وClay وExa Labs وOpenAI

الأسئلة الشائعة: كيف تحول شركات الذكاء الاصطناعي الأصلية سير العمل إلى قدرة تشغيلية؟

تربط الشركات الرائدة الوكلاء بسياق الشركة وأدواتها, وتفوّض عملاً جوهريًا أكثر, وتجعل سير العمل الناجح أسهل في التكرار. إنها تعلم الوكلاء عمليات مستقرة, وتمنحهم سياقًا دائمًا مع تغير العمل, ثم تدعهم يحملون الفرص إلى إجراءات مُختبرة. تسمح هذه التطورات للفرق بدمج الوكلاء في العمل المألوف وتحسين العملية بمرور الوقت.

OpenAI-এর সর্বশেষ Enterprise Signals দেখায় যে এন্টারপ্রাইজ AI সহায়তা থেকে সম্পাদনের দিকে উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন গতিতে এগিয়ে যাচ্ছে। ফ্রন্টিয়ার ফার্মগুলো (শীর্ষ 10% AI ব্যবহারকারী) এখন প্রতিটি সক্রিয় ব্যবহারকারীর জন্য সাধারণ ফার্মের তুলনায় 8.3× বেশি আউটপুট টোকেন তৈরি করে, যেখানে জানুয়ারিতে এই সংখ্যাটি ছিল 2.6×। ক্রমবর্ধমান এই ব্যবধান একটি গভীরতর অপারেটিং পরিবর্তনের দিকে ইশারা করে: শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিগুলো এজেন্টদের কোম্পানির প্রসঙ্গ ও টুলের সাথে সংযুক্ত করে, আরও বেশি মৌলিক কাজ প্রদান করে এবং সফল ওয়ার্কফ্লোগুলোকে পুনরাবৃত্তি করা সহজতর করে তোলে।

স্টার্টআপ Basis, Clay এবং Exa Labs কর্মচারী অনবোর্ডিং, অ্যাকাউন্ট ম্যানেজমেন্ট এবং ডেভেলপার ইকোসিস্টেমের প্রবৃদ্ধিতে এজেন্টদের অন্তর্ভুক্ত করেছে। Basis-এ, প্রথম দিনের অনবোর্ডিং এখন দুই ঘণ্টার পরিবর্তে 30 মিনিটে সম্পন্ন হয়, যেখানে Codex এবং কোম্পানি-নির্দিষ্ট অনবোর্ডিং স্কিল স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইন্টিগ্রেশন সেটআপ পরিচালনা করে। Clay প্রতিটি অ্যাকাউন্টের জন্য স্থায়ী সাবএজেন্ট ব্যবহার করে যারা রাতে ডিলের প্রসঙ্গ পর্যালোচনা করে এবং বিক্রয় দলের জন্য দৈনিক অগ্রাধিকার তালিকা তৈরি করে। Exa Labs-এর লক্ষ্য হলো ডেভেলপাররা যেখানেই এটি ব্যবহার করতে পারে সেখানে তাদের সার্চ API উপলব্ধ করা।

নেতাদের জন্য চ্যালেঞ্জ হলো এই গভীরতাকে এমন কাজে রূপান্তরিত করা যা মানুষ বিশ্বাস করতে, পরিমাপ করতে এবং উন্নত করতে পারে। নেতাদের পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য জায়গা রাখা উচিত, এমনকি এমন ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলোও যেগুলোর মূল্য প্রথম প্রচেষ্টায় স্পষ্ট নয়। এই উদাহরণগুলো দেখায় যে কীভাবে দলগুলো এজেন্টদের পরিচিত কাজে অন্তর্ভুক্ত করতে এবং সময়ের সাথে প্রক্রিয়াটি উন্নত করতে পারে।

মূল সত্তা: কোম্পানি: Basis, Clay, Exa Labs, OpenAI

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন: AI-নেটিভ কোম্পানিগুলো কীভাবে ওয়ার্কফ্লোকে অপারেটিং সক্ষমতায় রূপান্তরিত করে?

শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিগুলো এজেন্টদের কোম্পানির প্রসঙ্গ ও টুলের সাথে সংযুক্ত করে, আরও বেশি মৌলিক কাজ প্রদান করে এবং সফল ওয়ার্কফ্লোগুলোকে পুনরাবৃত্তি করা সহজতর করে তোলে। তারা এজেন্টদের স্থিতিশীল প্রক্রিয়া শেখায়, কাজ পরিবর্তনের সাথে সাথে তাদের স্থায়ী প্রসঙ্গ প্রদান করে, এবং তারপর সুযোগগুলোকে পরীক্ষিত কর্মে রূপান্তরিত করতে দেয়। এই অগ্রগতি দলগুলোকে এজেন্টদের পরিচিত কাজে অন্তর্ভুক্ত করতে এবং সময়ের সাথে প্রক্রিয়াটি উন্নত করতে সক্ষম করে।

Die neuesten Enterprise Signals von OpenAI zeigen, dass sich Unternehmens-KI mit sehr unterschiedlichen Geschwindigkeiten von der Unterstützung zur Ausführung bewegt. Frontier-Unternehmen (die obersten 10% der KI-Nutzung) erzeugen nun 8,3× so viele Output-Tokens pro aktivem Nutzer wie typische Unternehmen, gegenüber 2,6× im Januar. Die wachsende Kluft verweist auf eine tiefere operative Verschiebung: Führende Unternehmen verbinden Agenten mit dem Unternehmenskontext und den Tools, delegieren substanziellere Arbeit und machen erfolgreiche Workflows leichter wiederholbar.

Die Startups Basis, Clay und Exa Labs haben Agenten in das Mitarbeiter-Onboarding, das Account-Management und das Wachstum des Entwickler-Ökosystems integriert. Bei Basis dauert das Onboarding am ersten Tag nun 30 Minuten statt zwei Stunden, wobei Codex und eine unternehmensspezifische Onboarding-Fähigkeit die Integrationseinrichtung automatisch übernehmen. Clay nutzt persistente Subagenten für jeden Account, die nachts den Deal-Kontext prüfen und tägliche Prioritätenlisten für Vertriebsteams erstellen. Exa Labs zielt darauf ab, seine Such-API überall dort verfügbar zu machen, wo Entwickler sie nutzen könnten.

Für Führungskräfte besteht die Herausforderung darin, diese Tiefe in Arbeit zu verwandeln, der Menschen vertrauen, die sie messen und verbessern können. Führungskräfte sollten Raum für Experimente lassen, einschließlich Anwendungsfällen, deren Wert beim ersten Versuch nicht offensichtlich ist. Diese Beispiele zeigen, wie Teams Agenten in vertraute Arbeit einbinden und den Prozess im Laufe der Zeit verbessern können.

Schlüsselentitäten: Unternehmen: Basis, Clay, Exa Labs, OpenAI

Los últimos Enterprise Signals de OpenAI muestran que la IA empresarial pasa de la asistencia a la ejecución a velocidades muy diferentes. Las empresas de frontera (aquellas con el 10% superior de uso de IA) ahora generan 8,3× más tokens de salida por usuario activo que las empresas típicas, frente a 2,6× en enero. La brecha creciente apunta a un cambio operativo más profundo: las empresas líderes conectan agentes al contexto y las herramientas de la empresa, delegan trabajo más sustantivo y facilitan la repetición de flujos de trabajo exitosos.

Las startups Basis, Clay y Exa Labs han integrado agentes en la incorporación de empleados, la gestión de cuentas y el crecimiento del ecosistema de desarrolladores. En Basis, la incorporación del primer día ahora toma 30 minutos en lugar de dos horas, con Codex y una habilidad de incorporación específica de la empresa que gestiona la configuración de integración automáticamente. Clay utiliza subagentes persistentes para cada cuenta que revisan el contexto de las operaciones durante la noche y generan listas de prioridades diarias para los equipos de ventas. Exa Labs tiene como objetivo poner su API de búsqueda a disposición dondequiera que los desarrolladores puedan usarla.

Para los líderes, el desafío es convertir esa profundidad en trabajo que las personas puedan confiar, medir y mejorar. Los líderes deben dejar espacio para la experimentación, incluidos casos de uso cuyo valor no sea obvio en el primer intento. Estos ejemplos muestran cómo los equipos pueden integrar agentes en el trabajo familiar y mejorar el proceso con el tiempo.

Entidades clave: Empresas: Basis, Clay, Exa Labs, OpenAI

Preguntas frecuentes: ¿Cómo transforman las empresas nativas de IA los flujos de trabajo en capacidad operativa?

Las empresas líderes conectan agentes al contexto y las herramientas de la empresa, delegan trabajo más sustantivo y facilitan la repetición de flujos de trabajo exitosos. Enseñan a los agentes procesos estables, les proporcionan contexto persistente a medida que cambia el trabajo y luego les permiten llevar oportunidades a acciones probadas. Esta progresión permite a los equipos integrar agentes en el trabajo familiar y mejorar el proceso con el tiempo.

Les derniers Enterprise Signals d'OpenAI montrent que l'IA en entreprise passe de l'assistance à l'exécution à des vitesses très différentes. Les entreprises de pointe (celles qui représentent les 10% supérieurs d'utilisation de l'IA) génèrent désormais 8,3× plus de tokens de sortie par utilisateur actif que les entreprises classiques, contre 2,6× en janvier. L'écart qui se creuse révèle un changement opérationnel plus profond : les entreprises leaders connectent les agents au contexte et aux outils de l'entreprise, délèguent un travail plus substantiel et facilitent la répétition des flux de travail réussis.

Les startups Basis, Clay et Exa Labs ont intégré des agents dans l'intégration des employés, la gestion des comptes et la croissance de l'écosystème des développeurs. Chez Basis, l'intégration du premier jour ne prend plus que 30 minutes au lieu de deux heures, avec Codex et une compétence d'intégration spécifique à l'entreprise qui gère automatiquement la configuration de l'intégration. Clay utilise des sous-agents persistants pour chaque compte qui examinent le contexte des transactions pendant la nuit et génèrent des listes de priorités quotidiennes pour les équipes commerciales. Exa Labs vise à rendre son API de recherche disponible partout où les développeurs pourraient l'utiliser.

Pour les dirigeants, le défi consiste à transformer cette profondeur en un travail auquel les gens peuvent faire confiance, qu'ils peuvent mesurer et améliorer. Les dirigeants doivent laisser de la place à l'expérimentation, y compris pour les cas d'usage dont la valeur n'est pas évidente au premier essai. Ces exemples montrent comment les équipes peuvent intégrer des agents dans un travail familier et améliorer le processus au fil du temps.

Entités clés : Entreprises : Basis, Clay, Exa Labs, OpenAI

FAQ : Comment les entreprises natives de l'IA transforment-elles les flux de travail en capacité opérationnelle ?

Les entreprises leaders connectent les agents au contexte et aux outils de l'entreprise, délèguent un travail plus substantiel et facilitent la répétition des flux de travail réussis. Elles enseignent aux agents des processus stables, leur fournissent un contexte persistant à mesure que le travail évolue, puis les laissent porter les opportunités vers une action éprouvée. Cette progression permet aux équipes d'intégrer les agents dans un travail familier et d'améliorer le processus au fil du temps.

OpenAI के नवीनतम Enterprise Signals से पता चलता है कि एंटरप्राइज़ AI सहायता से निष्पादन की ओर बहुत अलग-अलग गति से आगे बढ़ रहा है। फ्रंटियर फर्म (शीर्ष 10% AI उपयोग वाली) अब प्रति सक्रिय उपयोगकर्ता सामान्य फर्म की तुलना में 8.3× अधिक आउटपुट टोकन उत्पन्न करती हैं, जबकि जनवरी में यह आँकड़ा 2.6× था। यह बढ़ता अंतर एक गहरे ऑपरेटिंग बदलाव की ओर इशारा करता है: अग्रणी कंपनियाँ एजेंट्स को कंपनी के संदर्भ और टूल्स से जोड़ती हैं, अधिक महत्वपूर्ण काम सौंपती हैं, और सफल वर्कफ़्लो को दोहराना आसान बनाती हैं।

स्टार्टअप Basis, Clay और Exa Labs ने एजेंट्स को कर्मचारी ऑनबोर्डिंग, अकाउंट मैनेजमेंट और डेवलपर इकोसिस्टम ग्रोथ में शामिल किया है। Basis में, पहले दिन की ऑनबोर्डिंग अब दो घंटे की बजाय 30 मिनट में पूरी हो जाती है, जिसमें Codex और कंपनी-विशिष्ट ऑनबोर्डिंग स्किल इंटीग्रेशन सेटअप को स्वचालित रूप से संभालते हैं। Clay प्रत्येक अकाउंट के लिए स्थायी सबएजेंट्स का उपयोग करता है जो रात भर डील के संदर्भ की समीक्षा करते हैं और बिक्री टीमों के लिए दैनिक प्राथमिकता सूचियाँ तैयार करते हैं। Exa Labs का लक्ष्य है कि डेवलपर्स जहाँ भी इसकी ज़रूरत हो, अपने सर्च API को वहाँ उपलब्ध कराना।

नेताओं के लिए चुनौती इस गहराई को ऐसे काम में बदलना है जिस पर लोग भरोसा कर सकें, माप सकें और उसे बेहतर बना सकें। नेताओं को प्रयोग के लिए जगह छोड़नी चाहिए, जिसमें वे उपयोग के मामले भी शामिल हैं जिनका मूल्य पहली बार में स्पष्ट न हो। ये उदाहरण दिखाते हैं कि टीमें कैसे एजेंट्स को परिचित काम में शामिल कर सकती हैं और समय के साथ प्रक्रिया को बेहतर बना सकती हैं।

मुख्य संस्थाएँ: कंपनियाँ: Basis, Clay, Exa Labs, OpenAI

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न: AI-नेटिव कंपनियाँ वर्कफ़्लो को ऑपरेटिंग क्षमता में कैसे बदलती हैं?

अग्रणी कंपनियाँ एजेंट्स को कंपनी के संदर्भ और टूल्स से जोड़ती हैं, अधिक महत्वपूर्ण काम सौंपती हैं, और सफल वर्कफ़्लो को दोहराना आसान बनाती हैं। वे एजेंट्स को स्थिर प्रक्रियाएँ सिखाती हैं, काम बदलने पर उन्हें स्थायी संदर्भ देती हैं, और फिर उन्हें अवसरों को परखी हुई कार्रवाई में बदलने देती हैं। यह प्रगति टीमों को एजेंट्स को परिचित काम में शामिल करने और समय के साथ प्रक्रिया को बेहतर बनाने की अनुमति देती है।

Enterprise Signals terbaru dari OpenAI menunjukkan bahwa AI perusahaan bergerak dari bantuan ke eksekusi dengan kecepatan yang sangat berbeda. Perusahaan-perusahaan frontier (10% teratas dalam penggunaan AI) kini menghasilkan 8,3× lebih banyak token output per pengguna aktif dibandingkan perusahaan tipikal, naik dari 2,6× di bulan Januari. Kesenjangan yang melebar ini menunjukkan pergeseran operasional yang lebih dalam: perusahaan-perusahaan terkemuka menghubungkan agen ke konteks dan alat perusahaan, mendelegasikan pekerjaan yang lebih substantif, dan membuat alur kerja yang sukses lebih mudah untuk diulang.

Startup Basis, Clay, dan Exa Labs telah mengintegrasikan agen ke dalam orientasi karyawan, manajemen akun, dan pertumbuhan ekosistem developer. Di Basis, orientasi hari pertama kini hanya memakan waktu 30 menit而不是 dua jam, dengan Codex dan keterampilan orientasi khusus perusahaan yang menangani pengaturan integrasi secara otomatis. Clay menggunakan subagen persisten untuk setiap akun yang meninjau konteks transaksi sepanjang malam dan menghasilkan daftar prioritas harian untuk tim penjualan. Exa Labs bertujuan untuk menyediakan API pencarian mereka di mana pun para developer dapat menggunakannya.

Bagi para pemimpin, tantangannya adalah mengubah kedalaman tersebut menjadi pekerjaan yang dapat dipercaya, diukur, dan ditingkatkan oleh orang-orang. Pemimpin harus memberi ruang untuk eksperimen, termasuk kasus penggunaan yang nilainya tidak jelas pada percobaan pertama. Contoh-contoh ini menunjukkan bagaimana tim dapat mengintegrasikan agen ke dalam pekerjaan yang sudah dikenal dan meningkatkan proses dari waktu ke waktu.

Entitas Utama: Perusahaan: Basis, Clay, Exa Labs, OpenAI

OpenAIの最新Enterprise Signalsは、企業向けAIが支援から実行へと大きく異なる速度で移行していることを示しています。フロンティア企業（AI利用率上位10%）は、典型的な企業と比べてアクティブユーザー1人あたりの出力トークン数を8.3倍生成しており、1月の2.6倍から増加しています。拡大するこの差は、より深い運用シフトを指し示しています。先進企業はエージェントを企業のコンテキストとツールに接続し、より実質的な業務を委任し、成功したワークフローを再現しやすくしています。

スタートアップのBasis、Clay、Exa Labsは、エージェントを従業員オンボーディング、アカウント管理、開発者エコシステムの成長に組み込んできました。Basisでは、初日のオンボーディングが従来2時間かかっていたのが30分で完了するようになり、Codexと企業固有のオンボーディングスキルが統合設定を自動的に処理します。Clayは各アカウントに永続的なサブエージェントを使用し、夜間にディールのコンテキストをレビューして salesチーム向けの毎日の優先リストを生成します。Exa Labsは、開発者が利用できるあらゆる場所で検索APIを利用可能にすることを目指しています。

リーダーにとっての挑戦は、その奥深さを人々が信頼し、測定し、改善できる仕事へと転換することです。リーダーは実験の余地を残す必要があり、初めての試行では価値が明白でないユースケースも含めるべきです。これらの例は、チームがエージェントを身近な仕事に組み込み、時間とともにプロセスを改善する方法を示しています。

主要エンティティ：企業：Basis、Clay、Exa Labs、OpenAI

FAQ：AIネイティブ企業はどのようにワークフローを運用能力へと転換しますか？

先進企業はエージェントを企業のコンテキストとツールに接続し、より実質的な業務を委任し、成功したワークフローを再現しやすくしています。彼らはエージェントに安定したプロセスを教え、仕事の変化に応じて永続的なコンテキストを与え、機会を検証済みの行動へと移行させます。この進展により、チームはエージェントを身近な仕事に組み込み、時間とともにプロセスを改善できます。

Os últimos Enterprise Signals da OpenAI mostram que a IA empresarial está passando da assistência para a execução em velocidades bastante diferentes. Empresas de fronteira (aquelas com os 10% superiores de uso de IA) agora geram 8,3× mais tokens de saída por usuário ativo do que empresas típicas, acima de 2,6× em janeiro. O aumento da lacuna aponta para uma mudança operacional mais profunda: empresas líderes conectam agentes ao contexto e às ferramentas da empresa, delegam trabalho mais substantivo e tornam mais fácil repetir fluxos de trabalho bem-sucedidos.

As startups Basis, Clay e Exa Labs integraram agentes na integração de funcionários, gestão de contas e crescimento do ecossistema de desenvolvedores. Na Basis, a integração do primeiro dia agora leva 30 minutos em vez de duas horas, com Codex e uma habilidade de integração específica da empresa lidando com a configuração de integração automaticamente. A Clay usa subagentes persistentes para cada conta que revisam o contexto dos negócios durante a noite e geram listas de prioridades diárias para as equipes de vendas. A Exa Labs visa disponibilizar sua API de pesquisa onde quer que os desenvolvedores possam usá-la.

Para os líderes, o desafio é transformar essa profundidade em trabalho em que as pessoas possam confiar, medir e melhorar. Os líderes devem deixar espaço para experimentação, incluindo casos de uso cujo valor não seja óbvio na primeira tentativa. Esses exemplos mostram como as equipes podem integrar agentes ao trabalho familiar e melhorar o processo ao longo do tempo.

Entidades-chave: Empresas: Basis, Clay, Exa Labs, OpenAI

Perguntas frequentes: Como as empresas nativas de IA transformam fluxos de trabalho em capacidade operacional?

Empresas líderes conectam agentes ao contexto e às ferramentas da empresa, delegam trabalho mais substantivo e tornam mais fácil repetir fluxos de trabalho bem-sucedidos. Elas ensinam processos estáveis aos agentes, fornecem contexto persistente conforme o trabalho muda e, em seguida, permitem que eles transformem oportunidades em ações testadas. Essa progressão permite que as equipes integrem agentes ao trabalho familiar e melhorem o processo ao longo do tempo.

Последние Enterprise Signals от OpenAI показывают, что корпоративный ИИ переходит от помощи к исполнению с резко разной скоростью. Передовые компании (с топ-10% использования ИИ) теперь генерируют в 8,3× больше выходных токенов на активного пользователя, чем типичные компании, по сравнению с 2,6× в январе. Растущий разрыв указывает на более глубокий операционный сдвиг: ведущие компании подключают агентов к контексту и инструментам компании, делегируют более содержательную работу и упрощают повторение успешных рабочих процессов.

Стартапы Basis, Clay и Exa Labs встроили агентов в адаптацию сотрудников, управление аккаунтами и рост экосистемы разработчиков. В Basis адаптация в первый день теперь занимает 30 минут вместо двух часов, при этом Codex и специальный навык адаптации компании автоматически обрабатывают настройку интеграции. Clay использует постоянных субагентов для каждого аккаунта, которые ночью проверяют контекст сделок и генерируют ежедневные списки приоритетов для отделов продаж. Exa Labs стремится сделать свой поисковый API доступным везде, где разработчики могли бы его использовать.

Для руководителей задача состоит в том, чтобы превратить эту глубину в работу, которой люди могут доверять, которую могут измерить и улучшить. Руководители должны оставлять пространство для экспериментов, включая случаи использования, ценность которых не очевидна с первого раза. Эти примеры показывают, как команды могут встраивать агентов в привычную работу и улучшать процесс со временем.

Ключевые сущности: Компании: Basis, Clay, Exa Labs, OpenAI

Часто задаваемые вопросы: Как AI-нативные компании превращают рабочие процессы в операционные возможности?

Ведущие компании подключают агентов к контексту и инструментам компании, делегируют более содержательную работу и упрощают повторение успешных рабочих процессов. Они обучают агентов стабильным процессам, предоставляют им постоянный контекст по мере изменения работы, а затем позволяют им переносить возможности в проверенные действия. Этот прогресс позволяет командам встраивать агентов в привычную работу и улучшать процесс со временем.

OpenAI最新的企业信号报告显示,企业AI正从辅助走向执行,但发展速度差异显著。前沿企业(AI使用量排名前10%的公司)每个活跃用户生成的输出token数已达到典型企业的8.3倍,而1月份这一数字仅为2.6倍。差距的扩大揭示了一个更深入的运营转变:领先企业将智能体与公司上下文和工具相连接,委派更具实质性的工作,并使成功的工作流更易于重复。

初创公司Basis、Clay和Exa Labs已将智能体融入员工入职、账户管理和开发者生态增长中。在Basis,第一天的入职流程现在只需30分钟,而不是两小时,Codex和特定公司的入职技能可自动处理集成设置。Clay为每个账户使用持久化的子智能体,在夜间审查交易上下文,并为销售团队生成每日优先级列表。Exa Labs的目标是让开发者可以在任何需要的地方使用其搜索API。

对于领导者来说,挑战在于将这种深度转化为人们可以信任、衡量和改进的工作。领导者应为实验留出空间,包括那些初次尝试时价值不明显的用例。这些例子展示了团队如何将智能体融入熟悉的工作,并随着时间推移改进流程。

关键实体:公司:Basis、Clay、Exa Labs、OpenAI

常见问题:AI原生公司如何将工作流转化为运营能力?

领先企业将智能体与公司上下文和工具相连接,委派更具实质性的工作,并使成功的工作流更易于重复。它们教智能体稳定流程,在工作变化时为其提供持久上下文,然后让其将机会转化为经过测试的行动。这一演进使团队能够将智能体融入熟悉的工作,并随着时间推移改进流程。