OpenAI 在 2026 年 8 月 12 日發布兩份互補研究：涵蓋企業客戶使用行為的《Enterprise Signals》，以及分析 AI 採用率如何在企業內擴散的學術論文《How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT》。資料顯示：用量前 10% 的企業，每位活躍使用者產出的 token 量是一般企業的 8.3 倍。這個差距半年前只有 2.6 倍，代表願意深度投入的企業正拉開指數級的效能差距。
企業已從「問 AI」變成「讓 AI 做事」
OpenAI 在報告中區分了兩個層次：問答式 AI 透過對話協助使用者理清邏輯；AI Agent（AI Agent）則能自主規劃步驟、呼叫工具、執行多步驟任務並產出可審核成果。
截至 2026 年 6 月，Codex（OpenAI 的程式開發 AI Agent）產出的 token 量已佔企業客戶總輸出的 64%。即使用同一批模型，AI Agent 型任務因牽涉更長、更多步驟的工作，成長速度遠快於單純問答。
為什麼「前段班」企業的差距越拉越大？
報告把每月依每位活躍使用者產出 token 數排名前 10% 的企業定義為前段班，45 到 55 百分位定義為一般企業。差距橫跨各產業與規模：資訊科技業最大（11.7 倍），製造業相對最小（5.3 倍）。一般企業用量過去一年只成長 1.9 到 2.8 倍，多數組織仍停留在簡單問答層次。
差距也來自有沒有把 AI Agent 接上真正的工作情境。前段班企業的週活躍使用者中，21% 使用 Plugins（整合企業系統與資料的擴充功能）、19% 使用 skills（可重複使用的工作指令），一般企業只有 9% 與 3%。
AI Agent 正在擴散到哪些部門？
AI Agent 的擴散不再侷限於工程部門。自二月以來，企業內 Codex 週活躍使用者的成長幅度：法務 108 倍、業務與招募各 41 倍、行銷 26 倍，工程部門只有 5 倍。Virgin Atlantic 工程團隊用 Codex 把重構舊程式碼的時間從兩週縮短到 30 分鐘。
報告也發現與多數企業調查相反的現象：導入六個月後，基層員工每週傳送的訊息數比高階主管多出 13 則。這表示找到組織裡 AI 使用深度較高的員工、推廣其做法，比高層示範更有效。
《How Organizations Use AI》分析的美國上市公司中，已導入 AI 的企業資產規模、員工人數與研發投入都較高。
對正在導入 AI Agent 的傳產企業代表什麼？
報告反覆強調：前段班與一般企業用的是同一批模型，差距來自企業是否把 AI Agent 接上自己的資料、工具與工作流程，並建立清楚的權限與審核機制。卡住多數企業的關鍵是資料串接、流程盤點與治理三件事有沒有做到位。
台灣傳統產業導入 AI Agent 時最常卡在這三點——內部沒有工程團隊能自行做系統整合，也還沒建立誰能用、誰要審核的權限規則。
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前段班與一般企業的差距，比的是誰先把流程與治理做扎實。