Kulisy wzrostu przełączania się między modelami AI w Enterprise

Dane dotyczące wykorzystania w Enterprise pokazują, że pracownicy traktują obecnie modele jako menu opcji, a nie jako pojedyncze domyślne narzędzie.

Perplexity to jedyna platforma AI dla przedsiębiorstw, która zapewnia dostęp do modeli wielu dostawców w jednym interfejsie. Tymczasem 92% firm z listy Fortune 500, w tym sześć z "Wspaniałej siódemki", korzysta z Perplexity w celu uzyskania odpowiedzi i podejmowania decyzji. Daje nam to wyjątkową pozycję, aby obserwować, jak firmy faktycznie wykorzystują różne modele AI do różnych zadań i zespołów.

Dane za rok 2025 ujawniają wyraźny schemat: poza zespołami inżynierskimi żaden model nie osiągnął większego niż 17-procentowego udziału w ogólnym użytkowaniu, a w miarę jak modele AI i użytkownicy stawali się bardziej zaawansowani, wykorzystanie poszczególnych modeli ulegało coraz większej fragmentacji. W styczniu 2025 r. dwa czołowe modele odpowiadały za ponad 90% wykorzystania w przedsiębiorstwach. Do grudnia cztery modele miały po ponad 10% udziału, a nawet wiodący model przechwytywał tylko około 23% zapytań.

Wzrost liczby pracowników korzystających z wielu modeli

Dane dotyczące wykorzystania w Enterprise pokazują, że pracownicy traktują obecnie modele jako menu opcji, a nie jako pojedyncze domyślne narzędzie. Wśród stanowisk w przedsiębiorstwach 12,5% kwalifikuje się jako aktywni zaawansowani użytkownicy, angażujący się co najmniej przez 12 z każdych 28 dni. Ci zaawansowani użytkownicy napędzają eksplorację modeli: 40% aktywnie korzysta z 6 lub więcej modeli w porównaniu do 20% zwykłych użytkowników. Wzorzec ten skaluje się również na poziomie organizacyjnym. 50 najlepszych kont Enterprise korzysta średnio z 30 modeli w porównaniu do siedmiu w przypadku typowych kont.

Jak zespoły w przedsiębiorstwach dopasowują modele do zadań

Wiodące firmy AI wprowadziły na rynek 46 nowych modeli w 2025 r., a Perplexity zaoferowała wszystkie z nich w ciągu 24 godzin od premiery. Takie podejście oparte na agregatorze rozwiązało główny problem dotyczący przepływu pracy: pracownicy mogą przełączać się między modelami bez konieczności żonglowania loginami czy zarządzania oddzielnymi umowami.

Wśród klientów korporacyjnych 43,6% organizacji korzystało z więcej niż jednego modelu w pewnym momencie 2025 r., co odzwierciedla zdecydowane odejście od standaryzacji opartej na jednym modelu na rzecz korzystania z wielu modeli. 9,1% użytkowników w przedsiębiorstwach, którzy korzystali z wielu modeli w ciągu jednego dnia, wskazuje na zachowania zaawansowanych użytkowników polegające na kierowaniu różnych zadań do różnych modeli. Wśród użytkowników wybierających konkretne modele 53% przełączało się między nimi w ciągu jednego dnia roboczego co najmniej raz w 2025 r., co podkreśla, jak rutynowe stało się dla tej grupy przełączanie się między modelami.

Specjalizacja modeli według przypadku użycia

W ciągu całego 2025 r. użytkownicy korporacyjni wybierali model Claude do 38% zapytań programistycznych. Na poziomie organizacyjnym 40% przedsiębiorstw domyślnie wybiera Claude do programowania, podczas gdy 22% woli GPT.

Jednak programowanie stanowi wyjątek. W przypadku każdej innej funkcji przewaga jest mniej wyraźna. W grudniu 2025 r. preferencje różniły się w zależności od rodzaju zadania:

Sztuki wizualne: Gemini Flash (40%)

Analiza finansowa: Gemini 3.0 Pro Rozumowanie (31%)

Debugowanie: Claude Sonnet 4.5 (30%)

Tworzenie oprogramowania: Claude Sonnet 4.5 (29%)

Sprawy prawne/sądowe: Modele Claude Rozumowanie (23%)

Badania medyczne: GPT-5.1 Rozumowanie (13%)

Wraz z wprowadzaniem nowych modeli preferencje te prawdopodobnie ulegną zmianie. To, co prowadzi dzisiaj, może nie prowadzić w następnym kwartale.

Krajobraz modeli stale ewoluuje

Na początku 2025 r. Claude Sonnet 4 i GPT-4o łącznie odpowiadały za 91,5% zapytań w przedsiębiorstwach (odpowiednio 47,5% i 44%). Pod koniec 2025 r. czołowe modele rozłożyły się bardziej równomiernie między dostawców: 23,3% Gemini 3.0 Pro Rozumowanie, 20,6% Claude Sonnet 4.5, 10,7% Claude Sonnet 4.5 Rozumowanie i 7,9% GPT-5.

Nowe modele zazwyczaj notują wzrost powyżej 50% wykorzystania w przedsiębiorstwach przez kilka dni po ich wydaniu, gdy użytkownicy eksperymentują z nowymi możliwościami (GPT-4.1 pod koniec kwietnia, GPT-5 na początku sierpnia, GPT-5 Czat pod koniec października). Szybko spada to do maksymalnie 35% w kolejnym tygodniu. Modele zyskują i tracą na popularności wraz z pojawianiem się nowych wersji i gdy zespoły doprecyzowują, który model pasuje do danej pracy.

Dlaczego elastyczność jest lepsza niż wybór jednego zwycięzcy

Claude dominował wśród inżynierów, ale był to wyjątek. W przypadku każdej innej funkcji zespoły dzieliły się między różne modele w zależności od zadania. Kiedy krajobraz zmienia się tak szybko, dostęp do każdej opcji ma większe znaczenie niż wybór najlepszej dostępnej dzisiaj.