Iza uspona prebacivanja Enterprise AI modela

Perplexity je jedina poslovna platforma za umjetnu inteligenciju koja pruža pristup modelima više pružatelja usluga u jednom sučelju. U međuvremenu, 92% tvrtki s liste Fortune 500, uključujući šest tvrtki s liste Magnificent 7, koristi Perplexity za dobivanje odgovora i donošenje odluka. To nam daje jedinstvenu poziciju da vidimo kako tvrtke stvarno koriste različite AI modele za različite zadatke i timove.

Podaci za 2025. godinu otkrivaju jasan uzorak: osim inženjerskih timova, nijedan model nije ostvario udio u ukupnoj upotrebi veći od 17%, a kako su AI modeli i korisnici postajali sofisticiraniji, upotreba između modela postajala je sve fragmentiranija. U siječnju 2025. dva su vodeća modela činila više od 90% poslovne upotrebe. Do prosinca četiri su modela imala svaki više od 10% udjela, a čak je i vodeći model privukao samo oko 23% upita.

Podaci o poslovnoj upotrebi pokazuju da zaposlenici sada tretiraju modele kao jelovnik opcija, a ne kao jedan zadani alat. Među Enterprise mjestima, 12,5% ih se kvalificira kao aktivni napredni korisnici, koji se uključuju najmanje 12 od svakih 28 dana. Ovi napredni korisnici potiču istraživanje modela: 40% ih aktivno koristi 6 ili više modela, u usporedbi s 20% redovitih korisnika. Uzorak se primjenjuje i na organizacijskoj razini. Top 50 Enterprise računa koristi u prosjeku 30 modela u usporedbi sa sedam za tipične račune.

Vodeće AI kompanije lansirale su 46 novih modela u 2025. godini, a Perplexity je ponudio sve njih unutar 24 sata od objave. Ovaj pristup agregatora riješio je veliki problem s tijekom rada: zaposlenici mogu prelaziti s jednog modela na drugi bez žongliranja prijavama ili upravljanja zasebnim ugovorima.

Među Enterprise korisnicima, 43,6% organizacija koristilo je više od jednog modela u nekom trenutku tijekom 2025. godine, što odražava odlučan pomak od standardizacije s jednim modelom prema korištenju više modela. 9,1% Enterprise korisnika koji su koristili više modela u jednom danu ukazuje na ponašanje naprednog korisnika usmjeravanja različitih zadataka na različite modele. Među korisnicima koji biraju određene modele, 53% ih je promijenilo model unutar jednog radnog dana barem jednom u 2025. godini, naglašavajući koliko je rutinsko prebacivanje s modela na model postalo za ovu skupinu.

Tijekom 2025. godine Enterprise korisnici odabrali su Claude model za 38% programskih upita. Na organizacijskoj razini, 40% Enterprise tvrtki zadano koristi Claude za programiranje, dok 22% preferira GPT.

Ali programiranje je iznimka. Za svaku drugu funkciju vodstvo je manje jasno. U prosincu 2025. preferencije su se razlikovale prema vrsti zadatka:

Vizualne umjetnosti: Gemini Flash (40%)

Financijska analiza: Gemini 3.0 Pro Rasudivanje (31%)

Otklanjanje pogrešaka: Claude Sonnet 4.5 (30%)

Razvoj softvera: Claude Sonnet 4.5 (29%)

Pravni/sudski slučajevi: Modeli Claude Rasudivanje (23%)

Medicinsko istraživanje: GPT-5.1 Rasudivanje (13%)

Kako se lansiraju novi modeli, te će se preferencije vjerojatno promijeniti. Ono što je vodeće danas možda neće biti vodeće sljedećeg kvartala.

Početkom 2025. godine Claude Sonnet 4 i GPT-4o zajedno su činili 91,5% poslovnih upita (47,5% odnosno 44%). Do kasne 2025. godine vodeći modeli ravnomjernije su se raspodijelili među pružateljima usluga: 23,3% Gemini 3.0 Pro Rasudivanje, 20,6% Claude Sonnet 4.5, 10,7% Claude Sonnet 4.5 Rasudivanje i 7,9% GPT-5.

Novi modeli obično dosegnu vrhunac iznad 50% poslovne upotrebe nekoliko dana nakon njihova izdanja, dok korisnici eksperimentiraju s novim mogućnostima (GPT-4.1 krajem travnja, GPT-5 početkom kolovoza, GPT-5 Chat krajem listopada). To brzo opada na najviše 35% do sljedećeg tjedna. Modeli ulaze i izlaze iz mode kako pristižu nova izdanja, a timovi preciziraju koji model odgovara kojem poslu.

Claude je dominirao među inženjerima, ali to je bila iznimka. U svim ostalim funkcijama timovi su se dijelili na različite modele ovisno o zadatku. Kada se krajolik ovako brzo mijenja, pristup svakoj opciji važniji je od odabira današnjeg najboljeg.

Uspon radne snage s više modela

Kako Enterprise timovi usklađuju modele sa zadacima

Specijalizacija modela prema slučaju upotrebe

Krajolik modela nastavlja se razvijati

Zašto fleksibilnost nadmašuje odabir jednog pobjednika