Todos los índices de capacidades
Strategy & Ops Index
Assesses model performance across the strategy and operations domain. Capabilities evaluated include domain-specific knowledge (business and management, accounting, corporate and markets), strategy and planning, customer support, records management, and more.
Ver flujos de trabajo representativosThe Artificial Analysis Strategy & Ops Index combines performance across benchmarks chosen for strategy, operations, and office administration. We map common tasks from O*NET occupational classifications, then select benchmarks that represent this real-world work. Weights are derived from how often capabilities appear across those tasks.
This composite metric provides a single score for tracking model performance across operations and administrative work. Artificial Analysis ejecuta de forma independiente todas las evaluaciones subyacentes. Consulta nuestra metodología de Benchmarking de Inteligencia para saber cómo se realizan las evaluaciones.
| Capacidad | Peso | Evaluaciones |
|---|---|---|
| Agentic Knowledge Work | 35 % | GDPval-AA v2.1 y AA-Briefcase v1.1 |
| Business Knowledge | 30 % | AA-Omniscience Business Accuracy |
| Agentic Tool Use | 30 % | AutomationBench-AA Operations, HR, Marketing, Sales & Support |
| Long-Context | 5 % | LCR y GDP.pdf |
Puntuación
Artificial Analysis Strategy & Ops Index
Artificial Analysis Strategy & Ops Index: desglose de capacidades
Desglose de capacidades
Artificial Analysis Strategy & Ops Index: Business Knowledge
Flujos de trabajo representativos
Flujos de trabajo reales que ponen a prueba las capacidades a las que Strategy & Ops Index da mayor peso.
Ejemplo: Assess a mid-market SaaS company's competitive position from market-share data, analyst reports, and win/loss notes, work through a Porter's Five Forces and SWOT read, and formulate three prioritized strategic options with the trade-offs of each.
Ejemplo: Scan 3,000 invoices of different formats before month-end and extract line-items into structured fields to add to the general ledger.
Ejemplo: Absorb a 40% support surge after a product recall in a CRM ticketing queue with 20-minute hold times to triage incoming tickets by SLA, de-escalate frustrated customers in live chat, and follow the approved recall script verbatim.
Ejemplo: Reconcile an executive's schedule when they're triple-booked across a full week of calendars in a scheduling tool, including external stakeholders with limited availability, to weigh free/busy windows, propose conflict resolutions ranked by stakeholder seniority, and draft rescheduling notes.
Ejemplo: Clean up a stalled month-end close where multiple departments coded the same expenses to different GL accounts across hundreds of invoices to propose a consistent chart-of-accounts mapping, identify entries needing reclassification, and draft adjusting journal entries.
Ejemplo: Consolidate five years of training records split across paper files and two unindexed document systems for a regulatory request to build one audit-ready manifest, flag missing records with supporting evidence, and propose a retention schedule for the next cycle.
Costo
Artificial Analysis Strategy & Ops Index: costo por tarea
Artificial Analysis Strategy & Ops Index vs. costo por tarea
Velocidad
Artificial Analysis Strategy & Ops Index: tiempo por tarea
Tokens de salida
Artificial Analysis Strategy & Ops Index: tokens de salida por tarea
Fecha de lanzamiento
Artificial Analysis Strategy & Ops Index vs. fecha de lanzamiento
Preguntas frecuentes
Según el Strategy & Ops Index de Artificial Analysis, los modelos de IA con mejor desempeño en trabajos de estrategia y operaciones son actualmente Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) (64), Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Xhigh Effort, Default Fallback) (62) y Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) (60). La clasificación se actualiza a medida que se lanzan nuevos modelos.
Sí. El Strategy & Ops Index de Artificial Analysis es un benchmark independiente que mide el desempeño de los modelos de IA en trabajos de estrategia y operaciones. Evalúa conocimientos empresariales, trabajo de conocimiento agéntico, uso agéntico de herramientas en aplicaciones empresariales y análisis de contextos extensos.
El Strategy & Ops Index es un benchmark compuesto de Artificial Analysis que evalúa el desempeño de los modelos en estrategia y operaciones. Las capacidades evaluadas incluyen conocimientos específicos del sector (negocios y gestión, contabilidad, empresas y mercados), estrategia y planificación, atención al cliente, gestión de registros y más.
El Strategy & Ops Index se calcula como el promedio ponderado de las puntuaciones de sus capacidades. Estas son las puntuaciones y sus pesos: Business Knowledge (30 %), Agentic Knowledge Work (35 %), Agentic Tool Use (30 %) y Long-Context (5 %).
El Strategy & Ops Index incluye AA-Omniscience Business Accuracy, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA Operations, HR, Marketing, Sales & Support, LCR y GDP.pdf.
Actualmente, Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) tiene la puntuación más alta en el Strategy & Ops Index: 64 entre los modelos con resultados publicados. Ver modelo
Una puntuación más alta en el Strategy & Ops Index indica un mejor desempeño general en los benchmarks que componen el índice. Para un caso de uso específico, los resultados de cada benchmark pueden ser más informativos que la puntuación compuesta.