Как агентите преобразяват начина на работа
Нова публикация на Economic Research, която измерва икономическия потенциал на Codex на предела.
Агентен изкуствен интелект променя единицата на интелектуалния труд – от единични взаимодействия към делегирани дългосрочни задачи. Взаимодействията с чатбот често са кратки и самостоятелни. Агентите могат да работят самостоятелно в продължение на минути или часове, като оркестрират стартирания на инструменти, взаимодействат със среди и итеративно достигат до решения. В резултат на това агентите бързо се превръщат в най-мощния инструмент с ИИ за работа.
През последната година станахме преки свидетели на тази трансформация в OpenAI. През първите няколко месеца след като Codex беше пуснат публично, ChatGPT остана по подразбиране инструментът с ИИ за работа в OpenAI. До края на август 2025 г. средностатистическият служител на OpenAI е изразходвал по-малко от 10% от своите токени за Codex. Вече всеки отдел, включително нетехнически отдели като правния отдел и отдела за подбор на персонал, използва Codex като основния си инструмент с ИИ за работа. Този модел отразява това, което според нас ще бъде бъдещето на работата, предвид разширените възможности и достъпността на агентните инструменти.
Възприемането на Codex нарастваше успоредно с възможностите на Codex. С развитието на по-силни модели и нови продуктови функции Codex придоби способността да изпълнява все по-широк набор от продуктивни задачи. Сред индивидуалните потребители, организационните потребители и служителите на OpenAI документираме четири тенденции през изминалата година:
- Хората използват Codex за по-дългосрочна работа. Към май 2026 г. 80,6% от индивидуалните потребители в извадката са направили поне една заявка към Codex, за която се оценява, че надхвърля 30 минути човешки труд; 70,2% са направили такава, за която се оценява, че надхвърля един час; а 25,6% са направили поне една заявка към Codex, за която се оценява, че надхвърля осем часа.
- Codex се превърна в основния инструмент с изкуствен интелект за всеки отдел в OpenAI. Инженерният отдел действа първи, но юридическият, финансовият отдел и отделът по набиране на персонал приеха Codex за основния си инструмент с изкуствен интелект около април 2026 г. За средностатистическия служител на OpenAI използването на Codex вече съставлява над 85% от изходните токени. Тъй като потребителите на Codex обикновено използват повече токени от хората, които не го използват, делът му от общия брой токени е още по-висок. Codex представлява 99,8% от седмичните изходни токени, генерирани в рамките на OpenAI.
- Възприемането от страна на служители, които не са разработчици, нарасна особено бързо и изпревари това на разработчиците. От август 2025 г. насам броят на потребителите, които не са разработчици, се е увеличил 137 пъти при индивидуалните потребители, 189 пъти при организационните потребители и 12 пъти в рамките на OpenAI.
- Codex позволи на служителите на OpenAI да изпълняват задачи извън описанието на длъжността им. Макар техническата употреба все още да е най-разпространена сред инженерите, нетехническите потребители редовно използват Codex, за да поемат задачи по писане на код или техническо изпълнение, включително автоматизация, трансформация на данни, създаване на инструменти, отстраняване на грешки и структуриран анализ.
Агентите работят повече часове по по-трудни задачи
През май 2026 г. повече от 70% от всички заявки към Codex са за задачи, чието изпълнение би отнело на човек повече от час1. С подобряването на способността на Codex за самостоятелна работа с дълъг контекст потребителите преминаха от кратки взаимодействия към по-трудни, по-дългосрочни задачи.
Диаграмата по-долу оценява дела на отделните потребители, които са преминали четири прага за човешко време: задачи, които биха отнели на човек повече от 30 минути, повече от час, повече от четири часа и повече от осем часа2. От декември 2025 г. до май 2026 г. делът на потребителите, които са направили заявка, за която е било оценено, че съответства на работа, която би отнела на човек повече от 30 минути, нарасна до 80,6%. Делът на заявката, която би отнела на човек повече от час, се повиши до 70,2%. Делът на потребителите, които са направили заявки, за които се оценява, че биха отнели на човек повече от осем часа, нарасна най-бързо от ниско ниво.
Ръстът в използването на агенти се вижда в ежедневното време за изпълнение на Codex. Сред ежедневно активните потребители в OpenAI най-активните възлагат на Codex да изпълнява много часове работа на агентите в рамките на един ден. До юни 2026 г. потребителите в 99-ия персентил редовно генерираха над 60 часа работа на агенти на Codex на ден, разпределени между множество паралелни агенти. С нарастването на мощността и възможността за паралелна работа на Codex, потребителите преминаха от това да искат от Codex по един отговор наведнъж към все по-често оркестриране на множество агентни задачи в рамките на деня.
Внедряването продължава да се разраства от инженерите към другите екипи в OpenAI
Инженерите в OpenAI първи започнаха постепенно да използват Codex. До декември 2025 г. средностатистическият инженер в компанията беше прехвърлил по-голямата част от употребата си на продуктите на OpenAI към Codex. Днес средностатистическият инженер генерира 99% от своите изходни токени с Codex, а не с ChatGPT. Правният, финансовият и отделът по подбор на персонал преминаха към използване на Codex за по-голямата част от работата си по-късно – около април 2026 г., но преходът при тях беше значително по-бърз. Средностатистическият юрист или специалист по подбор на персонал в OpenAI сега генерира над 85% от изходните си токени в Codex.
През последните шест месеца използването на Codex в OpenAI се задълбочи и засили. Сред активните вътрешни потребители промяната в комбинираните изходящи токени отбеляза рязък ръст във всички отдели. Проучванията отбелязаха най-големия скок. Към юни 2026 г. средната употреба беше 56 пъти по-висока, отколкото през ноември 2025 г. Употребата сред поддръжката на клиенти нарасна с 32 пъти, а сред инженерния отдел с 27 пъти, докато сред юридическия отдел нарасна по-постепенно, но все пак достигна 13 пъти повече спрямо нивото си от ноември.
Тези два модела заедно илюстрират как Codex промени начина, по който OpenAI използва изкуствения интелект за продуктивна работа. Из цялата компания потребителите преминават от чатботове към агенти като основна форма на взаимодействие с ИИ и внедряват експоненциално нарастващ обем работа, извършвана от агенти.
Групите потребители, които не са разработчици, са най-бързо растящите.
Из всички потребителски групи – OpenAI, организационни и индивидуални потребители – използването на Codex започна сред разработчиците, естествената целева аудитория за това, което започна като инструмент за писане на код. Въпреки това, с разширяването на Codex към по-обща интелектуална работа, възприемането му сред потребителите, които не са разработчици, нарасна още по-бързо. Както е показано на графиката за растеж на потребителите по-долу, седмичният брой потребители, които не са разработчици, се е увеличил по-бързо от броя на потребителите, които са разработчици, сред индивидуалните, организационните и OpenAI популациите. Към началото на юни 2026 г. броят на индивидуалните потребители, които не са разработчици, се е увеличил 137 пъти спрямо август 2025 г. Броят на организационните потребители, които не са разработчици, се е увеличил 189 пъти, а този на потребителите на OpenAI, които не са разработчици – 12 пъти, вероятно защото началното ниво при тази група вече е било значително над средното.
Тази промяна не означава, че всеки, който не е разработчик, използва Codex по същия начин като инженер. По-скоро това означава, че все повече хора, които не са разработчици, използват Codex за някаква дейност с инициативност.
Codex увеличава обхвата на потенциалната продуктивна работа
Codex позволява на нетехническите отдели да ускоряват работните процеси, които преди бяха забавяни поради необходимостта от техническа експертиза. Топлинната карта по-долу сравнява предполагаемите професии в рамките на OpenAI с типовете работа, представени в резултатите от Codex. Инженерството и програмирането се очертават като най-голямата категория за науката за данните и изследванията, докато интелектуалният труд е най-голямата категория за финансите, бизнес операциите, маркетинга, оперативните дейности и други отдели.
Въпреки това агентните инструменти могат да разширят възможностите на отделния служител. Например над една четвърт от работата, извършена с Codex от служители в бизнес функции, беше инженерна дейност или програмиране. Агентите могат да намалят разходите за преминаване през границите между задачите и да помагат на служителите да извършват сродни дейности, които преди изискваха по-специализирана техническа поддръжка.
Occupation vs. work done with Codex
| Work category | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Consolidated inferred department | |||||
| Engineering | |||||
| Data Science / Research | |||||
| Finance / Biz Ops | |||||
| Product / Marketing / Ops | |||||
| Other | |||||
Какво означава това за икономическия потенциал на агентите
Засиленото използване на агентни инструменти от служители, които не са инженери, увеличават предела на това, което тези служители могат да правят. Това е важно за фирмите, които решават как да преработят работните процеси, за служителите, които научават кои умения стават по-ценни, както и за политиците и изследователите, които се опитват да разберат как изкуственият интелект променя пазара на труда.
Нашата статия показва как авангардните потребители започват да използват способни, авангардни агентни инструменти. Нашите резултати показват какво се случва, когато хората имат широк и безпрепятствен достъп до ефективни инструменти с агентни възможности – с усъвършенстването на инструментите хората ги използват за по-продължителна, по-сложна и по-междуфункционална работа. С течение на времето вероятно точно така ще изглежда бъдещето на работата.
Автор
Бележки под линия
- 1
Хоризонтът на задачата се оценява с помощта на големи езикови модели в ролята на съдия с достъп до преписи на Codex.
- 2
Тези прагови стойности са оценени от модела, затова трябва да се разглеждат като ориентировъчни, а не като точни. Това също се основава само на индивидуални данни и на заявките от произволна извадка от 0,1% от потребителите.


