Paano binabago ng mga agent ang trabaho

Binabago ng agentic AI ang yunit ng knowledge work mula sa mga iisang interaksiyon tungo sa mga naka-delegate at long-horizon na gawain. Madalas maikli at buo sa sarili ang mga interaksiyon sa chatbot. Maaaring kumilos nang mag-isa ang mga agent nang ilang minuto o oras habang inaayos ang mga tool call, nakikipag-ugnayan sa mga environment, at umuulit tungo sa mga solusyon. Dahil dito, mabilis na nagiging pinakamakapangyarihang AI tool para sa trabaho ang mga agent.

Sa nakaraang taon, nakita namin mismo ang pagbabagong ito sa OpenAI. Sa unang ilang buwan matapos ilabas sa publiko ang Codex, nanatiling default na AI tool para sa trabaho sa loob ng OpenAI ang ChatGPT. Hanggang Agosto 2025, wala pang 10% ng mga token ng karaniwang manggagawa sa OpenAI ang ginugol sa Codex. Ngayon, ginagamit ng bawat departamento, kabilang ang mga hindi teknikal tulad ng Legal at Recruiting, ang Codex bilang pangunahing AI tool nila para sa trabaho. Ipinapakita ng pattern na ito ang pinaniniwalaan naming magiging hinaharap ng trabaho dahil sa mas malawak na kakayahan at accessibility ng mga agentic tool.

Lumago ang paggamit ng Codex kasabay ng mga kakayahan nito. Habang gumagamit ang Codex ng mas malalakas na modelo at bagong product features, naging kaya nitong humawak ng dumaraming produktibong gawain. Sa mga indibidwal na user, user ng organisasyon, at manggagawa ng OpenAI, naidokumento namin ang apat na trend sa nakaraang taon:

• Ginagamit ng mga tao ang Codex para sa trabahong mas mahaba ang horizon. Pagsapit ng Mayo 2026, 80.6% ng mga na-sample na indibidwal na user ang gumawa ng hindi bababa sa isang kahilingan sa Codex na tinatayang hihigit sa 30 minuto ng gawaing pantao, 70.2% ang gumawa ng tinatayang hihigit sa isang oras, at 25.6% ang gumawa ng hindi bababa sa isang kahilingang tinatayang hihigit sa walong oras.
• Naging pangunahing AI tool ang Codex para sa bawat departamento sa OpenAI. Naunang lumipat ang Engineering, ngunit umabot ang Legal, Finance, at Recruiting sa puntong Codex na ang pangunahing AI tool nila bandang Abril 2026. Para sa karaniwang manggagawa ng OpenAI, higit 85% na ng mga output token ang mula sa paggamit ng Codex. Dahil mas maraming token ang karaniwang ginagamit ng mga user ng Codex kaysa sa hindi gumagamit, mas mataas pa ang bahagi nito sa kabuuang mga token: 99.8% ng lingguhang mga output token sa loob ng OpenAI ay mula sa Codex.
• Lalo nang mabilis ang paglago ng paggamit ng mga hindi developer, at nalampasan nito ang paggamit ng mga developer. Mula Agosto 2025, tumaas nang 137x ang mga hindi developer na indibidwal na user, 189x ang mga user ng organisasyon, at 12x sa loob ng OpenAI.
• Binigyang-kakayahan ng Codex ang mga manggagawa ng OpenAI na gumawa ng mga gawaing labas sa job description nila. Bagama’t pinakakaraniwan pa rin ang teknikal na paggamit sa mga engineer, regular na ginagamit ng mga hindi teknikal na user ang Codex para gumawa ng coding o teknikal na execution, kabilang ang automation, pagbabago ng datos, tooling, debugging, at structured analysis.

Noong Mayo 2026, mahigit 70% ng mga user ang humiling sa Codex na tapusin ang isang gawain na aabutin ang isang tao ng mahigit isang oras para makumpleto¹. Habang humusay ang kakayahan ng Codex para sa independiyenteng gawain na may mahabang konteksto, lumipat ang mga user mula sa maiikling interaksiyon tungo sa mas mahihirap na gawain na may mas mahabang saklaw. 

Tinatantiya ng chart sa ibaba ang bahagi ng indibidwal na user na lumampas sa apat na hangganan ng oras ng tao: mga gawaing aabutin ng tao nang higit sa 30 minuto, higit sa isang oras, higit sa apat na oras, at higit sa walong oras². Mula Disyembre 2025 hanggang Mayo 2026, umakyat sa 80.6% ang bahagi ng mga user na gumawa ng kahilingang tinatayang katumbas ng trabahong aabutin ng tao nang higit sa 30 minuto. Umakyat sa 70.2% ang bahaging gumawa ng kahilingang aabutin ng tao nang higit sa isang oras. Pinakamabilis lumago, mula sa mababang base, ang bahaging humiling ng trabahong aabutin ng tao nang higit sa walong oras. 

Makikita ang paglago ng agentic na paggamit sa arawang runtime ng Codex. Sa mga arawang aktibong user sa OpenAI, hinihiling ng pinakamabibigat gumamit na magpatakbo ang Codex ng maraming oras ng agent work sa loob ng isang araw. Pagsapit ng Hunyo 2026, ang mga user sa ika-99 na percentile ay regular na nakagagawa ng higit 60 oras ng Codex agent turns bawat araw, na nakabahagi sa maraming magkakaparehong tumatakbong agent. Habang naging mas makapangyarihan at mas kayang patakbuhin nang parallel ang Codex, lumipat ang mga user mula sa paghingi lamang ng isang sagot sa bawat pagkakataon tungo sa mas madalas na pag-oorkestra ng maraming agent task sa buong araw.

Unang nagsimulang gumamit ng Codex ang mga engineer sa OpenAI, nang paunti-unti. Pagsapit ng Disyembre 2025, inilipat ng karaniwang engineer sa kumpanya ang karamihan ng paggamit nila ng mga produkto ng OpenAI sa Codex. Ngayon, 99% ng mga output token ng karaniwang engineer ay nabubuo gamit ang Codex sa halip na ChatGPT. Mas huling lumampas sa majority use ng Codex ang legal, finance, at recruiting, bandang Abril 2026, ngunit mas mabilis ang kanilang paglipat. Ang karaniwang abogado o recruiter sa OpenAI ngayon ay gumagawa ng higit 85% ng kanilang mga output token sa Codex.

Sa nakaraang anim na buwan, mas lumalim at tumindi ang paggamit ng Codex sa OpenAI. Sa mga aktibong internal user, mabilis na tumaas sa lahat ng departamento ang pagbabago sa pinagsamang mga output token. Pinakamalaki ang talon sa Research: pagsapit ng Hunyo 2026, 56 na beses na mas mataas ang median na paggamit kaysa noong Nobyembre 2025. Tumaas nang 32 beses ang Customer Support at 27 beses ang Engineering, habang mas unti-unti ang paglago ng Legal ngunit umabot pa rin sa 13 beses ng antas nito noong Nobyembre.

Magkasamang ipinapakita ng dalawang pattern na ito kung paano binago ng Codex ang paraan ng paggamit ng OpenAI sa AI para gumawa ng produktibong trabaho. Sa buong kumpanya, lumilipat ang mga user mula chatbot patungo sa mga agent bilang pangunahing anyo ng interaksiyon sa AI at nagde-deploy ng mabilis na lumalaking dami ng agentic labor.

Sa lahat ng grupo ng user—OpenAI, mga organisasyon, at mga indibidwal—nagsimula ang paggamit ng Codex sa mga developer, ang likas na target audience ng nagsimula bilang coding tool. Gayunman, habang lumawak ang Codex tungo sa mas pangkalahatang knowledge work, mas mabilis pang lumago ang paggamit sa mga hindi developer. Gaya ng ipinapakita sa user growth chart sa ibaba, mas mabilis tumaas ang lingguhang hindi developer na user kaysa developer user sa mga indibidwal, organisasyon, at populasyon ng OpenAI. Pagsapit ng unang bahagi ng Hunyo 2026, dumami nang 137 beses ang mga hindi developer na indibidwal na user mula Agosto 2025. Tumaas nang 189-fold ang mga hindi developer na user ng organisasyon, at 12-fold ang mga hindi developer na user sa OpenAI, marahil dahil nagsimula na ang grupong ito sa puntong higit na mas mataas sa karaniwan. 

Hindi ibig sabihin ng pagbabagong ito na ginagamit ng bawat hindi developer ang Codex sa parehong paraan ng isang engineer. Sa halip, nangangahulugan itong mas maraming hindi developer ang gumagamit ng Codex para sa ilang uri ng agentic work. 

Tinutulungan ng Codex ang mga hindi teknikal na departamento na pabilisin ang mga workflow na dati’y nababalam ng pangangailangan sa teknikal na expertise. Inihahambing ng heat map sa ibaba ang mga nahinuhang trabaho sa loob ng OpenAI sa uri ng trabahong kinakatawan sa mga output ng Codex. Engineering at coding ang pinakamalaking kategorya para sa data science at research, samantalang knowledge work ang pinakamalaking kategorya para sa finance at business operations, marketing, operations, at iba pang departamento. 

Gayunpaman, kayang palawakin ng mga agentic tool ang magagawa ng isang indibidwal na manggagawa. Halimbawa, mahigit isang-kapat ng trabahong ginawa gamit ang Codex ng mga manggagawa sa business functions ay engineering o coding. Maaaring pababain ng mga agent ang gastos ng paglipat sa pagitan ng mga hangganan ng gawain at tulungan ang mga manggagawa na gumawa ng katabing trabaho na dati’y nangangailangan ng mas espesyalisadong teknikal na suporta.

Ang mas malawak na paggamit ng mga agentic tool ng mga empleyadong hindi engineer ay nagpapalawak sa hangganan ng magagawa ng mga manggagawang ito. Mahalaga ito para sa mga negosyong nagdedesisyon kung paano muling idisenyo ang mga workflow, para sa mga empleyadong inaalam kung aling kasanayan ang mas nagiging mahalaga, at para sa mga policymaker at researcher na sumusubok unawain kung paano binabago ng AI ang labor market.

Ipinapakita ng aming papel kung paano gumagamit ang mga frontier user ng mahuhusay na agentic tool sa frontier. Ipinapakita ng aming mga resulta kung ano ang nangyayari kapag may malawak at madaling access ang mga tao sa mahuhusay na agentic tool: habang gumaganda ang mga tool, ginagamit sila ng mga tao para sa mas mahaba, mas kumplikado, at mas cross-functional na trabaho. Sa paglipas ng panahon, malamang ganito ang magiging anyo ng hinaharap ng trabaho.