איך סוכנים משנים את העבודה
מאמר חדש במחקר כלכלי המודד את הפוטנציאל הכלכלי של Codex בחזית הטכנולוגיה.
agentic AI משנה את יחידת העבודה בעבודת ידע: מאינטראקציות בודדות למשימות ממושכות שמואצלות לסוכנים. אינטראקציות עם צ'אטבוטים הן לרוב קצרות ועומדות בפני עצמן. סוכנים יכולים לפעול באופן עצמאי במשך דקות או שעות, תוך תזמור קריאות לכלים, אינטראקציה עם סביבות ושיפור חוזר של עבודתם בדרך לפתרון. כתוצאה מכך, סוכנים הופכים במהירות לכלי הבינה המלאכותית העוצמתי ביותר לעבודה.
בשנה האחרונה חווינו את השינוי הזה מקרוב ב-OpenAI. בחודשים הראשונים לאחר ש-Codex הושק לציבור, ChatGPT נותר ברירת המחדל לעבודה עם בינה מלאכותית בתוך OpenAI. עד אוגוסט 2025, פחות מ-10% מצריכת הטוקנים של העובד הממוצע ב-OpenAI הייתה ב-Codex. כיום, כל המחלקות, לרבות מחלקות לא טכניות כמו משפטים וגיוס עובדים, משתמשות ב-Codex ככלי הבינה המלאכותית העיקרי שלהן לעבודה. דפוס זה משקף את מה שלהערכתנו יהיה עתיד העבודה, לנוכח היכולות והנגישות ההולכות וגדלות של כלים אג'נטיים.
אימוץ Codex התרחב בד בבד עם התפתחות יכולותיו. ככל ש-Codex הסתמך על מודלים חזקים יותר ועל תכונות מוצר חדשות, הוא יכול היה לבצע מגוון רחב יותר של משימות מועילות. בקרב משתמשים פרטיים, משתמשים בארגונים ועובדי OpenAI, תיעדנו ארבע מגמות במהלך השנה האחרונה:
אנשים משתמשים ב-Codex למשימות ממושכות יותר. עד מאי 2026, 80.6% מהמשתמשים הפרטיים שנדגמו הגישו לפחות בקשה אחת ל-Codex שהוערכה כדורשת יותר מ-30 דקות עבודה אנושית, 70.2% הגישו בקשה שהוערכה כדורשת יותר משעה, ו-25.6% הגישו לפחות בקשה אחת ל-Codex שהוערכה כדורשת יותר משמונה שעות.
Codex הפך לכלי הבינה המלאכותית העיקרי בכל מחלקה ב-OpenAI. מחלקת ההנדסה הייתה הראשונה לעבור, אך בסביבות אפריל 2026 הפך Codex לכלי הבינה המלאכותית העיקרי גם במחלקות המשפטים, הכספים וגיוס העובדים. אצל העובד הממוצע ב-OpenAI, השימוש ב-Codex מהווה כיום יותר מ-85% מטוקני הפלט. מכיוון שמשתמשי Codex נוטים להשתמש ביותר טוקנים ממי שאינם משתמשים בו, חלקו בכלל הטוקנים גבוה אף יותר: Codex אחראי ל-99.8% מטוקני הפלט שנוצרים מדי שבוע בתוך OpenAI.
האימוץ בקרב מי שאינם מפתחים צמח במהירות רבה במיוחד, ועקף בקצב הצמיחה את האימוץ בקרב מפתחים. מאז אוגוסט 2025, מספר המשתמשים שאינם מפתחים גדל פי 137 בקרב משתמשים פרטיים, פי 189 בקרב משתמשים בארגונים ופי 12 בתוך OpenAI.
Codex אפשר לעובדי OpenAI לבצע משימות החורגות מהגדרת התפקיד שלהם. אף ששימושים טכניים עדיין נפוצים בעיקר בקרב מהנדסים, משתמשים שאינם בתפקידים טכניים נעזרים דרך קבע ב-Codex לכתיבת קוד או לביצוע משימות טכניות, ובהן אוטומציה, המרת נתונים, בניית כלים, ניפוי שגיאות וניתוח מובנה.
במאי 2026, יותר מ-70% מהמשתמשים ביקשו מ-Codex להשלים משימה שהייתה דורשת מאדם יותר משעה1. ככל שהשתפרה יכולתו של Codex לעבוד באופן עצמאי עם הקשר ארוך, המשתמשים עברו מאינטראקציות קצרות למשימות קשות וממושכות יותר.
התרשים שלהלן מעריך את שיעור המשתמשים הפרטיים שבקשותיהם חצו ארבעה ספי זמן עבודה אנושית: משימות שהיו דורשות מאדם יותר מ-30 דקות, יותר משעה, יותר מארבע שעות ויותר משמונה שעות2. בין דצמבר 2025 למאי 2026, שיעור המשתמשים שהגישו בקשה שהוערכה כעבודה שהייתה דורשת מאדם יותר מ-30 דקות עלה ל-80.6%. שיעור המשתמשים שהגישו בקשה שהייתה דורשת מאדם יותר משעה עלה ל-70.2%. שיעור המשתמשים שביקשו עבודה שהייתה דורשת מאדם יותר משמונה שעות צמח בקצב המהיר ביותר, מנקודת פתיחה נמוכה.
הצמיחה בשימוש האג'נטי ניכרת בזמן הריצה היומי של Codex. בקרב המשתמשים הפעילים היומיים ב-OpenAI, המשתמשים הכבדים ביותר מבקשים מ-Codex לבצע שעות רבות של עבודת סוכנים ביום אחד. עד יוני 2026, משתמשים באחוזון ה-99 הגיעו דרך קבע ליותר מ-60 שעות של סבבי פעולה של סוכני Codex ביום, שהתחלקו בין כמה סוכנים שפעלו במקביל. ככל ש-Codex נעשה עוצמתי יותר ואפשר יותר עבודה במקביל, המשתמשים כבר לא הסתפקו בבקשת תשובה אחת בכל פעם, אלא החלו לתזמר יותר ויותר משימות של סוכנים לאורך היום.
המהנדסים ב-OpenAI היו הראשונים להתחיל לאמץ את Codex, בהדרגה. עד דצמבר 2025, המהנדס הממוצע בחברה העביר את רוב השימוש שלו במוצרי OpenAI ל-Codex. כיום, המהנדס הממוצע מייצר 99% מטוקני הפלט שלו באמצעות Codex ולא ChatGPT. מחלקות המשפטים, הכספים וגיוס העובדים עברו לשימוש עיקרי ב-Codex מאוחר יותר, בסביבות אפריל 2026, אך המעבר שלהן היה מהיר בהרבה. עורך הדין או איש הגיוס הממוצע ב-OpenAI מייצר כיום יותר מ-85% מטוקני הפלט שלו ב-Codex.
בששת החודשים האחרונים, השימוש ב-Codex ב-OpenAI העמיק והתעצם. בקרב המשתמשים הפעילים בתוך החברה, המספר הכולל של טוקני הפלט עלה בחדות בכל המחלקות. במחלקת המחקר נרשמה הקפיצה הגדולה ביותר: עד יוני 2026, היקף השימוש החציוני היה גבוה פי 56 מזה שבנובמבר 2025. בתמיכת הלקוחות השימוש גדל פי 32 ובהנדסה פי 27, ואילו במשפטים הצמיחה הייתה הדרגתית יותר, אך עדיין הגיעה לפי 13 מהרמה בנובמבר.
שני הדפוסים הללו יחד ממחישים כיצד Codex שינה את האופן שבו OpenAI משתמשת בבינה מלאכותית לביצוע עבודה מועילה. ברחבי החברה, המשתמשים עוברים מצ'אטבוטים לסוכנים כאמצעי העיקרי לאינטראקציה עם בינה מלאכותית, ומפעילים עבודה אג'נטית בהיקף שגדל באופן מעריכי.
בכל קבוצות המשתמשים — עובדי OpenAI, משתמשים בארגונים ומשתמשים פרטיים — השימוש ב-Codex החל אצל מפתחים, קהל היעד הטבעי של מוצר שהתחיל ככלי לכתיבת קוד. אולם ככל ש-Codex התרחב לעבודת ידע כללית יותר, האימוץ בקרב מי שאינם מפתחים צמח מהר עוד יותר. כפי שמוצג בתרשים צמיחת המשתמשים שלהלן, מספר המשתמשים השבועיים שאינם מפתחים גדל מהר יותר ממספר המפתחים, בקרב משתמשים פרטיים, משתמשים בארגונים ועובדי OpenAI. עד תחילת יוני 2026, מספר המשתמשים הפרטיים שאינם מפתחים גדל פי 137 לעומת אוגוסט 2025. מספר המשתמשים בארגונים שאינם מפתחים גדל פי 189, ומספר המשתמשים ב-OpenAI שאינם מפתחים גדל פי 12 — כנראה משום שקבוצה זו התחילה מנקודת פתיחה גבוהה בהרבה מהממוצע.
השינוי אינו אומר שכל מי שאינו מפתח משתמש ב-Codex באותו אופן כמו מהנדס. משמעותו היא שיותר אנשים שאינם מפתחים משתמשים ב-Codex לסוג כלשהו של עבודה אג'נטית.
Codex מאפשר למחלקות לא טכניות להאיץ תהליכי עבודה שבעבר התעכבו בשל תלות במומחיות טכנית. מפת החום שלהלן משווה בין תחומי העיסוק המשוערים של עובדים ב-OpenAI לבין סוג העבודה המשתקף בפלטי Codex. הנדסה וכתיבת קוד הן הקטגוריה הגדולה ביותר במדעי הנתונים ובמחקר, ואילו עבודת ידע היא הקטגוריה הגדולה ביותר בכספים ובתפעול העסקי, בשיווק, בתפעול ובמחלקות אחרות.
עם זאת, כלים אג'נטיים יכולים להרחיב את היכולות של כל עובד. לדוגמה, יותר מרבע מהעבודה שביצעו עובדים בתפקידים עסקיים באמצעות Codex הייתה הנדסה או כתיבת קוד. סוכנים יכולים להפחית את העלות של מעבר בין תחומי משימות, ולעזור לעובדים לבצע עבודה בתחומים סמוכים שבעבר דרשה תמיכה טכנית ייעודית יותר.
השימוש הגובר בכלים אג'נטיים בקרב עובדים שאינם מהנדסים מרחיב את גבולות היכולת שלהם. יש לכך חשיבות לעסקים שמחליטים כיצד לעצב מחדש תהליכי עבודה, לעובדים שלומדים אילו מיומנויות נעשות בעלות ערך רב יותר, ולקובעי מדיניות ולחוקרים שמנסים להבין כיצד בינה מלאכותית משנה את שוק העבודה.
המאמר שלנו מראה כיצד משתמשים בחזית הטכנולוגיה מאמצים כלים אג'נטיים מתקדמים ובעלי יכולות גבוהות. הממצאים שלנו מדגימים מה קורה כשלאנשים יש גישה רחבה ונטולת חסמים כמעט לכלים אג'נטיים בעלי יכולות גבוהות: ככל שהכלים משתפרים, אנשים משתמשים בהם לעבודה ממושכת יותר, מורכבת יותר וחוצת תחומים יותר. ככל שיעבור הזמן, סביר שכך ייראה עתיד העבודה.
