Come gli agenti stanno trasformando il lavoro

L’IA agentica sposta l’unità del lavoro della conoscenza dalle singole interazioni a compiti delegati di lungo orizzonte. Le interazioni con i chatbot sono spesso brevi e autonome. Gli agenti possono operare in autonomia per minuti o ore, orchestrando chiamate a strumenti, interagendo con ambienti e iterando verso soluzioni. Di conseguenza, gli agenti stanno rapidamente diventando lo strumento di IA più potente per il lavoro.

Nell’ultimo anno abbiamo osservato questa trasformazione in prima persona in OpenAI. Nei primi mesi dopo il rilascio pubblico di Codex, ChatGPT è rimasto lo strumento di IA predefinito per il lavoro all’interno di OpenAI. Fino ad agosto 2025, in media un lavoratore OpenAI dedicava a Codex meno del 10% dei propri token. Oggi ogni reparto, compresi quelli non tecnici come Legale e Recruiting, usa Codex come principale strumento di IA per il lavoro. Questo andamento rispecchia quello che riteniamo sarà il futuro del lavoro, grazie alle capacità e all’accessibilità ampliate degli strumenti agentici.

L’adozione di Codex è cresciuta di pari passo con le sue capacità. Man mano che Codex ha sfruttato modelli più potenti e nuove funzionalità di prodotto, è diventato in grado di affrontare una gamma sempre più ampia di compiti produttivi. Tra utenti individuali, utenti organizzativi e lavoratori OpenAI, documentiamo quattro tendenze nell’ultimo anno:

• Le persone usano Codex per lavori con orizzonti più lunghi. A maggio 2026, l’80,6% degli utenti individuali del campione aveva fatto almeno una richiesta a Codex stimata oltre i 30 minuti di lavoro umano, il 70,2% una stimata oltre un’ora e il 25,6% almeno una richiesta a Codex stimata oltre le otto ore.
• Codex è diventato lo strumento di IA principale per ogni reparto di OpenAI. L’Ingegneria si è mossa per prima, ma Legale, Finanza e Recruiting sono passati a Codex come principale strumento di IA intorno ad aprile 2026. Per il lavoratore OpenAI medio, l’uso di Codex rappresenta ora oltre l’85% dei token di output. Poiché gli utenti di Codex tendono a usare più token dei non utenti, la sua quota sui token complessivi è ancora più alta: Codex rappresenta il 99,8% dei token di output settimanali generati all’interno di OpenAI.
• L’adozione tra i non sviluppatori è cresciuta in modo particolarmente rapido, superando quella degli sviluppatori. Da agosto 2025, gli utenti non sviluppatori sono aumentati di 137 volte tra gli utenti individuali, di 189 volte tra quelli organizzativi e di 12 volte all’interno di OpenAI.
• Codex ha permesso ai lavoratori OpenAI di svolgere compiti al di fuori della loro descrizione di ruolo. Anche se l’uso tecnico resta più diffuso tra gli ingegneri, gli utenti non tecnici usano regolarmente Codex per occuparsi di codice o esecuzione tecnica, incluse automazione, trasformazione dei dati, strumenti, debugging e analisi strutturata.

Nel maggio 2026, oltre il 70% degli utenti ha chiesto a Codex di completare un'attività che a una persona avrebbe richiesto più di un'ora per essere completata¹. Con il miglioramento della capacità di Codex di lavorare in autonomia su contesti estesi, gli utenti sono passati da interazioni brevi a compiti più complessi e di più lunga durata. 

Il grafico seguente stima la quota di utenti individuali che hanno superato quattro soglie di tempo umano: compiti che richiederebbero a una persona più di 30 minuti, più di un’ora, più di quattro ore e più di otto ore². Da dicembre 2025 a maggio 2026, la quota di utenti che ha fatto una richiesta stimata corrispondere a un lavoro che richiederebbe a una persona più di 30 minuti è salita all’80,6%. La quota di chi ha fatto una richiesta che richiederebbe a una persona più di un’ora è salita al 70,2%. La quota di richieste per lavori che richiederebbero a una persona più di otto ore è cresciuta più rapidamente, partendo da una base bassa. 

La crescita dell’uso agentico è visibile nel tempo di esecuzione giornaliero di Codex. Tra gli utenti attivi giornalieri in OpenAI, gli utenti più intensivi chiedono a Codex di svolgere molte ore di lavoro agente in una sola giornata. A giugno 2026, gli utenti al 99º percentile generavano regolarmente oltre 60 ore di turni agente Codex al giorno, distribuite tra più agenti paralleli. Con Codex sempre più potente e parallelizzabile, gli utenti sono passati dal chiedergli una sola risposta alla volta a orchestrare sempre più spesso più compiti agentici nel corso della giornata.

Gli ingegneri di OpenAI sono stati i primi ad adottare Codex, gradualmente. L’ingegnere medio dell’azienda ha spostato la maggior parte del proprio uso dei prodotti OpenAI su Codex entro dicembre 2025. Oggi l’ingegnere medio genera il 99% dei propri token di output con Codex anziché con ChatGPT. Legale, Finanza e Recruiting sono passati all’uso maggioritario di Codex più tardi, intorno ad aprile 2026, ma le loro transizioni sono state molto più rapide. Oggi l’avvocato o il recruiter medio in OpenAI genera oltre l’85% dei propri token di output su Codex.

Negli ultimi sei mesi, l’uso di Codex si è approfondito e intensificato in OpenAI. Tra gli utenti interni attivi, la variazione dei token di output combinati è aumentata nettamente in tutti i reparti. La Ricerca ha registrato il balzo maggiore: a giugno 2026, l’uso mediano era 56 volte superiore rispetto a novembre 2025. L’Assistenza clienti è salita di 32 volte e l’Ingegneria di 27 volte, mentre il Legale è cresciuto più gradualmente ma ha comunque raggiunto 13 volte il livello di novembre.

Insieme, questi due andamenti mostrano come Codex abbia trasformato il modo in cui OpenAI usa l’IA per svolgere lavoro produttivo. In tutta l’azienda, gli utenti stanno passando dai chatbot agli agenti come forma principale di interazione con l’IA e stanno impiegando una quantità di lavoro agentico in crescita esponenziale.

In tutti i gruppi di utenti — OpenAI, organizzativi e individuali — l’uso di Codex è iniziato con gli sviluppatori, il pubblico di riferimento naturale per ciò che era nato come strumento di coding. Tuttavia, con l’espansione di Codex verso un lavoro della conoscenza più generale, l’adozione tra i non sviluppatori è cresciuta ancora più rapidamente. Come mostra il grafico sulla crescita degli utenti qui sotto, gli utenti non sviluppatori settimanali sono aumentati più rapidamente degli sviluppatori tra le popolazioni individuali, organizzative e OpenAI. All’inizio di giugno 2026, gli utenti individuali non sviluppatori si erano moltiplicati per 137 rispetto ad agosto 2025. Gli utenti organizzativi non sviluppatori sono aumentati di 189 volte e gli utenti OpenAI non sviluppatori di 12 volte, probabilmente perché questo gruppo partiva già da un livello iniziale ben superiore alla media. 

Questo spostamento non significa che ogni non sviluppatore usi Codex nello stesso modo di un ingegnere. Significa piuttosto che più non sviluppatori usano Codex per una qualche forma di lavoro agentico. 

Codex consente ai reparti non tecnici di accelerare flussi di lavoro che prima erano frenati dalla necessità di competenze tecniche. La mappa di calore qui sotto confronta le professioni inferite all’interno di OpenAI con il tipo di lavoro rappresentato negli output di Codex. Ingegneria e coding emergono come la categoria più ampia per data science e ricerca, mentre il lavoro della conoscenza è la categoria più ampia per finanza e business operations, marketing, operations e altri reparti. 

Detto questo, gli strumenti agentici possono ampliare ciò che un singolo lavoratore è in grado di fare. Per esempio, oltre un quarto del lavoro svolto con Codex dai lavoratori delle funzioni aziendali riguardava ingegneria o coding. Gli agenti possono ridurre il costo di attraversare i confini tra compiti e aiutare i lavoratori a svolgere attività adiacenti che prima richiedevano un supporto tecnico più specializzato.

Il maggiore uso di strumenti agentici da parte di dipendenti non ingegneri amplia la frontiera di ciò che questi lavoratori possono fare. Questo conta per le aziende che decidono come riprogettare i flussi di lavoro, per i dipendenti che imparano quali competenze diventano più preziose e per decisori pubblici e ricercatori che cercano di capire come l’IA cambi il mercato del lavoro.

Il nostro paper mostra come gli utenti di frontiera adottano strumenti agentici capaci alla frontiera. I nostri risultati mostrano cosa accade quando le persone hanno un accesso ampio e senza attriti a strumenti agentici capaci: man mano che gli strumenti migliorano, le persone li usano per lavori più lunghi, più complessi e più trasversali. Col passare del tempo, è probabile che il futuro del lavoro assomigli a questo.