Jak agenty AI zmieniają sposób pracy

Agentowa sztuczna inteligencja zmienia podstawową jednostkę pracy umysłowej z pojedynczych interakcji na delegowane zadania o długim horyzoncie. Interakcje z chatbotami są często krótkie i zamknięte. Agenty mogą działać samodzielnie przez wiele minut, a nawet godzin, koordynując wywołania narzędzi, wchodząc w interakcje ze środowiskami i iteracyjnie dochodząc do rozwiązania problemu. W rezultacie szybko stają się najpotężniejszym narzędziem AI wspierającym działania robocze.

W ostatnim roku obserwowaliśmy tę transformację z bliska w OpenAI. Przez pierwsze miesiące po publicznym udostępnieniu Codex domyślnym narzędziem AI do pracy w OpenAI pozostawał ChatGPT. Do sierpnia 2025 r. przeciętny pracownik OpenAI przeznaczał na Codex mniej niż 10% swoich tokenów. Dziś każdy dział, w tym działy nietechniczne, takie jak prawny czy kadrowy, używa Codex jako głównego narzędzia AI do działań roboczych. Ten wzorzec pokazuje, jak naszym zdaniem będzie wyglądać przyszłość pracy dzięki większym możliwościom i dostępności narzędzi agentowych.

Popularność Codex rosła wraz z jego możliwościami. Wraz z wdrażaniem coraz mocniejszych modeli i nowych funkcji produktowych Codex stawał się zdolny do wykonywania coraz szerszego zakresu zadań. Wśród użytkowników indywidualnych, organizacyjnych oraz pracowników OpenAI zaobserwowaliśmy w ostatnim roku cztery trendy:

• Użytkownicy używają Codex do zadań o dłuższym horyzoncie czasowym. Do maja 2026 r. 80,6% badanych użytkowników indywidualnych zleciło przynajmniej jedno zadanie szacowane na ponad 30 minut pracy człowieka, 70,2% – na ponad godzinę, a 25,6% – na ponad osiem godzin.
• Codex stał się głównym narzędziem AI w każdym dziale OpenAI. Jako pierwszy przeszedł na niego dział inżynierii, ale około kwietnia 2026 roku również działy prawny, finansowy i rekrutacyjny zaczęły używać go jako głównego narzędzia AI. U przeciętnego pracownika OpenAI użycie Codex odpowiada dziś za ponad 85% tokenów wyjściowych. Ponieważ użytkownicy Codex zwykle zużywają więcej tokenów niż osoby, które z niego nie korzystają, jego udział w ogólnej liczbie tokenów jest jeszcze wyższy: Codex odpowiada za 99,8% tygodniowych tokenów wyjściowych generowanych w OpenAI.
• Najszybciej rosła liczba użytkowników spoza środowiska programistycznego. Od sierpnia 2025 r. liczba takich użytkowników wzrosła 137-krotnie wśród użytkowników indywidualnych, 189-krotnie wśród użytkowników organizacyjnych i 12-krotnie w OpenAI.
• Codex umożliwił pracownikom OpenAI wykonywanie zadań spoza ich zakresu obowiązków. Choć użycie techniczne nadal dominuje wśród inżynierów, użytkownicy nietechniczni regularnie używają Codex do kodowania lub realizacji zadań technicznych, takich jak automatyzacja, transformacja danych, tworzenie narzędzi, debugowanie i ustrukturyzowane analizowanie.

W maju 2026 r. ponad 70% użytkowników poprosiło Codex o wykonanie zadania, którego realizacja zajęłaby człowiekowi ponad godzinę¹. Wraz ze wzrostem możliwości Codex w zakresie samodzielnej pracy nad długimi kontekstami użytkownicy zaczęli odchodzić od krótkich interakcji na rzecz znacznie bardziej złożonych zadań. 

Poniższy wykres przedstawia udział użytkowników indywidualnych, którzy przekroczyli cztery progi czasu pracy człowieka: zadania zajmujące człowiekowi ponad 30 minut, ponad godzinę, ponad cztery godziny i ponad osiem godzin². Od grudnia 2025 r. do maja 2026 r. odsetek osób zlecających zadania przekraczające 30 minut wzrósł do 80,6%, a tych przekraczających godzinę – do 70,2%. Najszybciej rosła liczba użytkowników powierzających zadania przekraczające osiem godzin pracy. 

Wzrost wykorzystania agentów widać w dziennym czasie działania Codex. Wśród dziennych aktywnych użytkowników w OpenAI osoby korzystające z Codex najintensywniej zlecają agentom wiele godzin pracy dziennie. Do czerwca 2026 r. użytkownicy z 99. percentyla regularnie generowali ponad 60 godzin pracy agentów Codex dziennie, rozłożonych na wielu równoległych agentów. Wraz ze wzrostem możliwości Codex i dostępności pracy równoległej użytkownicy przeszli od zadawania pojedynczych pytań do jednoczesnego zarządzania wieloma zadaniami agentowymi w ciągu dnia.

Inżynierowie w OpenAI jako pierwsi zaczęli stopniowo korzystać z Codex. Już w grudniu 2025 r. przeciętny inżynier wykonywał większość swojej pracy z użyciem Codex. Dziś taki inżynier generuje 99% swoich tokenów wyjściowych w Codex, a nie w ChatGPT. Jeśli chodzi o dział prawny, finansowy i rekrutacyjny, tu dominujące wykorzystanie Codex nastąpiło później – około kwietnia 2026 r. – jednak proces ten przebiegał znacznie szybciej. Przeciętny prawnik lub rekruter w OpenAI generuje dziś ponad 85% swoich tokenów wyjściowych w Codex.

W ostatnich sześciu miesiącach użycie Codex w OpenAI pogłębiło się i zintensyfikowało. Wśród aktywnych użytkowników wewnętrznych łączna liczba tokenów wyjściowych gwałtownie wzrosła we wszystkich działach. Największy skok odnotował dział badawczy: do czerwca 2026 r. mediana wykorzystania była 56 razy wyższa niż w listopadzie 2025 r. Obsługa klienta zanotowała wzrost 32-krotny, inżynieria 27-krotny, a dział prawny – choć rozwijał się wolniej – osiągnął poziom 13 razy wyższy niż w listopadzie.

Te dwa wzorce pokazują, że Codex zmienił sposób wykorzystywania AI do pracy produkcyjnej w OpenAI. W całej firmie użytkownicy przechodzą z chatbotów na agenty jako główną formę interakcji ze sztuczną inteligencją, jednocześnie wykładniczo zwiększając skalę wykonywanej przez nich pracy agentowej.

We wszystkich analizowanych grupach – pracowników OpenAI, użytkowników organizacyjnych i indywidualnych – korzystanie z Codex rozpoczęło się od programistów, czyli naturalnej grupy docelowej narzędzia, które początkowo służyło do kodowania. Jednak wraz z rozszerzaniem możliwości Codex na bardziej ogólną pracę umysłową liczba użytkowników spoza środowiska programistycznego rosła jeszcze szybciej. Jak widać na poniższym wykresie przedstawiającym wzrost liczby użytkowników, tygodniowy przyrost użytkowników niebędących programistami był szybszy niż programistów – zarówno wśród użytkowników indywidualnych, jak i organizacyjnych oraz w grupie OpenAI. Na początku czerwca 2026 r. liczba indywidualnych użytkowników niebędących programistami wzrosła 137-krotnie względem sierpnia 2025 r. Liczba użytkowników organizacyjnych wzrosła 189-krotnie, a użytkowników OpenAI 12-kroptnie, co mogło wynikać z wysokiego poziomu początkowego. 

Nie oznacza to jednak, że wszyscy użytkownicy spoza środowiska programistycznego używają Codex w taki sam sposób jak inżynierowie. Oznacza tyle, że coraz więcej z nich wykorzystuje agenty AI do realizacji części codziennej pracy. 

Codex pozwala działom nietechnicznym przyspieszać procesy wcześniej ograniczane przez brak wiedzy technicznej. Poniższa mapa cieplna porównuje zawody w OpenAI z typem pracy reprezentowanym w wynikach Codex. W przypadku zespołów badawczych i data science dominują zadania inżynierskie i programistyczne, podczas gdy praca oparta na wiedzy przeważa w finansach i operacjach biznesowych, marketingu i innych działach. 

Jednocześnie narzędzia agentowe rozszerzają zakres kompetencji pojedynczego pracownika. Na przykład ponad jedna czwarta pracy wykonywanej z Codex przez pracowników działów biznesowych dotyczyła zadań inżynierskich lub programistycznych. Agenty mogą obniżyć koszt przekraczania granic specjalizacji i umożliwiają wykonywanie zadań, które wcześniej wymagały specjalistycznego wsparcia technicznego.

Szersze użycie narzędzi agentowych przez pracowników niebędących inżynierami przesuwa granicę wykonywanych przez nich zadań. Ma to znaczenie dla przedsiębiorstw projektujących nowe procesy pracy, dla pracowników zastanawiających się, które umiejętności zyskują na wartości, a także dla decydentów i badaczy analizujących wpływ sztucznej inteligencji na rynek pracy.

Nasz raport pokazuje, jak najbardziej zaawansowani użytkownicy wdrażają nowoczesne narzędzia agentowe. Wyniki wskazują, że gdy ludzie mają szeroki i łatwy dostęp do zaawansowanych narzędzi agentowych, wraz z ich rozwojem zaczynają wykorzystywać je do coraz dłuższych, bardziej złożonych i bardziej interdyscyplinarnych zadań. Wszystko wskazuje na to, że właśnie tak będzie wyglądała przyszłość pracy.