Ajanlar işi nasıl dönüştürüyor

Ajan tabanlı yapay zeka, bilgi odaklı iş birimini tekil etkileşimlerden devredilmiş, uzun ufuklu görevlere dönüştürüyor. Chatbot etkileşimleri çoğu zaman kısa ve kendi içinde tamamlanan etkileşimlerdir. Ajanlar, araç çağrılarını düzenlerken, ortamlarla etkileşime girerken ve çözümlere doğru yineleme yaparken dakikalarca ya da saatlerce bağımsız çalışabilir. Sonuç olarak ajanlar, hızla iş için en güçlü AI aracı haline geliyor.

Geçen yıl bu dönüşüme OpenAI'da bizzat tanık olduk. Codex halka sunulduktan sonraki ilk birkaç ay boyunca ChatGPT, OpenAI içinde iş için varsayılan AI aracı olmayı sürdürdü. Ağustos 2025'e kadar ortalama OpenAI çalışanı token'larının %10'undan azını Codex'te harcadı. Artık Hukuk ve İşe Alım gibi teknik olmayan departmanlar dahil her departman, Codex'i iş için birincil AI aracı olarak kullanıyor. Bu eğilim, ajan tabanlı araçların genişleyen yetenekleri ve erişilebilirliği sayesinde işin geleceğinin nasıl olacağına dair inancımızı yansıtıyor.

Codex'in benimsenmesi, Codex'in yetenekleriyle birlikte büyüdü. Codex daha güçlü modellerden ve yeni ürün özelliklerinden yararlandıkça, giderek genişleyen bir üretken görev kümesini üstlenebilir hale geldi. Bireysel kullanıcılar, Kurumsal kullanıcılar ve OpenAI çalışanları genelinde, geçen yıla ilişkin dört eğilimi belgeliyoruz:

• İnsanlar Codex’i daha uzun ufuklu işler için kullanıyor. Mayıs 2026 itibarıyla, örneklenen bireysel kullanıcıların %80,6'sı 30 dakikadan fazla insan işi gerektirdiği tahmin edilen en az bir Codex isteği yaptı; %70,2'si bir saati aşan, %25,6'sı ise sekiz saati aşan en az bir Codex isteği yaptı.
• Codex, OpenAI'daki her departman için birincil AI aracı oldu. İlk geçiş Mühendislikte oldu; ancak Hukuk, Finans ve İşe Alım da Nisan 2026 civarında Codex'i birincil yapay zeka araçları haline getirdi. Ortalama OpenAI çalışanı için Codex kullanımı artık çıktı token'larının %85'inden fazlasını oluşturuyor. Codex kullanıcıları kullanıcı olmayanlara göre daha fazla token kullanma eğiliminde olduğundan, toplam token'lardaki payı daha da yüksek: Codex, OpenAI içinde üretilen haftalık çıktı token'larının %99,8'ini oluşturuyor.
• Geliştirici olmayanların benimsemesi özellikle hızlı büyüdü ve geliştiricilerin benimsemesini geride bıraktı. Ağustos 2025'ten bu yana geliştirici olmayan kullanıcılar bireysel kullanıcılarda 137 kat, kurumsal kullanıcılarda 189 kat, OpenAI içinde ise 12 kat arttı.
• Codex, OpenAI çalışanlarının görev tanımlarının dışındaki işleri yapmasını sağladı. Teknik kullanım halen en çok mühendisler arasında yaygın olsa da teknik olmayan kullanıcılar Codex'i otomasyon, veri dönüştürme, araç geliştirme, hata ayıklama ve yapılandırılmış analiz dahil kodlama veya teknik yürütme işleri için düzenli olarak kullanıyor.

Mayıs 2026'da kullanıcıların %70'inden fazlası, Codex'ten bir kişinin tamamlaması bir saatten uzun sürecek görevi tamamlamasını istedi¹. Codex’in bağımsız ve uzun bağlamlı çalışma kapasitesi geliştikçe kullanıcılar, kısa etkileşimlerden daha uzun ufuklu ve daha zor görevlere yöneldi. 

Aşağıdaki grafik, bireysel kullanıcıların dört insan çalışma süresi eşiğini aşan payını tahmin ediyor: bir kişinin 30 dakikadan, bir saatten, dört saatten ve sekiz saatten fazla sürede yapacağı görevler². Aralık 2025'ten Mayıs 2026'ya kadar, bir kişinin 30 dakikadan fazla sürecek işine karşılık geldiği tahmin edilen bir istek yapan kullanıcıların payı %80,6'ya yükseldi. Bir kişinin bir saatten uzun sürecek işi için istek yapanların payı %70,2'ye yükseldi. Bir kişinin sekiz saatten uzun sürecek işi için istek yapanların payı, düşük bir tabandan en hızlı büyüyen grup oldu. 

Ajan tabanlı kullanımın büyümesi, günlük Codex çalışma süresinde görülebilir. OpenAI'daki günlük aktif kullanıcılar arasında en yoğun kullanıcılar, Codex'ten tek bir günde saatlerce ajan işi çalıştırmasını istiyor. Haziran 2026'ya gelindiğinde, 99. yüzdelikteki kullanıcılar birden çok paralel ajana dağıtılmış olarak günde düzenli biçimde 60 saatin üzerinde Codex ajan turu üretiyordu. Codex güçlenip paralelleştirilebilir hale geldikçe, kullanıcılar Codex'ten aynı anda tek yanıt istemenin ötesine geçerek gün boyunca birden çok ajan görevini giderek daha fazla düzenlemeye başladı.

OpenAI'daki mühendisler Codex'i ilk benimseyen grup oldu; bu süreç kademeli ilerledi. Şirketteki ortalama mühendis, OpenAI ürünleri kullanımının çoğunu Aralık 2025'e kadar Codex'e kaydırdı. Bugün ortalama mühendis, çıktı token'larının %99'unu ChatGPT yerine Codex ile üretiyor. Hukuk, finans ve işe alımın Codex'i çoğunlukla kullanmaya geçişi daha sonra, Nisan 2026 civarında oldu; ancak geçişleri çok daha hızlıydı. OpenAI’daki ortalama hukukçu veya işe alım uzmanı artık çıktı token'larının %85'inden fazlasını Codex'te üretiyor.

Son altı ayda OpenAI'da Codex kullanımı derinleşti ve yoğunlaştı. Aktif dahili kullanıcılar arasında, birleşik çıktı token'larındaki değişim departmanlar genelinde keskin biçimde arttı. En büyük sıçrama Araştırmada görüldü: Haziran 2026'da ortanca kullanım Kasım 2025'e göre 56 kat daha yüksekti. Müşteri Desteği 32 kat, Mühendislik 27 kat arttı; Hukuk ise daha kademeli büyüse de Kasım düzeyinin 13 katına ulaştı.

Bu iki eğilim birlikte, Codex'in OpenAI'ın üretken iş yapmak için yapay zeka kullanma biçimini nasıl dönüştürdüğünü gösteriyor. Şirket genelinde kullanıcılar, birincil yapay zeka etkileşim biçimi olarak chatbot'lardan ajanlara geçiyor ve üstel biçimde artan miktarda ajan tabanlı emek devreye alıyor.

OpenAI, kurumsal ve bireysel kullanıcılar dahil tüm kullanıcı gruplarında Codex kullanımı, başlangıçta bir kodlama aracı olan ürünün doğal hedef kitlesi olan geliştiricilerle başladı. Ancak Codex daha genel bilgi işlerine doğru genişledikçe, geliştirici olmayanlar arasındaki benimseme daha da hızlı arttı. Aşağıdaki kullanıcı büyümesi grafiğinde görüldüğü gibi, haftalık geliştirici olmayan kullanıcılar bireysel, kurumsal ve OpenAI popülasyonlarında geliştirici kullanıcılardan daha hızlı arttı. Haziran 2026 başında geliştirici olmayan bireysel kullanıcılar Ağustos 2025'ten bu yana 137 katına çıktı. Geliştirici olmayan kurumsal kullanıcılar 189 kat, geliştirici olmayan OpenAI kullanıcıları 12 kat arttı; bunun nedeni muhtemelen bu grubun zaten ortalamanın oldukça üzerinde bir başlangıç noktasından başlamış olmasıydı. 

Bu değişim, her geliştirici olmayan kişinin Codex'i bir mühendisle aynı şekilde kullandığı anlamına gelmez. Bunun yerine, daha fazla geliştirici olmayan kişinin Codex'i bir tür ajan tabanlı iş için kullandığı anlamına gelir. 

Codex, teknik olmayan departmanların daha önce teknik uzmanlık nedeniyle darboğaza giren iş akışlarını hızlandırmasını sağlıyor. Aşağıdaki ısı haritası, OpenAI içindeki çıkarımsal meslekleri Codex çıktılarında temsil edilen iş türüyle karşılaştırıyor. Mühendislik ve kodlama, veri bilimi ve araştırma için en büyük kategori olarak görünürken; bilgi işi finans ve iş operasyonları, pazarlama, operasyonlar ve diğer departmanlar için en büyük kategori. 

Bununla birlikte, ajan tabanlı araçlar tek bir çalışanın yapabileceklerini genişletebilir. Örneğin, iş fonksiyonlarındaki çalışanların Codex ile yaptığı işlerin dörtte birinden fazlası mühendislik veya kodlamaydı. Ajanlar görev sınırlarını aşmanın maliyetini düşürebilir ve çalışanların eskiden daha uzman teknik destek gerektiren yakın işleri yapmasına yardımcı olabilir.

Mühendis olmayan çalışanların ajan tabanlı araçları daha fazla kullanması, bu çalışanların yapabileceklerinin sınırını genişletiyor. Bu; iş akışlarını nasıl yeniden tasarlayacağına karar veren işletmeler, hangi becerilerin daha değerli hale geldiğini öğrenen çalışanlar ve yapay zekanın işgücü piyasasını nasıl değiştirdiğini anlamaya çalışan politika yapıcılar ile araştırmacılar için önemlidir.

Makalemiz, sınırdaki kullanıcıların yetenekli ajan tabanlı araçları nasıl benimsediğini gösteriyor. Sonuçlarımız, insanlar yetenekli ajan tabanlı araçlara geniş ve düşük sürtünmeli erişim elde ettiğinde ne olduğunu gösteriyor: araçlar geliştikçe insanlar onları daha uzun, daha karmaşık ve daha çok işlevler arası işler için kullanıyor. Zaman ilerledikçe, işin geleceği büyük olasılıkla böyle görünecek.