NTT DATA Group показала редкий для корпоративного ИИ кейс с внятной метрикой: Codex сократил разбор сложного инцидента с трёх дней до 30 минут. Раньше на эту задачу уходила работа пяти опытных инженеров, теперь компания использует это как аргумент в пользу масштабирования ИИ не только для разработчиков, но и для других команд.
Речь не о точечном пилоте на двух энтузиастах. По данным OpenAI, NTT DATA уже расширила использование Codex примерно на 9 тыс. сотрудников после более раннего внедрения ChatGPT Enterprise.
От ChatGPT Enterprise к 9 тысячам пользователей Codex
NTT DATA начала стратегическое партнёрство с OpenAI в мае 2025 года и сначала развернула ChatGPT Enterprise внутри компании. Затем она создала внутренний центр компетенций по OpenAI, который отвечает за лицензии, проверку сценариев, обучение сотрудников и правила безопасного использования.
Этот этап оказался не формальностью. Во внутреннем опросе более 96% сотрудников сообщили, что довольны ChatGPT Enterprise, а более 95% отметили прирост продуктивности. Уже на этой базе NTT DATA начала масштабировать Codex как инструмент, который не просто подсказывает, а берёт на себя часть чётко описанной работы.
Какая задача дала главный результат
Самый заметный пример — анализ критического инцидента. По данным OpenAI, раньше он занимал три дня и требовал участия пяти инженеров. С Codex полный процесс уложился в 30 минут. Если пересчитать грубо, компания сократила время выполнения задачи более чем на 99%.
В NTT DATA отдельно подчёркивают, что эффект дал не только сам инструмент, но и агентный подход: Codex может исследовать проблему, выполнять шаги, проверять результат и дорабатывать решение по инструкции. Для крупного интегратора это важнее красивых демо, потому что именно на таких рутинных и дорогих процессах обычно сгорают часы команды.
Применение вышло за пределы разработки
Компания использует Codex не только в инженерных задачах. Среди примеров — работа с файлами, анализ данных в Excel, подготовка отчётов, автоматизация повторяющихся операций и внутренние сценарии на Playwright. После публикации инструкции и обучения недельная аудитория Codex выросла в 1,4 раза.
Это важный сигнал и для рынка СНГ: главный барьер здесь не в доступе к модели, а в том, есть ли у компании процессы, данные и правила безопасности, чтобы ИИ не оставался дорогой игрушкой для отдела инноваций.
Значение для рынка
Для интеграторов, ИТ-служб и крупных внутренних команд история NTT DATA полезна по одной причине: она показывает, где искать быстрый возврат инвестиций. Не в абстрактном «ускорении всего», а в конкретных задачах с дорогой экспертизой, понятным регламентом и измеримым временем выполнения. Российским компаниям здесь стоит смотреть не только на выбор модели, но и на внутренний центр компетенций, обучение и правила доступа к данным.
Следующий логичный шаг — проверка, какие из таких сценариев можно превратить из удачного пилота в стандартный рабочий процесс.
Источник: OpenAI.