Почти 98% сотрудников OpenAI теперь используют ИИ-агенты Codex, а не обычный чат-интерфейс, как основной рабочий инструмент. Для русскоязычной IT-аудитории это важный сигнал: переход от «задал вопрос модели» к «поручил системе длинную задачу» выходит из зоны экспериментов и начинает становиться новой нормой для бизнеса.
Об этом, со ссылкой на исследование OpenAI The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex, сообщает The Register. Главный вывод простой: внутри самой компании сотрудники все чаще отказываются от разовых запросов в ChatGPT и переключаются на ИИ-агенты Codex, которым можно отдавать многошаговые задачи с длительным исполнением. Причем речь уже не только о разработчиках. OpenAI утверждает, что такой сдвиг виден и у внешних корпоративных пользователей, хотя пока в более скромных масштабах.
Цифры у OpenAI получились показательными. По данным компании, в августе 2025 года средний сотрудник тратил на Codex меньше 10% своих токенов. К июню 2026 года картина изменилась радикально: Codex используют 97,9% сотрудников OpenAI против примерно 40% в августе 2025-го. Более того, в компании говорят, что теперь Codex стал основным AI-инструментом для всех департаментов, включая нетехнические команды вроде юридического отдела и рекрутинга. Для индустрии это, пожалуй, самая неприятная новость для привычного формата чат-бота: если даже внутри OpenAI чат начинает уступать агентному режиму, значит рынок движется не к еще одному окну переписки, а к системам, которые берут на себя куски реальной работы.
У внешних организаций рост тоже есть, хотя без внутреннего энтузиазма OpenAI. Доля пользователей Codex среди корпоративных клиентов, по данным компании, достигла 17,3%. Среди индивидуальных пользователей показатель пока почти незаметный — около 0,7%. Это важная деталь: ИИ-агенты Codex пока в первую очередь выглядят как инструмент для команд и процессов, а не как массовый потребительский продукт. Логика тут понятна. Агент лучше раскрывается там, где есть повторяемые задачи, длинные пайплайны, много артефактов и понятная цена ошибки: в разработке, автоматизации, обработке данных, внутренней аналитике, документообороте.
Отдельно OpenAI подчеркивает, что задачи становятся длиннее. В исследовании говорится: с начала 2026 года доля индивидуальных пользователей Codex, которые хотя бы раз отправляют запрос на задачу, оцененную более чем в восемь часов работы опытного человека, выросла почти в десять раз. Это, конечно, не значит, что модель сама по себе полностью заменяет восемь часов человеческого труда. Даже The Register аккуратно напоминает о слабом месте таких сравнений: если генерация идет быстрее человека, это еще не отменяет проверку результата, тестирование, внедрение и согласования. В разработке это особенно чувствительно. Написать код быстро — не то же самое, что безопасно вкатить его в прод.
Самая любопытная часть отчета — рост использования вне разработки. По данным OpenAI, с августа 2025 года использование Codex нетехническими специалистами выросло в 137 раз среди индивидуальных пользователей, в 189 раз среди организационных и в 12 раз внутри самой OpenAI. Компания честно признает, что технические сценарии по-прежнему доминируют, но делает ставку на другой тезис: более широкий круг knowledge workers теперь может закрывать задачи, которые раньше требовали помощи инженеров или аналитиков. Речь о скриптах, автоматизации, трансформации данных, простом анализе и других технических поручениях, которые обычно лежали в очереди у перегруженной платформенной команды.
Есть и показательный пример из самого OpenAI. В июне 2026 года медианный сотрудник компании в юридической роли генерировал в 13 раз больше выходных токенов в Codex и ChatGPT, чем в ноябре 2025 года. The Register иронично сопоставляет это с числом федеральных исков в США против OpenAI и связанных структур: оно выросло за сопоставимые полугодия лишь с 35 до 39, то есть примерно на 11%. Из этого нельзя делать серьезных выводов о юридической эффективности, но сюжет для бизнеса понятен: даже консервативные функции, которые обычно последними пускают AI в контур, уже начинают активно пользоваться агентными инструментами.
Для российских и русскоязычных команд здесь сразу несколько практических выводов. Во-первых, интерфейс «чат с моделью» постепенно становится входной точкой, а не конечным форматом продукта. Во-вторых, конкуренция сдвигается от качества ответа к способности довести задачу до результата: собрать данные, написать код, преобразовать файлы, подготовить черновик документа, запустить цепочку шагов и вернуться с итогом. В-третьих, меняется профиль пользователей. Если раньше AI-инструменты продавали в первую очередь разработчикам, то теперь следующий слой спроса формируют юристы, рекрутеры, операционные команды и продуктовые функции. Для вендоров это означает одну вещь: выигрывать будут не те, кто громче обещает «умный чат», а те, кто лучше встроит агента в рабочий процесс и сможет объяснить, где заканчивается автоматизация и начинается зона человеческого контроля.
Пока это больше похоже на раннюю фазу большого сдвига, чем на окончательную победу агентного режима. У массовых пользователей проникновение все еще мизерное, а у компаний впереди неприятные вопросы про верификацию, безопасность, стоимость длинных запусков и ответственность за ошибки. Но сам вектор уже читается достаточно ясно: если ИИ-агенты Codex начинают массово осваивать не только инженеры, но и нетехнические команды, то следующим полем борьбы станет не чат как таковой, а корпоративная операционка, в которой агент получает не промпт, а участок работы. Подробнее о цифрах и самом исследовании — в материале .