Egy új, az Economic Research által közölt tanulmány a Codex gazdasági potenciálját vizsgálja a technológiai élvonalon, és azt állapítja meg, hogy az ügynökalapú (agentic) mesterséges intelligencia megváltoztatja a tudásmunka alapegységét: a rövid, önálló beszélgetésektől a többórás, delegált feladatvégrehajtások felé.
Mit jelent az „agentikus” használat?
A chatbot‑interakciók hagyományosan rövidek és zártak: a felhasználó feltesz egy kérdést, a modell válaszol. Az ügynökök ezzel szemben képesek önállóan működni perceken vagy akár órákon át, eszközhívásokat szerveznek, környezetekkel lépnek kapcsolatba, és iterálva közelítenek meg megoldásokat. Ennek következtében az ügynökök hamarosan a leghatékonyabb AI‑eszközzé válnak a munkavégzésben.
Nyilvános bevezetés és belső tapasztalatok az OpenAI‑nál
Az elmúlt évben az OpenAI saját tapasztalatai mutatták ezt a váltást. A Codex nyilvános megjelenését követő első hónapokban a ChatGPT maradt a dolgozók alapvető AI‑eszköze. 2025 augusztusáig az átlagos OpenAI‑alkalmazott kevesebb mint 10%‑át használta kódjainak/szövegkimeneteinek Codexben generált tokenjeinek. 2026 tavaszára azonban minden részleg – beleértve nem műszaki területeket, mint a Jogi (Legal) és Toborzás (Recruiting) – a Codexet használja elsődleges AI‑eszközként. A szerzők szerint ez a minta jól tükrözi, mire számíthat a munka jövője az ügynökalapú eszközök képességeinek és hozzáférhetőségének bővülésével.
Növekedési trendek és számszerű eredmények
A Codex használatának növekedése párhuzamos volt a képességek fejlődésével: ahogy erősebb modellek és új termékfunkciók érkeztek, a Codex egyre több, produktív hosszúhorizontú feladatot tudott elvállalni. A tanulmány az egyéni felhasználókra, szervezeti felhasználókra és az OpenAI‑munkavállalókra vonatkozóan négy fontos tendenciát azonosít az elmúlt egy évből:
-
Közel a Codex‑kérések egynegyede olyan feladatra irányult, amely emberi munkában több mint egy órát venne igénybe. Ahogy a Codex javította a hosszú kontextusú, önálló munkavégzést, a felhasználók rövid interakciókról nehezebb, hosszabb időtávú feladatokra álltak át.
-
A modellel becsült emberi időhorizontok alapján (30 perc, 1 óra, 4 óra, 8 óra) 2025 decemberétől 2026 májusáig nőtt azoknak az egyéni felhasználóknak az aránya, akik olyan kérést tettek, amely egy személynek több mint 30 percet venne igénybe — ez az arány elérte a 80,6%-ot. Azok aránya, akik több mint egy órás emberi munkát igénylő kérést küldtek, 70,2%-ra emelkedett. A több mint nyolc órát igénylő kérések aránya a legalacsonyabb bázisról nőtt a leggyorsabban.
-
A napi Codex futási idők is erőteljes növekedést mutatnak. Az OpenAI napi aktív felhasználói között a legintenzívebb felhasználók egy nap alatt sok órányi ügynökmunkát futtattak párhuzamos ügynökök között. 2026 júniusára a 99. percentilis felhasználói szint rendszeresen több mint 60 órányi Codex‑ügynök‑fordulatot generált naponta, megosztva több, párhuzamos agent között.
-
A belső részlegeken belüli átállás időbeli és mértékbeli különbségeket mutat. Az OpenAI mérnökei kezdték el először használni a Codexet: az átlagos mérnök 2025 decemberére a Codexet használta a legtöbb OpenAI‑termékhasználatának többségében; ma az átlagmérnök kimeneti tokenjeinek 99%-át Codex generálja, nem ChatGPT. A Jogi, pénzügyi és toborzási területek körülbelül 2026 áprilisára léptek át tömegesen Codexre, ám ezek az átállások gyorsabbak voltak. Az átlagos jogász vagy toborzó most már több mint 85%-ban Codexben generálja a kimeneti tokenjeit.
Intenzitás és mélység: hat hónap alatt bekövetkezett változások
Az elmúlt hat hónap intenzívebb és mélyebb Codex‑használatot hozott az OpenAI‑nál. Az aktív belső felhasználók kombinált kimeneti tokenjeinek változása élesen emelkedett részlegek szerint: a Research (kutatás) részlegen volt a legnagyobb növekedés — 2026 júniusára a medián használat 56‑szorosára nőtt 2025 novemberéhez képest. A Customer Support 32‑szeres, az Engineering 27‑szeres növekedést mutatott, míg a Legal lassabban nőtt, de így is 13‑szorosára emelkedett a novemberi szinthez viszonyítva.
E két minta együtt azt mutatja, hogyan változtatta meg a Codex azt, hogy az OpenAI miként alkalmaz AI‑t produktív munkára: a szervezetben a felhasználók a chatbotokról ügynökökre váltanak elsődleges AI‑interakcióként, és exponenciálisan növekvő mennyiségű ügynökmunkát telepítenek.
Terjeszkedés a fejlesztőkön túl
A Codex használata minden felhasználói csoportnál (OpenAI, szervezeti és egyéni felhasználók) fejlesztőkkel kezdődött, ami érthető egy kódoló eszközként indult terméknél. Ahogy a Codex kiterjedt az általános tudásmunkára, a nem fejlesztők körében a terjedés még gyorsabbá vált. 2026 júniusának elejére az egyéni nem‑fejlesztő felhasználók heti száma 137‑szeresére nőtt 2025 augusztusához képest; a szervezeti nem‑fejlesztő felhasználók 189‑szeresére, és az OpenAI nem‑fejlesztő felhasználói 12‑szeresére (ennek oka, hogy ez a csoport már magasabb kiindulási ponton volt).
Ez nem jelenti azt, hogy minden nem‑fejlesztő ugyanúgy használja a Codexet, mint egy mérnök: a jelenség lényege, hogy több nem‑fejlesztő használja a Codexet valamilyen ügynökalapú munkára.
Hatások a munkafolyamatokra és a készségek értékére
A Codex lehetővé teszi, hogy a nem technikai részlegek felgyorsítsák azokat a munkafolyamatokat, amelyek korábban technikai szakértelem szűk keresztmetszetei voltak. Az OpenAI‑n belüli foglalkozásokra visszavezetett hőtérkép azt mutatja, hogy adat‑tudomány és kutatás esetén az engineering/coding a legnagyobb kategória, míg pénzügy, üzleti műveletek, marketing és egyéb részlegek esetén a tudásmunka dominál.
Ugyanakkor az ügynökalapú eszközök kiterjesztik, mit tud egy egyes dolgozó elvégezni: az üzleti funkciókban dolgozók Codex‑szel végzett munkájának több mint egynegyede engineering vagy kódolás volt. Az agentek csökkenthetik a feladatok közötti átjárás költségét, és segíthetnek a dolgozóknak olyan szomszédos feladatokat végezni, amelyek korábban specializált technikai támogatást igényeltek.
Ez a bővülés fontos a vállalatok számára, amikor munkafolyamatok újratervezéséről döntenek, a dolgozók számára, akiknek az értékes készségek új megoszlása alakul ki, valamint a döntéshozók és kutatók számára, akik az AI munkaerő‑piacra gyakorolt hatását próbálják megérteni.
Következtetések és módszertani megjegyzések
A tanulmány bemutatja, hogyan fogadnak el a határterületi felhasználók olyan képességekkel rendelkező ügynökalapú eszközöket, mint a Codex. Az eredmények azt szemléltetik, hogy ha az embereknek széles és alacsony súrlódású hozzáférésük van képességekkel bíró ügynökökhöz, akkor a fejlesztések hatására hosszabb, összetettebb és többfunkciós munkákra használják ezeket az eszközöket. A szerzők szerint ez valószínűsíthetően így fog kinézni a munka jövője.
Módszertani megjegyzések: a feladatok emberi időhorizontját LLM‑mint bíró (LLM‑as‑judge) modellel becsülték, amelynek hozzáférése volt Codex‑átiratokhoz. A megadott időküszöbök modell‑becslésen alapulnak, ezért irányadó jellegűek, nem pontos mérőszámok. Az egyéni adatokat egy véletlenszerű mintából, a felhasználók 0,1%-áról vett lekérdezések alapján elemezték.
