Традиционное взаимодействие с ИИ предполагает короткий запрос и короткий ответ. Агент работает иначе — самостоятельно вызывает инструменты, взаимодействует со средой и итеративно находит решения. Вместо того чтобы давать ИИ разовые команды, ему поручают полноценные задачи, которые он решает автономно в течение длительного времени.

В первые несколько месяцев после запуска Codex основным инструментом ИИ для работы в OpenAI оставался ChatGPT. До августа 2025 года средний сотрудник OpenAI тратил менее 10% своих токенов на Codex. Инженеры перешли на него первыми — к декабрю 2025 года они генерировали через Codex 99% своих токенов. Юристы, финансисты и рекрутеры подключились позже, в апреле 2026 года, однако их переход оказался стремительнее: средний юрист или рекрутер теперь генерирует через Codex более 85% токенов.

К маю 2026 года 80,6% опрошенных пользователей отправляли в Codex задачи, выполнение которых заняло бы у человека более 30 минут, 70,2% — более часа, а 25,6% — более восьми часов. Наиболее активные пользователи к июню 2026 года генерировали более 60 часов агентной работы Codex в день, разделяя задачи между несколькими агентами одновременно.

Самой быстрорастущей группой пользователей стали те, кто не занимается разработкой ПО. С августа 2025 года число пользователей Codex без технического бэкграунда выросло в 137 раз среди частных лиц, в 189 раз среди корпоративных пользователей и в 12 раз внутри OpenAI — быстрее, чем аналогичный показатель среди разработчиков. Codex позволяет нетехническим сотрудникам OpenAI решать задачи, выходящие за рамки их должностных обязанностей: автоматизировать рутину, обрабатывать данные, отлаживать код и проводить структурный анализ.

Объём использования по отделам вырос кратно. С ноября 2025 по июнь 2026 года медианное использование Codex в исследовательском отделе выросло в 56 раз, в службе поддержки клиентов — в 32 раза, в инженерном — в 27 раз, в юридическом — в 13 раз. Рост охватил всю компанию одновременно, а не сосредоточился в одном подразделении.

OpenAI видит в этих данных предвестник того, какой станет работа в будущем.

Получая доступ к эффективным агентным инструментам, люди начинают использовать их для решения всё более сложных и междисциплинарных задач. Агенты стирают границы между профессиями: юрист может автоматизировать анализ данных, а маркетолог — разрабатывать собственные инструменты без помощи инженера. Вероятно, именно так и будет выглядеть рабочая рутина в эпоху ИИ.