Новое исследование OpenAI показывает масштабный переход пользователей от коротких запросов к делегированию сложных задач ИИ-агентам, способным работать автономно часами.
3 мин
Компания OpenAI опубликовала экономическое исследование, демонстрирующее фундаментальный сдвиг в использовании искусственного интеллекта на рабочем месте. Фокус индустрии смещается от коротких взаимодействий с классическими чат-ботами к делегированию длительных и сложных задач автономным ИИ-агентам. Единицей интеллектуального труда становится не отдельный промпт, а комплексный проект, который система выполняет самостоятельно.
Исторически базовым инструментом для работы с ИИ оставались диалоговые системы вроде ChatGPT. Взаимодействие с ними обычно сводилось к коротким, изолированным сессиям. Еще в августе 2025 года средний сотрудник OpenAI тратил на агентную систему Codex менее 10% своих вычислительных ресурсов (токенов).
OpenAI and Broadcom Jalapeño inference chip card image
Однако по мере расширения возможностей моделей парадигма начала меняться. Агенты научились работать самостоятельно на протяжении длительного времени, управляя внешними инструментами (tool calls), взаимодействуя с программными средами и итеративно приближаясь к решению поставленной задачи без постоянного контроля со стороны человека.
Статистика за последний год показывает радикальные изменения в поведении пользователей. К маю 2026 года более 80% пользователей запускали задачи, выполнение которых заняло бы у человека больше получаса. Около 70% делегировали задачи длительностью от одного часа, а четверть пользователей поручала агентам работу объемом свыше восьми часов.
Внутри самой OpenAI система Codex стала основным рабочим инструментом для всех отделов. Если первыми технологию освоили инженеры, то к апрелю 2026 года на агентов перешли юристы, финансисты и рекрутеры. Сейчас Codex генерирует почти 100% еженедельных выходных токенов (output tokens) внутри компании. Самые активные пользователи запускают параллельные процессы, которые за один день выполняют объем работы, эквивалентный 60 часам человеческого труда.
Expanding Daybreak Art Card
Наиболее важный вывод исследования заключается в скорости принятия технологии специалистами без профильного технического образования. Использование агентов среди не-разработчиков выросло в сотни раз: в 137 раз среди индивидуальных пользователей и в 189 раз в корпоративном сегменте.
Это происходит потому, что агенты стирают строгие профессиональные границы. Теперь сотрудники бизнес-подразделений могут самостоятельно выполнять задачи по анализу данных, автоматизации рутины и даже написанию скриптов. Согласно данным OpenAI, четверть всех задач, выполняемых нетехническими специалистами через Codex, относится к инженерии и программированию. Агенты радикально снижают стоимость преодоления барьеров между разными предметными областями.
Снижение барьера для входа в технические дисциплины означает, что компаниям предстоит переосмыслить свои рабочие процессы. Когда любой сотрудник получает доступ к условному «карманному инженеру», ценность узкоспециализированных навыков может измениться, уступив место навыкам системного мышления, архитектурного планирования и грамотной постановки задач.
По мере развития агентных систем (agentic systems) способность управлять множеством параллельных автономных процессов станет ключевой компетенцией на рынке труда. Будущее работы будет определяться тем, насколько эффективно специалисты смогут выстраивать взаимодействие с ИИ-агентами, способными брать на себя все более масштабные сегменты проектов.
Samsung Electronics ChatGPT and Codex card image
ИИ-агенты меняют единицу интеллектуального труда: пользователи переходят от коротких запросов к чат-ботам к делегированию задач, требующих многочасовой автономной работы.
Агенты стирают профессиональные границы: нетехнические специалисты (юристы, маркетологи) теперь регулярно выполняют инженерные задачи и пишут код без привлечения профильных разработчиков.
