OpenAI का Codex अध्ययन: AI एजेंट्स का भविष्य तेज़ी से आ रहा है, 99.8% आउटपुट पहले से ही एजेंट्स से

AI अब सिर्फ एक चैटबॉट नहीं रह गया है। यह OpenAI के नए शोध पत्र, "द शिफ्ट टू एजेंटिक AI: एविडेंस फ्रॉम कोडेक्स" (25 जून, 2026 को प्रकाशित) का मुख्य निष्कर्ष है। यह पेपर OpenAI, कोलंबिया विश्वविद्यालय, ड्यूक विश्वविद्यालय और पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा लिखा गया है। इसमें OpenAI के एजेंटिक कोडिंग और वर्क प्लेटफॉर्म Codex के उपयोग डेटा का विश्लेषण करके यह दस्तावेज किया गया है कि ज्ञान-आधारित कार्य कैसे बदल रहे हैं ।

मुख्य निष्कर्ष: एजेंटिक AI — जहां उपयोगकर्ता बहु-चरणीय कार्यों को स्वायत्त प्रणालियों को सौंपते हैं — तेज़ी से बढ़ रहा है, लेकिन इसका adoption असमान है। OpenAI के अंदर, यह बदलाव लगभग पूरा हो चुका है। बाहरी तौर पर, यह तेज़ हो रहा है लेकिन अभी भी संगठनों में केंद्रित है, व्यक्तिगत उपभोक्ताओं में नहीं ।

यहां पेपर के सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष दिए गए हैं, जो AI और काम के भविष्य के लिए उनके अर्थ के अनुसार व्यवस्थित हैं।

1. OpenAI में आंतरिक adoption: लगभग पूर्ण एजेंटिक परिवर्तन

OpenAI के अंदर ही, Codex अब एक प्रयोग नहीं है। यह हर विभाग के लिए प्राथमिक कार्य उपकरण है।

• OpenAI के 97.9% सक्रिय कर्मचारी अब Codex का उपयोग करते हैं, और यह कंपनी के भीतर Codex और ChatGPT दोनों पर सभी साप्ताहिक आउटपुट टोकन का 99.8% हिस्सा है ।
• इंजीनियरिंग सबसे पहले स्थानांतरित हुई, दिसंबर 2025 तक बहुमत उपयोग तक पहुंच गई। गैर-तकनीकी विभाग - कानूनी, वित्त और भर्ती - अप्रैल 2026 के आसपास स्थानांतरित हुए, लेकिन उनका परिवर्तन शुरू होने के बाद काफी तेज़ था ।
• कानूनी भूमिका में औसत कर्मचारी ने नवंबर 2025 की तुलना में जून 2026 में 13 गुना अधिक मासिक आउटपुट टोकन (Codex + ChatGPT) उत्पन्न किए। औसत शोधकर्ता ने 50 गुना से अधिक उत्पन्न किए ।
• अगस्त 2025 के बाद से गैर-डेवलपर OpenAI उपयोगकर्ताओं में 12 गुना वृद्धि हुई ।

महत्वपूर्ण चेतावनी: पेपर स्पष्ट रूप से चेतावनी देता है कि OpenAI सामान्य संगठनों का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। यह स्वयं को एक "सीमांत" वातावरण कहता है जहां कर्मचारी मॉडल से अत्यधिक परिचित हैं, उपयोग की लागत कम है, संगठनात्मक स्वीकृति अधिकतम है, और अनौपचारिक ज्ञान साझाकरण आम है ।

2. बाहरी उपयोग वृद्धि: तेज़, लेकिन असमान

Codex का बाहरी adoption तेज़ हो रहा है, लेकिन यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप एक संगठन हैं या व्यक्तिगत उपयोगकर्ता।

• सक्रिय Codex उपयोगकर्ताओं में 2026 की पहली छमाही में पांच गुना से अधिक वृद्धि हुई, जिसमें सबसे तेज़ वृद्धि सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के शुरुआती दर्शकों के बाहर हुई ।
• संगठनात्मक उपयोगकर्ता: ChatGPT और Codex दोनों पर सक्रिय संगठनों के बीच, Codex अब 63.3% आउटपुट टोकन का हिस्सा है । Codex का उपयोग करने वाले संगठनों का हिस्सा अगस्त 2025 में लगभग 0% से बढ़कर सभी सक्रिय संगठनात्मक उपयोगकर्ताओं का लगभग 17% हो गया ।
• व्यक्तिगत उपभोक्ता उपयोगकर्ता एक बहुत अलग कहानी बताते हैं। उनके केवल 16.5% आउटपुट टोकन Codex से आते हैं। पिछले 28 दिनों में किसी भी प्लेटफॉर्म पर सक्रिय उपभोक्ताओं में से, 1% से भी कम ने Codex का उपयोग किया है ।
• सबसे तेज़ वृद्धि गैर-डेवलपर आबादी में है: गैर-डेवलपर व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं में 137 गुना और गैर-डेवलपर संगठनात्मक उपयोगकर्ताओं में 189 गुना वृद्धि ।

3. कार्य जटिलता के रुझान: उपयोगकर्ता बड़े काम सौंप रहे हैं

शायद सबसे आश्चर्यजनक निष्कर्ष यह है कि उपयोगकर्ता Codex का उपयोग केवल त्वरित प्रश्नों के लिए नहीं कर रहे हैं। वे ऐसा काम सौंप रहे हैं जिसमें मनुष्यों को घंटों या पूरे दिन भी लग सकते हैं।

मई 2026 तक, नमूना व्यक्तिगत Codex उपयोगकर्ताओं में:

• 80.6% ने कम से कम एक अनुरोध किया जो मानव कार्य के 30 मिनट से अधिक होने का अनुमान था।
• 70.2% ने 1 घंटे से अधिक का अनुरोध किया।
• 25.6% ने कम से कम एक अनुरोध किया जो अनुभवी मानव कार्य के 8 घंटे से अधिक होने का अनुमान था ।
• 8 घंटे से अधिक समय लेने वाले कार्य का अनुरोध करने वाले व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं का हिस्सा 2026 की शुरुआत से लगभग दस गुना बढ़ गया ।

OpenAI में, पावर उपयोगकर्ता पहले से ही बड़े पैमाने पर काम कर रहे हैं। 99वें प्रतिशतक पर उपयोगकर्ता अब नियमित रूप से प्रति दिन 60 घंटे से अधिक Codex एजेंट टर्न उत्पन्न करते हैं, जो कई समानांतर एजेंटों में वितरित होते हैं । 10% से अधिक उपयोगकर्ता प्रति सप्ताह तीन या अधिक समवर्ती Codex एजेंट प्रबंधित करते हैं, और 26.6% "स्किल्स" (जटिल कार्यप्रवाहों के लिए साझा निर्देश सेट) का उपयोग करते हैं । कुल मिलाकर, पेपर में पाया गया कि सभी Codex अनुरोधों में से 24% ऐसे कार्यों के लिए हैं जिनमें एक व्यक्ति को एक घंटे से अधिक समय लगने का अनुमान है ।

4. व्यापक बदलाव: बातचीत से प्रतिनिधिमंडल तक

पेपर वार्तालाप AI से एजेंटिक AI में संक्रमण को ज्ञान कार्य की इकाई में एक मौलिक परिवर्तन के रूप में प्रस्तुत करता है।

"एजेंटिक AI ज्ञान कार्य की इकाई को एकल इंटरैक्शन से बदलकर प्रत्यायोजित, दीर्घ-क्षितिज कार्य कर देता है," पेपर में कहा गया है ।

यह ChatGPT को मुख्य रूप से वार्तालाप (प्रश्नोत्तर, सलाह) और Codex को एजेंटिक (प्रत्यायोजित उत्पादन: डीबगिंग, रिफैक्टरिंग, दस्तावेज़ तैयार करना, डेटा विश्लेषण, संचार समन्वय) के रूप में अलग करता है। पेपर नोट करता है कि यह कोई पूर्ण द्विआधारी नहीं है — ChatGPT में कुछ एजेंटिक विशेषताएं हैं, और कुछ Codex उपयोग वार्तालाप है । Codex का उपयोग "प्रत्यायोजित उत्पादन की ओर दृढ़ता से उन्मुख है" — उपयोगकर्ता इसे काम करने के लिए कहते हैं, न कि केवल सलाह या जानकारी प्रदान करने के लिए ।

मूल रूप से सॉफ्टवेयर विकास के लिए बनाया गया, Codex अब दस्तावेज़ तैयार करने, डेटा विश्लेषण, संचार और कोडिंग के बाहर अन्य ज्ञान-कार्य कार्यों तक फैल गया है । OpenAI के भीतर, व्यावसायिक कार्यों में श्रमिकों द्वारा Codex के साथ किए गए काम का एक-चौथाई से अधिक इंजीनियरिंग या कोडिंग था — यह दर्शाता है कि एजेंट कार्य सीमाओं को पार करने की लागत को कम करते हैं ।

5. पेपर की अपनी सीमाएं और चेतावनियां

शोध अपने निष्कर्षों के अर्थ के बारे में स्पष्ट रूप से आत्म-सीमित है। ये छोटे फुटनोट नहीं हैं:

1. OpenAI प्रतिनिधि नहीं है। पेपर कहता है: "OpenAI का उपयोग इसलिए आज के सामान्य संगठन का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। हालांकि, यह एक दृश्य प्रदान करता है कि भविष्य में एजेंटिक AI का उपयोग कैसा दिख सकता है, जब adoption की बाधाएं न्यूनतम हों" ।
2. वार्तालाप बनाम एजेंटिक एक स्पेक्ट्रम है, द्विआधारी नहीं। 11 जून, 2026 से पहले के सप्ताह में, 60.3% Codex टर्न और 21.9% ChatGPT टर्न ने कम से कम एक बाहरी उपकरण का आह्वान किया — टूल उपयोग स्वयं एजेंसी के लिए एक अपूर्ण प्रॉक्सी है ।
3. जटिलता अनुमान मॉडल-जनित हैं। कार्य-अवधि सीमाएं (30 मिनट, 1 घंटा, 8 घंटे) एक AI मॉडल द्वारा अनुमानित हैं, सीधे मापी नहीं गई हैं, और व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के 0.1% यादृच्छिक नमूने पर आधारित हैं जिन्होंने अपने प्रश्नों को प्रशिक्षण के लिए उपयोग करने की अनुमति दी ।
4. Adoption समग्र रूप से संकीर्ण बना हुआ है। उपभोक्ता योजनाओं पर सभी उपभोक्ताओं में से, 1% से भी कम ने Codex का उपयोग किया है — अधिकांश AI उपयोगकर्ता अभी भी मुख्य रूप से बॉट्स के साथ चैट कर रहे हैं ।
5. बाहरी adoption 'कम और अधिक असमान' है, और एजेंटिक टूलिंग समग्र रूप से 'ChatGPT की तुलना में बहुत कम व्यापक रूप से उपयोग की जाती है' ।
6. डेटा एक प्लेटफॉर्म (Codex) और एक कंपनी (OpenAI) से है — निष्कर्ष अन्य एजेंटिक टूल या विभिन्न कार्यप्रवाहों, सुरक्षा आवश्यकताओं और उपयोगकर्ता परिचितता स्तरों वाले संगठनों के लिए सामान्यीकृत नहीं हो सकते हैं ।

मुख्य निष्कर्ष

• एजेंटिक AI का adoption वास्तविक है और संगठनों के अंदर तेज़ हो रहा है, खासकर जहां लागत और पहुंच संबंधी बाधाएं कम हैं। लेकिन व्यक्तिगत उपभोक्ताओं के लिए, चैट-आधारित AI प्रमुख प्रतिमान बना हुआ है।
• सबसे बड़ा आश्चर्य सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बाहर सबसे तेज़ वृद्धि हो सकती है — कानूनी, वित्त, भर्ती और अन्य ज्ञान-कार्य डोमेन में।
• कार्य जटिलता बढ़ रही है, उपयोगकर्ताओं का एक महत्वपूर्ण अल्पसंख्यक पहले से ही पूरे दिन के काम को AI एजेंटों को सौंप रहा है।
• पेपर की सीमाओं का मतलब है कि इन निष्कर्षों को एक सार्वभौमिक पूर्वानुमान के बजाय एक प्रमुख संकेतक के रूप में पढ़ा जाना चाहिए। अधिकांश AI उपयोगकर्ता अभी भी एजेंटों को आदेश देने के बजाय चैट कर रहे हैं।

OpenAI का शोध इस बात का अब तक का सबसे विस्तृत दृश्य प्रदान करता है कि कैसे एजेंटिक AI एक शोध अवधारणा से एक व्यावहारिक कार्य उपकरण की ओर बढ़ रहा है। बदलाव हो रहा है — लेकिन कहां, कैसे और किसके लिए, यह काफी हद तक संदर्भ पर निर्भर करता है।