Ecco i risultati più importanti del paper, organizzati per ciò che significano per il futuro dell'AI e del lavoro.

1. Adozione interna in OpenAI: una transizione agentica quasi completa

All'interno di OpenAI, Codex non è più un esperimento. È lo strumento di lavoro principale per ogni reparto.

• Il 97,9% dei dipendenti attivi di OpenAI usa Codex, e questo strumento rappresenta il 99,8% di tutti i token di output settimanali generati sia da Codex che da ChatGPT all'interno dell'azienda .
• L'Ingegneria è stata la prima a cambiare, raggiungendo l'uso maggioritario entro dicembre 2025. I reparti non tecnici — Legale, Finanza e Recruiting — hanno superato la soglia intorno all'aprile 2026, ma le loro transizioni sono state molto più rapide una volta avviate .
• Il dipendente medio in un ruolo legale ha generato 13 volte più token di output mensili (Codex + ChatGPT) a giugno 2026 rispetto a novembre 2025. Il ricercatore medio ne ha generati più di 50 volte tanto .
• Gli utenti OpenAI non sviluppatori sono aumentati 12 volte dall'agosto 2025 .

Avvertenza importante: Il paper avverte esplicitamente che OpenAI non è rappresentativa delle organizzazioni tipiche. Si definisce un ambiente "di frontiera" dove i lavoratori hanno grande familiarità con i modelli, i costi di utilizzo sono bassi, l'adozione aziendale è massima e la condivisione informale di conoscenze è comune .

2. Crescita dell'utilizzo esterno: rapida, ma disomogenea

L'adozione esterna di Codex sta accelerando, ma si presenta in modo molto diverso a seconda che si tratti di un'organizzazione o di un singolo utente.

• Gli utenti attivi di Codex sono cresciuti più di cinque volte nella prima metà del 2026, con la crescita più rapida al di fuori del pubblico iniziale degli sviluppatori software .
• Gli utenti organizzativi mostrano un'adozione significativa: Codex ora rappresenta il 63,3% dei token di output tra le organizzazioni attive su entrambe le piattaforme ChatGPT e Codex . La quota di organizzazioni che usano Codex è passata da poco sopra lo 0% nell'agosto 2025 a circa il 17% di tutti gli utenti organizzativi attivi .
• Gli utenti individuali raccontano una storia molto diversa. Solo il 16,5% dei loro token di output proviene da Codex. Tra i consumatori attivi su una delle due piattaforme negli ultimi 28 giorni, meno dell'1% ha mai usato Codex .
• La crescita più rapida è nelle popolazioni non sviluppatrici: gli utenti individuali non sviluppatori sono aumentati 137 volte e quelli organizzativi non sviluppatori 189 volte dall'agosto 2025 .

3. Tendenze nella complessità dei compiti: gli utenti delegano lavori più grandi

Forse il dato più sorprendente è che gli utenti non usano Codex solo per domande veloci. Stanno affidando lavoro che richiederebbe ore o addirittura intere giornate di lavoro umano.

Entro maggio 2026, tra gli utenti individuali di Codex campionati:

• L'80,6% ha fatto almeno una richiesta stimata superare i 30 minuti di lavoro umano.
• Il 70,2% ha fatto una richiesta che supera 1 ora.
• Il 25,6% ha fatto almeno una richiesta stimata superare le 8 ore di lavoro umano esperto .

La quota di utenti individuali che presentano una richiesta stimata richiedere più di 8 ore è cresciuta quasi dieci volte dall'inizio del 2026 .

In OpenAI, gli utenti più avanzati operano già su larga scala. Gli utenti al 99° percentile generano regolarmente più di 60 ore di turni di agenti Codex al giorno, distribuiti su più agenti paralleli . Più del 10% degli utenti gestisce tre o più agenti Codex contemporanei ogni settimana, e il 26,6% usa "skills" (set di istruzioni condivise per flussi di lavoro complessi) . In totale, il paper ha rilevato che il 24% di tutte le richieste a Codex riguarda compiti che si stima richiederebbero a una persona più di un'ora .

4. Il cambiamento più ampio: dalla conversazione alla delega

Il paper inquadra la transizione dall'AI conversazionale a quella agentica come un cambiamento fondamentale nell'unità del lavoro di conoscenza.

"L'AI agentica cambia l'unità del lavoro di conoscenza dalle singole interazioni a compiti delegati e a lungo orizzonte," afferma il paper .

Distingue ChatGPT come principalmente conversazionale (domande e risposte, consulenza) da Codex come agentico (produzione delegata: debugging, refactoring, stesura di documenti, analisi dati, coordinamento della comunicazione). Il paper nota che non si tratta di un binomio assoluto — ChatGPT ha alcune funzionalità agentiche, e alcuni usi di Codex sono conversazionali . L'uso di Codex è "fortemente orientato alla produzione delegata": gli utenti gli chiedono di fare lavoro, non solo di fornire consigli o informazioni .

Nato originariamente per lo sviluppo software, Codex ora si estende alla stesura di documenti, analisi dati, comunicazione e altri compiti di conoscenza al di fuori della programmazione . All'interno di OpenAI, oltre un quarto del lavoro svolto con Codex da lavoratori in funzioni aziendali era ingegneristico o di programmazione — a dimostrazione che gli agenti abbassano il costo di attraversare i confini tra i compiti .

5. Le cautele e i limiti del paper

La ricerca è esplicitamente autocritica riguardo a ciò che i suoi risultati significano. Non si tratta di note a piè di pagina secondarie:

1. OpenAI non è rappresentativa. Il paper afferma: "L'uso di OpenAI non è quindi rappresentativo dell'organizzazione tipica di oggi. Tuttavia, fornisce una visione di come potrebbe apparire l'uso dell'AI agentica in futuro, quando gli attriti di adozione saranno minimi" .
2. Conversazionale vs. agentico è uno spettro, non un binomio. Nella settimana prima dell'11 giugno 2026, il 60,3% dei turni di Codex e il 21,9% dei turni di ChatGPT hanno invocato almeno uno strumento esterno — l'uso di strumenti è di per sé un indicatore imperfetto dell'agenticità .
3. Le stime di complessità sono generate da un modello. Le soglie di durata dei compiti (30 min, 1 ora, 8 ore) sono stimate da un modello AI, non misurate direttamente, e si basano su un campione casuale dello 0,1% di utenti individuali che hanno scelto di consentire l'uso delle loro query per l'addestramento .
4. L'adozione rimane complessivamente limitata. Tra tutti i consumatori su piani consumer, meno dell'1% ha usato Codex — la maggior parte degli utenti di AI utilizza ancora principalmente chatbot .
5. L'adozione esterna è "inferiore e più disomogenea" rispetto all'adozione interna di OpenAI, e gli strumenti agentici in generale rimangono "molto meno utilizzati di ChatGPT" .
6. I dati provengono da una sola piattaforma (Codex) e da una sola azienda (OpenAI) — i risultati potrebbero non generalizzarsi ad altri strumenti agentici o organizzazioni con diversi flussi di lavoro, requisiti di sicurezza e livelli di familiarità degli utenti .

Punti chiave

• L'adozione dell'AI agentica è reale e sta accelerando all'interno delle organizzazioni, specialmente dove le barriere di costo e accesso sono basse. Ma per i consumatori individuali, l'AI basata su chat rimane il paradigma dominante.
• La più grande sorpresa potrebbe essere la crescita più rapida al di fuori dell'ingegneria del software — nei settori legale, finanziario, delle risorse umane e altri domini del lavoro di conoscenza.
• La complessità dei compiti aumenta, con una minoranza significativa di utenti che già delega lavoro di un'intera giornata agli agenti AI.
• I limiti del paper significano che questi risultati dovrebbero essere letti come un indicatore avanzato, non come una previsione universale. La maggior parte degli utenti di AI sta ancora chattando, non comandando agenti.

La ricerca di OpenAI fornisce lo sguardo più dettagliato finora su come l'AI agentica si sta muovendo da un concetto di ricerca a uno strumento di lavoro pratico. Il cambiamento è in atto — ma dove, come e per chi dipende fortemente dal contesto.

Ecco i risultati più importanti del paper, organizzati per ciò che significano per il futuro dell'AI e del lavoro.

1. Adozione interna in OpenAI: una transizione agentica quasi completa

All'interno di OpenAI, Codex non è più un esperimento. È lo strumento di lavoro principale per ogni reparto.

• Il 97,9% dei dipendenti attivi di OpenAI usa Codex, e questo strumento rappresenta il 99,8% di tutti i token di output settimanali generati sia da Codex che da ChatGPT all'interno dell'azienda .
• L'Ingegneria è stata la prima a cambiare, raggiungendo l'uso maggioritario entro dicembre 2025. I reparti non tecnici — Legale, Finanza e Recruiting — hanno superato la soglia intorno all'aprile 2026, ma le loro transizioni sono state molto più rapide una volta avviate .
• Il dipendente medio in un ruolo legale ha generato 13 volte più token di output mensili (Codex + ChatGPT) a giugno 2026 rispetto a novembre 2025. Il ricercatore medio ne ha generati più di 50 volte tanto .
• Gli utenti OpenAI non sviluppatori sono aumentati 12 volte dall'agosto 2025 .

Avvertenza importante: Il paper avverte esplicitamente che OpenAI non è rappresentativa delle organizzazioni tipiche. Si definisce un ambiente "di frontiera" dove i lavoratori hanno grande familiarità con i modelli, i costi di utilizzo sono bassi, l'adozione aziendale è massima e la condivisione informale di conoscenze è comune .

2. Crescita dell'utilizzo esterno: rapida, ma disomogenea

L'adozione esterna di Codex sta accelerando, ma si presenta in modo molto diverso a seconda che si tratti di un'organizzazione o di un singolo utente.

• Gli utenti attivi di Codex sono cresciuti più di cinque volte nella prima metà del 2026, con la crescita più rapida al di fuori del pubblico iniziale degli sviluppatori software .
• Gli utenti organizzativi mostrano un'adozione significativa: Codex ora rappresenta il 63,3% dei token di output tra le organizzazioni attive su entrambe le piattaforme ChatGPT e Codex . La quota di organizzazioni che usano Codex è passata da poco sopra lo 0% nell'agosto 2025 a circa il 17% di tutti gli utenti organizzativi attivi .
• Gli utenti individuali raccontano una storia molto diversa. Solo il 16,5% dei loro token di output proviene da Codex. Tra i consumatori attivi su una delle due piattaforme negli ultimi 28 giorni, meno dell'1% ha mai usato Codex .
• La crescita più rapida è nelle popolazioni non sviluppatrici: gli utenti individuali non sviluppatori sono aumentati 137 volte e quelli organizzativi non sviluppatori 189 volte dall'agosto 2025 .

3. Tendenze nella complessità dei compiti: gli utenti delegano lavori più grandi

Forse il dato più sorprendente è che gli utenti non usano Codex solo per domande veloci. Stanno affidando lavoro che richiederebbe ore o addirittura intere giornate di lavoro umano.

Entro maggio 2026, tra gli utenti individuali di Codex campionati:

• L'80,6% ha fatto almeno una richiesta stimata superare i 30 minuti di lavoro umano.
• Il 70,2% ha fatto una richiesta che supera 1 ora.
• Il 25,6% ha fatto almeno una richiesta stimata superare le 8 ore di lavoro umano esperto .

La quota di utenti individuali che presentano una richiesta stimata richiedere più di 8 ore è cresciuta quasi dieci volte dall'inizio del 2026 .

In OpenAI, gli utenti più avanzati operano già su larga scala. Gli utenti al 99° percentile generano regolarmente più di 60 ore di turni di agenti Codex al giorno, distribuiti su più agenti paralleli . Più del 10% degli utenti gestisce tre o più agenti Codex contemporanei ogni settimana, e il 26,6% usa "skills" (set di istruzioni condivise per flussi di lavoro complessi) . In totale, il paper ha rilevato che il 24% di tutte le richieste a Codex riguarda compiti che si stima richiederebbero a una persona più di un'ora .

4. Il cambiamento più ampio: dalla conversazione alla delega

Il paper inquadra la transizione dall'AI conversazionale a quella agentica come un cambiamento fondamentale nell'unità del lavoro di conoscenza.

"L'AI agentica cambia l'unità del lavoro di conoscenza dalle singole interazioni a compiti delegati e a lungo orizzonte," afferma il paper .

Distingue ChatGPT come principalmente conversazionale (domande e risposte, consulenza) da Codex come agentico (produzione delegata: debugging, refactoring, stesura di documenti, analisi dati, coordinamento della comunicazione). Il paper nota che non si tratta di un binomio assoluto — ChatGPT ha alcune funzionalità agentiche, e alcuni usi di Codex sono conversazionali . L'uso di Codex è "fortemente orientato alla produzione delegata": gli utenti gli chiedono di fare lavoro, non solo di fornire consigli o informazioni .

Nato originariamente per lo sviluppo software, Codex ora si estende alla stesura di documenti, analisi dati, comunicazione e altri compiti di conoscenza al di fuori della programmazione . All'interno di OpenAI, oltre un quarto del lavoro svolto con Codex da lavoratori in funzioni aziendali era ingegneristico o di programmazione — a dimostrazione che gli agenti abbassano il costo di attraversare i confini tra i compiti .

5. Le cautele e i limiti del paper

La ricerca è esplicitamente autocritica riguardo a ciò che i suoi risultati significano. Non si tratta di note a piè di pagina secondarie:

1. OpenAI non è rappresentativa. Il paper afferma: "L'uso di OpenAI non è quindi rappresentativo dell'organizzazione tipica di oggi. Tuttavia, fornisce una visione di come potrebbe apparire l'uso dell'AI agentica in futuro, quando gli attriti di adozione saranno minimi" .
2. Conversazionale vs. agentico è uno spettro, non un binomio. Nella settimana prima dell'11 giugno 2026, il 60,3% dei turni di Codex e il 21,9% dei turni di ChatGPT hanno invocato almeno uno strumento esterno — l'uso di strumenti è di per sé un indicatore imperfetto dell'agenticità .
3. Le stime di complessità sono generate da un modello. Le soglie di durata dei compiti (30 min, 1 ora, 8 ore) sono stimate da un modello AI, non misurate direttamente, e si basano su un campione casuale dello 0,1% di utenti individuali che hanno scelto di consentire l'uso delle loro query per l'addestramento .
4. L'adozione rimane complessivamente limitata. Tra tutti i consumatori su piani consumer, meno dell'1% ha usato Codex — la maggior parte degli utenti di AI utilizza ancora principalmente chatbot .
5. L'adozione esterna è "inferiore e più disomogenea" rispetto all'adozione interna di OpenAI, e gli strumenti agentici in generale rimangono "molto meno utilizzati di ChatGPT" .
6. I dati provengono da una sola piattaforma (Codex) e da una sola azienda (OpenAI) — i risultati potrebbero non generalizzarsi ad altri strumenti agentici o organizzazioni con diversi flussi di lavoro, requisiti di sicurezza e livelli di familiarità degli utenti .

Punti chiave

• L'adozione dell'AI agentica è reale e sta accelerando all'interno delle organizzazioni, specialmente dove le barriere di costo e accesso sono basse. Ma per i consumatori individuali, l'AI basata su chat rimane il paradigma dominante.
• La più grande sorpresa potrebbe essere la crescita più rapida al di fuori dell'ingegneria del software — nei settori legale, finanziario, delle risorse umane e altri domini del lavoro di conoscenza.
• La complessità dei compiti aumenta, con una minoranza significativa di utenti che già delega lavoro di un'intera giornata agli agenti AI.
• I limiti del paper significano che questi risultati dovrebbero essere letti come un indicatore avanzato, non come una previsione universale. La maggior parte degli utenti di AI sta ancora chattando, non comandando agenti.

La ricerca di OpenAI fornisce lo sguardo più dettagliato finora su come l'AI agentica si sta muovendo da un concetto di ricerca a uno strumento di lavoro pratico. Il cambiamento è in atto — ma dove, come e per chi dipende fortemente dal contesto.