OpenAI 코드스 연구가 밝힌 에이전틱 AI의 미래: 내부 출력의 99.8%가 이미 에이전트로부터 나온다
OpenAI의 연구 논문 'The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex'(2026년 6월)에 따르면, OpenAI 내부 직원의 97.9%가 Codex를 사용하며 전체 주간 출력 토큰의 99.8%를 Codex가 차지합니다 [5][9]. 내부 채택은 법무, 재무, 인사 등 전 부서에 걸쳐 거의 보편화되었으며, Codex가 주요 AI 업무 도구로 자리 잡았습니다.
OpenAI의 연구 논문 'The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex'(2026년 6월)에 따르면, OpenAI 내부 직원의 97.9%가 Codex를 사용하며 전체 주간 출력 토큰의 99.8%를 Codex가 차지합니다 [5][9].
내부 채택은 법무, 재무, 인사 등 전 부서에 걸쳐 거의 보편화되었으며, Codex가 주요 AI 업무 도구로 자리 잡았습니다.
업무 복잡도가 급격히 증가했습니다. 2026년 5월 기준, 샘플링된 개인 사용자의 80.6%가 30분 이상의 인간 작업이 필요한 요청을 했으며, 거의 10%의 사용자가 매주 3개 이상의 동시 Codex 에이전트를 관리합니다.
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openai.com
AI는 더 이상 단순한 챗봇이 아닙니다. 이것이 OpenAI의 새 연구 논문 'The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex'(2026년 6월 25일 발행)의 핵심 주장입니다. OpenAI, 컬럼비아대학교, 듀크대학교, 펜실베이니아대학교 연구진이 작성한 이 논문은 OpenAI의 에이전틱 코딩 및 작업 플랫폼인 Codex의 사용 데이터를 분석하여 지식 노동 방식의 구조적 변화를 문서화했습니다.
핵심 발견: 사용자가 다단계 작업을 자율 시스템에 위임하는 에이전틱 AI는 빠르게 성장하고 있지만, 그 채택은 매우 불균등합니다. OpenAI 내부에서는 이러한 전환이 거의 완료되었습니다. 외부적으로는 가속화되고 있지만 개인 소비자보다는 조직에 집중되어 있습니다 .
다음은 이 논문의 가장 중요한 발견들을 AI와 업무의 미래에 미치는 영향과 함께 정리한 것입니다.
1. OpenAI 내부 채택: 거의 완벽한 에이전틱 전환
OpenAI 자체적으로 Codex는 더 이상 실험이 아닙니다. 모든 부서의 주요 업무 도구입니다.
활성화된 OpenAI 직원의 97.9%가 Codex를 사용하며, 회사 내 Codex와 ChatGPT를 통틀어 전체 주간 출력 토큰의 99.8% 를 Codex가 차지합니다 .
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"OpenAI 코드스 연구가 밝힌 에이전틱 AI의 미래: 내부 출력의 99.8%가 이미 에이전트로부터 나온다"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
OpenAI의 연구 논문 'The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex'(2026년 6월)에 따르면, OpenAI 내부 직원의 97.9%가 Codex를 사용하며 전체 주간 출력 토큰의 99.8%를 Codex가 차지합니다 [5][9].
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
OpenAI의 연구 논문 'The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex'(2026년 6월)에 따르면, OpenAI 내부 직원의 97.9%가 Codex를 사용하며 전체 주간 출력 토큰의 99.8%를 Codex가 차지합니다 [5][9]. 내부 채택은 법무, 재무, 인사 등 전 부서에 걸쳐 거의 보편화되었으며, Codex가 주요 AI 업무 도구로 자리 잡았습니다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
업무 복잡도가 급격히 증가했습니다. 2026년 5월 기준, 샘플링된 개인 사용자의 80.6%가 30분 이상의 인간 작업이 필요한 요청을 했으며, 거의 10%의 사용자가 매주 3개 이상의 동시 Codex 에이전트를 관리합니다.
OpenAI 코드스 연구가 밝힌 에이전틱 AI의 미래: 내부 출력의 99.8%가 이미 에이전트로부터 나온다
OpenAI의 연구 논문 'The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex'(2026년 6월)에 따르면, OpenAI 내부 직원의 97.9%가 Codex를 사용하며 전체 주간 출력 토큰의 99.8%를 Codex가 차지합니다 [5][9]. 내부 채택은 법무, 재무, 인사 등 전 부서에 걸쳐 거의 보편화되었으며, Codex가 주요 AI 업무 도구로 자리 잡았습니다.
OpenAI의 연구 논문 'The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex'(2026년 6월)에 따르면, OpenAI 내부 직원의 97.9%가 Codex를 사용하며 전체 주간 출력 토큰의 99.8%를 Codex가 차지합니다 [5][9].
내부 채택은 법무, 재무, 인사 등 전 부서에 걸쳐 거의 보편화되었으며, Codex가 주요 AI 업무 도구로 자리 잡았습니다.
업무 복잡도가 급격히 증가했습니다. 2026년 5월 기준, 샘플링된 개인 사용자의 80.6%가 30분 이상의 인간 작업이 필요한 요청을 했으며, 거의 10%의 사용자가 매주 3개 이상의 동시 Codex 에이전트를 관리합니다.
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openai.com
AI는 더 이상 단순한 챗봇이 아닙니다. 이것이 OpenAI의 새 연구 논문 'The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex'(2026년 6월 25일 발행)의 핵심 주장입니다. OpenAI, 컬럼비아대학교, 듀크대학교, 펜실베이니아대학교 연구진이 작성한 이 논문은 OpenAI의 에이전틱 코딩 및 작업 플랫폼인 Codex의 사용 데이터를 분석하여 지식 노동 방식의 구조적 변화를 문서화했습니다.
핵심 발견: 사용자가 다단계 작업을 자율 시스템에 위임하는 에이전틱 AI는 빠르게 성장하고 있지만, 그 채택은 매우 불균등합니다. OpenAI 내부에서는 이러한 전환이 거의 완료되었습니다. 외부적으로는 가속화되고 있지만 개인 소비자보다는 조직에 집중되어 있습니다 .
다음은 이 논문의 가장 중요한 발견들을 AI와 업무의 미래에 미치는 영향과 함께 정리한 것입니다.
1. OpenAI 내부 채택: 거의 완벽한 에이전틱 전환
OpenAI 자체적으로 Codex는 더 이상 실험이 아닙니다. 모든 부서의 주요 업무 도구입니다.
활성화된 OpenAI 직원의 97.9%가 Codex를 사용하며, 회사 내 Codex와 ChatGPT를 통틀어 전체 주간 출력 토큰의 99.8% 를 Codex가 차지합니다 .
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"OpenAI 코드스 연구가 밝힌 에이전틱 AI의 미래: 내부 출력의 99.8%가 이미 에이전트로부터 나온다"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
OpenAI의 연구 논문 'The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex'(2026년 6월)에 따르면, OpenAI 내부 직원의 97.9%가 Codex를 사용하며 전체 주간 출력 토큰의 99.8%를 Codex가 차지합니다 [5][9].
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
OpenAI의 연구 논문 'The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex'(2026년 6월)에 따르면, OpenAI 내부 직원의 97.9%가 Codex를 사용하며 전체 주간 출력 토큰의 99.8%를 Codex가 차지합니다 [5][9]. 내부 채택은 법무, 재무, 인사 등 전 부서에 걸쳐 거의 보편화되었으며, Codex가 주요 AI 업무 도구로 자리 잡았습니다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
업무 복잡도가 급격히 증가했습니다. 2026년 5월 기준, 샘플링된 개인 사용자의 80.6%가 30분 이상의 인간 작업이 필요한 요청을 했으며, 거의 10%의 사용자가 매주 3개 이상의 동시 Codex 에이전트를 관리합니다.
엔지니어링 부서가 가장 먼저 전환하여 2025년 12월에 과반수 사용을 달성했습니다. 법무, 재무, 인사 등 비기술 부서는 2026년 4월경에 전환했지만, 일단 시작되면 전환 속도는 훨씬 빨랐습니다 .
법무 부서의 중간 직원은 2025년 11월 대비 2026년 6월에 월간 출력 토큰(Codex + ChatGPT)이 13배 증가했습니다. 중간 연구원은 50배 이상 증가했습니다 .
OpenAI 내 비개발자 사용자는 2025년 8월 이후 12배 증가했습니다 .
중요한 주의사항: 논문은 OpenAI가 일반적인 조직을 대표하지 않는다고 명시적으로 경고합니다. 직원들이 모델에 매우 친숙하고, 사용 비용이 낮으며, 조직 차원의 지원이 최대이고, 비공식적 지식 공유가 일반적인 '최전선' 환경이라고 설명합니다 .
2. 외부 사용량 증가: 빠르지만 불균등
Codex의 외부 채택은 가속화되고 있지만, 조직 사용자와 개인 사용자 간에 양상이 매우 다릅니다.
활성 Codex 사용자는 2026년 상반기에 5배 이상 증가했으며, 가장 빠른 성장은 초기 소프트웨어 개발자 외부에서 발생했습니다 .
조직 사용자는 상당한 채택률을 보입니다. ChatGPT와 Codex를 모두 사용하는 조직 중 Codex가 차지하는 출력 토큰 비율은 63.3% 입니다 . Codex를 사용하는 조직의 비율은 2025년 8월 0%에서 2026년 6월 기준 약 17%로 증가했습니다 .
개인(소비자) 사용자는 매우 다른 양상을 보입니다. 출력 토큰의 16.5% 만 Codex에서 나옵니다. 지난 28일 동안 두 플랫폼 중 하나라도 사용한 소비자 중 Codex를 사용해 본 사람은 1% 미만입니다 .
비개발자 개인 사용자는 2025년 8월 이후 137배, 비개발자 조직 사용자는 189배 증가했습니다 .
3. 업무 복잡도 추세: 사용자들이 더 큰 작업을 위임하고 있다
아마도 가장 놀라운 발견은 사용자들이 Codex를 단순한 질문에만 사용하지 않는다는 점입니다. 인간이 몇 시간 또는 하루 종일 걸릴 작업을 넘기고 있습니다.
2026년 5월 기준, 샘플링된 개별 Codex 사용자 중:
80.6% 가 30분 이상의 인간 작업이 필요할 것으로 추정되는 요청을 한 번 이상 했습니다.
70.2% 가 1시간 초과 요청을 했습니다.
25.6% 가 숙련된 인간 작업 기준 8시간 초과로 추정되는 요청을 한 번 이상 했습니다 .
8시간 이상이 필요할 것으로 추정되는 요청을 제출한 개인 사용자의 비율은 2026년 초 이후 거의 10배 증가했습니다 .
OpenAI에서는 헤비 유저들이 이미 대규모로 운영되고 있습니다. 99번째 백분위수의 사용자는 여러 병렬 에이전트에 분산하여 하루에 60시간 이상의 Codex 에이전트 작업을 정기적으로 생성합니다 . 10% 이상의 사용자가 매주 3개 이상의 동시 Codex 에이전트를 관리하며, 26.6%는 복잡한 워크플로우를 위한 '스킬'(공유 명령어 세트)을 사용합니다 . 전체적으로 논문은 모든 Codex 요청의 24% 가 사람이 1시간 이상 걸리는 작업을 위한 것임을 발견했습니다 .
4. 더 넓은 전환: 대화에서 위임으로
논문은 대화형 AI에서 에이전틱 AI로의 전환을 지식 노동 단위의 근본적인 변화로 규정합니다.
"에이전틱 AI는 지식 노동의 단위를 단일 상호작용에서 위임된 장기 과제로 변화시킵니다"라고 논문은 밝힙니다 .
ChatGPT는 주로 대화형(질의응답, 조언)이고 Codex는 에이전틱(위임된 생산: 디버깅, 리팩토링, 문서 초안 작성, 데이터 분석, 커뮤니케이션 조정)이라고 구분합니다. 논문은 이것이 절대적인 이분법이 아님을 지적합니다. ChatGPT에도 일부 에이전틱 기능이 있고, Codex 사용 중 일부는 대화형입니다 . Codex 사용은 "위임된 생산에 강하게 지향"되어 있으며, 사용자들은 조언이나 정보 제공뿐 아니라 실제 작업 수행을 요청합니다 .
원래 소프트웨어 개발용으로 구축된 Codex는 이제 문서 초안 작성, 데이터 분석, 커뮤니케이션, 코딩 이외의 기타 지식 작업으로 확장되었습니다 . OpenAI 내에서 비즈니스 기능 직원이 Codex로 수행한 작업의 4분의 1 이상이 엔지니어링 또는 코딩이었는데, 이는 에이전트가 작업 경계를 넘는 비용을 낮춘다는 것을 보여줍니다 .
5. 논문 자체의 주의사항 및 한계
연구는 그 의미에 대해 명시적으로 자체 한계를 설정합니다. 이는 사소한 각주가 아닙니다.
OpenAI는 대표성이 없습니다. 논문은 "OpenAI 사용은 따라서 오늘날 일반적인 조직을 대표하지 않습니다. 그러나 채택 마찰이 최소화되었을 때 에이전틱 AI 사용이 어떤 모습일지에 대한 관점을 제공합니다"라고 명시합니다 .
대화형 vs. 에이전틱은 스펙트럼이지 이분법이 아닙니다. 2026년 6월 11일 이전 주에 Codex 작업의 60.3%와 ChatGPT 작업의 21.9% 가 하나 이상의 외부 도구를 호출했습니다. 도구 사용 자체가 에이전시의 완벽한 대리 지표는 아닙니다 .
복잡도 추정치는 모델 생성입니다. 작업 소요 시간 임계값(30분, 1시간, 8시간)은 AI 모델이 추정한 것이지 직접 측정된 것이 아니며, 쿼리를 교육에 사용하는 데 동의한 개인 사용자의 0.1% 무작위 샘플을 기반으로 합니다 .
전체적인 채택은 여전히 좁습니다. 개인 요금제를 사용하는 모든 소비자 중 Codex를 사용한 사람은 1% 미만입니다. 대부분의 AI 사용자는 여전히 주로 봇과 채팅하고 있습니다 .
외부 채택은 OpenAI 내부 채택보다 '낮고 더 불균등' 하며, 에이전틱 도구 전반은 여전히 "ChatGPT보다 훨씬 덜 광범위하게 사용"됩니다 .
데이터는 하나의 플랫폼(Codex)과 하나의 회사(OpenAI)에서 비롯되었으며, 다른 에이전틱 도구나 다양한 워크플로우, 보안 요구 사항, 사용자 친숙도 수준을 가진 조직에 결과가 일반화되지 않을 수 있습니다 .
주요 시사점
에이전틱 AI 채택은 특히 비용과 접근 장벽이 낮은 조직 내에서 실질적이며 가속화되고 있습니다. 하지만 개인 소비자에게는 채팅 기반 AI가 여전히 지배적인 패러다임입니다.
가장 큰 놀라움은 소프트웨어 엔지니어링 외부(법무, 재무, 인사 등)에서 가장 빠른 성장이 일어나고 있다는 점일 수 있습니다.
작업 복잡도가 증가하고 있으며, 상당수의 사용자가 이미 하루 종일 걸리는 작업을 AI 에이전트에 위임하고 있습니다.
논문의 한계는 이러한 발견을 보편적인 예측이 아닌 선행 지표로 읽어야 함을 의미합니다. 대부분의 AI 사용자는 여전히 에이전트에게 명령을 내리기보다 채팅하고 있습니다.
OpenAI의 연구는 에이전틱 AI가 연구 개념에서 실용적인 업무 도구로 어떻게 이동하고 있는지에 대한 가장 상세한 분석을 제공합니다. 전환은 일어나고 있습니다. 그러나 어디서, 어떻게, 누구에게 일어나는지는 상황에 크게 의존합니다.
virtualizationreview.comCodex Study Points to Work's Agentic AI Future -- with Some Surprises
엔지니어링 부서가 가장 먼저 전환하여 2025년 12월에 과반수 사용을 달성했습니다. 법무, 재무, 인사 등 비기술 부서는 2026년 4월경에 전환했지만, 일단 시작되면 전환 속도는 훨씬 빨랐습니다 .
법무 부서의 중간 직원은 2025년 11월 대비 2026년 6월에 월간 출력 토큰(Codex + ChatGPT)이 13배 증가했습니다. 중간 연구원은 50배 이상 증가했습니다 .
OpenAI 내 비개발자 사용자는 2025년 8월 이후 12배 증가했습니다 .
중요한 주의사항: 논문은 OpenAI가 일반적인 조직을 대표하지 않는다고 명시적으로 경고합니다. 직원들이 모델에 매우 친숙하고, 사용 비용이 낮으며, 조직 차원의 지원이 최대이고, 비공식적 지식 공유가 일반적인 '최전선' 환경이라고 설명합니다 .
2. 외부 사용량 증가: 빠르지만 불균등
Codex의 외부 채택은 가속화되고 있지만, 조직 사용자와 개인 사용자 간에 양상이 매우 다릅니다.
활성 Codex 사용자는 2026년 상반기에 5배 이상 증가했으며, 가장 빠른 성장은 초기 소프트웨어 개발자 외부에서 발생했습니다 .
조직 사용자는 상당한 채택률을 보입니다. ChatGPT와 Codex를 모두 사용하는 조직 중 Codex가 차지하는 출력 토큰 비율은 63.3% 입니다 . Codex를 사용하는 조직의 비율은 2025년 8월 0%에서 2026년 6월 기준 약 17%로 증가했습니다 .
개인(소비자) 사용자는 매우 다른 양상을 보입니다. 출력 토큰의 16.5% 만 Codex에서 나옵니다. 지난 28일 동안 두 플랫폼 중 하나라도 사용한 소비자 중 Codex를 사용해 본 사람은 1% 미만입니다 .
비개발자 개인 사용자는 2025년 8월 이후 137배, 비개발자 조직 사용자는 189배 증가했습니다 .
3. 업무 복잡도 추세: 사용자들이 더 큰 작업을 위임하고 있다
아마도 가장 놀라운 발견은 사용자들이 Codex를 단순한 질문에만 사용하지 않는다는 점입니다. 인간이 몇 시간 또는 하루 종일 걸릴 작업을 넘기고 있습니다.
2026년 5월 기준, 샘플링된 개별 Codex 사용자 중:
80.6% 가 30분 이상의 인간 작업이 필요할 것으로 추정되는 요청을 한 번 이상 했습니다.
70.2% 가 1시간 초과 요청을 했습니다.
25.6% 가 숙련된 인간 작업 기준 8시간 초과로 추정되는 요청을 한 번 이상 했습니다 .
8시간 이상이 필요할 것으로 추정되는 요청을 제출한 개인 사용자의 비율은 2026년 초 이후 거의 10배 증가했습니다 .
OpenAI에서는 헤비 유저들이 이미 대규모로 운영되고 있습니다. 99번째 백분위수의 사용자는 여러 병렬 에이전트에 분산하여 하루에 60시간 이상의 Codex 에이전트 작업을 정기적으로 생성합니다 . 10% 이상의 사용자가 매주 3개 이상의 동시 Codex 에이전트를 관리하며, 26.6%는 복잡한 워크플로우를 위한 '스킬'(공유 명령어 세트)을 사용합니다 . 전체적으로 논문은 모든 Codex 요청의 24% 가 사람이 1시간 이상 걸리는 작업을 위한 것임을 발견했습니다 .
4. 더 넓은 전환: 대화에서 위임으로
논문은 대화형 AI에서 에이전틱 AI로의 전환을 지식 노동 단위의 근본적인 변화로 규정합니다.
"에이전틱 AI는 지식 노동의 단위를 단일 상호작용에서 위임된 장기 과제로 변화시킵니다"라고 논문은 밝힙니다 .
ChatGPT는 주로 대화형(질의응답, 조언)이고 Codex는 에이전틱(위임된 생산: 디버깅, 리팩토링, 문서 초안 작성, 데이터 분석, 커뮤니케이션 조정)이라고 구분합니다. 논문은 이것이 절대적인 이분법이 아님을 지적합니다. ChatGPT에도 일부 에이전틱 기능이 있고, Codex 사용 중 일부는 대화형입니다 . Codex 사용은 "위임된 생산에 강하게 지향"되어 있으며, 사용자들은 조언이나 정보 제공뿐 아니라 실제 작업 수행을 요청합니다 .
원래 소프트웨어 개발용으로 구축된 Codex는 이제 문서 초안 작성, 데이터 분석, 커뮤니케이션, 코딩 이외의 기타 지식 작업으로 확장되었습니다 . OpenAI 내에서 비즈니스 기능 직원이 Codex로 수행한 작업의 4분의 1 이상이 엔지니어링 또는 코딩이었는데, 이는 에이전트가 작업 경계를 넘는 비용을 낮춘다는 것을 보여줍니다 .
5. 논문 자체의 주의사항 및 한계
연구는 그 의미에 대해 명시적으로 자체 한계를 설정합니다. 이는 사소한 각주가 아닙니다.
OpenAI는 대표성이 없습니다. 논문은 "OpenAI 사용은 따라서 오늘날 일반적인 조직을 대표하지 않습니다. 그러나 채택 마찰이 최소화되었을 때 에이전틱 AI 사용이 어떤 모습일지에 대한 관점을 제공합니다"라고 명시합니다 .
대화형 vs. 에이전틱은 스펙트럼이지 이분법이 아닙니다. 2026년 6월 11일 이전 주에 Codex 작업의 60.3%와 ChatGPT 작업의 21.9% 가 하나 이상의 외부 도구를 호출했습니다. 도구 사용 자체가 에이전시의 완벽한 대리 지표는 아닙니다 .
복잡도 추정치는 모델 생성입니다. 작업 소요 시간 임계값(30분, 1시간, 8시간)은 AI 모델이 추정한 것이지 직접 측정된 것이 아니며, 쿼리를 교육에 사용하는 데 동의한 개인 사용자의 0.1% 무작위 샘플을 기반으로 합니다 .
전체적인 채택은 여전히 좁습니다. 개인 요금제를 사용하는 모든 소비자 중 Codex를 사용한 사람은 1% 미만입니다. 대부분의 AI 사용자는 여전히 주로 봇과 채팅하고 있습니다 .
외부 채택은 OpenAI 내부 채택보다 '낮고 더 불균등' 하며, 에이전틱 도구 전반은 여전히 "ChatGPT보다 훨씬 덜 광범위하게 사용"됩니다 .
데이터는 하나의 플랫폼(Codex)과 하나의 회사(OpenAI)에서 비롯되었으며, 다른 에이전틱 도구나 다양한 워크플로우, 보안 요구 사항, 사용자 친숙도 수준을 가진 조직에 결과가 일반화되지 않을 수 있습니다 .
주요 시사점
에이전틱 AI 채택은 특히 비용과 접근 장벽이 낮은 조직 내에서 실질적이며 가속화되고 있습니다. 하지만 개인 소비자에게는 채팅 기반 AI가 여전히 지배적인 패러다임입니다.
가장 큰 놀라움은 소프트웨어 엔지니어링 외부(법무, 재무, 인사 등)에서 가장 빠른 성장이 일어나고 있다는 점일 수 있습니다.
작업 복잡도가 증가하고 있으며, 상당수의 사용자가 이미 하루 종일 걸리는 작업을 AI 에이전트에 위임하고 있습니다.
논문의 한계는 이러한 발견을 보편적인 예측이 아닌 선행 지표로 읽어야 함을 의미합니다. 대부분의 AI 사용자는 여전히 에이전트에게 명령을 내리기보다 채팅하고 있습니다.
OpenAI의 연구는 에이전틱 AI가 연구 개념에서 실용적인 업무 도구로 어떻게 이동하고 있는지에 대한 가장 상세한 분석을 제공합니다. 전환은 일어나고 있습니다. 그러나 어디서, 어떻게, 누구에게 일어나는지는 상황에 크게 의존합니다.
virtualizationreview.comCodex Study Points to Work's Agentic AI Future -- with Some Surprises
