OpenAI ukazuje, ako agenti menia prácu z krátkych otázok na delegované úlohy

OpenAI zverejnila analýzu, ktorá posúva debatu o agentoch od všeobecných sľubov k merateľnému správaniu používateľov. Firma tvrdí, že agentická AI mení základnú jednotku znalostnej práce: namiesto jednej otázky a jednej odpovede sa čoraz častejšie zadáva celý pracovný zámer, ktorý systém rieši cez nástroje, prostredia a iterácie. V praxi to znamená, že používateľ nežiada iba text, ale deleguje analýzu, úpravu kódu, automatizáciu alebo prípravu dátového výstupu.

Najkonkrétnejším príkladom je Codex. Podľa OpenAI bol ChatGPT ešte po verejnom sprístupnení Codexu predvoleným pracovným nástrojom aj vo vnútri firmy. Do augusta 2025 tvoril Codex u priemerného zamestnanca menej než desatinu výstupných tokenov. O niekoľko mesiacov neskôr sa situácia otočila: OpenAI uvádza, že Codex sa stal primárnym AI nástrojom naprieč oddeleniami vrátane právneho tímu, financií a náboru. To je dôležité, pretože nejde iba o interný vývojársky experiment, ale o presun agentov do administratívnych a prevádzkových rolí.

Analýza uvádza viacero čísel, ktoré ukazujú, ako sa mení typ zadávaných úloh. Do mája 2026 malo 80,6 percenta vzorkovaných individuálnych používateľov aspoň jednu požiadavku, ktorú OpenAI odhaduje na viac než 30 minút ľudskej práce. Viac než hodinové úlohy sa objavili u 70,2 percenta používateľov a viac než osemhodinové úlohy u štvrtiny z nich. Presná metodika odhadu ľudského času je dôležitá a nemusí byť bezchybná, ale trend je zrozumiteľný: agenti sa nepoužívajú len na mikrootázky.

Zaujímavý je aj posun mimo vývojárske komunity. OpenAI tvrdí, že od augusta 2025 rástol počet neprogramátorských používateľov Codexu výrazne rýchlejšie než počet vývojárov. Takíto používatelia podľa firmy zadávajú automatizácie, transformácie dát, prípravu interných nástrojov, ladenie pracovných postupov a štruktúrované analýzy. Inými slovami, agent neberie iba prácu programátorom; rozširuje technickú schopnosť ľudí, ktorí by inak museli čakať na samostatný engineering tím.

Pre firmy je toto dvojsečné. Na jednej strane sa otvára možnosť, že právnik, náborár alebo analytik pripraví vlastnú automatizáciu bez dlhého interného backlogu. Na druhej strane vzniká nová vrstva rizika: agenti majú prístup k súborom, nástrojom, interným databázam a pracovným kontextom. Ak majú bežať desiatky minút alebo hodiny, nestačí ich hodnotiť ako rýchlejšie chatovacie rozhranie. Potrebujú audit, obmedzenia, bezpečnostné mantinely a zrozumiteľné odovzdanie výsledku človeku.

Praktický dopad je preto najmä organizačný. Nasadenie agentov bude meniť pravidlá, kto smie vytvárať interné skripty, ako sa schvaľujú automatizované zmeny, kto nesie zodpovednosť za chyby a ako sa zaznamenávajú kroky systému. Ak sa agenti stanú bežným pracovným nástrojom, oddelenia IT, bezpečnosti a compliance budú musieť vytvoriť procesy podobné tým, ktoré dnes existujú pre aplikácie a dátové prístupy.

OpenAI zároveň nepriamo ukazuje, prečo sa veľké modelové laboratóriá tak rýchlo presúvajú od samotných modelov k pracovným produktom. Výkon modelu je podmienka, ale hodnota vzniká až vtedy, keď vie systém pracovať nad úložiskami, vývojovým prostredím, ticketmi, dokumentmi a firemnými pravidlami. Codex je v tomto zmysle prototypom širšej triedy nástrojov, ktoré budú konkurovať nielen chatbotom, ale aj nízkokódovým platformám, interným automatizačným tímom a konzultačným službám.

Pre slovenské firmy je podstatné, že adopcia agentov nemusí začať veľkým transformačným projektom. Najrozumnejšie prvé použitia budú zrejme úzke: generovanie reportov, migrácie jednoduchého kódu, kontrola dátových tabuliek, príprava testov alebo vyhľadanie chýb v interných procesoch. Ak sa však tieto úlohy postupne predlžujú z minút na hodiny, manažéri by ich mali sledovať ako novú formu digitálnej práce, nie ako vedľajšiu funkciu chatbota.

Najväčšia neistota ostáva v meraní produktivity. OpenAI má silnú motiváciu ukazovať priaznivé čísla a interné používanie nemusí presne kopírovať bežnú firmu. Napriek tomu je signál významný: agenti sa menia z demonštrácií na nástroje, ktoré ľudia nechávajú samostatne pracovať na čoraz väčších kusoch práce. Práve táto zmena, nie iba ďalší model v poradí, bude určovať najbližšiu fázu podnikovej AI.