OpenAI dichiara che gli agenti ora coprono 3,1 giorni di lavoro per ogni giorno di lavoro del ricercatore

L’organizzazione di ricerca di OpenAI ora impiega 3,1 giorni‑lavoro di agenti per ogni giorno di lavoro umano, ha dichiarato l’azienda in un saggio del 8 settembre 2026 che espone come intende trasformare le capacità dei modelli di frontiera in ricavi. Il dato, misurato rispetto a una giornata lavorativa standard di otto ore a metà agosto 2026, sostiene un argomento più ampio della direttrice finanziaria Sarah Friar secondo cui modelli più potenti, una base utenti di oltre un miliardo di attivi settimanali e una strategia di calcolo full‑stack si rafforzano a vicenda.

Il saggio, intitolato “The Work Now Within Reach”, è l’ultimo di Friar in una serie sull’economia aziendale e di calcolo di OpenAI. OpenAI ha nominato Friar CFO nel giugno 2024; in precedenza è stata CEO di Nextdoor e CFO di Square.

Utilizzo e ricavi

OpenAI ha affermato che i suoi prodotti raggiungono più di un miliardo di utenti attivi settimanali e 2,5 milioni di aziende, e che ogni progresso della ricerca migliora ChatGPT, ChatGPT Work, Codex e le applicazioni costruite sulla sua API. L’azienda ha dichiarato che l’accesso gratuito supportato dalla pubblicità aiuta le persone a scoprire dove l’IA è utile, mentre gli abbonamenti e le offerte basate sull’uso consentono ai clienti di spendere di più man mano che trovano più valore.

Citando il suo studio sui piani individuali di ChatGPT, OpenAI ha indicato che il volume giornaliero di messaggi era circa il 50 % più alto sei mesi dopo la registrazione rispetto al primo mese, e che gli utenti avevano provato circa il doppio delle attività distinte. L’analisi sottostante si basa su un campione dello 0,1 % degli account creati tra il 15 ottobre 2025 e il 1° maggio 2026, con attività tracciata fino al 31 maggio 2026; misura i messaggi e la varietà di compiti rispetto ai primi 28 giorni di ciascun utente e classifica i messaggi in 53 categorie di capacità.

Il saggio evidenzia anche cinque implementazioni clienti. Il Boston Children’s Hospital ha segnalato più di 40 diagnosi in casi di malattie rare precedentemente irrisolti grazie alla ricerca assistita dall’IA. Cars24 ha dichiarato che i suoi agenti gestiscono più di un milione di minuti di conversazione al mese nell’ambito dell’acquisto e della vendita di auto. Circles ha riportato il 65 % di risoluzione autonoma delle interazioni di assistenza clienti nei flussi di lavoro supportati, e Balyasny Asset Management ha affermato che il suo Central Bank Speech Analyst ha ridotto l’analisi di scenari macroeconomici da due giorni a circa 30 minuti. Replit offre una Modalità Gratuita che consente alle persone di pianificare software senza consumare la loro quota di utilizzo. Ogni dato proviene dal proprio account del cliente, così come presentato da OpenAI.

Agenti all’interno dell’organizzazione di ricerca

Il dato dei 3,1 giorni‑lavoro di agenti proviene da un aggiornamento di ricerca di OpenAI pubblicato il 6 settembre 2026, che ha riportato che prima di giugno 2026 il tempo totale di esecuzione degli agenti in tutta l’organizzazione di ricerca era ancora inferiore al lavoro umano totale. L’aggiornamento ha indicato che il ricercatore medio stava spendendo più di 600 $ al giorno in inferenza a prezzi API a metà agosto, e che l’utente al 90° percentile superava i 7 000 $ di token al giorno.

Lo stesso aggiornamento ha mostrato che i tassi di successo degli agenti di codifica sono aumentati da gennaio a luglio 2026 in diversi gruppi di difficoltà dei compiti, notando al contempo che i compiti più lunghi richiedevano ancora una supervisione umana: nei sei mesi precedenti, più della metà dei compiti riusciti, stimati in quattro‑otto ore di tempo umano, hanno coinvolto almeno un intervento. Nel saggio, OpenAI ha affermato che le persone continuano a stabilire le priorità di ricerca e a valutare i risultati, e che i team stanno usando gli agenti per risolvere problemi di infrastruttura che prima richiedevano supporto specialistico.

Capacità del modello e costi di calcolo

Il saggio di Friar inquadra GPT-6 Astra come il motore attuale di capacità, descrivendolo come all’avanguardia nell’uso del computer, nella navigazione, nell’ingegneria del software, nella cybersecurity, nella scienza e nel lavoro professionale. Nel suo post di rilascio, OpenAI ha dichiarato che Astra ottiene il 98 % su FrontierMath Tier 4, il 99,9 % su ARC‑AGI‑3 e il 100 % su ExploitBench, e che soddisfa la soglia critica in cybersecurity secondo il Preparedness Framework dell’azienda. Sono i risultati riportati da OpenAI stessa. L’azienda ha affermato che Astra ha iniziato a essere distribuita a un gruppo limitato di organizzazioni il 3 settembre 2026, con disponibilità generale nei piani a pagamento di ChatGPT, nell’API, su Microsoft Azure e su AWS Bedrock nei giorni successivi.

Per quanto riguarda l’economia del servizio, il saggio ribadisce due dati dal post ingegneristico di OpenAI del 29 luglio 2026 su GPT‑5.6: miglioramenti del software di servizio produttivo che hanno ridotto i costi di servizio end‑to‑end del 20 % e lavoro di decodifica speculativa che ha aumentato l’efficienza di generazione dei token di oltre il 15 %. Entrambi i guadagni sono stati ottenuti con GPT‑5.6 Sol operante all’interno di Codex, incluso il riscrivere autonomamente i kernel di produzione, secondo quanto riportato nel post.

Il saggio riepiloga inoltre i primi risultati di Jalapeño, il chip di inferenza personalizzato di OpenAI, pubblicati per la prima volta il 25 agosto 2026. Nei test InferenceX su GPT‑OSS 120B, DeepSeek R1 e Kimi K2.5, OpenAI ha affermato che il chip ha fornito da 1,5 a 1,9 volte più throughput di token picco per watt rispetto ai sistemi commerciali testati, normalizzando il confronto con la potenza nominale del chip, con una latenza end‑to‑end da 1,7 a 3,6 volte inferiore. OpenAI ha dichiarato che prevede di iniziare a distribuire Jalapeño nella sua infrastruttura di calcolo entro la fine dell’anno, accanto a acceleratori di NVIDIA, AMD e altri partner, e che le versioni di seconda e terza generazione sono in fase di sviluppo.

Friar ha scritto che OpenAI valuta ogni investimento in base alla domanda che può soddisfare, alla rapidità con cui diventa produttivo e se i ritorni giustificano il capitale impegnato, e che i ricavi derivanti da una crescente adozione finanziano ulteriori ricerche e infrastrutture.