Codex macht bei OpenAI-Beschäftigten inzwischen 99,8 Prozent des KI-Outputs aus, zeigt eine Studie

Vom Chatbot zum Agenten in allen Abteilungen

Das Arbeitspapier mit dem Titel The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex stammt von David Holtz, Assistant Professor an der Columbia Business School und derzeit Head of AGIO Economic Research bei OpenAI, sowie mehreren OpenAI-Mitarbeitenden. Holtz hat die Arbeit als Visiting Researcher bei OpenAI durchgeführt. Die Ergebnisse fasste die MIT Initiative on the Digital Economy am 20. Oktober 2026 zusammen.

Die Entwickler machten den Anfang. Im Dezember 2025 erledigte der durchschnittliche OpenAI-Entwickler den Großteil seiner KI-Arbeit mit Codex, im März 2026 lag dieser Anteil bereits über 90 Prozent. Andere Abteilungen starteten später, holten aber schnell auf. Im Januar war die Codex-Nutzung in Bereichen wie Recht und Recruiting nahezu null. Sie stieg bis Anfang April allmählich auf rund 20 Prozent und sprang dann innerhalb eines Monats auf etwa 75 Prozent. Im Juni erzeugt der durchschnittliche OpenAI-Recruiter 89 Prozent seines KI-Outputs mit Codex, das durchschnittliche Mitglied des Rechtsteams 88 Prozent.

Nach Angaben der Forscher fiel der Sprung mit einer unternehmensweiten Initiative zusammen, Codex in den Arbeitsabläufen zu verankern, unter anderem mit Schulungen und regelmäßigen Feedbackschleifen.

Was die Nutzungsdaten zeigen

Die Forscher werteten Codex-Nutzungsdaten aus, die zwischen August 2025 und Juni 2026 erhoben wurden. Mit KI-Klassifikatoren ordneten sie Anfragen nach Aufgabentyp ein, ohne die zugrunde liegenden Nachrichten zu lesen. Um die Komplexität zu bestimmen, schätzte ein KI-Modell auf Basis einer kleinen Zufallsstichprobe von Nutzern mit privaten Konten, wie lange ein erfahrener Mensch für die jeweilige Anfrage brauchen würde.

• Die wöchentlich aktiven Codex-Nutzer wuchsen von Januar bis Mai um mehr als das Fünffache.
• Mehr als 10 Prozent aller Nutzer steuern pro Woche zeitweise drei oder mehr Codex-Agenten gleichzeitig.
• Unter allen Codex-Nutzern setzten 26,6 Prozent Skills ein, eine Funktion, mit der sich Anleitungen für komplexe Workflows teilen lassen. Bei OpenAI lag der Anteil bei 96 Prozent.
• Im Dezember 2025 stellten 35,4 Prozent der Codex-Nutzer mit privaten Konten mindestens eine Anfrage für eine Aufgabe, die einen erfahrenen Menschen eine Stunde oder länger beschäftigen würde. Im Mai lag dieser Anteil bei 70,2 Prozent.
• Der Anteil derer, die mindestens eine Aufgabe anfragten, für die ein Mensch mehr als acht Stunden bräuchte, stieg von 2,1 auf 25,6 Prozent.

Auch der Token-Output legte zu. Im Juni erzeugte der mittlere OpenAI-Beschäftigte in einer juristischen Rolle über Codex und ChatGPT monatlich 13-mal mehr Tokens als im November des Vorjahres, der mittlere Forscher mehr als 50-mal so viele. In jeder Berufsgruppe bei OpenAI stieg der Output mindestens um das Zehnfache.

Das Papier beschreibt einen Unterschied im Nutzungsverhalten. Frühere Untersuchungen zu ChatGPT hatten ergeben, dass fast die Hälfte aller Prompts Bitten um Informationen und Rat waren. Codex-Nutzer lassen den Agenten dagegen meist die Arbeit selbst erledigen, etwa Code debuggen, Daten analysieren und Dokumente entwerfen. Die intensivsten Nutzer delegieren Aufgaben und beaufsichtigen, prüfen und integrieren anschließend, was die Agenten liefern.

Außerhalb von OpenAI verläuft die Einführung langsamer

Anderswo sieht das Bild anders aus. Nur 17,3 Prozent der Nutzer mit Organisationskonten setzten innerhalb von 28 Tagen Codex ein, und der durchschnittliche Rechtsnutzer in diesen Organisationen erledigte nur 1,9 Prozent seiner KI-Arbeit mit Codex. Wer es einführt, nutzt es allerdings intensiv: Codex erzeugt 63,3 Prozent des KI-Outputs aus Organisationskonten.

Außerhalb von OpenAI lässt rund zwei Drittel der Codex-Nutzer (67 Prozent der Organisationsnutzer und 64 Prozent der Nutzer mit privaten Konten) Agenten noch nicht parallel laufen. Unter OpenAI-Beschäftigten steuerten 28,6 Prozent in einer beobachteten Woche im Juni 2026 zeitweise fünf oder mehr Agenten gleichzeitig.

Die Forscher weisen darauf hin, dass OpenAI ein ungewöhnlich günstiges Umfeld ist. Die Beschäftigten unterliegen keinen Beschränkungen bei der KI-Nutzung, kennen die Tools gut und arbeiten in einem Unternehmen mit hoher Akzeptanz und ständigem Wissensaustausch. Der Beitrag verweist außerdem auf eine Umfrage von McKinsey & Co., nach der 40 Prozent der großen Organisationen angeben, KI-Agenten derzeit zu skalieren, nach 27 Prozent ein Jahr zuvor.

Was das für Unternehmen bedeutet

Die Forscher argumentieren, dass die größten Erträge womöglich noch bevorstehen. Mit Blick auf frühere Technologiesprünge schreiben sie: „Die größten Produktivitätsgewinne entstehen oft, wenn Unternehmen die Produktion rund um die neue Technologie neu organisieren, statt sie nur in bestehende Arbeitsabläufe einzusetzen.“ Sie vergleichen das mit der Elektrifizierung, bei der Fabriken erst dann am meisten profitierten, nachdem sie ihre Hallen um kleinere Elektromotoren herum neu gestaltet hatten, ein Prozess, der Jahrzehnte dauerte. Agentische KI könnte schneller gehen, so die Forscher, weil das Ausprobieren neuer Workflows vergleichsweise günstig ist.

Der Beitrag nennt zudem Risiken für Führungskräfte. Durchschnittswerte können täuschen, da eine kleine Gruppe intensiver Nutzer die Verbreitung größer erscheinen lassen kann, als sie ist. Mehr Output bedeutet nicht zwingend mehr Produktivität, weil menschliche Prüfung und andere nachgelagerte Schritte Engpässe bleiben können. Die Beaufsichtigung von Agenten erfordert Aufwand und Fachwissen, und Tools allein reichen ohne neu gestaltete Workflows, Rollen und Prüfprozesse nicht aus. Die Forscher sagen außerdem, die Veränderungen könnten sich auf die Zusammensetzung von Teams und den Personalbedarf auswirken.