Эти два числа стоят рядом в одном материале TechCrunch и вместе объясняют про внедрение ИИ больше, чем иное исследование на сорок страниц.
Июнь 2026 года. Внутри OpenAI инструментом Codex — их собственным агентом для работы с кодом — пользовались 98% сотрудников. То есть практически все.
Среди компаний, оплативших ровно тот же инструмент, его освоили 17%. А среди обычных подписчиков режимом, где агент работает самостоятельно, пользуется меньше одного процента.
Одна и та же программа, одинаковый доступ. Разница в пять раз у компаний и в сто раз у частных пользователей. Разберёмся, откуда она берётся, потому что этот сюжет повторяется в каждом втором проекте, который я вижу.
Почему агентами не пользуются: дело не в клиентах
Первое объяснение приходит в голову сразу: в OpenAI работают инженеры, они просто лучше разбираются. Оно верное, но недостаточное.
Настоящая разница в другом. У сотрудника OpenAI задача под агента уже есть, и она у него ежедневная.
Агент выигрывает там, где нужно выполнить длинную цепочку однотипных шагов: разобрать код, внести правки, проверить результат, повторить. У программиста такая работа занимает весь день. А у бухгалтера, юриста или руководителя отдела продаж день устроен иначе — короткие разнородные задачи, много общения, решения, которые зависят от контекста, известного только ему.
Когда такому человеку выдают агента, он честно пробует и не находит, куда его приложить. Не потому что не разобрался, а потому что его работа не состоит из длинных повторяющихся цепочек — именно на них агент и даёт выигрыш.
Вывод для компании отсюда простой: прежде чем раздавать доступы всем подряд, найдите людей, у которых такая цепочка есть. Обычно их немного, и это далеко не всегда те, кого назначают ответственными за инновации.
Цифра, которую полезно знать до покупки
В том же материале есть наблюдение про деньги, и оно отрезвляет.
Автор статьи за четыре дня работы израсходовал на подписке за двадцать долларов объём, реальная стоимость которого — около шестидесяти пяти. Человек, который пользуется агентом всерьёз, за четыре дня съедает три месячные подписки.
Пока такие тарифы держатся, разницу оплачивает поставщик: он покупает привычку. Но для вас это сигнал. Если агент действительно войдёт в ежедневную работу отдела, стоимость вырастет — не вдвое, а до реальной себестоимости, которая сегодня спрятана за красивым ценником.
Поэтому считать проект нужно по расходу при полной нагрузке, а не по стартовому тарифу. Иначе экономика, которую вы показали руководству, развалится ровно в тот момент, когда всё наконец заработает.
Что говорят сами создатели
Две цитаты из материала стоит прочитать внимательно — они честнее любого пресс-релиза.
Ведущий продукта Thibault Sottiaux: «ChatGPT может выполнять целые сложные задачи автономно, приятно и безопасно». Это витрина, и так и должен говорить человек, отвечающий за продукт.
Ведущий настольного приложения Andrew Ambrosino формулирует иначе: «Нам приходится разбираться, делаем ли мы то, что будут делать все остальные, или мы просто странные».
Вторая фраза — про то, что внутри компании отлично видят проблему: их собственный сценарий работы вполне может оказаться исключением, а не образцом. Люди, которые строят агентов, целыми днями пишут код. Их клиенты — нет.
Такая формулировка нравится мне больше любых обещаний. Она означает, что в компании смотрят на данные, а не на собственный энтузиазм.
Почему отраслевые решения обгоняют универсальные
Дальше в материале речь о конкурентах: Harvey у юристов, Clay в продажах. Узкие продукты под одну профессию.
Работает здесь ровно та же логика, что и в разрыве 98% против 17%. Универсальный агент даёт вам возможность, а отраслевой приходит с уже собранным сценарием: он знает, как устроена работа юриста, какие бывают документы, что за чем следует.
Для пользователя разница огромная. В первом случае вы должны сами придумать, как встроить инструмент в свою работу. Во втором за вас это уже придумали и проверили на сотнях таких же компаний.
Для российского бизнеса вывод получается практичный. Если задача типовая для вашей отрасли — ищите готовое отраслевое решение, оно почти наверняка дешевле и запускается быстрее. Свою разработку имеет смысл заказывать там, где ваш процесс отличается от общепринятого: именно это отличие универсальный продукт закрыть не может.
Что с этим делать
Соберите за неделю простую вещь — список задач, которые в вашей компании выполняют чаще двадцати раз в месяц и которые состоят из нескольких шагов подряд.
Если такой список не набирается, агент вам пока не нужен, и это совершенно нормальный ответ. Те пять процентов компаний, у которых есть реальный эффект, отличаются от остальных не бюджетом, а тем, что у них такой список был.
Если набирается — начинайте с одной задачи и с тех людей, кто делает её каждый день. Не со всей компании: массовая раздача доступов остаётся самым надёжным способом получить те самые семнадцать процентов, из которых половина откроет инструмент один раз и забудет.
Почти все сотрудники OpenAI пользуются агентом не потому, что им приказали. У них просто есть работа, которую он делает лучше.