오픈AI “에이전틱 AI로의 전환” 리포트
Codex가 보여준 지식노동의 재편 증거
“업무의 단위가 대화에서 위임으로 바뀐다”
Executive Summary
오픈AI는 6월 25일 발간한 신규 리서치 보고서에서 Codex로 대표되는 에이전틱 AI가 지식 노동의 단위를 단일 상호작용에서 장기 작업(long-horizon task)으로 변화시키고 있다고 분석했습니다. 오픈AI 내부 데이터에 따르면 2025년 8월 기준 평균 직원의 Codex 토큰 사용 비중은 10% 미만이었으나, 현재는 85%를 넘어섰고 조직 전체 출력 토큰의 99.8%가 Codex에서 발생합니다. 비개발 사용자 성장세는 개발자보다 훨씬 빨라 2025년 8월 이후 개인 사용자 기준 137배, 조직 사용자 기준 189배 증가했습니다. Codex 요청의 약 1/4은 사람이 수행할 경우 1시간 이상 걸리는 작업이며, 헤비 유저는 하루 60시간 이상의 에이전트 작업을 병렬로 수행하고 있습니다. 오픈AI는 이러한 흐름이 향후 AI 수요를 유저 수·시트 수가 아닌 작업량·실행시간·토큰 사용량·에이전트 병렬 처리 규모에 연동시킬 것이라고 전망했습니다.
I. 보고서 개요와 핵심 데이터
1.1 조사 배경
이 리포트는 오픈AI 이코노믹 리서치팀이 자사 코딩 에이전트 Codex의 내부 사용 데이터를 바탕으로, 지난 1년간 오픈AI 내에서 일어난 업무 방식의 변화를 추적한 자료입니다. AI 활용에 따른 비용, 문화, 사용 경험 측면의 마찰이 낮은 선행 사용자군의 사례이기 때문에 일반 기업을 그대로 대변한다고 보기는 어렵지만, 도입 마찰이 낮아질 때 나타날 수 있는 업무 방식 변화의 방향성을 확인할 수 있다는 점에서 의미가 있습니다.
1.2 핵심 수치 요약
II. 에이전틱 전환의 증거: 토큰 사용 비중의 역전
Codex 출시 초기 몇 달간은 ChatGPT가 오픈AI 내부의 기본 업무 도구였습니다. 2025년 8월까지도 평균 직원의 Codex 토큰 사용 비중은 10% 미만이었습니다. 그러나 현재는 모든 부서(비기술 부서인 법무·리크루팅 포함)가 Codex를 주력 AI 도구로 사용하고 있으며, 평균 직원 기준 출력 토큰의 85% 이상이 Codex에서 발생합니다. Codex 사용자가 비사용자보다 훨씬 많은 토큰을 쓰는 경향이 있어, 조직 전체 출력 토큰 중 Codex 비중은 99.8%에 달합니다.
10개월여 만에 사용 비중이 10% 미만에서 85% 이상으로 뒤바뀌었다는 것은 단순한 도구 교체가 아니라, 업무 수행 방식 자체가 “대화형 질의응답”에서 “위임형 작업 수행”으로 근본적으로 재편되었음을 시사합니다.
III. 장기 작업 위임 트렌드의 가속화
3.1 작업 시간 기준 사용자 비율 확대
Codex의 독립적 장기 컨텍스트 처리 능력이 향상되면서, 사용자들은 짧은 상호작용에서 더 어렵고 긴 시간이 소요되는 작업으로 이동했습니다. 2026년 5월 기준 표본 개인 사용자의 80.6%가 사람이 수행할 경우 30분 이상 걸리는 작업을 최소 1건 이상 요청했고, 70.2%는 1시간 이상, 25.6%는 8시간 이상 걸리는 작업을 요청한 것으로 나타났습니다.
3.2 Codex 요청의 1/4은 1시간 이상 작업
전체 Codex 요청 중 약 1/4은 사람이 수행할 경우 1시간 이상 걸리는 작업으로 분석됩니다. Codex 내 스킬과 플러그인을 활용하는 비중도 함께 증가하는 추세입니다.
3.3 병렬 에이전트 운영의 확산
2026년 6월 기준 오픈AI 내부 상위 1% 헤비 유저는 하루 60시간 이상의 Codex 에이전트 작업을 여러 개의 병렬 에이전트에 분산하여 실행하고 있습니다. 이는 사용자가 한 번에 하나의 답변을 요청하는 방식에서, 하루 동안 여러 에이전트 작업을 동시에 조율하는 방식으로 이동했음을 보여줍니다. 즉 사람은 결과를 감독하고 조율하는 역할로 이동하고 있습니다.
IV. 비개발 사용자의 빠른 성장과 직무 경계 확장
4.1 비개발자 성장 속도가 개발자를 앞지름
Codex 사용은 코딩 도구라는 본래 목적에 맞게 개발자층에서 시작되었지만, 범용 지식노동 도구로 확장되면서 비개발자 채택 속도가 개발자보다 더 빠르게 증가했습니다. 2026년 6월 초 기준 2025년 8월 대비 비개발 개인 사용자는 137배, 비개발 조직 사용자는 189배, 오픈AI 내부 비개발 사용자는 12배 증가했습니다.
| 사용자군 | 비개발자 성장 배수 (2025.8 대비) |
|---|---|
| 개인 사용자(Individual) | 137배 |
| 조직 사용자(Organizational) | 189배 |
| 오픈AI 내부 직원 | 12배 |
4.2 비개발 인력의 기술 업무 직접 수행
비개발 인력이 과거 기술 인력의 지원이 필요했던 업무를 Codex를 통해 직접 수행하는 경향이 뚜렷해지고 있습니다. 비기술 부서 직원이 Codex로 수행한 작업의 1/4 이상이 엔지니어링 또는 코딩 업무였습니다. 부서별로 보면 재무/비즈옵스 부서는 작업의 31%가 엔지니어링·코딩, 제품/마케팅/오퍼레이션 부서는 25%가 엔지니어링·코딩 업무로 나타났습니다.
V. 부서별 확산 패턴: 엔지니어링에서 법무·재무·리크루팅으로
오픈AI 내부에서 엔지니어링 부서가 가장 먼저, 점진적으로 Codex를 채택했습니다. 평균적인 엔지니어는 2025년 12월까지 오픈AI 제품 사용의 대부분을 Codex로 전환했으며, 현재는 출력 토큰의 99%를 Codex로 생성합니다. 법무·재무·리크루팅 부서는 이보다 늦은 2026년 4월경 Codex 사용 비중이 과반을 넘어섰지만, 전환 속도는 훨씬 빨랐습니다. 현재 오픈AI의 평균적인 변호사나 리크루터는 출력 토큰의 85% 이상을 Codex로 생성하고 있습니다.
| 부서 | 출력 토큰 증가 배수 (2026.6 vs 2025.11) |
|---|---|
| 리서치(Research) | 56배 |
| 고객지원(Customer Support) | 32배 |
| 엔지니어링(Engineering) | 27배 |
| 법무(Legal) | 13배 |
VI. 데이터 해석 시 유의점
보고서에 인용된 모든 수치는 오픈AI 자체 집계 데이터이며, Codex를 판매하는 당사자가 직접 성과를 측정했다는 한계가 있습니다. 작업 소요시간(task horizon) 추정치도 LLM을 활용한 자체 판정 방식(LLM-as-judge)에 기반하고 있어 정확한 수치라기보다 방향성 지표로 해석하는 것이 적절합니다.
오픈AI 내부 사용자군은 AI 활용에 따른 비용, 조직문화, 사용 경험 측면의 마찰이 이례적으로 낮은 환경입니다. 저자들 스스로도 이 조직을 에이전틱 AI에 유독 우호적인 환경으로 서술하고 있어, 일반 기업 전반의 생산성 개선이나 매출 기여를 입증하는 자료로 보기는 어렵습니다.
다만 외부 커버리지에서도 오픈AI가 이달 초 62개 비즈니스 애플리케이션과 연동되는 엔터프라이즈 플러그인으로 Codex를 확장했고, 비개발자가 Codex 주간 활성 사용자(약 500만명) 중 약 20%를 차지하며 엔지니어 대비 3배 빠른 속도로 채택되고 있다는 점이 함께 언급되고 있어, 외부 확산 속도 역시 내부 추세와 유사한 방향을 보이고 있습니다.
VII. 엔터프라이즈 AI 수요에 대한 시사점
이번 보고서는 엔터프라이즈 AI 수요 구조에도 중요한 시사점을 제공합니다. 향후 AI 수요는 단순 유저 수나 시트 수뿐 아니라 작업량, 실행시간, 토큰 사용량, 에이전트 병렬 처리 규모에 연동될 것으로 전망됩니다. 비개발자 업무까지 에이전트 활용이 확산되는 트렌드상 에이전틱 AI의 TAM(총유효시장)은 개발 영역을 넘어 일반 지식노동 전반으로 확대될 것으로 판단됩니다.
시트(seat) 기반 과금에서 작업량·토큰·실행시간 기반 과금으로 무게중심이 이동할 경우, 헤비 유저의 병렬 에이전트 운영이 늘어날수록 AI 인프라 및 컴퓨트 수요가 유저 수 증가보다 더 가파르게 늘어날 수 있습니다.
법무·재무·리크루팅·마케팅 등 비기술 부서로의 확산 속도가 개발자군보다 빠르다는 점은, 에이전틱 AI 시장이 “개발자 생산성 도구” 프레임을 넘어 일반 화이트칼라 업무 전반으로 확장되고 있음을 시사합니다.
오픈AI 내부 사례가 외부 기업 환경에서도 재현될 수 있을지, 그리고 비용·거버넌스·보안 측면의 도입 마진이 낮아질 때 실제 기업들의 채택 속도가 어느 정도로 따라올 수 있을지가 향후 검증 포인트입니다.