OpenAI opublikowało dane wewnętrzne, z których wynika, że od połowy sierpnia 2026 r. jego agenci AI wykonują 3,1 dnia pracy agenta na każdy pojedynczy dzień pracy człowieka w ramach operacji badawczych firmy.

Liczby stojące za tym wskaźnikiem

Wartość 3,1x oznacza gwałtowne przyspieszenie względem początku 2026 r., kiedy wsparcie AI opisywano jako znacznie mniej powszechne w przepływach badawczych OpenAI. Jesienią 2025 r. firma wyznaczyła sobie cel wdrożenia tego, co nazwała „automatycznym asystentem badawczym” — systemu zdolnego realizować złożone zadania, które wcześniej wymagały wykwalifikowanych badaczy. Według OpenAI cel ten osiągnięto we wrześniu 2026 r.

Sierpień 2026 r. ustanowił również rekord liczby eksperymentów przeprowadzanych przez aktywnego badacza — najwyższy od początku prowadzenia pomiarów w styczniu 2025 r. Wskaźnik ten odzwierciedla szerszą tendencję w laboratoriach AI, gdzie przyspieszanie tempa badań stało się kluczową miarą konkurencyjności w wyścigu firm doskonalących modele graniczne.

Eksploatacja tych agentów wiąże się ze znacznieymi kosztami. Medyczni badacze OpenAI ponoszą obecnie dzienne koszty inferencji przekraczające 600 dolarów, a czołowe 10% użytkowników wydaje ponad 7000 dolarów dziennie na obliczenia. Dane te podkreślają skalę inwestycji obliczeniowych stanowiących podstawę badań wspomaganych przez AI — obszaru, w którym konkurencyjne laboratoria również zgłaszają szybko rosnące zapotrzebowanie na infrastrukturę.

Co faktycznie robią agenci

Zakres zadań realizowanych przez agentów AI znacznie się poszerzył. Agenci zajmują się obecnie diagnostyką problemów, monitorują przebieg eksperymentów i prowadzą bardziej zaawansowane projekty badawcze. Planowanie strategiczne i złożone decyzje strategiczne nadal wymagają nadzoru ludzkiego — podział pracy, który OpenAI przedstawia jako kluczowy dla bezpiecznego wdrażania agentów.

Kolejnym deklarowanym kamieniem milowym OpenAI jest w pełni zautomatyzowany badacz AI do marca 2028 r.

Rekurencyjne samodoskonalenie staje się rzeczywistością

OpenAI wprost przyznało, że istnieje dynamika rekurencyjnego samodoskonalenia — systemy AI przyczyniają się do ulepszania samego procesu badań nad AI — podkreślając bezpieczeństwo i przejrzystość jako priorytety centralne. Firma ujawniła również, że w pewnym momencie wstrzymała trening wzmacniany po napotkaniu problemów z infrastrukturą. Kwestia zarządzania takimi zautomatyzowanymi procesami badawczymi pozostanie prawdopodobnie punktem centralnym dla regulatorów i badaczy zajmujących się bezpieczeństwem, wraz z jak laboratoria rozwijają coraz bardziej autonomiczne systemy.