代理人外溢到法務、財務、招募：OpenAI 的數據說了什麼，又沒說什麼

重點一：OpenAI 在 6 月 26 日發布《How agents are transforming work》，用自家數據主張代理人正越過工程部門——在 OpenAI 內部，法務、財務、招募約在 4 月就跨過了「以 Codex 為主要 AI 工具」的門檻。 重點二：最猛的數字是「非工程使用者 137 倍」與「需人花超過一小時的請求佔比 70.2%」，但前者基期是 2025 年 8 月、近乎從零起算，後者是 OpenAI 自己的估算口徑。 重點三：同一週，ADP 一份逾 39,000 人的調查給出相反訊號——每天使用 AI 的人，比不用的人高約四倍機率覺得自己「變得較沒生產力」。

137 倍。 這是 OpenAI 在 2026 年 6 月 26 日報告《How agents are transforming work》裡，給「非工程個人使用者」算出的成長倍數——只是這個倍數的起點是 2025 年 8 月，當時這個數字近乎從零。同一份報告裡還有一串更貼著辦公室日常的數字：在 OpenAI 內部，平均員工逾 85% 的輸出 token 來自 Codex 而非 ChatGPT，法務、財務、招募三個部門約在 2026 年 4 月 跨過了「以 Codex 為主要 AI 工具」的門檻。

報告想說的事很清楚：代理人式工作不再只待在工程師的編輯器裡，它正外溢到非工程的知識工作。這個方向有多源佐證。值得停下來看的，是這串數字怎麼算出來的、誰在算——以及為什麼同一週另一份規模更大的獨立調查，給出的是相反方向的訊號。

這篇把這份報告拆成幾個可對照的事實，至於要不要、要多快把代理人放進自己的團隊，留給你判斷。

OpenAI 這份報告到底說了什麼？

報告的主角是 Codex——OpenAI 自家的代理式開發工具——以及它在 OpenAI 內部的使用軌跡。最強的單一數字是 token 佔比：報告稱平均員工逾 85% 的輸出 token 來自 Codex，意思是日常產出的大宗已經跑在代理上，而不是對話式的 ChatGPT。

接著是部門擴散。報告把各部門 2026 年 6 月的使用中位數，對比 2025 年 11 月：

部門	使用中位數成長（相對 2025 年 11 月）
研究	約 56 倍
客服	約 32 倍
工程	約 27 倍
法務	約 13 倍

工程成長最猛是直覺之內的事，但研究、客服、法務同步倍增才是報告想凸顯的重點：代理人不再是工程師的專屬工具。報告稱在 OpenAI 內部，法務、財務、招募約在 2026 年 4 月各自跨過了「Codex 是該部門主要 AI 工具」的門檻。

代理人外溢到哪些職能？

把鏡頭從 OpenAI 內部移到它的產品使用者，報告給的是另一組倍數：非工程個人使用者 自 2025 年 8 月起成長約 137 倍、非工程組織使用者 約 189 倍、OpenAI 內部的非工程使用者約 12 倍。

這幾個數字很搶眼，但要配著基期一起讀。2025 年 8 月 是 Codex 還幾乎沒有非工程使用者的時點，從近乎零起算，任何擴散都會被放大成驚人的倍數。倍數說明的是「方向與速度」，不是「絕對規模」——它告訴你非工程使用者從邊緣變成一條真實的成長線，但沒告訴你他們現在佔多少、用得多深。

外溢到非工程職能這件事，OpenAI 不是唯一的數據點。Anthropic 在 6 月發布的 Economic Index 報告（約 9,700 份調查樣本）也指出，Claude 的使用節奏貼合全球工時——週末降溫、報稅季升溫——而高度把工作委派給 AI 的人，回報更高的工作滿意度與對加薪、工作保障的樂觀。兩家公司的口徑不同，但指向同一個方向：代理人正進入非工程的知識工作流程。

「相當於一小時人力」這個數字怎麼算出來的？

報告裡最容易被當成生產力證據的，是「任務在拉長」這組數字。OpenAI 稱自 2025 年 12 月至 2026 年 5 月，估計需要一個人花超過 30 分鐘 才能完成的請求，佔比升到 80.6%；需要超過 一小時 的升到 70.2%。報告還說，到 2026 年 6 月，處在 99 百分位 的重度使用者，每天會產生超過 60 小時 的 Codex 代理回合，分散在多個並行代理上。The Deep View 的轉述補了兩個百分比：70% 的員工至少發出過一次「相當於超過一小時人力」的請求，25% 發出過「相當於八小時」的請求。

關鍵在「相當於 N 小時人力」這個換算本身。這是 OpenAI 自己的估算口徑——由模型或內部方法推估「這個任務若由人做要花多久」，不是獨立第三方的計量。它衡量的是委派出去的工作量規模，不是實際省下的時間或多出的產出。一個人一天觸發「相當於 60 小時」的代理回合，是很強的委派訊號；它本身不等於那天多完成了 60 小時的成果。

誰在算這份數據？

這是讀這份報告最該先釘住的一件事：核心數字來自 OpenAI 自家的內部員工樣本與產品端遙測。當事公司用自家數據說自家工具正在改變工作，口徑、取樣與框架都對自己有利——這不是說數字造假，而是說它是一份自評快照，不是中立的勞動市場統計。

外部旁證可以拉高一點可信度。The Deep View 引述 KPMG 數據，指員工層級的 AI 代理人採用率已達 68%，且只有 2% 的領導者回報對 AI 部署有顯著反彈（KPMG 口徑未完全揭露，僅供方向參考）。Anthropic 的 Economic Index 則從另一家公司的使用數據，佐證了「代理人滲入知識工作」的同向趨勢。

「方向」有跨來源支持；「速度與產出」目前主要靠廠商自評。

那獨立調查怎麼說？

同一週，另一組數字指向相反的方向。ADP Research 的 People at Work 2026 調查涵蓋逾 39,000 名工作者、36 個市場，發現一個違反直覺的結果：每天使用 AI 的人，比不使用的人高約四倍機率認為自己「變得較沒生產力」。

但同一份調查裡，每日使用者其他指標反而更好——30% 完全投入工作（非使用者 14%）、只有 11% 回報高壓力（非使用者 23%）。投入感上升、壓力下降，但自評產出卻下滑。asanify 的整理把這個落差讀成導入初期的「J 曲線」：流程切換期會先出現生產力下凹，而不是工具失靈。

再加一個對照尺度。SHRM 經濟學家 Justin Ladner 估計，只有約 6%（約 920 萬個）美國工作面臨高度的近期取代風險，他的說法是 AI 正在「改變工作」而不是「取代工作」。這跟 OpenAI 報告的標題《How agents are transforming work》其實是同一個詞——transform——只是一邊強調代理人接手的工作量在暴增，一邊提醒被整段取代的工作其實還很少。

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兩份數據量的不是同一件事，並置不是要互相打臉。OpenAI 量的是委派了多少——多少工作被丟給代理、任務跨度多長；ADP 量的是工作者自己覺得產出了多少。一邊在快速上升，一邊在同期回報下滑，中間缺的那塊，是獨立、可比、衡量真實產出的計量。下次有人拿「代理人正在接管工作」的數字跟你聊導入，這個缺口就是值得先問的那一個。

資料來源：OpenAI《How agents are transforming work》、The Deep View、asanify（轉述 ADP People at Work 2026 與 SHRM）、Anthropic Economic Index report: Cadences。

矽基前沿 · 工作現場線（編輯：廖玄同），《代理人外溢到法務、財務、招募：OpenAI 的數據說了什麼，又沒說什麼》，矽基前沿 [Si]gnals，2026-06-27。https://signals.tw/articles/openai-agents-transforming-work/