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I dipendenti mollano i chatbot per gli agenti AI. Il problema? La bolletta
OpenAI ha appena pubblicato una ricerca che mostra come i suoi dipendenti stiano abbandonando in massa ChatGPT per passare a Codex, l'agente AI capace di eseguire compiti complessi in autonomia. Il 97,9% dei dipendenti interni oggi usa Codex, rispetto al 40% circa di agosto 2025. Il dato, pubblicato su arXiv e ripreso dal Register, racconta un cambio di paradigma che va ben oltre la produttività.
Il passaggio dal chatbot all'agente ridefinisce il rapporto economico tra aziende e intelligenza artificiale. Un chatbot risponde quando lo interroghi. Un agente pianifica, chiama strumenti esterni, mantiene contesto, riprova se fallisce. Ogni azione consuma token. Il risultato è che le aziende hanno comprato AI con un budget da abbonamento SaaS e si stanno ritrovando con costi variabili da infrastruttura cloud.
I numeri del paper firmato dal team di OpenAI sono impressionanti. L'uso di Codex al di fuori del reparto sviluppatori è cresciuto di 137 volte tra gli individui e di 189 volte nelle organizzazioni esterne. Dentro OpenAI, l'uso non tecnico è salito di 12 volte. Il team legale interno ha generato 13 volte più token a giugno 2026 rispetto a novembre 2025. Le richieste per compiti di oltre otto ore sono aumentate di 10 volte dall'inizio dell'anno.
La differenza tra un chatbot e un agente si misura in strumenti. Il 60,3% dei turni di conversazione con Codex invoca almeno un tool esterno, contro il 21,9% dei turni con ChatGPT. L'agente non si limita a generare testo: cerca file, consulta database, esegue codice, interroga API. Lavora su più livelli contemporaneamente, accumulando contesto a ogni passaggio.
Questo spiega la crescita dei consumi. Un chatbot consuma token per generare una risposta. Un agente consuma token per ogni passaggio del ragionamento, per ogni chiamata a strumento, per ogni verifica, per ogni eventuale correzione. Il moltiplicatore è strutturale, non accidentale. Secondo un'analisi di EY, il costo per interazione agentica è di circa 1,20 dollari, con un aumento di 30 volte rispetto a una chat semplice.
Il problema è che questo costo si presenta come variabile, non come canone. Le aziende sono abituate a pagare l'AI con abbonamenti mensili a prezzo fisso. Gli agenti funzionano a consumo, e il consumo dipende da quante volte l'agente viene attivato, da quanto è complesso il compito e da quanti strumenti deve chiamare per completarlo.
OpenAI presenta i propri dipendenti come caso di studio. Il paper documenta un'adozione quasi totale: 97,9% della forza lavoro interna ha adottato Codex, partendo da circa il 40% di agosto 2025. La crescita degli utenti attivi è stata di 5 volte nella prima metà del 2026. I reparti non tecnici registrano l'accelerazione più forte, con il team legale che ha moltiplicato il consumo di token per 13 in sette mesi.
Il Register solleva però un dubbio legittimo: i dipendenti OpenAI sono davvero rappresentativi? L'azienda potrebbe avere politiche interne di incentivazione all'uso, allocation di token gratuite, persino classifiche interne che spingono l'adozione. Fuori da OpenAI il quadro è molto diverso: il 17,3% delle organizzazioni esterne usa agenti, mentre tra gli utenti individuali l'adozione è ferma allo 0,7%. Il divario tra caso interno e realtà di mercato è enorme.
Il passaggio da chatbot ad agente moltiplica il consumo di token in modo non lineare. Ogni prompt, ogni messaggio di sistema, ogni output di contesto, ogni chiamata a strumento ha un costo in token. Il modello di pricing diventato un problema strutturale: gli agenti autonomi possono consumare fino a mille volte più token dell'AI standard.
Portal26, azienda specializzata nel controllo dei costi AI, ha analizzato il fenomeno: ogni interazione agentica è un piccolo costo che si accumula. Il pricing non segue una logica lineare, perché ogni passaggio aggiuntivo nel ragionamento dell'agente moltiplica il consumo. Un compito che sembrava gratuito nell'abbonamento mensile ora ha un prezzo misurabile.