OpenAI ha dichiarato il 6 settembre 2026 di aver raggiunto l'obiettivo annunciato lo scorso autunno: mettere in campo un "stagista di ricerca automatizzata" entro settembre di quest'anno. In un nuovo post sul blog intitolato "Accelerazione della ricerca: la visione all'interno di OpenAI", l'azienda ha anche rivelato per la prima volta quanto profondamente gli agenti di intelligenza artificiale siano stati intrecciati nella propria organizzazione di ricerca: a metà agosto, l'organizzazione utilizzava 3,1 giorni lavorativi di agenti per ogni singola giornata lavorativa umana.

Il traguardo, segnalato per la prima volta da Engadget e Unite.AI, è il quadro quantitativo più chiaro finora di ciò che OpenAI intende quando parla di intelligenza artificiale che accelera la ricerca sull’intelligenza artificiale. Per i lettori che seguono la storia più ampia, questo si inserisce nella nostra continua copertura della ricerca sull'intelligenza artificiale su come i laboratori di frontiera stanno ristrutturando il lavoro attorno agli agenti.

Cosa significa realmente "stagista di ricerca automatizzata".

Il post sul blog definisce con precisione l’obiettivo: un sistema in grado di svolgere compiti di ricerca ben definiti sotto la direzione umana, compresi compiti che richiederebbero alcuni giorni per essere completati da un ricercatore esperto. Secondo le misurazioni di OpenAI, quel livello è stato ora raggiunto, più o meno secondo il programma fissato dall’azienda quando ha annunciato l’obiettivo lo scorso autunno.

Il prossimo obiettivo è decisamente più ambizioso. OpenAI afferma che sta facendo "grandi progressi" verso un ricercatore di intelligenza artificiale automatizzato entro marzo 2028, un sistema che funziona sotto la supervisione umana per portare avanti l'apprendimento profondo e la ricerca sull'allineamento, consentendo l'auto-miglioramento iterativo. L’azienda è attenta a notare che gli esseri umani stabiliscono ancora le priorità della ricerca, giudicano quali idee e risultati vale la pena perseguire e decidono se ridimensionare, mettere in pausa o implementare un determinato sistema.

I numeri dietro questa affermazione

I dati più eclatanti del post descrivono quanto sia radicalmente cambiato il lavoro quotidiano dei ricercatori di OpenAI nel corso del 2026:

  • 3,1 giorni lavorativi-agente per giorno lavorativo umano. Prima di giugno 2026, il tempo di esecuzione totale degli agenti nell'organizzazione di ricerca era ancora inferiore al lavoro umano totale. A metà agosto, gli agenti contribuivano più del triplo dello sforzo degli umani che li dirigevano, misurato rispetto a una giornata standard di otto ore.
  • Più di 600 dollari al giorno per il ricercatore medio. All'inizio dell'anno, il ricercatore medio classificato in base all'utilizzo dell'agente stava sperimentando solo agenti di codifica. A metà agosto, il ricercatore medio gestiva agenti quotidianamente e consumava più di 600 dollari al giorno di inferenza ai prezzi API.
  • Più di 7.000 dollari al giorno al 90° percentile. Gli utenti più assidui dell'organizzazione di ricerca ora consumano più di 7.000 dollari in token al giorno, eseguendo flussi di lavoro altamente simultanei con quattro o più agenti che lavorano contemporaneamente.
  • Volume record di esperimenti. Il numero di esperimenti per sperimentatore attivo ha raggiunto il massimo storico nell'agosto 2026, da quando il monitoraggio è iniziato nel gennaio 2025.

OpenAI attribuisce il salto di produttività principalmente all’adozione di Codex, il suo agente di codifica, pur riconoscendo che anche il calcolo disponibile è cresciuto sostanzialmente dal 2025, quindi i guadagni sono una combinazione di più agenti, agenti migliori e più hardware su cui eseguirli.

Cosa stanno effettivamente facendo gli agenti

Per classificare l'attività degli agenti, OpenAI ha utilizzato una tassonomia del lavoro di ricerca pubblicata da Epoch AI, ispirata al sistema di classificazione professionale O*NET. Suddivide la ricerca e lo sviluppo dell'intelligenza artificiale in sei fasi: decisione, progettazione, costruzione, esecuzione, analisi e comunicazione.

Tutte e sei le categorie di attività degli agenti sono aumentate tra gennaio e agosto 2026. A gennaio, l’uso dominante era il codice di ricerca e infrastruttura; quella categoria ha continuato ad espandersi, con una notevole crescita nell'assistenza tecnica e nel monitoraggio degli esperimenti. La pianificazione di alto livello, al contrario, rimane una frazione minima dei token di output degli agenti: le decisioni strategiche spettano ancora agli esseri umani.

Aneddoticamente, riporta il post, i ricercatori di OpenAI hanno scoperto che gli agenti di codifica eccellono nella risoluzione dei problemi dell'infrastruttura di ricerca interna e che più team che in precedenza svolgevano orari di ufficio per problemi infrastrutturali non ne hanno più bisogno.

Perché il traguardo è importante oltre OpenAI

L'annuncio arriva in un momento delicato. I legislatori, i ricercatori sulla sicurezza e i concorrenti sono tutti alla ricerca di prove che i sistemi di intelligenza artificiale possano accelerare in modo significativo la ricerca stessa sull’intelligenza artificiale, il meccanismo che molto probabilmente comprimerà le tempistiche verso sistemi più capaci. Lo stesso giorno lo scienziato capo di OpenAI ha pubblicato un saggio complementare in cui avverte che nessun laboratorio ha ancora risolto l'allineamento abbastanza bene da continuare a crescere a tutta velocità, una sorprendente giustapposizione con i numeri di produttività.

Le implicazioni economiche sono altrettanto notevoli. Se una singola organizzazione di ricerca consuma migliaia di dollari al giorno per ricercatore in inferenza – e la tratta come un affare – ciò indica dove si sta dirigendo la spesa aziendale per l’intelligenza artificiale. I giorni lavorativi degli agenti stanno diventando un input acquistabile, come il calcolo stesso.

Gli scettici faranno notare che OpenAI ha valutato i propri compiti: lo standard del "stagista di ricerca automatizzata" è definito e misurato internamente e il rapporto 3,1:1 conta sia gli agenti lanciati direttamente che i subagenti a valle. I dati dell'azienda fondono anche lavori di codifica, monitoraggio e analisi con livelli di difficoltà molto diversi.

Tuttavia, la direzione è inequivocabile. Otto mesi fa, il tempo degli agenti era inferiore a quello degli esseri umani all'interno di uno dei laboratori di intelligenza artificiale meglio finanziati al mondo. Oggi lo supera di tre a uno e la leadership del laboratorio sta già definendo la prossima pietra miliare, il ricercatore basato sull’intelligenza artificiale automatizzata entro marzo 2028, in una questione di “quando”, non di “se”.

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