OpenAI: Slovenija 22 %, Litva 85 % agentnega izhoda

OpenAI je 14. oktobra 2026 v objavi raziskave o agentnem delu v EU navedel, da je v njegovem vzorcu računov ChatGPT Enterprise prek Codexa in ChatGPT Work nastalo 22 % izhodnih žetonov v Sloveniji in 85 % v Litvi. Deleža opisujeta sestavo ustvarjenega izhoda pri strankah ponudnika. Iz njiju ni mogoče izračunati, kolikšen delež slovenskih podjetij uporablja agente UI.

Naslednji dan je TechRadarjev pregled slovenski rezultat postavil ob Avstrijo s 26 %, Portugalsko z 29 %, Ciper z 81 % in Madžarsko z 79 %; za evropske poslovne stranke OpenAI je navedel skupni delež 55 %. Primerjava kaže velik razpon znotraj EU, vendar vsaka vrednost še vedno meri izhod orodij, ne deleža podjetij v gospodarstvu posamezne države.

Kaj pomeni delež izhodnih žetonov

Izhodni žeton je enota vsebine, ki jo ustvari sistem. V državni primerjavi šteje, kolikšen del izmerjenega izhoda je nastal prek Codexa in ChatGPT Work. Kazalnik zato lahko naraste, kadar ista skupina uporabnikov z njima opravlja daljše naloge, tudi če se število podjetij, ki uporabljajo orodji, ne spremeni. Prav tako lahko pade, če drugi načini uporabe ChatGPT ustvarijo več izhoda.

Za razumevanje razlike pomaga pogojni primer: podjetje lahko agentu zaupa obsežno nalogo, ki zahteva več korakov in ustvari veliko besedila, drugo pa ChatGPT uporablja za vrsto kratkih odgovorov. Razmerje med njunimi izhodnimi žetoni bi povedalo nekaj o obsegu ustvarjene vsebine, ne pa o tem, koliko podjetij ima agente uvedene. Meritev tudi ne pove, ali je agent nalogo uspešno dokončal, koliko zaposlenih ga je uporabilo ali koliko časa jim je prihranil.

Vzorec zajema račune OpenAI. V njem ni uporabe agentov drugih ponudnikov niti podjetij, ki niso stranke OpenAI. Slovenska vrednost zato opisuje opazovano dejavnost znotraj tega ekosistema; za oceno razširjenosti med vsemi slovenskimi podjetji bi bilo treba podjetja šteti neposredno in določiti, kaj pri vsakem od njih pomeni uporaba agenta.

Slovenija med primerljivimi članicami EU

Slovenija je v objavljeni državni razvrstitvi na spodnjem robu, Litva na zgornjem. Avstrija in Portugalska sta bližje slovenskemu rezultatu, Ciper in Madžarska pa litovskemu. To je uporabna primerjava intenzivnosti agentnega izhoda v istem naboru orodij, vendar ne omogoča razvrstitve držav po številu podjetij z agenti.

Na državni delež lahko vpliva sestava strank. Če v eni državi večji del izhoda ustvarjajo organizacije z dolgimi nalogami v Codexu ali ChatGPT Work, se bo njihov delež razlikoval od države, kjer v izmerjenem prometu prevladujejo krajši pogovori. Objavljena razvrstitev teh možnih učinkov ne razčleni. Iz razkoraka zato ni mogoče sklepati, da imajo litovska podjetja širši dostop do agentov, bolj usposobljene zaposlene ali uspešnejše projekte.

Rast uporabnikov meri drugo spremembo

Pri državnem grafu za september 2026 je v poročilu OpenAI Economic Research kot vzorec navedena analiza računov ChatGPT Enterprise in Business, spletna objava pa pri isti primerjavi govori o računih Enterprise. Poročilo za podjetja z največ 200 povezanimi uporabniki ločeno meri tedensko aktivne uporabnike Codexa ali ChatGPT Work: od 1.–7. maja do 29. septembra–5. oktobra 2026 je njihovo število v EU doseglo 8,1-kratnik izhodišča, v Sloveniji 9,2-kratnik in v Litvi 6,8-kratnik.

Ta rast opisuje spremembo števila dejavnih uporabnikov glede na začetni teden. Ne meri njihovega deleža med vsemi zaposlenimi ali med vsemi podjetji. Višji slovenski množitelj lahko obstaja hkrati z manjšim deležem agentnega izhoda, ker kazalnika spremljata različni skupini in različni lastnosti uporabe. Brez začetnega in končnega števila uporabnikov iz množitelja tudi ni mogoče ugotoviti, koliko ljudi se je pridružilo v posamezni državi.

Poročilo uporablja še tretji pogled: najintenzivnejša podjetja opredeli po številu izhodnih žetonov na aktivnega uporabnika. Zgornja desetina podjetij po tem merilu tvori skupino, v kateri imajo podjetja s sedežem v EU približno 10-odstotni delež, severnoameriška pa približno 65-odstotnega. To je primerjava sedežev posebej dejavnih strank OpenAI na svetovni ravni. Slovenskega deleža podjetij, ki uporabljajo agente, tudi ta kazalnik ne razkrije.

Kaj lahko pojasni razkorak

Dostop do naprednih orodij, njihova cena in znanje zaposlenih so mogoči razlogi, da organizacija ostane pri klepetu namesto pri izvajanju nalog. Pri agentu je pomembno še, ali lahko varno dostopa do podatkov in orodij, ki jih naloga zahteva, ter kdo odobri dejanja z zunanjimi posledicami. To so možni mehanizmi, ne izmerjeni vzroki za razliko med Slovenijo in Litvo: državni deleži njihovega vpliva ne ločijo.

Prehod v agentno delo tudi ni enak pri vseh nalogah. Pisanje odgovora zahteva drugačen dostop in nadzor kot sprememba zapisa v poslovnem sistemu ali izvedba zaporedja korakov v razvojnem okolju. Organizacija, ki ima veliko primernih nalog in urejene pravice dostopa, lahko v izhodu agentnih orodij hitro ustvari večji obseg. Iz objavljenih državnih podatkov ni razvidno, koliko takih nalog imajo vključena podjetja v posamezni državi.

Vprašanja pred prehodom od klepeta k izvedbi

Državna primerjava podjetju ne pove, ali je njegova konkretna naloga primerna za agenta. Pri odločitvi so uporabnejša vprašanja o rezultatu, dovoljenjih in nadzoru:

Katero nalogo naj agent dokonča in po čem bo mogoče presoditi, da je rezultat pravilen?
Katere podatke in orodja potrebuje ter kdo mu odobri dostop?
Katera dejanja zahtevajo človeško potrditev, preden povzročijo spremembo zunaj pogovora?
Kako bodo vidni opravljeni koraki, napake in stroški izvedbe?

Odgovori določajo, ali agent v posameznem podjetju dejansko lahko prevzame delo in pod kakšnimi pogoji. Za širšo sliko Slovenije pa bodo potrebni podatki o številu podjetij, vrstah nalog in uporabi orodij različnih ponudnikov.

Preberite tudi: