Tre giorni di lavoro con cinque ingegneri esperti. NTT DATA Group li ha compressi in trenta minuti usando Codex, l’agente di programmazione di OpenAI. Il caso è diventato pubblico attraverso uno studio pubblicato da OpenAI nelle scorse settimane e riguarda l’automazione di un’analisi complessa su un sistema critico: un compito ad alto impatto che in precedenza nessuno strumento automatico era riuscito a gestire in modo affidabile.
Il percorso che ha portato a questo risultato è partito da lontano. Dopo aver siglato una partnership strategica globale con OpenAI nel maggio 2025, il gruppo giapponese ha distribuito ChatGPT Enterprise a tutta l’azienda e ha creato un centro interno di eccellenza sull’AI. L’obiettivo iniziale era semplice: fare in modo che i dipendenti usassero l’AI tutti i giorni, per ricerca, scrittura, elaborazione di contenuti. Un sondaggio interno ha rilevato che oltre il 96% dei partecipanti si è dichiarato soddisfatto dello strumento e più del 95% ha riferito guadagni di produttività. Quella fase ha costruito le abitudini necessarie per passare al passo successivo.
Codex è qualcosa di diverso da un assistente che risponde a domande. Esegue task in autonomia: investigazione, esecuzione, test, modifica del codice. Hiroaki Sato, del dipartimento tecnologie AI di NTT DATA, ha descritto l’impatto dello strumento come paragonabile all’arrivo di ChatGPT, segnalando che l’idea che un modello possa guidare il completamento di un lavoro ha cambiato la percezione interna dell’AI. Non è una valutazione da prendere alla lettera, ma indica un cambiamento nel modo in cui i team si rapportano allo strumento: da consulente a collaboratore attivo.
L’adozione non è rimasta confinata agli ingegneri. NTT DATA ha esteso Codex a circa 9.000 dipendenti tra ruoli tecnici e non tecnici, pubblicando guide all’uso e organizzando sessioni di formazione pratica. Il numero di utenti attivi settimanali è cresciuto di 1,4 volte dopo queste iniziative. Il gruppo ha anche automatizzato operazioni interne su sistemi aziendali usando Playwright, riducendo il tempo dedicato alle attività di routine quotidiane, e ha confezionato le automazioni come moduli riutilizzabili per diffonderle su scala.
L’approccio adottato da NTT DATA — che internamente viene chiamato “Client Zero” — consiste nel testare le tecnologie su se stessa prima di portarle ai clienti. È una logica di adozione che riduce il rischio e accumula esperienza diretta. Il gruppo ha ricevuto un riconoscimento al primo OpenAI Partner Summit per la propria preparazione in materia di AI, e si posiziona ora come interlocutore per altre imprese che vogliono costruire percorsi simili. L’idea è che avere vissuto in prima persona i processi di adozione, con i problemi reali che comportano, vale più di qualsiasi promessa teorica.
Se il modello regge, il prossimo terreno di confronto sarà la generalizzabilità. I 30 minuti contro tre giorni sono un dato relativo a un caso specifico, su un sistema specifico, in un contesto controllato. OpenAI non ha pubblicato dettagli sul metodo di misurazione né sul numero totale di incidenti trattati. Ma anche come prova di concetto, il risultato è abbastanza preciso da alimentare aspettative concrete: le grandi aziende IT stanno guardando, e molte inizieranno presto a replicare lo stesso percorso.
