Nyhet

OpenAI och Ironclad tränar GPT‑6 Astra på avtalsarbete – 55 procent i test

OpenAI har tillsammans med avtalsbolaget Ironclad tränat och testat AI-agenter på komplexa avtalsflöden. Det meddelade OpenAI den 6 oktober 2026. Enligt OpenAI är GPT‑6 Astra företagets första frontiermodell som tränats på Ironclad-uppgifter, och den slog GPT‑5.6 Sol i bolagets egen forskningsutvärdering.

Det viktigaste i korthet

• Ironclad är OpenAI:s första partner i ett forskningssamarbete om att förbättra AI-agenters datoranvändning i specialiserad programvara.

• GPT‑6 Astra är enligt OpenAI den första frontiermodellen som tränats på Ironclad-uppgifter.

• Utvärderingen omfattar 11 uppgifter inom juridik, handel och inköp, bedömda mot 8 till 50 kriterier per uppgift.

• Enligt OpenAI fick Astra i snitt 55,0 procent, mot 41,6 procent för GPT‑5.6 Sol.

• Beräknad tid per försök sjönk enligt OpenAI från 37,0 minuter för Sol till 19,2 minuter för Astra.

• OpenAI söker fler programvarubolag till liknande samarbeten.

Vad har hänt

OpenAI beskriver att målet är att göra AI-agenter bättre och effektivare på att använda specialiserad programvara för att lösa affärsproblem. Modellerna ska förstå ett företags affärsregler, genomföra arbetsflöden i flera steg och kontrollera att resultatet motsvarar de ursprungliga kraven. För att komma dit samarbetar OpenAI direkt med ett litet antal programvarubolag som kan arbetsflödena väl. Ironclad, som OpenAI beskriver som en ledande aktör inom AI-baserad avtalshantering, är den första partnern.

Tillsammans med anställda hos Ironclad, och personer som använder Ironclad på OpenAI, tog forskarna fram 11 uppgifter inom juridik, handel och inköp. Exempel är att sätta upp sekretessavtal, skapa godkännandeprocesser för inköp och uppdatera en återanvändbar juridisk klausul så att den följer den jurisdiktion som beställaren väljer. OpenAI uppskattar att en erfaren användare behöver 30 till 40 minuter per uppgift i genomsnitt.

Ett exempel i texten är ett juridiskt team som bygger en process för programvaruinköp. Ekonomi kan behöva godkänna inköp över en viss summa, säkerhet kan behöva granska vissa ärenden och juridik kan behöva granska avvikande villkor. Agenten ska omvandla detta till ett inmatningsformulär, dokumentmallar, godkännanderegler och en logg över slutligt avtal. Det räcker inte att varje enskilt steg blir rätt. Den färdiga processen måste fungera i alla situationer den är byggd för.

Varje uppgift bedömdes mot 8 till 50 kriterier, så att man kan se vad modellen klarade och var den föll kort. Ironclad tillhandahöll hostade testmiljöer av sin produkt där modellerna kunde öva. OpenAI:s forskare skapade syntetiska träningsuppgifter kring representativa arbetsflöden och använde förstärkningsinlärning. Uppgifterna skapades enligt OpenAI av avtal som är offentliga i den amerikanska myndigheten SEC:s databas EDGAR, efter filtrering för att ta bort personuppgifter. Varken OpenAI:s kunddata, interna avtal eller icke-offentliga Ironclad-data användes.

I jämförelsen användes Max reasoning för Astra och High reasoning för Sol, de inställningar där respektive modell presterade bäst. Astra fick i genomsnitt 55,0 procent mot Sols 41,6 procent, vilket OpenAI anger som 32 procent högre. Beräknad tid per försök föll från 37,0 till 19,2 minuter, 48 procent lägre. En intern modell som användes vid utvecklingen av Astra nådde 63,7 procent, och OpenAI säger sig vilja föra över de vinsterna till framtida modeller. I ett exempel uppfyllde Astra cirka 94 procent av kriterierna på uppskattade 20 minuter, medan Sol uppfyllde cirka 85 procent på uppskattade 32 minuter.

OpenAI betonar att resultaten gäller just de 11 uppgifterna, inte alla Ironclads arbetsflöden. Tiderna är simulerade uppskattningar baserade på antagna hastigheter, inte uppmätta tidsbesparingar hos kunder. Ironclads teknikchef Sunita Verma säger att agenter måste förstå hela avtalslivscykeln och bevara de kontroller som teamen förlitar sig på. Enligt OpenAI visar arbetet också att mänsklig tillsyn och en komplett avtalsplattform fortfarande behövs.

Vad det betyder för dig i Sverige

Texten säger ingenting om svensk eller europeisk tillgänglighet, svenska priser eller svenska användare, och Ironclads eventuella närvaro i Sverige nämns inte. Det går därför inte att säga när, eller om, svenska företag kan använda resultaten i praktiken. För jurist- och inköpsavdelningar visar arbetet ändå åt vilket håll OpenAI vill ta agenterna: mot att sätta upp och konfigurera avtalsprocesser i specialiserad programvara. OpenAI och Ironclad understryker själva att mänsklig kontroll fortfarande behövs.

Det här vet vi inte än

• Om och när Ironclads produkter får nya AI-funktioner baserade på samarbetet. OpenAI skriver bara att Ironclad har en möjlighet att använda mer kapabla modeller i fler av sina produkter.

• Hur modellerna presterar på andra avtalsflöden än de 11 testuppgifterna.

• Hur stora tidsbesparingarna blir för riktiga kunder, eftersom tiderna är simulerade uppskattningar.

• Priser och tillgänglighet i Sverige.

• Vilka fler programvarubolag som blir partner. OpenAI har öppnat en ansökan för intresserade team.