Dos estudios de OpenAI describen una transición desde las consultas a la delegación de tareas en agentes de IA. Los resultados se basan en datos de sus propios clientes empresariales y no permiten medir por sí solos productividad o retorno de la inversión.
OpenAI publicó el 12 de agosto de 2026 dos análisis sobre la forma en que sus clientes empresariales incorporan ChatGPT y Codex. Los documentos describen un aumento del trabajo delegado a agentes de inteligencia artificial, aunque sus conclusiones corresponden al ecosistema comercial del propio proveedor y no representan necesariamente al conjunto del mercado.
Del asistente a la ejecución de tareas
El informe Enterprise Signals se basa en datos agregados y desidentificados de clientes empresariales. OpenAI señala que empleó sistemas automatizados para clasificar el contenido y que sus empleados no revisaron los mensajes. Parte del análisis sobre funciones laborales utiliza una muestra de más de 10 millones de mensajes.
Según el informe, Codex generó en junio de 2026 el 64% de los tokens de salida combinados de Codex y ChatGPT entre los clientes empresariales considerados. La cifra apunta a un crecimiento de los flujos de trabajo con agentes, pero no significa que Codex concentrara el 64% de los usuarios o de las tareas. Los procesos extensos y con varios pasos también tienden a producir más tokens.
OpenAI clasifica cada mes como empresas de uso intensivo al 10% de sus clientes con más tokens de salida por usuario activo. En junio, este grupo generó 8,3 veces más tokens por usuario que las empresas ubicadas entre los percentiles 45 y 55. En enero, la diferencia había sido de 2,6 veces.
El propio informe reconoce que los tokens son una medida imperfecta del valor empresarial. Una respuesta breve puede ser útil y una salida extensa puede carecer de valor. Por ello, la comparación refleja intensidad de uso, no calidad, ahorro, ingresos o productividad.
El crecimiento se extiende fuera de la ingeniería
Desde febrero, el número semanal de usuarios empresariales activos de Codex aumentó 108 veces en áreas jurídicas, 41 veces en ventas, 41 veces en selección de personal y 26 veces en marketing. Entre los ingenieros, el incremento fue de cinco veces. La página pública no proporciona cifras absolutas para estos grupos, por lo que los multiplicadores pueden estar influidos por bases iniciales reducidas.
Las empresas de uso intensivo también adoptaron con mayor frecuencia funciones que conectan los agentes con instrucciones y herramientas corporativas. Entre sus usuarios activos semanales, el 21% utilizó complementos y el 19% empleó habilidades reutilizables. En las empresas de uso intermedio, las proporciones fueron del 9% y el 3%, respectivamente.
Más actividad entre trabajadores al inicio de su carrera
El segundo documento de trabajo relaciona registros de ChatGPT Enterprise con funciones laborales, tareas y datos financieros de empresas cotizadas hasta marzo de 2026. La muestra utilizada para analizar a los trabajadores seis meses después de la adopción incluye más de 1.500 organizaciones y 17 millones de mensajes.
Los autores encontraron una mayor intensidad de uso entre empleados que se encuentran al inicio de su carrera. El resumen publicado por OpenAI indica que, seis meses después de la adopción, estos trabajadores enviaban 13 mensajes más por semana que los ejecutivos. Esta diferencia mide actividad en la plataforma y no demuestra un mejor desempeño laboral.
El estudio también observa que, entre las empresas estadounidenses cotizadas, la adopción se concentra en compañías más grandes y con mayor inversión en investigación, desarrollo, ventas y administración. Se trata de una asociación descriptiva. Los datos no permiten concluir que ChatGPT haya causado una mejor situación financiera.
Cómo interpretar los resultados
Los estudios ofrecen evidencia de comportamiento basada en el uso real de una plataforma, en lugar de depender exclusivamente de encuestas. Su principal limitación es que OpenAI actúa al mismo tiempo como proveedor de los productos y productor de los análisis. Tampoco se incluyen empresas que usan exclusivamente herramientas de otros fabricantes.
Los resultados respaldan la existencia de una transición hacia agentes capaces de ejecutar tareas dentro de la base de clientes de OpenAI. No prueban, por sí solos, que esa transición produzca beneficios económicos. Para evaluar su impacto, las organizaciones todavía necesitan medir resultados, establecer permisos, proteger la información corporativa y mantener revisión humana en las decisiones de mayor riesgo.
Fuentes
- OpenAI: From assistance to execution: How enterprises put AI to work
- OpenAI Enterprise Signals
- How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT
Ilustración: captura del sitio
📬 Newsletter gratuito
