OpenAI ha hecho algo poco habitual: enseñar cómo usa la IA su propia gente. En un estudio económico recogido por The Deep View, con datos de su herramienta Codex, la foto es clara. Dentro de la empresa, casi todo el trabajo con IA ya no pasa por el chat de ChatGPT, sino por un asistente al que le encargas tareas enteras y se va a hacerlas.
Puntos clave
- El trabajador medio de OpenAI genera ya el 85% de sus tokens de salida con Codex. El chat se queda como una consulta más dentro de un flujo mayor.
- El 70% de los usuarios estudiados ha lanzado al menos una tarea equivalente a más de una hora de trabajo humano. El 25%, una equivalente a una jornada de 8 horas.
- El hallazgo más interesante no es la automatización. Es que la IA empuja a la gente a meterse en tareas adyacentes a su puesto, fuera de su área de experiencia.
- Cuadra con la encuesta de KPMG de la misma semana: adopción de agentes entre empleados del 68%, con solo un 2% de líderes reportando rechazo serio.
Del chat a la tarea delegada
La diferencia es de unidad de trabajo. En el chat clásico haces una pregunta y recibes una respuesta que luego tú aplicas. Con un agente le encargas la tarea completa, se va, y vuelve con el resultado para que lo revises. Cuando el 25% de la gente lanza encargos de una jornada entera, el trabajo empieza a parecerse más a dirigir que a ejecutar.
El efecto que nadie esperaba: salirse del carril
El hallazgo más jugoso del estudio no es la productividad, es un cambio de comportamiento. La IA empuja a la gente a meterse en tareas adyacentes a su puesto, fuera de su área de experiencia. Un diseñador toca algo de código, alguien de producto monta un análisis de datos, un comercial prepara un prototipo. No es que la IA sustituya a esas personas, es que las saca de su carril y las hace cubrir terreno que antes exigía llamar a otro departamento. En una empresa pequeña eso es oro: la misma gente hace más cosas sin tener que contratar a un especialista para cada hueco. El estudio lo enmarca como aumento de valor del empleado, no como recorte, y encaja con la encuesta de KPMG de la misma semana, que sitúa la adopción de agentes en el 68%.
El límite del dato
Conviene leer el estudio con la cabeza fría. Quien mide es OpenAI, y a quien mide es a sus propios empleados, que son de lo más avanzado que hay usando estas herramientas. Que su gente genere el 85% de su trabajo con Codex no significa que tu equipo vaya a llegar ahí mañana. Es el techo, no la media. Aun así, el valor del dato no es la cifra exacta, es la dirección: la empresa que mejor conoce esta tecnología ha movido casi todo su trabajo del chat al agente. Donde ellos están hoy es una pista bastante buena de hacia dónde va el resto, con unos cuantos meses de retraso.
Por qué importa
Si diriges un equipo, esto cambia cómo repartes el trabajo. La unidad ya no es la pregunta que respondes en un chat, es la tarea de horas que delegas y validas al final. El que aprende a encargar bien y a juzgar lo que le devuelve la IA rinde por varios. Y el detalle de las tareas adyacentes importa más de lo que parece: significa que un buen operador deja de estar encerrado en su especialidad y empieza a cubrir terreno que antes necesitaba a otra persona. El valor se desplaza del que ejecuta al que sabe qué pedir y qué revisar. Ese es el perfil que conviene formar, y rápido.
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