OpenAI ha publicado dos estudios sobre cómo usan la IA sus clientes empresa y el dato que ordena todo lo demás es este: las compañías del decil superior de uso generan 8,3 veces más tokens de salida por usuario activo que las del tramo medio. En enero esa diferencia era de 2,6 veces. Se ha triplicado en cinco meses.
Puntos clave
- Brecha entre punteras y normales: 8,3x en junio, 2,6x en enero. Mismo acceso a los mismos modelos.
- En junio, Codex generó el 64% de los tokens de salida combinados de Codex y ChatGPT entre clientes empresa.
- El 21% de los usuarios activos semanales de las punteras usa Plugins y el 19% usa skills. En las normales, 9% y 3%.
- Desde febrero, los usuarios semanales de Codex crecieron 108 veces en legal, 41 en ventas, 41 en recruiting y 26 en marketing. En ingeniería, 5.
- Seis meses después de adoptar la herramienta, los empleados junior mandan 13 mensajes más por semana que los directivos.
Cómo miden la brecha
Cada mes OpenAI ordena a sus clientes empresa por tokens de salida por usuario activo. Las "punteras" son el 10% de arriba de ese mes; las "normales", las que caen entre el percentil 45 y el 55. Es un proxy de profundidad de uso, no de calidad, y conviene tenerlo presente: generar muchos tokens no equivale a generar valor.
Aun así, el dato tiene una virtud. La brecha aparece en todos los sectores y en todos los tamaños de empresa. No es un fenómeno de compañías tecnológicas. En el estudio complementario sobre cotizadas en EE.UU., las que habían adoptado la herramienta tenían más activos, más empleados y más inversión en I+D que las que no.
Lo que separa a unas de otras no es el modelo
Todas tienen el mismo GPT-5.6. Lo que cambia es qué hay conectado alrededor.
Los Plugins de OpenAI agrupan capacidades para completar un flujo concreto: combinan skills (instrucciones reutilizables) con apps que conectan a los datos, las herramientas y las acciones de la empresa. El ejemplo del informe es un Plugin de ventas que junta el playbook del equipo con el acceso al CRM, para que el agente prepare una respuesta con la información real del cliente y las propuestas anteriores.
Ahí está la distancia. El 19% de usuarios semanales usando skills en las punteras contra el 3% en las normales es la diferencia entre tener el trabajo empaquetado y volver a explicárselo al modelo cada mañana. Y OpenAI enseña su propia casa como techo: el 95% de sus empleados activos usa Plugins cada semana.
Este es el mismo punto que ya salió con el dato de que el 99,8% de los tokens semanales de trabajo de OpenAI los produce Codex. Lo primero no es el modelo, es tener la información y las herramientas colocadas donde el agente puede alcanzarlas.
Los agentes se han salido de ingeniería
El dato menos esperado del informe es el reparto por función. Desde febrero, los usuarios semanales de Codex en empresa crecieron 108 veces en legal, 41 en ventas, 41 en recruiting y 26 en marketing. En ingeniería, 5.
Los porcentajes de crecimiento engañan porque parten de bases distintas: legal empezaba prácticamente de cero e ingeniería ya estaba dentro. Pero la dirección es clara. Un producto que nació para programar lo están usando abogados y reclutadores, porque lo que hace de verdad es ejecutar tareas de varios pasos con ficheros de por medio, y eso no es exclusivo del código.
Virgin Atlantic es el caso que pone OpenAI: ingeniería refactoriza código heredado en 30 minutos en vez de dos semanas, y los equipos de producto hacen en horas semanas de investigación competitiva que alimenta su plan digital a cinco años.
Quién usa más la IA dentro de la empresa
Aquí el informe contradice a las encuestas. Casi todos los sondeos dicen que los directivos usan más IA. Los datos administrativos de millones de conversaciones dicen lo contrario: seis meses después de la adopción, los empleados junior mandan 13 mensajes más por semana que los ejecutivos.
Tiene sentido. El junior tiene menos costumbre que defender y más tarea repetitiva que delegar. Y deja una lectura incómoda para el que dirige: la gente que mejor sabe usar la herramienta en tu empresa probablemente no está en el comité.
Lo que el informe no dice
Conviene leerlo sabiendo quién lo firma. OpenAI mide el uso de sus propios productos, define qué es una empresa "puntera" con su propia métrica y concluye que la solución es usar más sus capacidades avanzadas. Todo eso es coherente y también es interés propio.
La métrica en concreto tiene un agujero. Tokens de salida por usuario mide volumen, no resultado. Una empresa puede estar en el decil superior porque tiene agentes generando informes que nadie lee. El informe no cruza en ningún momento el volumen de tokens con resultado de negocio, y esa es justo la correlación que un directivo querría ver.
Del estudio complementario sobre cotizadas sí sale un dato en esa dirección: las adoptantes tenían más activos, más empleados y más inversión en I+D que las no adoptantes. Pero eso puede leerse al revés con la misma facilidad. Las empresas con más recursos adoptan antes.
Por qué importa
Si tienes ChatGPT o Claude pagado para el equipo y notas que no pasa gran cosa, el informe explica por qué. La licencia sola no mueve nada. Lo que mueve la aguja es empaquetar los flujos que ya funcionan (el prompt bueno de una persona, con el acceso a los datos correctos) y convertirlos en algo que use todo el mundo.
Dos cosas accionables esta semana. Una: encuentra a las tres personas que más usan la herramienta en tu empresa y siéntate a ver qué hacen. Casi seguro que no están en tu radar. Dos: coge uno de esos flujos y conviértelo en skill compartida con acceso a los datos reales. Ese salto, de uso individual a proceso, es literalmente lo que separa al 8,3x del 1x.
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