Por Canuto  

Un nuevo estudio económico ofrece una de las radiografías más completas hasta la fecha sobre el uso real de ChatGPT. El trabajo muestra que la herramienta ya alcanza a cerca de 10% de la población adulta mundial, pero también revela algo más incómodo para muchos análisis tradicionales: la mayor parte de las conversaciones no está ligada al empleo, sino a orientación práctica, búsqueda de información y tareas de escritura.
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  • ChatGPT alcanzó 700 millones de usuarios semanales y cerca de 10% de la población adulta mundial hacia julio de 2025.
  • Más de 70% de los mensajes en planes de consumo ya no están vinculados al trabajo, sino a usos personales y cotidianos.
  • Las conversaciones más comunes son orientación práctica, búsqueda de información y escritura, mientras que programación y acompañamiento emocional representan porciones menores.

 

La expansión de ChatGPT ya no puede leerse solo como una historia de productividad corporativa. Un nuevo trabajo académico, titulado How People Use ChatGPT, elaborado por Aaron Chatterji, Thomas Cunningham, David J. Deming, Zoe Hitzig, Christopher Ong, Carl Yan Shan y Kevin Wadman, sostiene que el chatbot alcanzó hacia julio de 2025 unos 700 millones de usuarios semanales en sus planes de consumo.

Esa cifra equivale aproximadamente a 10% de la población adulta mundial. El mismo estudio indica además que los usuarios enviaban para entonces 18.000 millones de mensajes por semana, una escala que ayuda a entender por qué la inteligencia artificial generativa se ha convertido en una infraestructura de uso cotidiano, tanto dentro como fuera del trabajo.

El hallazgo más llamativo no es solo el tamaño de la adopción, sino la forma del uso. Aunque una parte importante del debate público y financiero gira en torno al impacto de la IA sobre el empleo, la investigación encuentra que los mensajes no relacionados con trabajo crecieron más rápido y ya representan más de 70% de la actividad en ChatGPT para consumidores.

Eso sugiere que el valor económico y social de estas herramientas no se limita al desempeño laboral. También se extiende a educación, resolución de dudas, acompañamiento cotidiano, redacción y apoyo para tomar decisiones personales, un punto especialmente relevante para inversionistas y empresas que intentan estimar el tamaño real del mercado de IA.

Un crecimiento sin precedentes para una tecnología de consumo

El documento rastrea la evolución del producto desde su lanzamiento en noviembre de 2022 hasta julio de 2025. Según sus autores, ChatGPT superó 100 millones de usuarios activos semanales con sesión iniciada tras su primer año, rozó 350 millones después de dos años y terminó julio de 2025 con más de 700 millones de usuarios activos semanales en total.

La investigación describe este ritmo de difusión como algo sin precedente para una tecnología nueva. También subraya que el crecimiento no depende solo de nuevas cohortes de usuarios, sino de un uso más intenso dentro de cohortes antiguas, lo que apunta a dos fenómenos: mejoras sucesivas del modelo y descubrimiento paulatino de nuevos casos de uso por parte de los propios usuarios.

Entre junio de 2024 y junio de 2025, los mensajes diarios en planes de consumo pasaron de 451 millones a 2.627 millones. De ese total, los mensajes probablemente vinculados al trabajo subieron de 213 millones a 716 millones, mientras que los no laborales saltaron de 238 millones a 1.911 millones.

En porcentaje, la actividad no laboral pasó de 53% a 73% del total. Para los autores, este desplazamiento no se explica principalmente por la llegada de nuevos usuarios con intereses distintos, sino por un cambio dentro de cada cohorte, que fue usando ChatGPT de manera cada vez más amplia para actividades ajenas al empleo formal.

Para qué usa la gente ChatGPT

La investigación clasificó mensajes mediante una canalización automatizada y con resguardos de privacidad, sin lectura humana del contenido. A partir de una muestra representativa de conversaciones, encontró que casi 80% del uso total se concentra en tres grandes grupos: orientación práctica, búsqueda de información y escritura.

La orientación práctica fue la categoría más frecuente. Ahí entran tutorías, consejos paso a paso, ayuda para aprender, ideas creativas y sugerencias adaptadas a la situación del usuario. La búsqueda de información aparece como un sustituto muy cercano de los motores de búsqueda, con preguntas sobre personas, eventos actuales, productos, recetas y hechos concretos.

La escritura ocupa un lugar central, sobre todo en contextos laborales. En junio de 2025 representó alrededor de 40% de los mensajes de trabajo. La categoría incluye corrección o edición de textos, redacción de correos, resúmenes, traducciones y generación de documentos, pero el dato clave es que alrededor de dos tercios de estos mensajes pedían modificar texto aportado por el usuario y no crear algo completamente nuevo.

Eso ayuda a entender por qué la IA generativa se diferencia de la búsqueda tradicional en la web. No solo localiza información, también la transforma en resultados utilizables. En muchos empleos intensivos en conocimiento, ese salto entre buscar y producir puede traducirse en ahorro de tiempo y mejor calidad de ejecución.

Otro dato importante es el peso de la educación. Aproximadamente 10,2% de todos los mensajes correspondió a tutoría o enseñanza. A eso se suma otro 8,5% relacionado con consejos prácticos generales. En contraste, la programación informática solo representó 4,2% de los mensajes, bastante menos que lo sugerido por algunos estudios previos sobre otros chatbots.

También resultó más reducida de lo esperado la proporción de conversaciones ligadas a acompañamiento emocional o reflexión personal. Solo 1,9% de los mensajes cayó en relaciones y reflexión personal, mientras que juegos y rol aportaron 0,4%. El estudio marca así distancia frente a narrativas que presentaban la terapia o compañía como el uso dominante de la IA generativa.

Pedir ayuda, hacer tareas o simplemente expresarse

Los autores introdujeron además una clasificación simple pero útil para entender intención del usuario: Asking, Doing y Expressing. En español, puede pensarse como pedir información o consejo, encargar una tarea y expresarse sin buscar acción concreta.

En el conjunto total de mensajes, cerca de 49% se clasificó como Asking, 40% como Doing y 11% como Expressing. Pedir información, guía o consejo fue entonces el uso predominante. Eso refuerza la idea de que ChatGPT opera muchas veces como soporte para decidir, no solo como una máquina que ejecuta tareas en nombre del usuario.

En el caso del trabajo, la estructura cambia. Allí Doing pasó a cerca de 56% de los mensajes, y casi tres cuartas partes de ese segmento estuvieron relacionadas con escritura. En otras palabras, en la oficina o en entornos profesionales el chatbot se usa con fuerza para producir borradores, editar contenidos y convertir instrucciones en piezas concretas.

Sin embargo, el estudio también detecta que Asking crece más rápido que Doing con el paso del tiempo. Además, los mensajes clasificados como Asking reciben mejores evaluaciones de calidad, tanto mediante un clasificador automatizado de satisfacción como a través de la retroalimentación directa de usuarios.

Eso importa porque sugiere que el mayor valor percibido podría estar en la asistencia cognitiva. Para muchas personas, la utilidad principal no es delegar toda una tarea, sino entender mejor una situación, comparar opciones y actuar con más información.

Más útil para decisiones que para automatización total

Cuando el estudio traduce las conversaciones laborales al lenguaje de O*NET, la base de datos del Departamento de Trabajo de Estados Unidos sobre actividades ocupacionales, encuentra una pauta muy clara. Cerca de 81% de los mensajes de trabajo se asocia a dos grandes funciones: obtener, documentar e interpretar información; y tomar decisiones, dar consejos, resolver problemas y pensar creativamente.

Entre las actividades laborales más comunes aparecen obtener información, interpretar el significado de información para otros, documentar o registrar información, proporcionar consulta y consejo, pensar creativamente, tomar decisiones y resolver problemas, y trabajar con computadoras.

Lo notable es que estas funciones aparecen de manera bastante transversal entre ocupaciones. Desde gestión y negocios hasta ciencia, ventas o tareas administrativas, la herramienta se usa con frecuencia para recopilar información y apoyar decisiones. Eso permite una lectura menos estrecha del impacto de la IA en productividad.

En vez de encajar solo en la narrativa de reemplazo de tareas, los autores sostienen que ChatGPT probablemente mejora el resultado del trabajador al ofrecer apoyo de decisión. Ese efecto sería especialmente fuerte en empleos intensivos en conocimiento, donde mejores decisiones elevan la productividad de forma desproporcionada.

Quiénes usan ChatGPT y cómo cambió la adopción

El estudio también documenta cambios demográficos importantes. Uno de los más significativos es la reducción de la brecha de género. En los primeros meses tras el lanzamiento, alrededor de 80% de los usuarios activos con nombres asociados claramente a un género tenían nombres típicamente masculinos. Para junio de 2025, esa proporción había caído a 48% y los usuarios activos eran ligeramente más propensos a tener nombres típicamente femeninos.

En edad, casi la mitad de los mensajes enviados por adultos provino de usuarios menores de 26 años. Aunque la diferencia entre grupos se redujo algo con el tiempo, los más jóvenes siguen aportando una porción enorme de la actividad total. Aun así, la fracción de mensajes ligados al trabajo tiende a aumentar con la edad, excepto entre usuarios de 66 años o más.

En el plano geográfico, la adopción avanzó con especial rapidez en países de ingreso bajo y medio. El documento muestra un crecimiento desproporcionado en naciones con PIB per cápita de entre USD $10.000 y USD $40.000 entre mayo de 2024 y mayo de 2025, una señal de que la difusión de la IA generativa no está quedando limitada a economías ricas.

Por educación y ocupación, las diferencias siguen siendo claras. Los usuarios con mayor formación académica y quienes trabajan en ocupaciones profesionales bien remuneradas son mucho más propensos a usar ChatGPT para trabajo. También tienden a emplearlo más para pedir orientación e información que para delegar tareas completas.

En el caso de la educación, 37% de los mensajes fueron laborales entre usuarios con menos de licenciatura, frente a 46% entre quienes tenían licenciatura y 48% entre quienes contaban con estudios de posgrado. En ocupaciones, el uso laboral fue más alto en perfiles de computación, gestión, negocios, ingeniería y ciencia.

Qué significa esto para la economía de la IA

La principal conclusión del estudio es que ChatGPT ya tiene un impacto amplio en la economía global, pero no exactamente por las razones que dominaron el debate inicial. Su valor no reside únicamente en automatizar tareas, sino también en ofrecer soporte práctico y cognitivo para decisiones pequeñas y grandes.

Eso abre una lectura relevante para mercados, tecnológicas y sectores como cripto e IA, donde suele sobreestimarse el peso del código o de los agentes totalmente autónomos. El trabajo sugiere que la demanda masiva se está concentrando más en escritura, información y guía contextual que en programación avanzada o usos emocionales intensivos.

También refuerza la idea de que los beneficios económicos de la IA generativa pueden extenderse mucho más allá del empleo formal. Si el uso fuera del trabajo sigue creciendo más rápido, el bienestar del consumidor y la productividad doméstica podrían convertirse en una parte clave del valor total generado por esta tecnología.

Para una industria obsesionada con medir retornos empresariales, esa conclusión es incómoda pero potente. La IA generativa no solo está entrando a las compañías. Ya está penetrando la vida diaria de cientos de millones de personas, y esa realidad puede redefinir cómo se calcula su verdadero tamaño económico en los próximos años.


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