OpenAI afirma que los agentes de IA ya desplazan a los chatbots en el trabajo

OpenAI sostiene que los agentes de IA están cambiando la unidad básica del trabajo del conocimiento, al pasar de respuestas breves tipo chatbot a tareas delegadas que duran minutos u horas. Su caso de estudio sobre Codex muestra una adopción acelerada dentro de la empresa y entre usuarios externos, con un crecimiento especialmente fuerte entre perfiles no técnicos.
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• OpenAI asegura que Codex pasó de representar menos del 10% del uso interno de tokens en agosto de 2025 a concentrar el 99,8% de los tokens de salida semanales en 2026.
• Para mayo de 2026, el 80,6% de los usuarios individuales analizados hizo al menos una solicitud equivalente a más de 30 minutos de trabajo humano, y el 25,6% una superior a ocho horas.
• La adopción entre no desarrolladores creció más rápido que entre desarrolladores, con alzas de 137 veces en usuarios individuales y 189 veces en usuarios organizacionales desde agosto de 2025.

OpenAI presentó un nuevo documento de investigación económica con una tesis central: los agentes de IA ya están transformando la manera en que se organiza el trabajo del conocimiento. La idea no gira en torno a chats breves, sino a tareas delegadas que pueden ejecutarse de forma autónoma durante minutos u horas.

Según la empresa, esa transición cambia la unidad de trabajo desde interacciones aisladas hacia encargos más largos, con iteración, uso de herramientas e interacción con distintos entornos. En ese marco, OpenAI ubica a Codex como ejemplo de una herramienta agentica que ganó espacio conforme crecieron sus capacidades.

El reporte se apoya en tres grupos de observación: usuarios individuales, usuarios organizacionales y trabajadores de OpenAI. A partir de esos datos, la compañía describe cuatro tendencias que, a su juicio, anticipan una versión posible del futuro del trabajo.

La primera es el salto hacia tareas de más largo plazo. La segunda es que Codex habría pasado a ser la principal herramienta de IA dentro de cada departamento de OpenAI, incluidos equipos no técnicos como legal y reclutamiento.

La tercera tendencia es el fuerte crecimiento de la adopción entre no desarrolladores. La cuarta apunta a que trabajadores fuera de perfiles técnicos ya usan Codex para ejecutar tareas que antes quedaban fuera de su descripción laboral, como automatización, depuración, análisis estructurado y transformación de datos.

De respuestas breves a trabajo delegado durante horas

Uno de los puntos más relevantes del documento es que los usuarios están pidiendo a Codex trabajos con horizontes más largos. OpenAI sostiene que, a medida que mejoró la capacidad del sistema para operar de forma independiente en contextos extensos, el patrón de uso migró hacia tareas más difíciles.

Para mayo de 2026, el 80,6% de los usuarios individuales muestreados había hecho al menos una solicitud estimada como equivalente a más de 30 minutos de trabajo humano. Dentro de ese mismo grupo, el 70,2% realizó una solicitud asociada a más de una hora.

El dato más llamativo aparece en el extremo largo del espectro. El 25,6% de esos usuarios hizo al menos una solicitud que, de acuerdo con la estimación del estudio, habría requerido más de ocho horas de trabajo humano.

La empresa también afirma que casi una cuarta parte de todas las solicitudes a Codex corresponde a tareas que a una persona le tomarían más de una hora. Ese cambio sugiere una transición desde el uso de IA como apoyo conversacional hacia un modelo de delegación operativa.

OpenAI añade otra señal de intensidad en el uso diario. Para junio de 2026, los usuarios del percentil 99 entre los activos diarios generaban regularmente más de 60 horas de turnos de agentes Codex por día, repartidos entre múltiples agentes en paralelo.

Ese punto es importante porque no describe solo una mejora de calidad en respuestas. Describe una expansión en volumen, simultaneidad y autonomía, elementos que suelen asociarse con plataformas de software empresarial más que con asistentes conversacionales tradicionales.

Codex se vuelve la herramienta dominante dentro de OpenAI

La compañía afirma que el cambio fue visible dentro de su propia operación. Durante los primeros meses tras la apertura pública de Codex, ChatGPT seguía siendo la herramienta de IA predeterminada para el trabajo en OpenAI.

Hasta agosto de 2025, el trabajador promedio de la empresa destinaba menos del 10% de sus tokens a Codex. Hoy, según el reporte, cada departamento usa Codex como su principal herramienta de IA para el trabajo.

El cambio comenzó primero entre ingenieros. OpenAI indica que el ingeniero promedio trasladó la mayor parte de su uso de productos de la empresa hacia Codex en diciembre de 2025, y actualmente genera el 99% de sus tokens de salida con esa herramienta en lugar de ChatGPT.

Más tarde, alrededor de abril de 2026, legal, finanzas y reclutamiento también habrían cruzado al uso mayoritario de Codex. El abogado o reclutador promedio dentro de OpenAI ahora genera más del 85% de sus tokens de salida en Codex, de acuerdo con la investigación.

En términos agregados, la empresa ofrece una cifra todavía más contundente. Para el trabajador promedio de OpenAI, el uso de Codex representa más del 85% de los tokens de salida, pero como sus usuarios tienden a consumir más tokens que los no usuarios, la participación total sube al 99,8% de los tokens de salida semanales generados dentro de la compañía.

El estudio también detalla la profundidad del aumento por áreas en los últimos seis meses. Investigación mostró el mayor salto, con un uso mediano 56 veces superior al de noviembre de 2025; soporte al cliente subió 32 veces, ingeniería 27 veces y legal 13 veces.

Vista en conjunto, esta evolución apunta a una conclusión clara en el relato corporativo de OpenAI. La empresa sostiene que el trabajo productivo interno se está moviendo desde chatbots hacia agentes como modalidad principal de interacción con IA.

La adopción no técnica acelera más rápido que la técnica

Aunque Codex nació como una herramienta de codificación y su adopción inicial se concentró en desarrolladores, la empresa dice que el crecimiento reciente fue más rápido entre no desarrolladores. Esa expansión aparece en los tres grupos estudiados: individuos, organizaciones y empleados de OpenAI.

Desde agosto de 2025, los usuarios individuales no desarrolladores crecieron 137 veces. En usuarios organizacionales no desarrolladores, el aumento fue aún mayor, con un salto de 189 veces.

Dentro de OpenAI, el número de usuarios no desarrolladores aumentó 12 veces en el mismo período. El reporte sugiere que este crecimiento interno luce menor en términos relativos porque partía de una base inicial ya superior al promedio.

La empresa matiza que esto no significa que cada trabajador no técnico use Codex del mismo modo que un ingeniero. Lo que sí indica, según el documento, es que un grupo cada vez más amplio de esos trabajadores ya emplea la herramienta para algún tipo de labor agentica.

Ese dato tiene peso para industrias que evalúan rediseñar flujos de trabajo. También afecta a empleados que intentan anticipar qué habilidades conservarán valor cuando la automatización avance desde tareas especializadas hacia labores administrativas, analíticas y operativas.

Para lectores nuevos en el tema, conviene distinguir entre un chatbot y un agente. Un chatbot suele responder a una solicitud puntual, mientras un agente puede encadenar pasos, usar herramientas, revisar resultados e insistir hasta completar una meta más amplia.

Más allá de la programación: trabajo fuera de la descripción laboral

Otro hallazgo importante del documento es que Codex estaría ampliando el rango de tareas que un trabajador individual puede ejecutar. OpenAI plantea que las herramientas agenticas reducen el costo de cruzar fronteras entre tareas y permiten asumir labores adyacentes.

En los departamentos no técnicos, esa expansión se traduce en acceso a capacidades que antes dependían más de soporte especializado. El reporte menciona automatización, transformación de datos, herramientas internas, depuración y análisis estructurado como ejemplos concretos.

La comparación entre ocupaciones inferidas dentro de OpenAI y el tipo de trabajo reflejado en las salidas de Codex muestra diferencias por área. En ciencia de datos e investigación, la categoría dominante fue ingeniería y codificación.

En finanzas, operaciones comerciales, marketing, operaciones y otros departamentos, el trabajo de conocimiento aparece como la categoría más grande. Sin embargo, la separación no es absoluta, porque la empresa destaca cruces funcionales entre áreas.

De hecho, más de una cuarta parte del trabajo hecho con Codex por empleados en funciones comerciales correspondió a ingeniería o codificación. Ese punto respalda la tesis de que los agentes no solo aceleran tareas conocidas, sino que ensanchan el perímetro de lo que cada perfil puede abordar.

En términos económicos, esa clase de desplazamiento podría alterar la organización del empleo en empresas de software y fuera de ellas. Si una persona de finanzas o reclutamiento puede resolver una parte mayor del trabajo técnico adyacente, la distribución de funciones podría cambiar con rapidez.

Qué puede significar esto para empresas, trabajadores y mercados

OpenAI enmarca sus resultados como una señal temprana de lo que sucede cuando herramientas agenticas capaces están disponibles con fricción baja. Según la empresa, a medida que estos sistemas mejoran, las personas los usan para tareas más largas, complejas e interfuncionales.

Ese mensaje toca un debate más amplio que ya impacta al sector tecnológico, a los mercados y a la economía digital. La discusión no se limita a cuánto responde mejor una IA, sino a cuánto trabajo puede asumir, durante cuánto tiempo y en cuántos frentes a la vez.

Para compañías expuestas a software, automatización y servicios intensivos en conocimiento, el reporte sugiere un posible rediseño operativo. Un agente que coordina herramientas y ejecuta tareas prolongadas puede alterar costos, tiempos de entrega y composición de equipos.

Para los trabajadores, el documento apunta a una presión doble. Por un lado, surge una oportunidad para ampliar capacidades personales; por el otro, aumenta la exigencia de adaptación en tareas que antes estaban protegidas por barreras técnicas o de especialización.

En el plano de política pública, la empresa afirma que estos hallazgos interesan a legisladores e investigadores que buscan entender cómo la IA está cambiando el mercado laboral. Si la frontera de trabajo potencial crece para perfiles no técnicos, también cambian los supuestos sobre capacitación, productividad y sustitución parcial de tareas.

La investigación no ofrece una predicción cerrada sobre empleo neto o salarios. Lo que sí presenta es una fotografía de adopción en la frontera tecnológica, donde el uso real de agentes ya se estaría moviendo con rapidez desde la conversación asistida hacia la delegación de trabajo.

Tomado en su propio marco, el informe de OpenAI plantea que el futuro del trabajo no llegaría primero como un chatbot más elocuente. Llegaría como una flota de agentes capaces de ejecutar encargos largos, paralelos y cada vez menos restringidos por el rol formal del usuario.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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