OpenAI ha comenzado a documentar un cambio profundo en la forma en que sus propios equipos, así como organizaciones externas y usuarios individuales, utilizan herramientas de inteligencia artificial. La compañía describe una transición desde interacciones breves con chatbots hacia el uso de agentes capaces de ejecutar tareas prolongadas, autónomas y con múltiples pasos. Este giro, observado de manera sistemática desde 2025, sugiere que la unidad básica del trabajo digital está pasando de la conversación puntual a la delegación de procesos completos.
El análisis se centra en Codex, el agente de OpenAI orientado inicialmente a tareas de programación, pero que con el tiempo ha ampliado su alcance hacia actividades de conocimiento general. Según los datos internos, hasta agosto de 2025 la mayoría de los empleados de OpenAI seguía utilizando ChatGPT como herramienta principal. Sin embargo, a partir de ese momento comenzó una adopción acelerada de Codex en todos los departamentos, incluidos aquellos sin funciones técnicas. Para mediados de 2026, más del 85% de los tokens generados por trabajadores de áreas como Legal, Finanzas o Reclutamiento provenían de Codex, y en el caso de Ingeniería la cifra alcanzaba prácticamente la totalidad de su producción.
La compañía señala que este patrón se replica, aunque con menor intensidad, entre organizaciones externas y usuarios individuales. En estos grupos, el uso de agentes para tareas de larga duración también ha crecido. Para mayo de 2026, más del 80% de los usuarios individuales analizados había realizado al menos una solicitud que, según estimaciones del modelo, equivaldría a más de 30 minutos de trabajo humano. Un 70% había delegado tareas que superarían una hora y un 25% había solicitado trabajos que, en condiciones humanas, tomarían más de ocho horas. Estas estimaciones se basan en evaluaciones automáticas de los propios modelos, por lo que OpenAI advierte que deben interpretarse como aproximaciones.
El aumento en la complejidad de las tareas coincide con una mayor capacidad de los agentes para operar en paralelo. En junio de 2026, los usuarios más intensivos dentro de OpenAI generaban más de 60 horas de trabajo de agentes por día, distribuidas entre múltiples procesos simultáneos. Este comportamiento refleja un cambio en la relación con la herramienta: en lugar de solicitar una respuesta puntual, los trabajadores coordinan varios agentes que avanzan en paralelo sobre distintos componentes de un mismo proyecto.
Otro fenómeno destacado es la rápida adopción entre perfiles no técnicos. Aunque Codex nació como un sistema orientado a desarrolladores, su evolución ha permitido que empleados de áreas administrativas, de negocio o de marketing lo utilicen para automatizar tareas, transformar datos, depurar procesos o realizar análisis estructurados. En algunos departamentos, más de una cuarta parte del trabajo generado con Codex corresponde a actividades tradicionalmente asociadas a ingeniería o programación. Esto sugiere que los agentes están reduciendo las barreras entre funciones y permitiendo que trabajadores sin formación técnica ejecuten tareas que antes requerían apoyo especializado.
Este desplazamiento tiene implicaciones económicas más amplias. Según OpenAI, la expansión del uso de agentes entre empleados no técnicos amplía el conjunto de actividades que pueden realizarse sin depender de habilidades específicas. Para las empresas, esto podría influir en el diseño de flujos de trabajo y en la asignación de recursos. Para los trabajadores, podría modificar qué competencias resultan más valiosas en un entorno donde la capacidad de coordinar agentes y supervisar procesos automatizados gana relevancia. Y para investigadores y responsables de políticas públicas, ofrece una ventana temprana a cómo la IA podría reconfigurar la productividad y la estructura del empleo.
El documento forma parte de una serie de estudios económicos que OpenAI ha publicado para analizar el impacto de sus herramientas en contextos reales. Aunque se trata de observaciones iniciales, la compañía sostiene que el patrón es consistente: a medida que los agentes se vuelven más capaces y accesibles, los usuarios tienden a delegar tareas más largas, complejas y transversales. Si esta tendencia continúa, los agentes podrían convertirse en un componente central del trabajo digital en los próximos años.
Fuente: OpenAI | Editado por CDOL
