De la asistencia a la ejecución: cómo las empresas están poniendo la IA a trabajar

OpenAI publicó el miércoles 12 de agosto de 2026 dos estudios complementarios sobre cómo las organizaciones están adoptando la inteligencia artificial. El primero, Enterprise Signals, mira el uso agéntico dentro de su base de clientes empresariales a partir de una muestra de más de 10 millones de mensajes. El segundo, un documento de trabajo titulado «How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT», analiza cómo la adopción crece entre compañías, roles y niveles de antigüedad.

La conclusión que atraviesa ambos es un cambio de naturaleza en el uso: las empresas pasaron de preguntar a delegar. Los asistentes ayudan a pensar el trabajo; los agentes ayudan a terminarlo.

¿Qué es la brecha frontera y por qué se triplicó en seis meses?

Cada mes OpenAI ordena a sus clientes empresariales según tokens de salida por usuario activo. Las empresas frontera son el 10% superior de ese ranking; las típicas se ubican entre los percentiles 45 y 55. En junio, las frontera generaron 8,3 veces más tokens de salida por usuario activo que las típicas. En enero esa diferencia era de 2,6 veces. Es decir, la brecha se triplicó en medio año.

El dato relevante para quien dirige una empresa es que la brecha aparece en todas las industrias y en todos los tamaños de compañía. No es un fenómeno de empresas de tecnología. Entre las compañías públicas estadounidenses estudiadas, las que adoptaron IA mostraban indicadores financieros más fuertes que las que no: más activos, más trabajadores y mayor inversión en investigación y desarrollo. La lectura de OpenAI es que el acceso al modelo, por sí solo, no basta para escalar.

¿En qué áreas están creciendo realmente los agentes?

La ingeniería de software fue el primer centro de adopción agéntica, pero ya no es donde más crece. Desde febrero, los usuarios activos semanales de Codex en empresas crecieron 108 veces en legal, 41 veces en ventas, 41 veces en reclutamiento y 26 veces en marketing, frente a solo 5 veces en ingeniería.

El desplazamiento se refleja en el volumen: a junio, Codex generaba el 64% de los tokens de salida combinados de Codex y ChatGPT entre clientes empresariales. Los flujos agénticos producen más salida porque ejecutan tareas más largas y de varios pasos, así que la cifra refleja tanto frecuencia de uso como profundidad de cada tarea.

OpenAI cita el caso de Virgin Atlantic, donde los equipos de ingeniería usan Codex para refactorizar código heredado en 30 minutos en lugar de dos semanas, y los equipos de producto usan ChatGPT Work para completar en horas semanas de investigación competitiva que alimentan la estrategia digital a cinco años de la aerolínea.

¿Qué hacen distinto las empresas frontera?

La diferencia no está en el modelo, que es el mismo para todos, sino en las capacidades que conectan al agente con el contexto y las herramientas de la compañía. Entre usuarios activos semanales, el 21% en empresas frontera usa Plugins y el 19% usa skills, contra 9% y 3% en empresas típicas. Como referencia del techo posible, dentro de OpenAI el uso semanal de Plugins llega al 95% de los usuarios activos.

El ejemplo que da la compañía es directamente comercial: un Plugin de ventas puede combinar el playbook del equipo con acceso al CRM, de modo que el agente use información actual del cliente y propuestas anteriores para preparar una respuesta a medida que después revisa un humano.

¿Quién usa más la IA dentro de una empresa?

Aquí el estudio contradice a las encuestas. Muchos sondeos reportan mayor uso de IA entre líderes y ejecutivos, pero los datos administrativos de millones de conversaciones muestran lo contrario: seis meses después de la adopción, los empleados de carrera temprana enviaban 13 mensajes más por semana que los ejecutivos. OpenAI sugiere que esto representa una ventaja comparativa de los perfiles junior y una oportunidad concreta para los líderes: identificar a quienes ya tienen los mejores hábitos de uso y hacer visibles sus flujos de trabajo para que se propaguen.

¿Qué significa esto para las empresas en Chile y Latinoamérica?

Para las compañías B2B en Chile y Latinoamérica, la parte accionable del informe no son los múltiplos sino el orden de los factores. Las empresas que están sacando ventaja no compraron un modelo mejor: conectaron el agente al CRM y a la documentación interna, definieron permisos y revisión humana, y convirtieron el flujo que funcionó en la mano de una persona en una práctica compartida del equipo.

El crecimiento de 41 veces en ventas es la señal más importante para un líder comercial de la región. Significa que el uso de agentes salió del área técnica y entró a la operación comercial: investigación de cuentas, preparación de reuniones, respuestas a licitaciones y seguimiento. Quien todavía esté evaluando pilotos aislados está compitiendo contra equipos que ya tienen esos flujos estandarizados.

Análisis de Revenue Hub

El hallazgo más incómodo del informe no es el 8,3x sino su velocidad. Que la brecha se haya triplicado en seis meses, con el mismo modelo disponible para todos, confirma que la diferencia no es de tecnología sino de operación. Las empresas frontera invirtieron en lo que no se compra con una licencia: datos limpios, contexto accesible, permisos definidos y un circuito de revisión humana. Ese es exactamente el trabajo que en la mayoría de las organizaciones de Chile y Latinoamérica sigue postergado porque no tiene un dueño claro entre marketing, ventas y tecnología.

La segunda lectura es sobre gobernanza. Cuando el 21% de los usuarios de una empresa frontera conecta agentes a sistemas internos vía Plugins, la pregunta deja de ser «qué herramienta usamos» y pasa a ser «quién autoriza que un agente lea el CRM y con qué alcance». Sin esa decisión tomada, la adopción se estanca en el chat individual, que es precisamente donde queda el 45 al 55 percentil del estudio.

La recomendación es concreta: antes de comprar más licencias, mapear los tres procesos comerciales de mayor volumen, definir qué dato necesita el agente para ejecutarlos y establecer quién revisa la salida. Es un trabajo de operaciones de ingresos, no de compra de software. Puedes profundizar en nuestro blog y seguir la cobertura del tema en GTM B2B.