¿Cómo lograr ventaja competitiva con IA?

Por: Rosa Maria Agudelo

El informe OpenAI B2B Signals, publicado el 6 de mayo de 2026, analiza cómo se está difundiendo la inteligencia artificial dentro de las empresas.

Su idea central es que la ventaja competitiva ya no depende solo de tener acceso a IA, sino de usarla con mayor profundidad, en más áreas y dentro de procesos reales de trabajo.

1. La ventaja de las empresas líderes se está multiplicando

OpenAI identifica como empresas de vanguardia a aquellas ubicadas en el percentil 95 de uso de IA.

Estas compañías usan hoy 3,5 veces más IA por trabajador que una empresa típica. En abril de 2025 esa diferencia era de solo 2 veces.

La lectura de fondo es importante: las empresas que comenzaron antes y usan mejor la IA están ampliando su ventaja. No es una diferencia estática. Es acumulativa.

2. No basta con usar más IA: hay que usarla mejor

El informe señala que el volumen de mensajes solo explica el 36 % de la brecha entre las empresas líderes y las convencionales.

El resto se explica por un uso más profundo: tareas más complejas, más contexto entregado al modelo y resultados más elaborados.

En otras palabras: una empresa madura no se distingue porque “pregunta más”, sino porque delega trabajo más sustancial.

3. Los agentes son el nuevo indicador de madurez

Uno de los hallazgos más fuertes es el uso de herramientas tipo agente. Las empresas de vanguardia envían 16 veces más mensajes de Codex por trabajador que las empresas típicas.

Esto muestra un cambio de etapa:

• Antes: IA como asistente de chat.
• Ahora: IA como agente que ejecuta tareas definidas.
• Próximo paso: IA integrada a procesos, productos y sistemas internos.

Aquí está el gran salto empresarial: pasar de conversar con la IA a ponerla a trabajar dentro de flujos operativos.

4. La IA se está especializando por áreas

La redacción y la comunicación siguen siendo los usos más frecuentes de ChatGPT en empresas.

Pero el crecimiento más importante está apareciendo en tareas específicas de cada función: programación, análisis, finanzas, soporte, investigación, automatización y atención al cliente.

El informe muestra, por ejemplo, que:

• En ventas, marketing y personas, domina la redacción.
• En TI y seguridad, pesa más la orientación procedimental.
• En desarrollo de software y ciencia de datos, la programación es central.
• En finanzas, crecen el análisis y los cálculos.

Esto confirma una transición: la IA deja de ser una herramienta general y empieza a convertirse en infraestructura funcional.

5. Educación y aprendizaje: la mayor brecha

La mayor diferencia entre empresas líderes y típicas está en educación y aprendizaje. Las empresas de vanguardia envían 7 veces más mensajes en este tipo de tareas.

Esto es clave. Las empresas líderes no solo usan IA para producir más rápido. La usan para aprender más rápido.

La capacitación deja de ser un curso ocasional y se vuelve una capacidad permanente: aprender a usar IA, aprender nuevos procesos, mejorar habilidades y compartir buenas prácticas.

6. No hay una sola forma de liderar en IA

El informe advierte que no existe un único ranking de adopción. Algunos sectores lideran por adopción de ChatGPT, otros por uso de Codex, otros por intensidad de API.

Por ejemplo:

• Finanzas y seguros lidera en adopción de ChatGPT.
• Servicios profesionales, científicos y técnicos lidera en Codex e intensidad de API.
• Servicios educativos tiene alta intensidad de mensajes.
• Comercio minorista y salud aparecen fuertes en intensidad de API.

Esto significa que cada sector puede construir su propia ruta de adopción.

7. La API marca el paso hacia producción

OpenAI destaca que las empresas están usando cada vez más la API para integrar modelos en productos, servicios y sistemas internos.

Los casos comunes incluyen asistentes en aplicaciones, soporte al cliente, herramientas para desarrolladores, investigación y automatización de flujos de trabajo.

Este punto es fundamental: la IA empresarial madura no vive solo en una ventana de chat. Vive conectada a los sistemas donde ocurre el trabajo.

8. Casos empresariales relevantes

El informe menciona ejemplos concretos:

• Cisco usa Codex para acelerar trabajo complejo de software. Según el informe, logró reducir tiempos de compilación en cerca de 20 %, ahorrar más de 1.500 horas de ingeniería al mes y aumentar entre 10 y 15 veces el rendimiento en resolución de defectos.
• Rakuten redujo el tiempo medio de recuperación en aproximadamente 50 % y duplicó la velocidad para resolver incidentes de producción.
• Balyasny Asset Management usa IA para investigación de inversiones; su plataforma es utilizada por cerca del 95 % de sus equipos de inversión y reduce algunos flujos de trabajo de días a horas.

Estos casos muestran que la IA ya está pasando de la experimentación al impacto operativo medible.

9. Las cinco prácticas para avanzar

El informe propone cinco acciones para que una organización se acerque al nivel de vanguardia:

1. Medir profundidad, no solo acceso

No basta saber cuántas licencias hay. Hay que medir si la IA se usa en tareas más complejas y valiosas.

2. Construir gobernanza para producción

Las empresas líderes no ven la gobernanza como freno. La usan para definir dónde puede actuar la IA, qué datos puede usar, cuándo debe recomendar y cuándo puede ejecutar.

3. Tratar la capacitación como infraestructura

La formación no puede ser una charla aislada. Debe incluir talleres, casos por rol, repositorios de buenas prácticas, campeones internos y espacios de experimentación.

4. Identificar equipos avanzados y escalar su aprendizaje

En muchas empresas ya hay pequeños grupos usando IA muy bien. La tarea es detectarlos, entender qué hacen distinto y llevar esas prácticas al resto de la organización.

5. Pasar del chat a la delegación

El futuro no está solo en preguntarle cosas a la IA, sino en delegarle tareas concretas, darle contexto, permitir que trabaje y revisar sus resultados.

10. Lectura estratégica del informe

El mensaje más importante es que La IA ya no debe medirse por adopción, sino por transformación del trabajo.

Muchas empresas todavía están en la etapa de acceso: licencias, curiosidad, uso individual.

Las empresas líderes ya están en otra conversación: profundidad, agentes, gobernanza, automatización, aprendizaje continuo e integración con procesos.

La conclusión práctica sería:

La ventaja no la tendrá quien tenga más herramientas, sino quien aprenda a convertir la IA en método de trabajo.

Para una empresa, el reto ya no es “usar IA”.

El reto es decidir qué trabajo se puede delegar, con qué controles, con qué datos y con qué impacto medible.

Nota de Transparencia

Esta nota fue generada con de la IA. La fuente fue aprobada por Diario Occidente y el contenido final fue revisado por un miembro del equipo de redacción.

🔊 El Resumen de Noticias sobre Inteligencia Artificial e Innovación Tecnológica de la semana, aquí 👇🏻

Curaduría editorial

La curaduría y revisión editorial de estas notas está a cargo de Rosa María Agudelo Ayerbe, comunicadora social y periodista, con maestría en Transformación Digital y especialización en Inteligencia Artificial.

Desde su rol como líder del equipo de innovación y transformación digital del Diario Occidente, y a través de la unidad estratégica DO Tech, realiza un seguimiento permanente a las principales novedades en tecnología e inteligencia artificial a nivel global.

Estas notas se apoyan en un agente de investigación basado en inteligencia artificial, diseñado para monitorear semanalmente avances, lanzamientos y debates clave del sector.

El contenido es posteriormente leído, analizado, contextualizado y validado editorialmente antes de su publicación.

Este proceso forma parte del mecanismo de actualización continua que permite interpretar los desarrollos tecnológicos desde una mirada periodística, crítica y comprensible para audiencias no especializadas.

Comments