Cali, mayo 15 de 2026. Actualizado: viernes, mayo 15, 2026 17:13

Informe de OpenAI sobre el uso de IA en empresas

Las empresas que delegan en IA duplican su ventaja

Las empresas que delegan en IA duplican su ventaja
viernes 15 de mayo, 2026

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Un vendedor que usa el chat para redactar correos no logra reducir su carga diaria. Un ingeniero espera horas por revisiones de código.

Esas fricciones muestran el límite de la IA como herramienta puntual; OpenAI plantea que el valor real viene cuando la IA pasa de ayudar a ejecutar trabajo.

Qué ocurrió

El 6 de mayo de 2026 OpenAI presentó B2B Signals, un informe que mide cómo las empresas usan la IA en su día a día.

El estudio, basado en datos agregados y anónimos de productos empresariales de OpenAI, muestra que las compañías en el percentil 95 usan 3,5 veces más IA por trabajador que la firma promedio. Hace un año esa cifra era 2 veces.

Qué cambia en la práctica

Usos más profundos en lugar de más mensajes

No basta con abrir una cuenta de chat. Las empresas líderes piden a la IA tareas más complejas, entregan más contexto y reciben resultados más completos.

El volumen de mensajes explica solo el 36% de la diferencia; el resto viene del uso más intenso.

Herramientas que hacen el trabajo por etapas

Los flujos con agentes y herramientas avanzadas marcan la diferencia. En Codex, por ejemplo, las empresas de vanguardia envían 16 veces más mensajes por trabajador.

Eso se traduce en automatizar procesos de varios pasos, no solo obtener respuestas.

Ahorros medibles en operaciones reales

Casos corporativos muestran beneficios concretos: Cisco redujo tiempos de compilación alrededor de 20%, ahorró unas 1.500 horas de ingeniería al mes y multiplicó por 10–15 su rendimiento en resolución de defectos.

Travelers espera que su asistente de reclamos gestione cerca de 100.000 llamadas el primer año.

Cómo opera

Piense en la IA como un asistente que deja de ser un buscador y empieza a ser un miembro del equipo: no solo responde preguntas, sino que ejecuta tareas encadenadas, abre archivos, revisa código y llena formularios.

Los líderes construyen procesos y reglas para que ese asistente actúe de forma segura en producción.

Limitaciones

El informe usa tokens generados como indicador de profundidad, pero los tokens no son una medida directa del valor económico.

Además, los beneficios dependen de cómo cada empresa implemente gobernanza, capacitación y escalamiento.

Los resultados mostrados provienen de datos agregados; no hay revisión de registros individuales.

Cierre

La conclusión es clara: la ventaja ya no es solo dar acceso a la IA, sino integrarla para delegar trabajo. Las compañías que midan profundidad, creen gobernanza y escalen las prácticas exitosas verán mayor retorno.

La tendencia apunta a una transición de herramientas reactivas a agentes autónomos integrados en procesos.

Por qué importa

  • Impacto en negocio: Mayor automatización puede reducir costos operativos y acelerar entregas.
  • Impacto en usuarios: Trabajadores reciben soporte que realiza tareas, no solo sugerencias.
  • Impacto en industria: Cambia el foco de acceso a la IA hacia gobernanza y despliegue en producción.

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.

Las empresas que delegan en IA duplican su ventaja

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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.


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