Cómo las empresas de vanguardia sacan ventaja

En resumen

• Las empresas a la vanguardia —en el percentil 95 de uso— ahora emplean 3.5 veces más IA por persona que una empresa promedio, frente a 2 veces hace un año.
• La brecha tiene que ver con la profundidad, no solo con la actividad: el volumen de mensajes explica solo el 36% de la ventaja de vanguardia; la mayor parte de la brecha proviene de un uso más rico y complejo de la IA.
• Los flujos de trabajo con agentes se están convirtiendo en un indicador de vanguardia: la mayor ventaja se manifiesta en las herramientas avanzadas, donde las empresas de vanguardia envían 16 veces más mensajes de Codex por trabajador que las empresas típicas.
• Las organizaciones pueden avanzar hacia la de vanguardia: las empresas líderes miden la profundidad, desarrollan gobernanza para el uso en producción, invierten en activación, escalan lo que funciona y pasan de la asistencia basada en chat al trabajo delegado con agentes.

Para muchas empresas, la primera fase de adopción de IA se centró en el acceso: quién tenía herramientas de IA, cuántas licencias se habían implementado y si los empleados experimentaban con ellas.Eso sigue siendo importante. Pero el acceso ya no es el factor diferenciador. 

Nuestras investigaciones más recientes sugieren que la ventaja de quienes van a la vanguardia está empezando a crecer de manera acumulativa. Las empresas de vanguardia están tomando ventaja porque aprovechan más inteligencia por persona, usan herramientas avanzadas de forma más intensiva e integran la IA a mayor profundidad en sus procesos.

Hoy presentamos B2B Signals, una extensión empresarial de OpenAI Signals. Proporciona una medición recurrente de cómo la IA se está difundiendo en las empresas, basada en señales agregadas que preservan la privacidad, provenientes del uso empresarial de los productos de OpenAI, entre ellas:

• Qué tan integrada está la IA en las empresas.
• Qué herramientas y tareas se asocian más con la adopción de vanguardia.
• Dónde se están ampliando los casos de uso empresarial en distintos sectores, productos y funciones.

Nota: Todos los análisis de este informe se basan en datos agregados de uso empresarial sin información identificable.El contenido del mensaje se clasificó mediante sistemas automatizados, y ningún empleado de OpenAI revisó datos individuales de clientes de Enterprise, Business o la API como parte de este análisis.

La señal más clara es la profundidad. Las empresas de vanguardia ahora usan 3,5 veces más inteligencia por trabajador que las empresas típicas, frente a 2 veces en abril de 2025. El volumen de mensajes explica solo el 36% de esa brecha; la mayor parte proviene de un uso más profundo. En las empresas más avanzadas, los empleados le están pidiendo a la IA que asuma tareas más complejas, le dan más contexto y generan resultados más completos.

En este informe, usamos los tokens generados como un indicador aproximado de la inteligencia demandada. Los tokens no son una medida directa del valor de negocio, pero ayudan a medir cuánto trabajo los empleados le están pidiendo a la IA que haga, lo que los convierte en un indicador indirecto útil de la profundidad del uso de la IA.

En pocas palabras: las empresas típicas usan la IA para responder preguntas; las empresas de vanguardia la usan para ayudar a llevar a cabo trabajos complejos. No se trata solo de que envíen más mensajes; cada interacción hace más del trabajo en sí. 

En conjunto, estos indicadores sugieren que las empresas de vanguardia están utilizando la IA para tareas más complejas y desafiantes. Para los líderes, la pregunta está cambiando: ya no se trata de cuántas personas tienen acceso a la IA ni de con qué frecuencia la usan, sino de en qué áreas la IA está profundizando los flujos de trabajo y cambiando la forma en que operan los equipos.

Las empresas de vanguardia también están empezando a delegar más.

La ventaja es mayor en las herramientas avanzadas y con agentes. Codex muestra la mayor brecha, con empresas de vanguardia que envían 16 veces más mensajes por trabajador que las empresas típicas. El agente de ChatGPT, las aplicaciones en ChatGPT, Investigación profunda y los GPT muestran patrones direccionales similares, lo que sugiere que las empresas de vanguardia son mejores para adoptar herramientas que ayudan a los trabajadores a programar, delegar tareas de varios pasos, aplicar el contexto de la empresa y realizar investigaciones más complejas.

A medida que los sistemas de IA se vuelven más capaces de usar herramientas, trabajar en distintos archivos y bases de código, y completar tareas de mayor alcance, las empresas tendrán que adaptarse a delegar trabajo significativo en agentes de IA.

Las empresas que toman la delantera están desarrollando la capacidad operativa para usar la IA no solo como una interfaz más rápida, sino como una forma de rediseñar el trabajo desde cero.

Cisco usa Codex para acelerar el trabajo complejo de software en toda una gran organización de ingeniería empresarial. En los flujos de trabajo de producción, Codex ayudó a reducir los tiempos de compilación en aproximadamente un 20 %, ahorrar más de 1 500 horas de ingeniería al mes y aumentar de 10 a 15 veces el rendimiento de resolución de defectos. Como lo expresó el equipo de Cisco, los mayores avances se produjeron cuando trataron a Codex como “parte del equipo”. 

La IA también se está integrando en flujos de trabajo en producción en toda la empresa.

Las empresas están implementando casos de uso de API en asistentes integrados en aplicaciones, programación y herramientas de desarrollo, y atención al cliente. Estas son áreas en las que la IA puede integrarse en productos, servicios y sistemas internos.

El uso de la IA es más generalizado en la redacción y la comunicación, pero su aplicación en funciones específicas está aumentando. Los equipos de TI y seguridad centran sus consultas principalmente en las guías prácticas y los procedimientos; los equipos de desarrollo de software y ciencia de datos recurren mucho a la programación, y los equipos financieros utilizan la IA para el análisis y los cálculos. Esta tendencia sugiere que la IA está dejando atrás la productividad general para adentrarse en tareas más estrechamente vinculadas a las responsabilidades básicas de cada función.

No existe un único ranking de adopción de la IA. Algunas industrias lideran en la adopción generalizada de ChatGPT; otras, en el uso de Codex, la intensidad de uso de la API o la intensidad de mensajes. Eso significa que las organizaciones tienen múltiples puntos de entrada: escalar el acceso, profundizar el uso, adoptar herramientas con agentes o integrar la IA directamente en productos y sistemas.

Travelers Insurance muestra cómo se ve esto en la práctica. Su Asistente de IA para reclamos, creado con OpenAI, guía a los clientes durante el primer aviso de siniestro, responde preguntas sobre pólizas, recopila la información necesaria para iniciar un reclamo y crea reclamos directamente en los sistemas de Travelers. Travelers espera que el asistente maneje aproximadamente 100 000 llamadas de primer aviso de siniestro durante su primer año.

La brecha entre las empresas de vanguardia y las empresas típicas no debe interpretarse como una división fija. Muchas organizaciones aún se encuentran en una etapa inicial del proceso de pasar del acceso amplio a un uso de la IA más profundo e integrado. El valor de vanguardia es que muestra qué prácticas parecen ayudar a las empresas a ganar impulso con el tiempo.

Una de las señales más claras es la educación y el aprendizaje, donde la ventaja de vanguardia a nivel de tarea es mayor. Eso sugiere que las empresas líderes usan la IA no solo para completar tareas, sino para ayudar a los empleados a desarrollar habilidades, hábitos y confianza necesarios para usar bien la IA.

Las organizaciones pueden avanzar hacia la vanguardia si miden la profundidad de uso, establecen una gobernanza que habilite el uso en producción, tratan la habilitación como infraestructura clave, identifican a los equipos más avanzados y escalan su impacto, y pasan del uso tipo chat a la delegación de trabajo en agentes.

La IA en empresas evoluciona rápidamente, y los líderes necesitan datos claros para entender qué ayuda a convertir la adopción de la IA en valor de negocio.

B2B Signals monitorea los comportamientos y patrones de las empresas líderes, lo que brinda a las organizaciones una visión más clara de cómo las empresas líderes convierten la inteligencia en valor de negocio. 

Esta primera entrega se centra en la profundidad de uso, los flujos de trabajo con agentes y los patrones emergentes en distintas industrias y funciones.Las próximas actualizaciones darán seguimiento a estos indicadores y ajustarán las señales a medida que evolucione la IA en las empresas.