El equipo de Investigación Económica de OpenAI estudia cómo afecta la IA a los trabajadores, las empresas, las instituciones y la economía en su conjunto. Para ello, combinamos una investigación económica rigurosa con análisis de datos de productos y uso que preservan la privacidad, alianzas con clientes e instituciones y la colaboración con investigadores externos.
Ponemos en marcha OpenAI Economic Research Exchange para formalizar y ampliar nuestras colaboraciones con investigadores externos. El programa apoyará colaboraciones con investigadores cuyo alcance esté bien delimitado para generar investigación empírica de alta calidad sobre los efectos económicos de la IA.
Buscamos proyectos que partan de una pregunta económica importante sobre la IA y justifiquen con claridad cómo los datos sobre el uso de las herramientas de OpenAI pueden aportar una perspectiva empírica singular para abordarla, preservando al mismo tiempo la privacidad de los usuarios.
Invitamos a presentar propuestas que aborden una o varias de las siguientes preguntas fundamentales. Esta lista no es exhaustiva y también aceptamos propuestas sólidas que encajen con los objetivos generales del programa:
Efectos en el mercado laboral: ¿cómo podemos ir más allá de la exposición a la IA para medir en qué ocupaciones, a medida que mejoran las capacidades de los modelos, es realmente probable que se amplíen las capacidades de los trabajadores, se sustituya mano de obra, se creen nuevas tareas o crezca el empleo, y en cuáles ya está ocurriendo?
Comportamiento de los empleadores y diseño de puestos de trabajo: ¿cómo cambia la IA el comportamiento de los empleadores en aspectos como la demanda de contratación, la definición de vacantes, la preselección de candidatos, la remuneración y la estructura de los equipos, y en qué medida rediseñan las empresas los puestos en torno a la IA?
Bienestar de los hogares: ¿qué impacto tiene la IA en el bienestar de los hogares fuera del trabajo formal, incluidos sus efectos sobre la toma de decisiones, el uso del tiempo, los cuidados, la planificación financiera, la gestión de la atención sanitaria y el bienestar económico cotidiano?
IA y educación: ¿cómo utilizan los docentes las herramientas de IA y están cambiando o ampliándose sus funciones como resultado de la IA? ¿Cómo cambia la exposición a la IA las decisiones de los estudiantes sobre su aprendizaje y preparación profesional?
Desigualdad en el acceso y los beneficios: ¿quiénes no se están beneficiando de la IA y por qué? ¿Qué barreras son las más importantes y cómo pueden superarse?
Pequeñas empresas y trabajo por cuenta propia: ¿cómo afecta la IA a las pequeñas empresas, los profesionales autónomos, los empresarios individuales, los creadores y otras formas de actividad económica independiente o informal?
Sector público y ámbito cívico: ¿cuáles son los efectos económicos de la IA en el sector público y el ámbito cívico, incluidos la productividad del sector público, el acceso a prestaciones, la administración educativa, los servicios de empleo, la concesión de permisos, la administración tributaria y la prestación de servicios públicos?
Generación de conocimiento e innovación: ¿cómo cambia la IA la generación de conocimiento y la innovación en ámbitos como la ciencia, la I+D, los flujos de trabajo de investigación, la productividad de los expertos, las patentes y la difusión de los conocimientos más avanzados?
Estructura de mercado: ¿qué efectos tiene la adopción de la IA en la estructura de mercado, incluidos la concentración, las ventajas competitivas de las empresas, la dependencia de plataformas, el poder de negociación, las relaciones con proveedores y las barreras de entrada?
Medición del valor: ¿cómo debemos medir el valor económico de la IA, incluidos la disposición a pagar, el valor revelado, el ahorro de tiempo por tarea, los costes evitados, la producción ajustada por calidad y las mejoras duraderas de productividad?
Las propuestas pueden centrarse en una pregunta o combinar varias preguntas relacionadas. Recomendamos encarecidamente diseños que vayan más allá de las correlaciones descriptivas y permitan una identificación causal creíble cuando la pregunta de investigación requiera establecer relaciones de causalidad.
Nuestra intención es apoyar una cartera de proyectos con distintos horizontes temporales:
Corto plazo (2-6 meses): estudios de rápida ejecución que utilicen datos existentes ya autorizados, datos públicos o datos de colaboradores con un alcance bien delimitado para obtener indicios iniciales.
Medio plazo (6-12 meses): estudios que sigan los resultados a lo largo del tiempo, prueben intervenciones específicas o aprovechen variaciones cuasiexperimentales.
Si presentas una propuesta, debes especificar el plazo previsto y explicar por qué ese horizonte es adecuado para la pregunta que se estudia.
Cada proyecto seleccionado recibirá:
Una ayuda de investigación de pago único para el investigador o los investigadores principales: 25 000 USD
Una asignación mensual para un asistente de investigación o una remuneración para un profesional externo: 7500 USD
Acceso a datos autorizados de productos y uso que protejan la privacidad, bajo un acuerdo de confidencialidad y sujeto a requisitos de gobernanza de datos, privacidad, legales y de seguridad.
Un procedimiento definido de apoyo interno para delimitar el alcance del proyecto, facilitar la incorporación, autorizar el acceso a datos, revisar el trabajo y difundir los resultados.
Esta estructura está diseñada para reducir los costes de coordinación, acelerar la ejecución y preservar la independencia de los investigadores, garantizando al mismo tiempo la viabilidad. El trabajo de análisis de las colaboraciones externas debe realizarlo el investigador visitante o su asistente de investigación, sin depender del equipo de Investigación Económica para obtener extracciones de datos o análisis a medida para cada proyecto.
Los proyectos financiados deben incluir hitos intermedios claros, no solo trabajos finales. Como mínimo, se espera que los investigadores cumplan los siguientes requisitos:
Definir hitos clave vinculados al calendario del proyecto, como el cierre del diseño, el acceso a los datos, el análisis provisional y el borrador de los resultados.
Completar los trámites de incorporación, contratación y acceso autorizado a los datos antes de iniciar el análisis.
Compartir los hallazgos intermedios con el equipo de Investigación Económica de OpenAI.
Participar en presentaciones periódicas de los avances de investigación o en debates del consorcio.
Elaborar al menos un entregable escrito, como un informe, un documento de trabajo, un borrador de publicación, un resumen público, una evaluación comparativa o la documentación de un conjunto de datos.
Coordinar la comunicación externa o la publicación mediante el procedimiento de revisión acordado con OpenAI.
Priorizamos los trabajos que establezcan un intercambio continuo y ágil entre la evidencia, el aprendizaje interno y el ecosistema de investigación económica.
Las propuestas se evaluarán según los siguientes criterios:
Relevancia para las preguntas prioritarias del equipo de Investigación Económica
Rigor metodológico y credibilidad
Viabilidad teniendo en cuenta el alcance del proyecto y las limitaciones relativas a datos, privacidad, requisitos legales y plazos (por ejemplo: no compartiremos datos de conversaciones bajo ninguna circunstancia)
Claridad de los hitos y de los planes de presentación de informes
Adecuación al modelo operativo del programa, incluida la asignación del trabajo práctico
Potencial para aportar evidencia externa creíble sobre los efectos económicos de la IA
Potencial para utilizar datos autorizados de OpenAI de formas innovadoras que preserven la privacidad
Daremos prioridad a las propuestas de:
Investigadores con una trayectoria previa de publicaciones en las áreas de investigación que propongan
Investigadores con acceso a datos singulares que faciliten colaboraciones ambiciosas
Los investigadores conservarán su independencia en el diseño y el análisis del estudio. La publicación externa o el uso público de los hallazgos se coordinarán con OpenAI para garantizar la precisión, la protección de la privacidad, el cumplimiento legal y una contextualización adecuada. No haremos afirmaciones públicas sin mediciones creíbles que las respalden.
Envía tu propuesta a través de este formulario e incluye la información adicional en un único enlace a un documento de Google. La propuesta no debe superar las tres páginas, sin contar las referencias ni los anexos. Cada propuesta debe incluir:
Pregunta o preguntas de investigación y su justificación
Adecuación a una o varias preguntas prioritarias del programa
Metodología y estrategia empírica propuestas
Necesidades de datos, incluido el indicador específico y autorizado de uso de herramientas de OpenAI que ayudaría a responder a la pregunta más amplia sobre la IA, y cómo preservaría la privacidad el diseño del estudio
Calendario previsto e hitos clave
Equipo de investigación y perfil propuesto del asistente de investigación o investigador visitante
Contribuciones previstas a la evidencia, el aprendizaje interno y la comunicación pública autorizada
Definición del alcance, con una indicación explícita de los análisis, entregables, zonas geográficas y partes interesadas que quedan dentro y fuera de él
Criterios de éxito, condiciones de fracaso, dependencias, limitaciones y compromisos de recursos
Publicación de la convocatoria: 8 de junio de 2026
Fecha límite de presentación de propuestas: 5 de julio de 2026
Comunicación de las decisiones sobre las propuestas: 31 de julio de 2026
Aviso legal: esta convocatoria de propuestas se ofrece únicamente con fines informativos y de evaluación y no genera ninguna obligación vinculante para OpenAI ni para quienes presenten una propuesta. Todas las condiciones aquí descritas son preliminares y están sujetas a cambios. La presentación de una propuesta o la selección para participar en OpenAI Economic Research Exchange no otorgan derecho a financiación, remuneración ni contratación. Estas obligaciones solo surgirán tras la firma de un acuerdo definitivo por escrito entre OpenAI y la parte seleccionada.