Cómo los agentes transforman el trabajo

La IA con agentes cambia la unidad del trabajo del conocimiento: de interacciones aisladas a tareas delegadas de largo horizonte. Las interacciones con chatbots suelen ser breves y autocontenidas. Los agentes pueden operar de forma independiente durante minutos u horas mientras orquestan llamadas a herramientas, interactúan con entornos e iteran hasta encontrar soluciones. Como resultado, los agentes se están convirtiendo rápidamente en la herramienta de IA más potente para el trabajo.

Durante el último año, hemos visto esta transformación de primera mano en OpenAI. Durante los primeros meses tras el lanzamiento público de Codex, ChatGPT siguió siendo la herramienta de IA predeterminada para el trabajo dentro de OpenAI. Hasta agosto de 2025, el trabajador medio de OpenAI dedicaba menos del 10 % de sus tokens a Codex. Ahora, todos los departamentos, incluidos los no técnicos como Jurídico y Contratación, usan Codex como su principal herramienta de IA para el trabajo. Este patrón refleja lo que creemos que será el futuro del trabajo, dadas las capacidades ampliadas y la accesibilidad de las herramientas con agentes.

La adopción de Codex creció al mismo ritmo que sus capacidades. A medida que Codex aprovechó modelos más potentes y nuevas funciones de producto, pudo asumir un conjunto cada vez mayor de tareas productivas. En usuarios individuales, usuarios de organizaciones y trabajadores de OpenAI, documentamos cuatro tendencias durante el último año:

• Las personas usan Codex para trabajos de mayor horizonte. En mayo de 2026, el 80,6 % de los usuarios individuales de la muestra había realizado al menos una solicitud a Codex estimada en más de 30 minutos de trabajo humano; el 70,2 %, una estimada en más de una hora; y el 25,6 %, al menos una solicitud a Codex estimada en más de ocho horas.
• Codex se convirtió en la principal herramienta de IA de todos los departamentos de OpenAI. Ingeniería fue el primer departamento, pero Jurídico, Finanzas y Contratación pasaron a tener Codex como su principal herramienta de IA hacia abril de 2026. Para el trabajador medio de OpenAI, el uso de Codex representa ahora más del 85 % de los tokens de salida. Como los usuarios de Codex tienden a usar más tokens que quienes no lo usan, su proporción sobre el total de tokens es aún mayor: Codex representa el 99,8 % de los tokens de salida semanales generados dentro de OpenAI.
• La adopción entre no desarrolladores creció con especial rapidez y superó a la adopción entre desarrolladores. Desde agosto de 2025, los usuarios no desarrolladores aumentaron 137 veces entre los usuarios individuales, 189 veces entre los usuarios de organizaciones y 12 veces dentro de OpenAI.
• Codex permitió a los trabajadores de OpenAI realizar tareas fuera de la descripción de su puesto. Aunque el uso técnico sigue siendo más habitual entre los ingenieros, los usuarios no técnicos recurren regularmente a Codex para asumir programación o ejecución técnica, como automatización, transformación de datos, creación de herramientas, depuración y análisis estructurado.

En mayo de 2026, más del 70 % de los usuarios le pidieron a Codex que completara una tarea que a una persona le llevaría más de una hora realizar¹. A medida que Codex mejoró su capacidad para trabajar de forma independiente con contextos extensos, los usuarios dejaron atrás las interacciones breves y empezaron a encargarle tareas a largo plazo cada vez más complejas.

El gráfico siguiente estima la proporción de usuarios individuales que superaron cuatro umbrales de tiempo humano: tareas que a una persona le llevarían más de 30 minutos, más de una hora, más de cuatro horas y más de ocho horas². De diciembre de 2025 a mayo de 2026, la proporción de usuarios que realizaron una solicitud estimada como equivalente a un trabajo que a una persona le llevaría más de 30 minutos aumentó hasta el 80,6 %. La proporción que realizó una solicitud que a una persona le llevaría más de una hora aumentó hasta el 70,2 %. La proporción que solicitó trabajo que a una persona le llevaría más de ocho horas fue la que más rápido creció desde una base baja. 

El crecimiento del uso con agentes se observa en el tiempo de ejecución diario de Codex. Entre los usuarios activos diarios de OpenAI, los más intensivos piden a Codex que ejecute muchas horas de trabajo de agentes en un solo día. Para junio de 2026, los usuarios del percentil 99 generaban regularmente más de 60 horas de turnos de agente de Codex al día, distribuidas entre varios agentes en paralelo. A medida que Codex se volvió más potente y más fácil de paralelizar, los usuarios pasaron de pedirle una sola respuesta cada vez a orquestar cada vez más tareas de varios agentes a lo largo del día.

Los ingenieros de OpenAI fueron los primeros en adoptar Codex, de forma gradual. El ingeniero medio de la empresa pasó a realizar en Codex la mayor parte de su uso de productos de OpenAI para diciembre de 2025. Hoy, el ingeniero medio genera el 99 % de sus tokens de salida con Codex en lugar de ChatGPT. Jurídico, Finanzas y Contratación pasaron a un uso mayoritario de Codex más tarde, hacia abril de 2026, pero sus transiciones fueron mucho más rápidas. El abogado o reclutador medio de OpenAI genera ahora más del 85 % de sus tokens de salida en Codex.

Durante los últimos seis meses, el uso de Codex se ha profundizado e intensificado en OpenAI. Entre los usuarios internos activos, el cambio en los tokens de salida combinados aumentó con fuerza en todos los departamentos. Investigación registró el mayor salto: en junio de 2026, el uso mediano era 56 veces superior al de noviembre de 2025. Atención al cliente aumentó 32 veces e Ingeniería 27 veces, mientras que Jurídico creció de forma más gradual, pero aun así alcanzó 13 veces su nivel de noviembre.

Estos dos patrones juntos ilustran cómo Codex ha transformado la forma en que OpenAI usa la IA para realizar trabajo productivo. En toda la empresa, los usuarios están pasando de chatbots a agentes como su forma principal de interacción con la IA y están desplegando una cantidad exponencialmente creciente de trabajo con agentes.

En todos los grupos de usuarios —OpenAI, organizaciones y usuarios individuales—, el uso de Codex comenzó con los desarrolladores, el público objetivo natural de lo que empezó como una herramienta de programación. Sin embargo, a medida que Codex se expandió hacia un trabajo del conocimiento más general, la adopción entre no desarrolladores creció aún más rápido. Como muestra el gráfico de crecimiento de usuarios que aparece abajo, los usuarios semanales no desarrolladores aumentaron más rápido que los desarrolladores entre las poblaciones de usuarios individuales, de organizaciones y de OpenAI. A principios de junio de 2026, los usuarios individuales no desarrolladores se habían multiplicado por 137 desde agosto de 2025. Los usuarios no desarrolladores de organizaciones aumentaron 189 veces y los usuarios no desarrolladores de OpenAI, 12 veces, probablemente porque este grupo ya partía de un punto de partida muy superior a la media. 

El cambio no significa que todos los no desarrolladores usen Codex de la misma manera que un ingeniero. Más bien, significa que más no desarrolladores usan Codex para algún tipo de trabajo con agentes. 

Codex permite a los departamentos no técnicos acelerar flujos de trabajo que antes se veían limitados por la experiencia técnica. El mapa de calor siguiente compara las ocupaciones inferidas dentro de OpenAI con el tipo de trabajo representado en las salidas de Codex. Ingeniería y programación aparecen como la categoría más grande en ciencia de datos e investigación, mientras que el trabajo del conocimiento es la categoría más grande en finanzas y operaciones empresariales, marketing, operaciones y otros departamentos. 

Dicho esto, las herramientas con agentes pueden ampliar lo que puede hacer un trabajador individual. Por ejemplo, más de una cuarta parte del trabajo realizado con Codex por trabajadores de funciones empresariales fue ingeniería o programación. Los agentes pueden reducir el coste de moverse entre límites de tareas y ayudar a los trabajadores a realizar trabajo adyacente que antes requería apoyo técnico más especializado.

El mayor uso de herramientas con agentes por parte de empleados que no son ingenieros amplía la frontera de lo que estos trabajadores pueden hacer. Esto importa a las empresas que deciden cómo rediseñar flujos de trabajo, a los empleados que aprenden qué habilidades ganan valor y a los responsables de políticas e investigadores que intentan entender cómo la IA cambia el mercado laboral.

Nuestro artículo muestra cómo los usuarios de vanguardia adoptan herramientas con agentes potentes en la frontera. Nuestros resultados demuestran qué ocurre cuando las personas tienen un acceso amplio y sin fricciones a herramientas con agentes potentes: a medida que las herramientas mejoran, las personas las usan para trabajos más largos, más complejos y más transversales. Con el tiempo, es probable que así sea el futuro del trabajo.