El informe de OpenAI de 2025, El estado de la IA empresarial, ofrece una mirada en profundidad a cómo las empresas están implementando herramientas de IA en negocios del mundo real. Basado en datos de uso anónimos de más de un millón de clientes empresariales y una encuesta de 9.000 empleados en casi 100 organizaciones, el informe presenta un panorama de la creciente adopción e integración de la IA en el lugar de trabajo.
“En todas las empresas encuestadas, el 75% de los trabajadores dice que el uso de la IA en el lugar de trabajo ha mejorado la velocidad o la calidad de sus resultados”, dice el informe. Además, el informe afirma que “el 75% de los usuarios informan que pueden completar nuevas tareas que antes no podían completar”.
Sin embargo, es posible que los aumentos de productividad no sean tan universales y generalizados como se esperaba: en promedio ChatGPT Según el informe, los usuarios empresariales ahorran menos de una hora al día.
A continuación se muestra un desglose de las principales conclusiones del informe.
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El informe muestra mejoras en la productividad, pero no es universal
A pesar del revuelo que rodea a la IA en el lugar de trabajo, los últimos datos de OpenAI sugieren que la realidad para la mayoría de los trabajadores es modesta. En su informe, la compañía dice que, en promedio, los usuarios de ChatGPT Enterprise sólo ahorran entre 40 y 60 minutos por día laboral activo.
Eso no es nada, pero no se acerca ni mucho menos a la gran mejora de la productividad que muchos esperaban. En una jornada laboral llena de reuniones, correos electrónicos y sobrecarga de herramientas, una hora recuperada puede parecer un beneficio mínimo en lugar de un aumento de la productividad.
(Divulgación: Ziff Davis, la empresa matriz de CNET, presentó una demanda contra OpenAI en abril, alegando que la empresa violó los derechos de autor de Ziff Davis al entrenar y operar sus sistemas de IA).
Algunas conclusiones clave
El informe revela que la adopción de la IA en las empresas está aumentando rápidamente. Los mensajes semanales en ChatGPT Enterprise se han multiplicado casi por ocho durante el año pasado y el uso de flujos de trabajo estructurados, como GPT personalizados, se ha multiplicado por 19. Las empresas también están presionando por indicaciones más complejas, y el uso de tokens de razonamiento se ha multiplicado por más de 320.
Pero los resultados no avanzan al mismo ritmo. Los empleados dicen que completan ciertas tareas más rápido, por ejemplo solución de problemas de TIMejoras en la creación y codificación de campañas; sin embargo, las ganancias diarias aún suman alrededor de una hora en promedio.
Una división entre los usuarios fuertes de IA y todos los demás
Sin embargo, los datos de OpenAI muestran una brecha creciente entre los usuarios “fronterizos” -definidos por OpenAI como aquellos en el percentil 95 de intensidad de adopción- y el trabajador promedio.
Los empleados de Frontier envían aproximadamente seis veces más mensajes que los usuarios promedio. No es sorprendente que estos grandes usuarios reporten mayores ganancias, de más de 10 horas por semana. Crean flujos de trabajo en torno a la IA, automatizan tareas rutinarias y convierten la herramienta en un colega confiable en lugar de un asistente ocasional. Sin embargo, el ahorro de tiempo de unas 2 horas al día sigue siendo relativamente moderado.
OpenAI enmarca el informe como una instantánea del estado actual de la IA empresarial, en lugar de un veredicto final. La empresa señala que es posible que los beneficios futuros no provengan del modelo en sí, sino de la forma en que las empresas rediseñan los procesos y flujos de trabajo.
Pero para la mayoría de los trabajadores, la IA sigue siendo una compañera. Útil pero no transformador. Ayuda a acelerar las cosas. Incluso puede hacer que algunos trabajos sean menos laboriosos. Pero el hecho de que un trabajador típico ahorre menos de una hora por día sugiere una tecnología que, aunque poderosa, todavía es limitada. La gran pregunta ahora es si estas cifras seguirán aumentando o si una hora por día está más cerca del límite superior de lo que los entusiastas de la IA quieren admitir.
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