OpenAI afirma que ChatGPT se utiliza ahora para 165 tipos de trabajo en casi 100 países, lo que ofrece a jefes y gobiernos una visión más clara de cómo encaja el chatbot en las tareas diarias de oficina.
Puntos clave
OpenAI afirma que las actividades laborales de ChatGPT abarcan ahora 165 tipos de tareas en casi 100 países
El análisis de OpenAI utilizó su conjunto de datos Signals, que registra cómo se usa ChatGPT de OpenAI en el trabajo, en lugar de basarse en encuestas
El conjunto de datos muestra que ChatGPT de OpenAI se utiliza en unidades de trabajo repetibles, como redactar documentos, reescribir correos electrónicos, resumir reuniones y traducir notas
La publicación de OpenAI no ofrece métricas de durabilidad a nivel de tarea, informes continuos sobre las tasas de error, desgloses por sector ni limitaciones operativas en este lanzamiento
OpenAI publicó el análisis en su sitio web, basándose en su conjunto de datos Signals sobre cómo las personas usan ChatGPT en el trabajo. La empresa afirmó que los datos registran el comportamiento laboral a lo largo del tiempo, en lugar de depender únicamente de encuestas.
Al desglosar los empleos en actividades laborales diferenciadas y observar dónde aparece ChatGPT, OpenAI ofrece una perspectiva de primera mano sobre el uso real del producto en distintas ocupaciones.
Cómo midió OpenAI el uso
La mayor parte del debate sobre la IA en el lugar de trabajo sigue basándose en las opiniones de los directivos, las estimaciones de consultoras o pequeñas muestras de encuestas. En cambio, el enfoque Signals de OpenAI mide patrones de uso observados.
El conjunto de datos muestra que ChatGPT aparece en unidades de trabajo repetibles —redactar documentos, reescribir correos electrónicos, resumir reuniones y traducir notas— en lugar de sustituir puestos completos de una sola vez.
Plantear el uso en torno a las actividades pone de relieve cómo una herramienta puede influir en muchos puestos distintos que comparten tareas comunes. Pensar en términos de actividades laborales hace más concretas las comparaciones entre funciones.
El lanzamiento llega tras dos años de señales contradictorias sobre la adopción de la IA empresarial.
Al principio, el uso solía centrarse en la experimentación informal: los trabajadores utilizaban chatbots al margen de las políticas para crear borradores rápidos o recibir ayuda con código. Más adelante, los despliegues formales incorporaron controles de seguridad, registros de auditoría y facturación.
Cómo afirma OpenAI que ChatGPT se extiende por las tareas laborales
El gráfico de OpenAI sugiere que el uso se está extendiendo a decenas de tipos de actividad en muchos países, lo que indica que ChatGPT está pasando de ser una novedad a integrarse en los procesos, aunque las herramientas y la gobernanza empresarial que lo rodean sigan siendo desiguales. El mapa de Signals destaca qué actividades laborales son recurrentes y cuáles siguen siendo experimentos puntuales.
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En el análisis, la principal diferencia está entre un lanzamiento o conjunto de datos que muestra dónde se usa un producto y los detalles operativos del día a día que determinan si la adopción perdura.
Métricas operativas ausentes
La publicación de OpenAI documenta dónde aparece ChatGPT, pero este lanzamiento no ofrece métricas de durabilidad a nivel de tarea, informes continuos sobre las tasas de error, desgloses por sector ni los límites operativos que condicionan el uso habitual, como los horarios de disponibilidad, los niveles de precios, los límites de uso, los despliegues regionales y los controles empresariales.
Estos son los aspectos que los empleadores y los equipos de TI deben evaluar antes de considerar que el uso observado se traduce en ganancias de productividad fiables. Si OpenAI empieza a publicar qué actividades se mantienen después de seis meses o con qué frecuencia los resultados requieren corrección humana en sectores regulados, el mercado contará con indicadores más claros para saber dónde la IA se está convirtiendo en infraestructura y dónde sigue siendo experimental.
La diferencia entre una demostración de lanzamiento y lo que un producto ofrece en una jornada laboral normal sigue siendo fundamental para evaluar su impacto.
El patrón descrito también coincide con las iniciativas de otros proveedores: Microsoft, Google y Anthropic han intentado integrar modelos en suites de productividad, además de ofrecer interfaces de chat independientes. Así, la competencia deja de centrarse en la calidad bruta de los modelos y pasa a determinar qué producto se convierte en la interfaz predeterminada para el trabajo habitual.
Para los empleadores que usan Microsoft 365 Copilot, Google Workspace o Claude, el mapa de actividades de OpenAI ofrece información más práctica que los titulares generales sobre los empleos en riesgo.
Las empresas pueden identificar las actividades laborales que consumen muchas horas y probar si ChatGPT reduce el tiempo de redacción, disminuye el trabajo repetido o desplaza el esfuerzo hacia la revisión, cuestiones presupuestarias además de tecnológicas. El mapa ayuda a detectar dónde los proyectos piloto podrían transformarse en herramientas operativas permanentes y dónde el uso quizá siga siendo esporádico.
El método Signals de OpenAI, que sigue las «actividades» en lugar de los puestos, permite comparar distintos sectores, ya que un responsable de marketing, un abogado y un analista pueden dedicar parte de su jornada a redactar resúmenes.
Lo siguiente que habrá que observar es la durabilidad a nivel de tarea, los patrones de error y los desgloses por sector. Si OpenAI publica esas métricas, los responsables de formular políticas y las empresas tendrán una visión más clara de dónde el uso de la IA es transitorio y dónde se está volviendo operativo.
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