TL;DR:

• OpenAI publicó el 25 de junio de 2026 una investigación que muestra que Codex, su agente de IA, ya es la herramienta principal de todos sus departamentos, incluidos Legal y Reclutamiento.
• Los usuarios individuales no técnicos de Codex se multiplicaron por 137 desde agosto de 2025; los organizacionales, por 189.
• Todas las cifras salen de la propia OpenAI, que admite que su entorno interno no representa a una empresa normal.

OpenAI presentó el 25 de junio de 2026 una investigación económica que documenta, con datos de su propia operación, cómo el trabajo con inteligencia artificial pasó de la conversación a la delegación. El hallazgo central es claro: Codex, su plataforma de agentes de IA, dejó de ser una herramienta de programadores y se convirtió en la herramienta de IA principal de todos los departamentos de la empresa, incluidos los equipos de Legal, Finanzas y Reclutamiento. Hoy concentra el 99.8% de los tokens de salida que OpenAI genera cada semana. Y el grupo que más rápido creció no fueron los desarrolladores, sino los usuarios sin perfil técnico: se multiplicaron por 137 desde agosto de 2025. El estudio importa porque OpenAI lo plantea como un anticipo de hacia dónde va el resto del mercado laboral.

Codex es la plataforma de agentes de IA de OpenAI que, en vez de responder una pregunta y detenerse, recibe una tarea, elige herramientas, ejecuta acciones, revisa los resultados y repite el ciclo hasta terminar el trabajo. Esa diferencia de arquitectura es la que explica los números del paper.

De pedirle respuestas a la IA a delegarle el trabajo

El documento, titulado "The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex", rastrea el uso en tres poblaciones: usuarios individuales, cuentas organizacionales y la propia plantilla de OpenAI. Durante los primeros meses tras el lanzamiento público de Codex, ChatGPT siguió siendo la herramienta por defecto dentro de la empresa. Hasta agosto de 2025, el trabajador promedio de OpenAI dedicaba menos del 10% de sus tokens a Codex. Hoy esa proporción se dio vuelta por completo.

El cambio no es un detalle técnico menor. Lo que mide OpenAI es un giro en la unidad básica del trabajo de oficina: de hacerle preguntas sueltas a un chatbot a encargarle a un agente una tarea larga que corre sola en segundo plano.

"El paper que tienen hoy intenta analizar los datos para contarle al mundo qué está pasando con la IA. Escribimos este documento sobre Codex y, por primera vez, estamos abriendo un estudio económico de los agentes. Más adelante tendremos otros papers sobre distintas partes del stack de IA que consideramos importantes."
— Ronnie Chatterji, economista jefe de OpenAI, en declaraciones a The Deep View

Los no programadores son los que más rápido se suman

Codex nació como herramienta para desarrolladores, su público natural. Pero a medida que la plataforma se abrió a trabajo de oficina más general, la adopción entre perfiles no técnicos creció todavía más rápido que entre los ingenieros. Los datos verificados, comparados contra el punto de partida de agosto de 2025:

• Usuarios individuales no técnicos: crecieron 137 veces para inicios de junio de 2026.
• Usuarios organizacionales no técnicos: aumentaron 189 veces en el mismo periodo.
• No desarrolladores dentro de OpenAI: subieron 12 veces, un múltiplo menor porque ya partían de una base alta.

La adopción interna siguió un orden específico. Los ingenieros se movieron primero: para diciembre de 2025, el ingeniero promedio ya volcaba la mayoría de su uso a Codex, y hoy genera el 99% de sus tokens de salida ahí en lugar de ChatGPT. Legal, finanzas y reclutamiento cruzaron el umbral de uso mayoritario más tarde, alrededor de abril de 2026, pero su transición fue mucho más veloz. El abogado o reclutador promedio de OpenAI produce ya más del 85% de sus tokens de salida con Codex.

Hay una pista fuera de OpenAI que apunta en la misma dirección. Cuatro días antes del paper, OpenAI anunció el despliegue de Codex en toda la plantilla surcoreana de Samsung Electronics y en su división global Device eXperience, un grupo que incluye marketing, manufactura y diseño de producto sin formación en programación. Según OpenAI, los usuarios semanales activos de Codex en Samsung Corea crecieron cerca de 800% entre el 1 de febrero y el anuncio del 21 de junio. Más de 5 millones de personas usan ya Codex cada semana.

Las tareas ya no se miden en minutos, sino en horas

El otro eje del estudio es cuánto trabajo se le delega de una sola vez. OpenAI lo mide con una métrica nueva: cuántas horas de trabajo humano equivaldría cada tarea que se le encarga al agente. Los datos a mayo de 2026:

• El 80.6% de los usuarios individuales muestreados pidió al menos una tarea estimada en más de 30 minutos de trabajo humano.
• El 70.2% cruzó la marca de una hora.
• El 25.6% —cerca de uno de cada cuatro— le asignó al menos una tarea estimada en más de ocho horas de trabajo humano.

En el extremo, el comportamiento ya parece el de un coordinador repartiendo trabajo entre un equipo. Para junio de 2026, el percentil 99 de usuarios activos diarios dentro de OpenAI generaba más de 60 horas de trabajo de agente por día, repartidas entre varios agentes corriendo en paralelo. Más del 10% de los usuarios maneja tres o más agentes simultáneos en algún momento de la semana.

Por qué conviene leer las cifras con cautela

Aquí es donde la nota se separa de un simple resumen del comunicado. Todos los números del paper salen de la propia OpenAI, una empresa con un interés comercial directo en que más gente adopte Codex: la herramienta consume más tokens que ChatGPT y compite de frente con Claude Code, el agente de Anthropic. Cuanta más adopción, mejor para su cuenta de resultados.

La propia compañía pone los límites sobre la mesa. Los autores —del equipo de OpenAI junto con Columbia Business School, Wharton y Duke— advierten que OpenAI es un entorno "excepcionalmente favorable" para los agentes y que su patrón interno no es representativo de una empresa típica de hoy: su gente está muy familiarizada con la IA, no hay límites de uso y el respaldo organizacional es total. Como remarcó The Next Web, ningún tercero independiente verificó los hallazgos, y el documento no aclara si los empleados son incentivados a usar Codex, un matiz que pesa cuando la adopción casi universal ocurre dentro de la empresa que vende el producto.

Los datos externos confirman esa brecha. Fuera de OpenAI, entre las cuentas Business y Enterprise, Codex concentra el 63.3% de los tokens de salida; entre los usuarios individuales, apenas el 16.5%. La diferencia sugiere que el cuello de botella no es la capacidad del modelo, sino la integración al flujo de trabajo: acceso a los archivos correctos, expectativas de los jefes y procesos de revisión que permitan confiar en lo que produce el agente. La metodología tampoco es exacta: las estimaciones de duración usan a un modelo de lenguaje como juez sobre una muestra del 0.1% de usuarios, y los propios autores las describen como "direccionales, no exactas".

Qué significa para quienes trabajan en español

Para empleados y empresas de México, España, América Latina y la comunidad hispana de Estados Unidos, la lectura útil no es el 99.8% de OpenAI, sino la dirección que marca. El dato más sólido del estudio es que los agentes bajan el costo de cruzar fronteras entre puestos: más de una cuarta parte del trabajo que hicieron con Codex empleados de áreas de negocio cayó en categorías de ingeniería o programación, tareas que antes habrían tenido que pedirle a un equipo técnico. Esa frontera se está comprimiendo, y con ella cambian las habilidades que suben de valor: definir bien la tarea, poner límites y revisar lo que entrega el agente.

El trabajo humano no desaparece en el modelo que describe OpenAI; se desplaza. En lugar de ejecutar la tarea, el trabajador la encarga, la acota y responde por el resultado cuando el agente se equivoca. El reto, dentro y fuera de OpenAI, es decidir qué se puede delegar de verdad y qué todavía no conviene soltar.

La tecnología corre por delante de la oficina promedio. Esa es, quizá, la lección más honesta del propio laboratorio de OpenAI: entre lo que un agente puede hacer y lo que una organización confía en delegarle se juega el próximo año del trabajo de oficina.

Fuentes: 1, 2, 3