Según OpenAI, en su último informe sobre el uso de IA en empresas titulado «Enterprise Signal», en junio de este año, las «empresas de vanguardia» que se encuentran en el 10% superior en uso de IA, tienen una producción de tokens por usuario activo que es 8.3 veces mayor que la de las empresas comunes. En enero de este año, esta diferencia era de solo 2.6 veces. OpenAI considera la producción de tokens por usuario activo como un indicador clave para medir la profundidad del uso de IA en las empresas. Cada mes, las empresas que se encuentran en el 10% superior de este indicador se denominan empresas de vanguardia, mientras que aquellas que se sitúan entre el percentil 45 y 55 se clasifican como empresas comunes.
Es importante señalar que esta diferencia no se concentra en un sector o tamaño de empresa específico, sino que se observa de manera generalizada en múltiples sectores y diferentes tamaños de empresas.
El enfoque del uso de IA en las empresas también está experimentando un cambio notable, pasando de herramientas de asistencia basadas en preguntas y respuestas a la etapa de agentes inteligentes que pueden ejecutar tareas reales. En junio de este año, en la producción total de tokens de ChatGPT y Codex entre los clientes empresariales, la proporción de Codex alcanzó el 64%. OpenAI analiza que los agentes generan más resultados al ejecutar tareas de múltiples pasos, y esta cifra refleja de manera intuitiva la transformación en la forma en que se utiliza la IA en las empresas.
Las empresas de vanguardia superan significativamente a las empresas comunes en la aplicación de IA
Las empresas de vanguardia también son más proactivas al integrar la IA en entornos comerciales reales. La proporción de usuarios activos semanales que utilizan plugins (Plugin) en las empresas de vanguardia alcanza el 21%, más del doble del 9% de las empresas comunes; en cuanto a la tasa de uso de habilidades (Skill), las empresas de vanguardia tienen un 19%, mientras que las empresas comunes solo cuentan con un 3%. El propósito de los plugins y habilidades es permitir que los agentes de IA accedan a datos internos y herramientas comerciales de la empresa para completar tareas repetitivas. Por ejemplo, al conectar las guías de ventas de la empresa y el sistema de gestión de relaciones con clientes a un agente de ventas, este puede generar respuestas personalizadas para diferentes clientes basándose en la información existente de los clientes y propuestas históricas.
El ámbito de aplicación de los agentes de IA también se está expandiendo rápidamente desde el desarrollo de software hacia diversos trabajos basados en el conocimiento. Desde febrero de este año, el número de usuarios activos semanales de la versión empresarial de Codex en el ámbito legal ha crecido 108 veces, en ventas y reclutamiento ha aumentado 41 veces, en marketing ha crecido 26 veces, y en ingeniería ha aumentado 5 veces. Esta comparación ilustra claramente que el valor de los agentes de IA está siendo reconocido por un número creciente de puestos no técnicos.
Ya han surgido casos de aplicación práctica. El equipo de ingeniería de Virgin Atlantic, que anteriormente necesitaba dos semanas para completar la reestructuración de código heredado, ahora puede hacerlo en 30 minutos gracias a Codex. Su equipo de productos completó una investigación sobre competidores, que originalmente necesitaba ser externalizada, en unas pocas horas utilizando ChatGPT Work, y utilizó los resultados para formular la estrategia digital de la empresa para los próximos cinco años.
También existen diferencias en el nivel de uso de IA entre empleados de diferentes niveles. La investigación muestra que, seis meses después de la introducción de la IA, los empleados en etapas iniciales de su carrera envían, en promedio, 13 mensajes más a la IA por semana que los ejecutivos. Este resultado contradice la impresión de que «la tasa de uso de IA es mayor en la alta dirección» que se ha observado en encuestas anteriores; los datos de uso real muestran que la actividad de uso de IA de los empleados jóvenes es, de hecho, más alta.
OpenAI enfatiza que para cerrar la brecha en el uso de IA entre empresas, no es suficiente que todas las empresas tengan acceso al mismo modelo de IA. La empresa señala que es necesario aumentar la inversión en capacitación de empleados, flujos de trabajo compartibles, infraestructura de datos y gobernanza, y convertir las experiencias de uso exitosas de individuos en un sistema de trabajo que pueda ser replicado a nivel organizacional, para que el valor de la IA se difunda realmente dentro de las empresas.