OpenAI: las empresas líderes usan la IA 3,5 veces más a fondo y adoptan Codex con más intensidad

OpenAI ha lanzado B2B Signals, un nuevo formato de investigación sobre cómo las empresas adoptan realmente la IA en su interior. La primera edición, publicada el 6 de mayo de 2026, muestra que la brecha entre las organizaciones típicas y las avanzadas crece con rapidez, y que el factor principal no es el acceso a las herramientas, sino la profundidad con que se usan.

La brecha crece

En el informe, OpenAI compara las empresas «de frontera», organizaciones en el percentil 95 de uso de IA, con las típicas, situadas en la mediana. La diferencia ya es notable: las líderes usan 3,5 veces más «inteligencia» por empleado que la empresa media. Un año antes, la brecha era la mitad, de en torno a 2x.

La lógica del informe es sencilla: el acceso a ChatGPT o a licencias corporativas ya no crea ventaja por sí solo. Importa más hasta qué punto la IA está integrada en el trabajo real de los equipos.

OpenAI subraya que el número de mensajes no es el indicador principal de madurez. Explica solo el 36 % de la brecha entre las líderes y la «mitad del mercado». El resto lo aporta un uso más sustancial: los empleados dan más contexto a los modelos, plantean tareas más complejas y obtienen resultados más útiles.

En otras palabras, la empresa típica aún suele usar la IA como un buscador inteligente o un asistente para respuestas rápidas, mientras que las líderes ya le entregan porciones de trabajo complejo y real.

La etapa agéntica

La mayor brecha que OpenAI observó está en las herramientas agénticas y avanzadas. Según el informe, las empresas de frontera envían a Codex 16 veces más mensajes por empleado que las típicas. Se aprecia una dinámica similar en ChatGPT Agent, Apps in ChatGPT, Deep Research y GPTs.

Es un cambio importante: el mercado abandona el esquema de «preguntar y recibir respuesta» y avanza hacia un modelo en el que la IA ayuda a escribir código, ejecutar tareas de varios pasos, usar el contexto interno de la empresa y llevar el trabajo a un resultado más acabado.

Para las empresas, esto no significa solo comprar nuevas licencias, sino rediseñar procesos. Cuanto mejor trabaja la IA con archivos, bases de código y largas cadenas de acciones, más importan la gobernanza, las reglas de acceso y el hábito de delegar en la máquina no un fragmento de texto, sino una tarea completa.

OpenAI escribe sin rodeos que las líderes están construyendo un «músculo operativo»: usan la IA no como una interfaz más rápida, sino como una forma de reorganizar el trabajo de los equipos.

La práctica en las empresas

El informe muestra que la adopción de la IA se vuelve a la vez masiva y especializada. Los usos más amplios siguen ligados a la escritura y la comunicación, pero después aparecen diferencias por función: los equipos de TI y seguridad usan los modelos con más frecuencia para instrucciones de procedimiento, los desarrolladores y los equipos de ciencia de datos para código, y finanzas para análisis y cálculos.

No existe una única tabla de líderes: una empresa puede ser más fuerte en ChatGPT, otra en la API, una tercera en Codex o en servicios internos de IA.

• Cisco informa de una reducción del tiempo de compilación de aproximadamente un 20 % al usar Codex en escenarios de producción.
• La compañía también estima un ahorro de más de 1500 horas de ingeniería al mes.
• La capacidad de corrección de defectos de Cisco aumentó entre 10 y 15 veces.
• Travelers calcula que su AI Claim Assistant procesará unas 100 000 reclamaciones de seguro iniciales en su primer año.

OpenAI señala además otro signo de madurez: las líderes usan la IA no solo para ejecutar tareas, sino también para formar a los empleados. Precisamente en los escenarios de educación y aprendizaje, la brecha entre las empresas avanzadas y las típicas resultó ser una de las más marcadas.

Es una buena señal para las grandes organizaciones: el beneficio no llega cuando la herramienta simplemente se reparte a todos, sino cuando las personas han aprendido a formular peticiones complejas, a confiar a los agentes una parte de los procesos y a volver con regularidad a estos escenarios en su trabajo.

Qué significa

La principal conclusión de B2B Signals es que la próxima competencia en IA corporativa no será por el número de usuarios, sino por la calidad de la adopción. Si los datos de OpenAI son correctos, la ventaja será para las empresas que antes que otras pasen la IA del modo asistente al modo ejecutor, sobre todo en desarrollo, analítica, soporte y otras funciones cuyo resultado se puede medir en horas, velocidad y capacidad de procesamiento.