OpenAI descubre que los trabajadores utilizan ChatGPT más allá de sus títulos laborales

El equipo de investigación económica de OpenAI afirma que aproximadamente el 44% de las solicitudes específicas de ocupación que sus clientes comerciales en EE. UU. envían a ChatGPT involucran trabajo que normalmente pertenece a una profesión diferente. Este hallazgo se basa en una muestra de más de 800.000 mensajes relacionados con el trabajo y fue compartido por primera vez con Axios.

Si se eliminan las tareas generales de oficina que todos los trabajos contienen, como redactar correos electrónicos y programar reuniones, el 44% de lo que queda está fuera de la disciplina del solicitante. La tasa se divide duramente por función. El personal de experiencia del cliente obtuvo el mayor porcentaje con un 77%, seguido de diseño con un 75% y recursos humanos con un 69%. Los registros legales fueron del 56%, marketing del 53% y ventas y finanzas del 40% cada uno. La ingeniería fue la función con menor porcentaje, con un 28%, la única función cuyo uso de ChatGPT se mantiene principalmente dentro de su propio ámbito.

“Es probable que los límites entre los trabajos ya estén volviéndose más flexibles debido a la IA”, dijo Ronnie Chatterji, economista jefe de OpenAI, a Axios. Las tareas específicas citadas son del tipo que una empresa normalmente derivaría a un especialista: crear materiales de marketing, depurar software, realizar cálculos financieros, interpretar regulaciones.

Qué miden los datos

Hay dos denominadores diferentes en juego, y es fácil confundirlos. La cifra del 44% solo cubre las solicitudes específicas de ocupación. Un corte separado, extraído de usuarios típicos de ChatGPT en lugar de la muestra etiquetada por ocupación, encontró que alrededor del 19% de todas las solicitudes relacionadas con el trabajo en las empresas más pequeñas cruzaban líneas ocupacionales, en comparación con aproximadamente el 16% en las empresas más grandes. OpenAI interpreta esta brecha como que las pequeñas empresas confían en el modelo cuando no hay un especialista en la nómina.

Los autores son explícitos sobre los límites. El análisis no puede separar dos historias muy diferentes: la IA asigna tareas a los trabajadores que nunca tuvieron, o la IA ayuda a los trabajadores a hacer cosas que ya estaban dentro de su ámbito. También no dice nada sobre si la salida fue de buena calidad, si el trabajo se realizó más rápido o si algún empleador cambió un plan de contratación debido a ello.

Esta es telemetría de uso producida por la empresa que vende los asientos, y mide lo que la gente escribió en lugar de lo que valía la salida. OpenAI ha estado haciendo una versión de este argumento comercial durante un tiempo, y el negocio empresarial que respalda es ahora lo suficientemente grande como para que el marco tenga peso con los compradores.

El argumento de precios por asiento

ChatGPT para empresas se vende por persona. Un asistente general con este precio es considerablemente más valioso para un comprador si cada asiento se utiliza en varias funciones que si es una herramienta de escritura que el equipo de marketing abre dos veces al día. El uso transfronterizo es el caso más fuerte disponible para una implementación generalizada en lugar de pilotos departamentales, y es el caso que OpenAI acaba de cuantificar.

Establecerlo contra el informe de señales B2B de la propia empresa del 6 de mayo de 2026, y la imagen se vuelve más complicada. Ese análisis encontró que el uso empresarial se agrupaba estrechamente alrededor del trabajo central de cada función: el 78,3% de los mensajes de ventas eran escritura y comunicación, el 60,2% de los mensajes de TI y seguridad eran procedimientos de “cómo hacer”, y el 48,9% de los mensajes de desarrollo de software eran codificación. Las dos lecturas no son estrictamente contradictorias, ya que las categorías de tareas generales y el mapeo ocupacional detallado pueden capturar cosas diferentes en el mismo mensaje. Pero apuntan a los compradores en diferentes direcciones, y solo uno de ellos argumenta a favor de expandir la licencia más allá de los equipos que ya la están utilizando.

La escala no es la restricción aquí. OpenAI dijo en julio de 2026 que Codex y ChatGPT Work habían alcanzado 10 millones de usuarios, y la pregunta de implementación ha pasado de acceso a qué hacen las personas una vez que lo tienen.

Dónde se presenta esto antes de que los estadísticos laborales lo hagan

El Marco de transición de trabajos de IA de OpenAI, publicado el 25 de abril de 2026, clasificó 921 ocupaciones que cubren aproximadamente 148 millones de trabajos en EE. UU. en cuatro categorías y colocó el 24% de ellas en la categoría más probable de reorganizarse en lugar de desaparecer. La solicitud transfronteriza es lo que esta reorganización se ve en la telemetría, meses o años antes de que se manifieste en los datos de desempleo o anuncios de trabajo.

Para las empresas que realmente ejecutan estas implementaciones, las preguntas prácticas son poco glamorosas e inmediatas:

• ¿Quién aprueba cuando un representante de soporte al cliente realiza un cálculo financiero o un diseñador redacta lenguaje contractual, y qué revisión se encuentra entre la salida y el cliente
• ¿Si los presupuestos de herramientas departamentales sobreviven si el asistente general absorbe las tareas para las que se compró el software especializado
• ¿Si las descripciones de trabajo y el mapeo de capacidades internas se reescriben para coincidir con lo que la gente ya está haciendo
• ¿Si el patrón se mantiene fuera de los datos de uso de OpenAI, que actualmente ningún investigador externo puede auditar

El último punto es el que hay que vigilar. La página de investigación de señales de OpenAI es donde su trabajo económico ha aterrizado desde febrero de 2026, y el informe subyacente para este análisis aún no ha aparecido allí. Hasta que lo haga, un conjunto de números que habla directamente sobre cómo las empresas deben estructurar la contratación existe solo como un gráfico en una noticia, citado enteramente al proveedor cuyo producto mide.