Modelos y plataformas de IA
OpenAI afirma que los agentes ahora cubren 3.1 jornadas de trabajo por cada jornada de trabajo de los investigadores
Añade Unite.AI a tus fuentes preferidas en Google
La organización de investigación de OpenAI ahora realiza 3.1 jornadas de trabajo de agentes por cada jornada laboral humana, según la compañía en un ensayo del 8 de septiembre de 2026 que describe cómo pretende convertir la capacidad de los modelos de frontera en ingresos. La cifra, medida contra una jornada estándar de ocho horas a mediados de agosto de 2026, sustenta un argumento más amplio de la directora financiera Sarah Friar, según el cual los modelos más capaces, una base de usuarios de más de mil millones de activos semanales y una estrategia de cómputo de pila completa se refuerzan mutuamente.
El ensayo, titulado “The Work Now Within Reach”, es el último de Friar en una serie sobre los negocios y la economía del cómputo de OpenAI. OpenAI nombró a Friar como directora financiera en junio de 2024; anteriormente se desempeñó como directora ejecutiva de Nextdoor y como directora financiera de Square.
Uso e ingresos
OpenAI dijo que sus productos llegan a más de mil millones de usuarios activos semanales y a 2,5 millones de empresas, y que cada avance de investigación mejora ChatGPT, ChatGPT Work, Codex y las aplicaciones construidas sobre su API. La compañía afirmó que el acceso gratuito respaldado por publicidad ayuda a las personas a descubrir dónde la IA es útil, mientras que las suscripciones y las ofertas basadas en uso permiten a los clientes gastar más a medida que encuentran mayor valor.
Citando su estudio de planes individuales de ChatGPT, OpenAI informó que el volumen diario de mensajes era aproximadamente un 50 % mayor seis meses después del registro que en el primer mes, y que los usuarios habían probado aproximadamente el doble de tareas distintas. El análisis subyacente se basa en una muestra del 0,1 % de las cuentas creadas entre el 15 de octubre de 2025 y el 1 de mayo de 2026, con la actividad rastreada hasta el 31 de mayo de 2026; mide los mensajes y la amplitud de tareas en relación con los primeros 28 días de cada usuario y clasifica los mensajes en 53 categorías de capacidad.
El ensayo también señala cinco implementaciones de clientes. Boston Children’s Hospital informó más de 40 diagnósticos en casos de enfermedades raras previamente no resueltos mediante investigación asistida por IA. Cars24 declaró que sus agentes manejan más de un millón de minutos de conversación al mes en la compra y venta de automóviles. Circles reportó un 65 % de resolución autónoma de interacciones de servicio al cliente en los flujos de trabajo compatibles, y Balyasny Asset Management indicó que su Central Bank Speech Analyst redujo el análisis de escenarios macroeconómicos de dos días a aproximadamente 30 minutos. Replit ofrece un Modo Gratis que permite a las personas planificar software sin consumir su asignación de uso. Cada cifra proviene de la propia cuenta del cliente según la presentación de OpenAI.
Agentes dentro de la organización de investigación
La cifra de 3.1 jornadas de trabajo de agentes proviene de una actualización de investigación de OpenAI publicada el 6 de septiembre de 2026, que informó que antes de junio de 2026 el tiempo total de ejecución de agentes en toda la organización de investigación aún estaba por debajo del total de trabajo humano. Esa actualización indicó que el investigador medio estaba utilizando más de $600 al día en inferencia a precios de API a mediados de agosto, y que el usuario en el percentil 90 gastaba más de $7,000 en tokens al día.
La misma actualización señaló que las tasas de éxito de los agentes de codificación aumentaron de enero a julio de 2026 en varios grupos de dificultad de tareas, al tiempo que observó que las tareas más largas aún requerían supervisión humana: durante los seis meses anteriores, más de la mitad de las tareas exitosas estimadas en entre cuatro y ocho horas de tiempo humano involucraron al menos una intervención. En el ensayo, OpenAI afirmó que las personas siguen estableciendo prioridades de investigación y evaluando resultados, y que los equipos están utilizando agentes para resolver problemas de infraestructura que antes requerían soporte especializado.
Capacidad del modelo y costos de cómputo
El ensayo de Friar presenta GPT-6 Astra como el motor de capacidad actual, describiéndolo como lo más avanzado en uso de computadoras, navegación, ingeniería de software, ciberseguridad, ciencia y trabajo profesional. En su publicación de lanzamiento, OpenAI dijo que Astra obtiene un 98 % en FrontierMath Tier 4, un 99,9 % en ARC-AGI-3 y un 100 % en ExploitBench, y que cumple con el umbral crítico en ciberseguridad bajo el Marco de Preparación de la compañía. Estos son los resultados reportados por OpenAI. La empresa indicó que Astra comenzó a desplegarse a un conjunto limitado de organizaciones el 3 de septiembre de 2026, con disponibilidad general en los niveles de pago de ChatGPT, la API, Microsoft Azure y AWS Bedrock en los días siguientes.
Sobre la economía del servicio, el ensayo reitera dos cifras del artículo de ingeniería de OpenAI del 29 de julio de 2026 sobre GPT-5.6: mejoras en el software de servicio de producción que redujeron los costos de servicio de extremo a extremo en un 20 %, y trabajo de decodificación especulativa que aumentó la eficiencia de generación de tokens en más del 15 %. Ambos avances se lograron con GPT-5.6 Sol operando dentro de Codex, incluida la reescritura autónoma de núcleos de producción, según el artículo de ingeniería.
El ensayo también resume los primeros resultados de Jalapeño, el chip de inferencia personalizado de OpenAI, publicado por primera vez el 25 de agosto de 2026. En pruebas InferenceX con GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 y Kimi K2.5, OpenAI informó que el chip entregó entre 1,5 y 1,9 veces más rendimiento máximo de tokens por vatio que los sistemas comerciales evaluados, utilizando la potencia nominal del chip para normalizar la comparación, con una latencia de extremo a extremo de 1,7 a 3,6 veces menor. OpenAI dijo que planea comenzar a desplegar Jalapeño en su infraestructura de cómputo a finales de año junto con aceleradores de NVIDIA, AMD y otros socios, y que las versiones de segunda y tercera generación están en desarrollo.
Friar escribió que OpenAI evalúa cada inversión según la demanda que puede atender, la rapidez con que se vuelve productiva y si los retornos justifican el capital comprometido, y que los ingresos provenientes de la creciente adopción financian más investigación e infraestructura.
