IA más allá del chat

Recientemente, OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT, publicó OpenAI B2B Signals, un estudio que mide cómo la IA se está difundiendo en las organizaciones.

El estudio califica la adopción de la IA en tres dimensiones principales:

Profundidad: la pregunta clave es ¿cuánto valor o trabajo se está delegando a la IA por trabajador?
El punto central no es solo si estamos usando frecuentemente la IA, sino si los empleados la están utilizando para trabajos más profundos y complejos. OpenAI la determina por el volumen de tokens generados por trabajador: a mayor cantidad de tokens, mayor profundidad en la interacción con la IA. Hoy, una empresa de vanguardia -ubicada en el percentil 95 en el uso de IA- consume 3,5 veces más IA por trabajador que una empresa promedio -ubicada en el percentil 50-. La diferencia no solo está en el número de mensajes, sino en que los trabajadores de una empresa de vanguardia le piden a la IA que se haga cargo de tareas más complejas.

Amplitud: esta magnitud busca determinar ¿cuántas herramientas, tareas y funciones de IA se están usando?

El mismo estudio resalta que la redacción y la comunicación son la tarea dominante en prácticamente todas las áreas de la empresa, y el resto de las tareas evidencian una gran dispersión en el uso, destacándose el desarrollo de guías y procedimientos, y la programación de software.

Sin embargo, el avance en amplitud ocurre cuando la organización despliega la IA en tareas de mayor complejidad con herramientas avanzadas y agénticas como Codex, ChatGPT Agent, las apps en ChatGPT y Deep Research, para ayudar a programar, automatizar flujos de trabajo, realizar investigaciones profundas y conectar la IA con el contexto de la empresa.

Alcance: en este punto la pregunta clave es ¿a cuántas personas o procesos de la empresa llegó la IA?
El fin es entender qué tan distribuido está el uso efectivo de la IA dentro de la organización, o si solo se circunscribe a unas pocas áreas.

Por ejemplo, una empresa puede tener alto alcance, pero baja amplitud y profundidad, si casi todos tienen ChatGPT, pero solo lo usan para redactar correos y otras tareas de comunicación. También puede tener bajo alcance, pero alta profundidad y amplitud, si solo ingeniería usa la IA, pero la tiene integrada en automatizaciones, Codex y APIs.

Si llevamos las conclusiones de este estudio a nuestras empresas, surgen cinco preguntas relevantes a considerar:

¿La organización tiene definidos los casos de uso prioritarios de IA para cada función o área del negocio?

¿Estos casos de uso van más allá del uso básico de ChatGPT e incluyen la delegación de tareas a agentes de IA y otras herramientas avanzadas?

¿Existe una política para gestionar, validar y mejorar las respuestas de la IA, asegurando su pertinencia, confiabilidad y relevancia frente al contexto del negocio?

¿Existe una arquitectura tecnológica y de datos que permita conectar la IA con el contexto, los sistemas y los procesos clave del negocio?

¿Contamos con un licenciamiento empresarial que vaya más allá de ChatGPT e incorpore herramientas como Codex, agentes y APIs para soportar el desarrollo de estos casos de uso?

La pregunta no es solo si la empresa está usando IA, sino si está construyendo la capacidad organizacional para usarla con profundidad, amplitud y alcance.