Agentes de inteligencia artificial están dejando de ser esa promesa futurista que escuchábamos en conferencias y se están convirtiendo en rutina de verdad.
Codex, la plataforma de programación y trabajo con agentes de OpenAI, está creciendo a un ritmo acelerado, y los números de un nuevo informe muestran que este giro ya está ocurriendo de forma concreta.
La investigación se realizó en colaboración con universidades estadounidenses de peso, como Columbia, Duke y la Universidad de Pensilvania, y arrojó datos que llaman la atención de cualquier persona que sigue de cerca el sector tecnológico.
La inteligencia artificial está saliendo del modo conversación y búsqueda web para entrar en el modo ejecución, y eso cambia bastante la forma en que las personas están usando estas herramientas en el día a día. Ya no se trata solo de preguntar y recibir una respuesta. Ahora se trata de delegar una tarea y dejar que el agente la resuelva mientras tú haces otra cosa. 🤖
Por qué esto importa
Los principales laboratorios de IA pasaron años prometiendo que los agentes eficientes funcionarían como pequeños asistentes que se encargan de nuestro trabajo, tanto en la oficina como en casa. Lo que parecía discurso de escenario de evento ahora empieza a convertirse en realidad palpable.
El informe, compartido primero con el portal Axios por la propia OpenAI, muestra que el uso de Codex se está acelerando. Y lo más interesante es el método que usaron los investigadores para llegar a esta conclusión. Separaron a los usuarios de Codex en tres grandes categorías: empleados de la propia OpenAI, organizaciones externas y usuarios individuales. Después, midieron cuánto usa cada grupo Codex en comparación con ChatGPT, contando por tokens de salida.
Lo que revelaron los números del informe
Los datos son bastante reveladores cuando los miras de cerca. Fíjate cómo varía la adopción de un grupo a otro:
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- 99,8% de los tokens de salida producidos por los empleados de OpenAI provienen de Codex.
- Esa cifra baja al 63% cuando hablamos de organizaciones externas.
- Y desciende al 16,5% entre los usuarios individuales.
El uso interno de OpenAI funciona casi como un escenario ideal. Representa cómo las personas podrían recurrir a los agentes cuando barreras como el costo, el acceso, la capacitación y la resistencia interna prácticamente desaparecen. En otras palabras, es un adelanto de hasta dónde puede llegar esto cuando la fricción desaparece.
Entre los usuarios activos de ChatGPT y Codex en organizaciones fuera de OpenAI, la adopción de Codex estaba en poco más del 0% en agosto de 2025. Hoy esa cuota ya ronda el 17%. Es un salto enorme en poco tiempo, y muestra que la curva de adopción está subiendo rápido. 📈
Pocos usuarios, pero que lo usan mucho
Un detalle curioso del informe es que el número de personas individuales usando Codex todavía es pequeño. Sin embargo, quien lo usa, lo usa de verdad. Estos usuarios no están solo probando la herramienta de vez en cuando. Están delegando tareas reales, y tareas que le tomarían bastante tiempo a un humano.
En una muestra de usuarios individuales, los números impresionan:
- 80,6% realizaron al menos una solicitud a Codex estimada en más de 30 minutos de trabajo de un humano experimentado.
- 70,2% realizaron al menos una solicitud estimada para ahorrar más de una hora de trabajo humano.
- 25,6% llegaron a delegar tareas que le tomarían más de ocho horas a un humano completar.
Vale mencionar que estos límites de tiempo son estimados por el propio modelo y están basados en una muestra aleatoria del 0,1% de los usuarios individuales que permitieron que sus consultas fueran usadas para entrenamiento. Es decir, son estimaciones, pero dan una buena idea de la escala del trabajo delegado que ya está en marcha. ⏱️
Trabajo delegado: la nueva forma de usar IA
El concepto de trabajo delegado es el corazón de esta transformación. En lugar de quedarte frente a la computadora guiando cada etapa de una tarea, describes lo que necesitas, defines los parámetros y el agente va ejecutando mientras tú diriges tu atención a otro lugar. Parece simple de explicar, pero en la práctica representa un cambio enorme en la relación entre el humano y la máquina. La inteligencia artificial deja de ser una herramienta pasiva y pasa a ser un colaborador activo en el flujo de trabajo.
Codex fue construido exactamente para eso. OpenAI posicionó la plataforma no como un chatbot avanzado, sino como una infraestructura de agentes capaz de operar con autonomía en diferentes contextos. Y aquí viene un dato que mucha gente no esperaba: los no desarrolladores son el grupo de usuarios que más crece, aunque el trabajo con software siga siendo el caso de uso central de Codex.
Este modelo de uso ya está generando impacto real. Profesionales que no escriben una línea de código están descubriendo que pueden delegar tareas administrativas, organizacionales y operativas a los agentes, ganando tiempo valioso en el día a día. 🚀
Cuando los agentes entraron de lleno en la rutina
El giro hacia el trabajo con agentes empezó en serio a principios de 2026. Fue en ese momento cuando personas comunes comenzaron a permitir que herramientas como Codex, OpenClaw y Claude Code, de Anthropic, interactuaran con sus computadoras de forma más profunda.
En la práctica, esto significa dejar que los agentes:
- Gestionen calendarios y compromisos.
- Lean y escriban archivos.
- Controlen navegadores de internet.
- Ejecuten scripts y automatizaciones.
Es un nivel de acceso que, hace poco tiempo, habría puesto a mucha gente en alerta. Y tiene sentido esa desconfianza inicial, porque entregar el control de tus apps y archivos a una IA no es una decisión trivial.
De la desconfianza al uso diario
Existe un relato bastante honesto sobre esta transición, proveniente de alguien que cubre ciberseguridad desde hace años y cuyo conocimiento de programación se quedó en el HTML de principios de los 2000. La reacción natural fue de cautela al momento de dar a los agentes acceso a archivos, navegador y aplicaciones.
Pero a lo largo de un mes, esa misma persona empezó a usar Codex y Claude Code para buena parte de la administración de trabajo y de vida que antes hacía manualmente. Los agentes comenzaron a rellenar informes de gastos, organizar y clasificar correos electrónicos, reservar citas en la peluquería e incluso reportar paquetes robados en la recepción del edificio. Este último caso, de hecho, ocurre con la frecuencia suficiente en San Francisco como para que valga la pena automatizar la tarea. 😅
El costo psicológico de empezar
Uno de los puntos más interesantes planteados sobre este movimiento viene del campo de la cultura laboral. Según la especialista Jessica Kriegel, los agentes están reduciendo lo que ella llama el costo psicológico de la acción.
En su visión, los agentes hacen que trabajos desconocidos parezcan más accesibles. Esto significa que la persona empieza antes, experimenta más y gasta menos energía preocupándose por aquello que no sabe. Es una observación poderosa, porque muestra que el beneficio no es solo de productividad pura. También existe una ganancia emocional y de confianza que ayuda a las personas a dar el primer paso en tareas que antes parecían demasiado complicadas.
Herramientas que usamos a diario
Este factor puede explicar parte del crecimiento de los no desarrolladores entre los usuarios. Cuando la barrera psicológica cae, gente que nunca se imaginó automatizando su propio trabajo empieza a probar y a sorprenderse con los resultados. 💡
Pero calma: la mayoría todavía solo conversa
A pesar de todo este avance, es importante mantener los pies en la tierra. La mayor parte de los usuarios de IA todavía está solamente conversando con chatbots, y no comandando un ejército de agentes autónomos.
Entre los consumidores de los planes Go, Free, Pro y Plus que estuvieron activos en ChatGPT o en Codex en los últimos 28 días, menos del 1% usó Codex. Es decir, el uso intenso de agentes todavía es cosa de un grupo selecto, y hay un camino enorme de adopción por delante.
Qué significa esto en la práctica
Para quien todavía está observando desde lejos, vale entender que adoptar agentes como Codex no requiere ser un especialista en inteligencia artificial. La propuesta de la plataforma es justamente reducir la barrera de entrada para este tipo de uso. No necesitas saber programar ni entender los detalles técnicos del modelo para empezar a delegar tareas. Lo que necesitas es saber describir bien lo que quieres y entender los límites de lo que el agente puede hacer con autonomía.
Ese entendimiento práctico es lo que diferencia a quien está aprovechando bien el trabajo delegado de quien todavía usa la herramienta de forma superficial. Los usuarios que aparecen en los datos del informe con mayor productividad son justamente aquellos que encontraron el equilibrio correcto entre autonomía y supervisión, dejando al agente operar libremente en las partes más operativas e interviniendo en los momentos en que el juicio humano marca la diferencia.
La tendencia es que esta curva de aprendizaje se acorte cada vez más a medida que las plataformas evolucionan y los usuarios acumulan experiencia. Codex y OpenAI están construyendo no solo una tecnología, sino un nuevo hábito de trabajo que, según todo indica, llegó para quedarse. 🔧
