OpenAI revela cómo la IA amplía los trabajos

Un estudio de OpenAI muestra que los trabajadores no solo usan la IA para hacer mejor las tareas de su puesto: también recurren a ella para asumir actividades asociadas tradicionalmente con otras profesiones. Algunas de esas tareas dejan de ser pruebas puntuales y empiezan a formar parte de su trabajo habitual.

El análisis revisó más de 1,5 millones de mensajes relacionados con el trabajo en ChatGPT entre abril y julio de 2026. La investigación forma parte del informe Work at the Frontier, que estudia cómo la IA está modificando las tareas antes de que cambien los nombres de los puestos.

De probar una tarea a incorporarla al trabajo

OpenAI llama a este fenómeno task crossover, o cruce de tareas: por ejemplo, una persona dedicada a una función comercial que utiliza la IA para redactar materiales publicitarios, o un profesional que incorpora análisis propios de otra área a su rutina.

Entre unos 6.200 trabajadores observados de forma continua, las tareas ajenas a su ocupación que ya habían utilizado pasaron de representar el 13,1% de su actividad específica con IA en abril al 25,9% en julio. El dato no demuestra que todos esos trabajadores hayan cambiado oficialmente de puesto, pero sí apunta a que algunas actividades nuevas se repiten y se integran en sus flujos de trabajo.

La probabilidad de volver a una tarea también fue mayor cuando la persona ya la había utilizado el mes anterior. En observaciones comparables, los trabajadores repitieron una tarea de otra ocupación el 23,6% de las veces, frente al 8,4% entre quienes no la habían usado el mes anterior.

La repetición cambia mucho según el tipo de actividad:

• Hablar con clientes sobre bienes o servicios: 54% de retorno al mes siguiente.
• Redactar textos publicitarios o promocionales: 44%.
• Crear materiales de marketing: 37%.
• Explicar información financiera: 15%.

La tasa media de retorno para las tareas entre ocupaciones fue del 18,5%. Las diferencias pueden estar relacionadas con lo fácil que resulta encajar cada tarea en una rutina, con las normas de cada empresa o con el riesgo de equivocarse.

Cómo piden ayuda a la IA

El estudio también detecta una diferencia en la forma de escribir las instrucciones. Cuando la tarea queda fuera de su ocupación habitual, los trabajadores suelen usar indicaciones más cortas y pedir menos explicaciones, tutoriales, formatos concretos o consejos.

A cambio, es más habitual que aporten ejemplos, documentos o contexto, y que pidan a la IA revisar o verificar algo. Una posible explicación es que no intentan aprender una profesión completa desde cero. Llevan un problema real y parte de la información necesaria, y utilizan la IA para aplicar conocimientos de otro campo.

Por ejemplo, una persona puede aportar un documento de su empresa y pedir ayuda para convertirlo en una pieza de marketing, comprobar una interpretación financiera o preparar una conversación con un cliente. La IA funciona ahí como una forma de acceder a conocimientos que antes estaban más separados entre departamentos.

Qué cambia para ti y para las empresas

El hallazgo apunta a que los puestos pueden ampliarse antes de que cambien sus títulos. Un trabajador empieza probando una tarea nueva, descubre que la IA le permite resolverla y termina incorporándola a su rutina. Con el tiempo, la división del trabajo dentro de la empresa puede cambiar sin que aparezca un nuevo cargo en el organigrama.

Para las empresas, esto significa que comprar acceso a una herramienta de IA no basta. También importa rediseñar los procesos, aclarar quién puede asumir nuevas tareas y establecer controles para revisar los resultados, sobre todo en áreas donde un error tiene consecuencias importantes.

Para ti, el cambio puede aparecer en la mezcla de actividades de tu puesto: menos fronteras entre funciones y más trabajo híbrido. La cuestión no es solo qué tareas puede hacer la IA, sino cuáles empiezas a hacer tú porque ahora resultan más accesibles.

El estudio ofrece una fotografía temprana, no una predicción definitiva sobre el empleo. Lo que habrá que vigilar es si estas tareas cruzadas se convierten en responsabilidades reconocidas, si elevan las exigencias de los puestos actuales y cómo responden las empresas con formación, supervisión y nuevos criterios para repartir el trabajo.