Los agentes de inteligencia artificial utilizados por el equipo de investigación de OpenAI ya acumulan, en conjunto, más de tres veces el tiempo de trabajo de los investigadores humanos. A mediados de agosto, la empresa registraba 3,1 “días de trabajo de agente” por cada jornada humana de ocho horas.
La comparación considera el tiempo agregado de ejecución de los sistemas, incluso cuando varios agentes trabajan simultáneamente, y no significa que sean tres veces más productivos que los investigadores.
El cambio ocurrió rápidamente. Antes de junio, el tiempo total de ejecución de los agentes en la organización de investigación aún era inferior al volumen de trabajo humano. Poco más de dos meses después, esa relación ya se había invertido de forma significativa, según datos divulgados por OpenAI el domingo (6).
El trabajo paralelo amplía la diferencia
Parte de ese avance proviene de la capacidad de trabajar en paralelo. Un mismo investigador puede mantener varias sesiones de agentes funcionando al mismo tiempo mientras continúa realizando otras tareas.
OpenAI afirma que está aumentando el número de profesionales que utilizan cuatro o más agentes simultáneamente, además de subagentes creados por los propios sistemas durante la ejecución de los trabajos.
Los datos indican, sin embargo, que no solo hubo un aumento en el tiempo de uso. La empresa afirma que sus investigadores están escribiendo código más rápidamente y ejecutando más experimentos. En agosto, el número de experimentos por investigador activo alcanzó el nivel más alto desde el inicio de este seguimiento, en enero de 2025.
OpenAI asocia parte del avance a la adopción de Codex, aunque reconoce que también amplió significativamente la capacidad computacional disponible para la investigación.
El tipo de tarea entregada a la IA también está cambiando. A principios de año, los agentes se utilizaban principalmente para escribir código de investigación e infraestructura. Desde entonces, han crecido actividades como soporte técnico, seguimiento de experimentos y tareas de mayor duración.
La planificación de alto nivel, sin embargo, sigue representando una pequeña parte del trabajo delegado a los agentes.
Los humanos todavía necesitan intervenir
La dependencia de la supervisión humana sigue siendo evidente. Entre las tareas exitosas que tomarían de cuatro a ocho horas para que una persona las realice, más de la mitad requirió al menos una intervención humana en los últimos seis meses.
La propia OpenAI afirma que los agentes todavía necesitan una orientación significativa, principalmente a medida que aumenta la complejidad del trabajo.
Aun así, la empresa considera haber alcanzado una etapa importante de su estrategia de automatización. Según OpenAI, sus sistemas ya alcanzaron el nivel que denomina “becario de investigación automatizado”: agentes capaces de ejecutar, bajo orientación humana, tareas bien definidas que podrían consumir algunos días de un investigador cualificado.
El próximo objetivo declarado es desarrollar un investigador de IA automatizado para marzo de 2028.
OpenAI también advierte contra una interpretación directa de estos números como medida de la velocidad de avance de la propia inteligencia artificial. La investigación implica cuellos de botella que no desaparecen solo con más horas de computación, y los humanos siguen siendo responsables de definir prioridades, elegir qué resultados perseguir y decidir cuándo ampliar, interrumpir o poner sistemas en producción.
