OpenAI analiza 800.000 conversaciones de trabajo y descubre que muchos invaden tareas de otras profesiones

OpenAI publicó el lunes el primer informe de una nueva serie de estudios, y su principal conclusión se entiende sin haber abierto nunca un artículo académico. Tras analizar más de 800.000 mensajes profesionales enviados a ChatGPT por usuarios estadounidenses, la empresa observó que el 43,5% de los mensajes vinculados a una ocupación trataba sobre tareas que normalmente pertenecen a otra. Una persona de marketing intenta arreglar una web. Un comercial explora datos de clientes que antes habría enviado a un analista. El dueño de una pequeña empresa revisa un contrato. OpenAI llama a este patrón «task crossover», el cruce de tareas entre profesiones.

El método importa, porque la cifra bruta parece mayor de lo que es. Primero, OpenAI excluyó lo que denomina trabajo genérico: redactar, resumir y organizar calendarios, tareas comunes a cualquier puesto. Esta categoría representó el 61,5% de todos los mensajes de trabajo. Solo el 38,5% restante se consideró específico de una profesión, y dentro de esa porción el 43,5% cruzó una frontera laboral. En algunos grupos ocurrió mucho más: un 77% en experiencia del cliente, un 75% en diseño, un 69% en recursos humanos, un 56% en el ámbito jurídico y un 53% en marketing.

Dos tareas llegaron especialmente lejos. Los cálculos financieros y la resolución de problemas tecnológicos figuraron entre las tres actividades externas más habituales en cada uno de los otros siete grupos profesionales estudiados. Los diseñadores tomaban mucho prestado y aportaban poco: el 35,2% de sus mensajes incluía trabajo ajeno, mientras que las tareas de diseño solo suponían el 1,7% de las peticiones del resto. La ingeniería mostraba casi el comportamiento contrario, exportando muchas más tareas de las que importaba. El tamaño de la empresa también influyó. En espacios de trabajo con dos a cinco cuentas, el 18,9% de los mensajes de un usuario medio quedaba fuera de su profesión; por encima de 100 cuentas, bajaba al 16,3%. Cuando no hay un especialista al final del pasillo, el problema se queda con quien lo tiene delante.

¿Por qué sucede? Un gran modelo de lenguaje es generalista por diseño: se entrena al mismo tiempo con textos de todas las profesiones, adquiere una competencia amplia pero superficial en casi todas y no sabe nada de tu empresa. Esa combinación produce exactamente el patrón medido por OpenAI. Las tareas cambian de manos con facilidad cuando el conocimiento general basta para resolverlas, como escribir una fórmula o interpretar un mensaje de error, y permanecen en su sitio cuando dependen de un contexto que nadie ha documentado. Conviene señalar lo que el estudio no demuestra: son datos de uso, no de resultados. OpenAI contó qué intentó hacer la gente, no si la revisión del contrato fue correcta. La compañía también tiene un interés comercial en esta historia, aunque el método de asociar los mensajes con la base ocupacional O*NET del Gobierno estadounidense parece razonable.

Qué significa esto para ti: Si estás empezando con la IA, su valor no se limita a escribir correos. Te permite intentar esa tarea semanal para la que antes tenías que reservar el tiempo de otra persona. Empieza por las dos que mejor se trasladan: un cálculo financiero rápido o un problema técnico. Si ya utilizas mucho la IA, toma las cifras como promesa y advertencia. Hacer trabajo jurídico o financiero sin la formación adecuada es precisamente donde una respuesta equivocada y convincente sale más cara. Los datos de OpenAI miden los intentos, no el éxito, y solo incluyen usuarios de Estados Unidos.

Fuentes

• How AI is expanding what people do at work, OpenAI
• Informe Work at the Frontier (PDF), OpenAI
• OpenAI says more workers are using ChatGPT to do other people’s jobs, The Decoder