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OpenAI B2B Signals: las empresas punteras usan 3,5 veces más IA por empleado

El informe B2B Signals de OpenAI muestra que las empresas punteras usan 3,5 veces más IA por empleado que el resto y 16 veces más flujos agénticos. Qué significan estos datos para los equipos de competitive intelligence.

Updated May 12, 2026

Qué ha pasado

OpenAI ha publicado una nueva iniciativa de investigación llamada B2B Signals. Su objetivo es seguir cómo evoluciona la adopción de la IA empresarial en distintos sectores y funciones. El primer informe compara las “empresas punteras” (organizaciones en el percentil 95 de uso de IA) con la empresa típica. La brecha que revela es grande y sigue creciendo.

El dato principal: las empresas punteras usan ahora 3,5 veces más inteligencia de IA por empleado que la empresa típica. Hace un año, la diferencia era de 2 veces. La métrica no mide cuántos empleados tienen acceso a herramientas de IA, porque el acceso ya está muy extendido. Mide la profundidad de uso: la complejidad de los prompts, la riqueza del contexto que se aporta, la sofisticación de los resultados y el grado en que la IA forma parte del trabajo diario, en lugar de usarse para tareas puntuales.

El informe añade otras métricas que cuantifican la brecha. El volumen de mensajes, la medida de uso más simple, explica solo el 36 % de la ventaja de las empresas punteras. La mayor parte de la brecha procede de lo que OpenAI llama un “uso de la IA más rico y complejo”. En las empresas punteras, los empleados aportan más contexto, piden análisis más profundos e integran los resultados de la IA en flujos de trabajo de varios pasos. No usan la IA como un simple sustituto del buscador. El informe señala a la IA agéntica como el factor que más las diferencia: las empresas punteras envían 16 veces más mensajes de Codex por empleado que la empresa típica. Es decir, las organizaciones más avanzadas ya delegan trabajo real en agentes de IA, en lugar de usar la IA solo como asistente.

Por qué importa a los profesionales

Para los equipos de competitive intelligence, los datos de B2B Signals cambian el enfoque: la adopción de IA deja de ser una iniciativa de eficiencia operativa y pasa a ser una ventaja competitiva medible. Por primera vez, los profesionales de CI tienen una referencia cuantitativa para situar a su organización, y a sus competidores, en la curva de adopción de IA.

1. La brecha se acelera, no se estabiliza. La brecha pasa de 2 a 3,5 veces en un año, así que las empresas punteras se alejan del resto cada vez más rápido. Esto coincide con el estudio de PwC sobre el rendimiento de la IA en 2026: el 20 % de empresas que más destaca captura el 74 % del valor económico de la IA, con un rendimiento 7,2 veces superior a la media. Los primeros en adoptar la IA acumulan ventaja gracias a mejores datos, flujos de trabajo más pulidos y un aprendizaje interno que los rezagados no pueden saltarse. Para los equipos de CI, esto significa que el margen para reaccionar se reduce. Las organizaciones que dejan la adopción de IA para 2027 ya van tarde, y cada trimestre la brecha será más difícil de cerrar.

2. Lo que marca la diferencia es la profundidad, no el acceso. Si el volumen de mensajes explica solo el 36 % de la ventaja, cae una suposición muy común en las empresas: que basta con poner las herramientas de IA a disposición de la plantilla. Las empresas punteras no solo usan más la IA; la usan de otra forma. Sus empleados aportan más contexto, piden análisis más complejos y generan resultados que alimentan otros procesos. Para quien evalúa la madurez en IA de su organización, la conclusión es clara: contar licencias o medir inicios de sesión no dice casi nada sobre su posición competitiva. Las métricas que importan son la integración de la IA en los flujos de trabajo, la sofisticación de los prompts y el porcentaje de trabajo que se delega en la IA, no solo el que se hace con su ayuda.

3. Los flujos agénticos marcan a las empresas punteras. La diferencia de 16 veces en el uso de Codex es el dato más llamativo del informe. Sugiere que la próxima ola de construcción de fosos competitivos no pasa por la asistencia vía chat, que se está convirtiendo rápidamente en una commodity, sino por sistemas agénticos que ejecutan de forma autónoma flujos de varios pasos. Para los equipos de CI, esto tiene consecuencias operativas directas. Las organizaciones que ya no vigilan a la competencia a mano y han pasado a automatizar su competitive intelligence con flujos agénticos trabajan en una curva de eficiencia muy distinta a la de quienes aún dependen de procesos basados en analistas.

4. Los datos ofrecen un nuevo marco para comparar a la competencia. B2B Signals da una forma estructurada de tratar la adopción de IA como una variable competitiva. Los equipos de CI pueden usar la distinción entre empresas punteras y típicas para evaluar a sus competidores. ¿Qué competidores son probablemente empresas punteras, a juzgar por su ritmo de producto, sus contrataciones y lo que dicen en público sobre IA? ¿Cuáles se quedan atrás? Este análisis tiene especial valor en sectores donde la profundidad de adopción de IA se traduce en eficiencia operativa, velocidad de desarrollo de producto o calidad de la experiencia de cliente.

Datos clave

  • Nombre de la investigación: OpenAI B2B Signals
  • Métrica principal: inteligencia por empleado (profundidad de uso de la IA, no solo frecuencia)
  • Definición de empresa puntera: percentil 95 de uso de IA en empresas
  • Brecha de inteligencia: 3,5 veces entre empresas punteras y típicas (frente a 2 veces hace un año)
  • Volumen frente a profundidad: el volumen de mensajes explica solo el 36 % de la ventaja de las empresas punteras
  • Brecha agéntica: las empresas punteras envían 16 veces más mensajes de Codex por empleado que la empresa típica
  • Herramientas avanzadas: ChatGPT Agent, Apps in ChatGPT, Deep Research y los GPTs muestran la misma tendencia a favor de las empresas punteras
  • Cambio clave: de “cuántas personas tienen acceso” a “dónde la IA profundiza en los flujos de trabajo y cambia cómo trabajan los equipos”
  • Recomendación para las organizaciones: medir la profundidad, crear una gobernanza para el uso en producción, invertir en formación, escalar lo que funciona y pasar del chat al trabajo delegado en agentes

Implicaciones para el mercado

El alcance del informe B2B Signals va mucho más allá de los productos de OpenAI. Al cuantificar la brecha de adopción con este nivel de detalle, OpenAI crea una referencia que influirá en las decisiones de compra de IA de las empresas, en los debates de los consejos de administración sobre transformación digital y en la estrategia de los proveedores tecnológicos de todo el mercado B2B.

Para el sector de la competitive intelligence, el informe confirma una tesis que muchos responsables de CI ya defendían de manera informal: la adopción de IA no es solo una variable operativa, sino un factor estratégico que debe estar en todo análisis competitivo. Si las empresas punteras trabajan con 3,5 veces más inteligencia de IA por empleado y 16 veces más actividad agéntica, la diferencia de rendimiento se nota en la velocidad del análisis de mercado, en la calidad de los insights y en el tiempo de respuesta ante la competencia. Los equipos de CI que sepan cuantificar estas brechas ante la dirección, con el marco de OpenAI u otras referencias parecidas, tendrán más fácil conseguir inversión para sus propias capacidades de IA.

Los datos sobre flujos agénticos son especialmente relevantes para los proveedores de herramientas de CI. La brecha de 16 veces en el uso de Codex indica que la próxima generación de plataformas de competitive intelligence deberá funcionar con arquitecturas basadas en agentes: sistemas de IA que vigilan a la competencia, sintetizan la información y entregan briefings accionables de forma autónoma, no solo paneles y alertas. Los proveedores que desarrollan capacidades agénticas, como la vigilancia autónoma de competidores, la actualización automática de battlecards y la inteligencia de oportunidades en tiempo real, van en la misma dirección que las empresas punteras. Los que siguen vendiendo sobre todo herramientas de apoyo al analista corren el riesgo de quedarse atrás en la misma curva de adopción que recorren sus clientes.

Para los profesionales, la aplicación inmediata es usar el marco de OpenAI como lente para el análisis competitivo. Sitúe a sus principales competidores entre los extremos de empresa puntera y empresa típica a partir de indicadores observables: sus declaraciones públicas sobre estrategia de IA, los artículos de su blog de ingeniería, el ritmo de lanzamientos, sus ofertas de empleo en IA y sus patentes. Después, evalúe la posición de su propia organización con el mismo rigor. La brecha de 3,5 veces no es abstracta: se traduce en resultados competitivos concretos, y los equipos de CI están en una posición única para seguirlos y cuantificarlos.

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