La cifra que OpenAI decidió publicar
OpenAI afirmó el 6 de septiembre que ha alcanzado la meta que se fijó en otoño de 2025: un “becario de investigación automatizado”, un sistema que ejecuta tareas de investigación bien definidas bajo dirección humana. En una publicación que describe cómo trabaja hoy su propia organización de investigación, la compañía indicó que a mediados de agosto consumía 3,1 jornadas de agente por cada jornada de trabajo humano, medidas sobre un día estándar de ocho horas.
Antes de junio de 2026, según la empresa, el tiempo total de ejecución de los agentes en toda la organización de investigación seguía por debajo del trabajo humano total. El cruce tardó unos dos meses.
Lo que la proporción no significa
OpenAI añadió su propia advertencia, que conviene repetir porque la cifra invita a una lectura equivocada. La proporción no equivale a triplicar la productividad: el trabajo de los agentes corre en paralelo, se duplica y a menudo exige mucha dirección humana. La empresa también señaló que el sistema no fija agendas de investigación, no decide qué preguntas abiertas merecen recursos ni juzga la relevancia de un resultado. Eso sigue siendo trabajo humano.
Lo que cuesta
Las cifras de gasto son la parte que se generaliza más allá de OpenAI. A mediados de agosto, el investigador mediano gastaba más de 600 dólares diarios en inferencia a través de agentes de programación, y el percentil 90 superaba los 7.000 dólares al día. Agosto marcó un máximo histórico de experimentos por investigador activo desde que la empresa empezó a medirlo en enero de 2025.
La computación comprada se ha convertido en una partida del trabajo diario de un científico y no en una decisión de capital que se toma una vez al año. A medida que programar con agentes se abarata, dijo OpenAI, las restricciones se desplazan a otro sitio: al cómputo experimental, la calidad de los datos y el criterio investigador.
Los incidentes de seguridad aparecen en los registros de cómputo
La publicación es inusualmente concreta sobre cómo muerden las decisiones de seguridad. Tras los compromisos de la infraestructura de agentes del 20 de julio, el cómputo de entrenamiento por refuerzo cayó con fuerza. Cuando OpenAI impuso restricciones a Astra el 7 de agosto por sus capacidades cibernéticas, la asignación de GPU de clase Astra bajó un 59,2% mientras la de otros modelos subió un 17,2%: el trabajo se movió en lugar de detenerse.
La compañía repitió además un límite a su propia ambición: “Todavía no sabemos cómo llegar con seguridad hasta una RSI plena y alineada”, dijo, en referencia a la automejora recursiva, y añadió que frenará o parará donde los riesgos resulten inaceptables.
Qué vigilar
El siguiente hito declarado es un investigador de IA completamente automatizado para marzo de 2028, dentro de unos 18 meses. Esa misma semana, el científico jefe de OpenAI, Jakub Pachocki, publicó un ensayo sosteniendo que ningún laboratorio ha resuelto la alineación lo bastante para seguir escalando a máxima velocidad. Ambos documentos salieron de la misma empresa el mismo día, y la tensión entre ellos es lo que conviene seguir.
