Hay un cambio silencioso que ya lleva un tiempo pasando frente a nuestras narices, y esta semana OpenAI le puso números. La compañía publicó, por primera vez, datos desglosados por país sobre cómo usa la gente ChatGPT en el mundo real, y el patrón que aparece es bastante claro: la IA está dejando de ser algo a lo que las personas le hacen preguntas para convertirse en algo que ponen a trabajar.
Para entenderlo vale la pena detenerse un segundo en algo que ya sabía Aristóteles hace unos cuantos siglos: no es lo mismo contemplar algo (theoria) que producirlo (poiesis). Preguntarle a ChatGPT “¿qué es el marketing de contenidos?” es un acto de conocimiento. Pedirle que te arme el calendario editorial completo, con textos, imágenes y análisis de desempeño incluidos, es otra cosa: ya no estás pensando sobre el trabajo, estás delegando el trabajo mismo. Ese salto (de la contemplación a la producción) es exactamente lo que muestran los datos de OpenAI, y es también, sospecho, el salto que más nos va a costar entender del todo mientras lo estamos viviendo.
El hallazgo más contundente del reporte tiene que ver con el contexto de uso. Cuando la gente usa ChatGPT en un entorno laboral, tiene más del doble de probabilidades de pedirle que complete una tarea o cree algo (desde escribir y programar hasta hacer un análisis) que cuando lo usa fuera del trabajo. Fuera de la oficina, en cambio, el uso sigue siendo mucho más exploratorio: preguntar, buscar información, aclarar dudas.
Piénsalo así, en tu casa, ChatGPT todavía se comporta como ese amigo que sabe de todo y al que le consultas cualquier cosa. En la oficina, ya empezó a comportarse más como un colega junior al que le delegas el borrador, la tabla o el primer draft del reporte. Dos relaciones distintas con la misma herramienta.
Apenas el mes pasado OpenAI lanzó ChatGPT Work, un agente construido sobre la familia de modelos GPT-5.6 que toma un objetivo, reúne contexto de tus apps y archivos conectados, y se queda con proyectos complejos durante horas, dividiéndolos en pasos y completándolos de forma independiente. La diferencia con el ChatGPT de toda la vida es justo esa: el resultado ya no es una respuesta en el chat, sino un entregable terminado, una hoja de cálculo, una presentación, un sitio web armado de principio a fin. Si el reporte de OpenAI Signals mide el presente, ChatGPT Work es, en buena medida, la causa que lo está empujando.
Aquí viene una de las partes que más nos interesan desde esta orilla del mapa. Durante los primeros años del boom de la IA generativa, la narrativa fue casi siempre la misma, donde Estados Unidos y algunos países europeos y asiáticos la adoptaban rápido, y el resto del mundo iba varios pasos atrás. Esa historia está empezando a cambiar.
Los países de América Latina, África y Oceanía están alcanzando a los primeros adoptantes, lo que está reduciendo la brecha global de adopción. Y no es un movimiento simbólico, entre el primer y el segundo trimestre de 2026, Perú, Uruguay y Costa Rica fueron los países que más subieron en el ranking mundial de uso de ChatGPT per cápita. La adopción sigue creciendo en Norteamérica y Europa, sí, pero algunas partes del hemisferio sur ya están alcanzando tasas de adopción per cápita comparables.
El CIO Playbook 2026 de Lenovo e IDC, que entrevistó a 500 líderes tecnológicos en la región, encontró que el 97% de las organizaciones latinoamericanas planea aumentar su inversión en IA, y que el 84% de las empresas de la región ya está en fase piloto o adoptando activamente la tecnología, por encima del 77% que se registra a nivel global. La CEPAL, junto al CENIA de Chile, llegó a una conclusión parecida en su Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial: la adopción avanza, aunque todavía concentrada en herramientas de consumo listas para usar y con desafíos pendientes en inversión, talento y gobernanza.
Es decir, no estamos ante un boom aislado de ChatGPT en la región; es parte de una curva más amplia que ya se venía formando, y que ahora tiene un termómetro más preciso.
Imagen de OpenIA sobre la adopción de ChatGPT está creciendo más rápido en regiones con una menor adopción inicial
Otro dato que llama la atención tiene que ver con el tipo de contenido que la gente le pide a ChatGPT. Desde el lanzamiento de ChatGPT Imágenes 2.0 en abril de 2026, la proporción de mensajes a nivel mundial centrados en uso multimedia (generar, analizar o recuperar imágenes) subió al 7.8%. Todavía es menor comparado con usos más establecidos como escribir o buscar información, pero mantiene una tendencia al alza constante en lo que va del año.
Gráfica de OpenAI sobre el uso de multimedia creció más rápido que otros casos de uso
Y aquí es donde América Latina vuelve a aparecer con fuerza propia, en países como Brasil y Colombia, más de uno de cada diez mensajes enviados a ChatGPT ya se clasifica como multimedia. Una proporción que supera claramente el promedio global.
¿A qué responde ese salto? A la presentación de ChatGPT Imágenes 2.0, un modelo que a diferencia de su predecesor, primero investiga y planifica la estructura de la imagen antes de renderizarla, e incluso puede hacer búsquedas web en tiempo real para que los elementos visuales estén actualizados. La compañía lo presentó como un sistema capaz de producir materiales visuales listos para uso profesional, y no lo hizo por gusto, la función de imágenes de ChatGPT ya generaba más de 1,000 millones de imágenes por semana antes de esta actualización. Para un mercado como el mexicano o el colombiano, donde tanto contenido de marca se mueve en redes visuales, tiene sentido que este haya sido uno de los usos que más rápido despegó.
El último hallazgo del reporte rompe con otro estereotipo, el de que la IA generativa es cosa de veinteañeros. La adopción entre personas mayores de 35 años creció en casi todos los países del mundo, y esta cohorte ahora representa una proporción de mensajes 5% más alta que hace un año.
El caso más llamativo está en Europa: en Francia y Chequia, la proporción de mensajes enviados por usuarios de 35 años o más aumentó más de 10 puntos porcentuales en los últimos doce meses, y casi tres cuartas partes de los países europeos registraron aumentos por encima del promedio en este grupo de edad. El patrón inverso, curiosamente, se dio en algunos países del sudeste asiático como Singapur.
Cuando una herramienta empieza a resolver problemas concretos de trabajo, es cuando cruza esa frontera etaria que tanto le costaba cruzar antes.
Vale la pena cerrar con una pregunta, porque estos datos también se pueden leer desde otro ángulo. Iván Illich hablaba de “herramientas conviviales”: aquellas que amplían la capacidad de acción autónoma de las personas, frente a las herramientas que terminan absorbiendo esa autonomía y poniéndola al servicio de un sistema más grande que el usuario individual. Cuando ChatGPT pasa de responder preguntas a ejecutar proyectos completos, ¿sigue siendo una herramienta convivial que multiplica lo que una persona puede hacer sola? ¿O empieza a convertirse en la infraestructura invisible de la que dependen cada vez más procesos de trabajo, con todo lo que eso implica en términos de dependencia?
Los propios datos de OpenAI no responden esa pregunta, pero la dejan flotando con más fuerza que antes. La brecha global se está cerrando, la IA ya trabaja y no solo conversa, y la mayoría de edad del usuario promedio subió. Lo que todavía no sabemos es qué tipo de dependencia estamos construyendo mientras tanto.
Imagen: GPT Images 2.0
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