OpenAI lanza el canal Adoption: del “qué puede hacer la IA” al “cómo se trabaja mejor con ella”

Durante los últimos dos años, gran parte de la conversación sobre inteligencia artificial ha girado alrededor de la velocidad del progreso técnico: modelos nuevos, capacidades llamativas, demostraciones y comparativas que parecían carreras de atletismo a golpe de benchmarks. Esa etapa fue útil para entender el potencial, pero también dejó un efecto secundario: una sobreabundancia de novedades técnicas que no necesariamente resuelve el verdadero freno en las organizaciones.

Según plantea OpenAI en su blog empresarial, el cuello de botella ya no está en “lo que la IA es capaz de hacer”, sino en “cómo convertir esa capacidad en cambios operativos concretos” dentro de una empresa. Dicho de forma cotidiana: no basta con comprar una cafetera espectacular si nadie sabe qué café preparar, quién la limpia, qué cápsulas se usan y qué ritual de mañana mejora la rutina del equipo. La tecnología puede estar lista; la adopción, no siempre.

En ese contexto nace Adoption, un nuevo canal de noticias y análisis dentro del ecosistema de OpenAI orientado a la adopción de IA en empresas. La idea central es clara: ofrecer marcos prácticos, aprendizajes y patrones de implementación para que la IA se traduzca en decisiones mejores, flujos de trabajo más rápidos, ejecución más sólida, nuevas palancas de productividad y, con el tiempo, incluso modelos de negocio distintos. La fuente de este enfoque es el propio anuncio de OpenAI fechado el 5 de marzo de 2026. Continúa leyendo «OpenAI lanza el canal Adoption: del “qué puede hacer la IA” al “cómo se trabaja mejor con ella”»

La IA se usa más en el trabajo, pero la confianza cae: por qué pasa y cómo pueden responder las empresas

Durante meses, muchas compañías han hablado de la inteligencia artificial como si fuera un atajo directo hacia equipos más rápidos y resultados mejores. En parte lo está siendo. El problema es que, en paralelo, se está instalando una sensación incómoda: la confianza en la IA baja incluso cuando su uso crece. Es como comprar un robot de cocina que promete cenas perfectas en 10 minutos y descubrir que, algunas noches, te deja la comida a medio hacer y te obliga a limpiar el doble.

Ese contraste aparece con claridad en un reportaje de ZDNET firmado por Erin Carson: la adopción de IA sube, pero la paciencia de los equipos se agota cuando la herramienta no cumple lo que el marketing sugiere. La consecuencia no es solo frustración; es una pérdida de fe que, con el tiempo, puede convertirse en rechazo silencioso: la gente “cumple” con usar IA, pero deja de confiar en ella para tareas importantes. Continúa leyendo «La IA se usa más en el trabajo, pero la confianza cae: por qué pasa y cómo pueden responder las empresas»

Comet y los agentes de IA en la vida real: qué revela el primer gran estudio de Perplexity

Durante años, hablar con un modelo de lenguaje se parecía a conversar con un bibliotecario muy rápido: te respondía, te explicaba, te sugería fuentes. Un agente de IA, en cambio, se parece más a un asistente que no solo te indica dónde está el libro, sino que va, lo saca, copia lo relevante, lo ordena y te lo deja listo en la mesa. Esa diferencia —pasar de responder a actuar— es el núcleo del estudio “The Adoption and Usage of AI Agents: Early Evidence from Perplexity”, firmado por Jeremy Yang (Harvard) y un equipo de Perplexity, y publicado en arXiv en diciembre de 2025.

El artículo propone una definición operativa: sistemas capaces de perseguir objetivos definidos por el usuario mediante planificación y acciones en múltiples pasos, con cierto nivel de autonomía, en entornos reales como la web. Para explicarlo sin jerga: si pedirle a un chatbot “recomiéndame un vuelo barato” es una consulta, pedirle a un agente “encuentra el mejor vuelo con estas condiciones y resérvalo” es un encargo.

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