OpenAI tiene un nuevo reporte sobre cómo Codex y otras herramientas están cambiando la naturaleza de mucho del trabajo moderno. Algunos pasajes que se me hicieron buenos para extraer. 

El trabajo del conocimiento todavía está esperando el rediseño de su fábrica. Las generaciones anteriores de software para el lugar de trabajo redujeron el costo de producir artefactos intermedios, pero no redujeron la atención requerida para consumirlos. El correo electrónico abarató la correspondencia y luego multiplicó la correspondencia. Los documentos abarataron la redacción y luego multiplicaron los borradores y los ciclos de revisión. El resultado es un exceso de documentos y herramientas, y un tiempo y una atención cada vez más escasos.

Codex es ese rediseño. Las fábricas pusieron motores eléctricos junto a cada máquina, y Codex coloca la IA más cerca de cada problema por resolver. Las grandes organizaciones se construyeron en torno al alto costo de producir y mover artefactos: grupos de secretarias, equipos multifuncionales, pirámides de oficinistas, largas cadenas de revisión. Codex pone más autonomía en manos de las personas con mayor necesidad. Disuelve los cuellos de botella antes, durante y después de la producción de artefactos. Puede encontrar los insumos, coordinar el flujo de trabajo, producir los entregables, verificar su calidad y gestionar las aprobaciones necesarias. Codex aporta una nueva forma de trabajo a los equipos en organizaciones digitales fragmentadas. Las empresas ahora pueden construir más rápido, con menos retrasos y carga administrativa, para que su gente pueda concentrarse en las tareas de mayor impacto.

Se me hace interesante que OpenAI está invirtiendo bastante en posicoinar Codex, no ChatGPT, como la herramienta de productividad. Puede ser que esta enarcanción de la IA —una sesión corriendo con contexto que tienes localmente en tu computadora— sea el verdadero product market fit; aunque también puede ser que ya estamos saturados y cansados de las interfaces de chat tal cual. Tal vez las dos. 

También está interesante ver que Codex está teniendo está siendo más sticky con roles que no son de ingeniería:

Los trabajadores del conocimiento representan ahora alrededor del 20 por ciento de los usuarios de Codex y lo están adoptando más de 3 veces más rápido que los desarrolladores. Esto incluye roles que abarcan la gestión de productos y proyectos, el diseño, la investigación y la academia. Los usuarios personales representan más del 5 por ciento de los usuarios de Codex y están creciendo más de 4 veces más rápido que los desarrolladores, con un uso sustancial en pasatiempos y trabajo creativo, educación y autoaprendizaje, finanzas personales y entretenimiento.

Hace unos meses escribí en El performance del modelo importa, sí, pero no tanto como qué tan fácil es usarlo:

Aunque Gemini sea un mejor modelo, si Xcode 26 trae por default ChatGPT, la banda va a usar ChatGPT.

Aunque Gemini sea un mejor modelo, OpenAI tiene una aplicación nativa que se integra súper bien con otras apps y hace el manejo de workflows mucho más sencillo.

El rendimiento del modelo solo le importa a las personas que tienen un interés a nivel de ingeniería. El resto de las personas, el 98 % de los usuarios de estas herramientas, solo quieren algo que funcione y están dispuestos a usar algo que sea suficientemente bueno, no importa que no esté en el bleeding edge.

Un Alt-Space me abre una ventana flotante de ChatGPT en donde sea que esté, sin usar el mouse, y para algunas aplicaciones automáticamente se conecta con ellas para leer el contexto. Es eso, o abrir una pestaña de Chrome, ir a Gemini, pegar el contenido y escribir el prompt.

Un detalle que no abordé en ese artículo es que gran parte de qué tan fácil es usar un modelo tiene que ver con cómo le das acceso al contexto que necesita para ser útil para lo que lo quieres usar.

Claude Cowork y la app de Codex llenaron ese vacío. Y estamos viendo los resultados en tiempo real:

Los tipos de tareas que más rápido crecen para los trabajadores del conocimiento son: Análisis de Datos (110% de crecimiento semana tras semana); Investigación (+37%), y Artefactos de Conocimiento (+36%)