Un análisis de más de 800,000 mensajes laborales encuentra que casi la mitad del uso especializado de ChatGPT corresponde a tareas asociadas históricamente con otra ocupación. El fenómeno puede ampliar las capacidades de los trabajadores, pero también concentrar varias funciones en una sola persona.
La inteligencia artificial no solo está cambiando la manera en que las personas realizan su trabajo. También comienza a modificar quién se encarga de cada tarea dentro de una organización. Un estudio de OpenAI identificó un fenómeno denominado task crossover —cruce de tareas—, que ocurre cuando una persona utiliza inteligencia artificial para realizar actividades asociadas históricamente con una ocupación distinta a la suya.
Después de analizar más de 800,000 mensajes relacionados con el trabajo, la empresa encontró que 16.8% correspondía a tareas vinculadas con otra ocupación. Cuando se excluyeron actividades genéricas compartidas por numerosos empleos, como escribir correos, resumir documentos o programar reuniones, la proporción aumentó a 43.5%.
El hallazgo describe una reorganización silenciosa del trabajo. Una persona de ventas puede analizar una base de datos que anteriormente habría enviado a un analista; alguien de mercadotecnia puede solucionar un problema básico de un sitio web sin esperar la intervención de un desarrollador, y el propietario de una pequeña empresa puede redactar publicidad, revisar un contrato o realizar cálculos financieros con ayuda de un modelo.
En esos casos, la IA no reemplaza necesariamente una ocupación completa. Reduce la necesidad de transferir una tarea de una persona a otra y permite que quien detecta un problema intente resolverlo directamente.
El trabajo cambia antes que los puestos
La mayoría de los estudios sobre automatización parten de una lista estable de actividades y preguntan cuáles puede realizar un modelo. La investigación de OpenAI plantea que esa lista también está cambiando.
Las personas comienzan a experimentar con nuevas combinaciones de funciones antes de que las empresas actualicen las descripciones de puestos, modifiquen sus organigramas o inventen nuevos títulos profesionales. Por eso, el uso de herramientas de IA podría mostrar transformaciones laborales que todavía no aparecen en vacantes, contratos o estadísticas gubernamentales.
OpenAI comparó la ocupación declarada por cada usuario con las actividades registradas en O*NET, la base de datos del Departamento de Trabajo de Estados Unidos que describe las tareas asociadas históricamente con diferentes empleos.
Cada mensaje fue clasificado en una de tres categorías: tareas genéricas, tareas correspondientes a la ocupación del usuario y tareas relacionadas con otra ocupación. En la muestra completa, 61.5% de los mensajes fue considerado genérico, 21.8% permaneció dentro de la ocupación y 16.8% cruzó una frontera laboral.
Al retirar las tareas genéricas, el cruce representó 43.5% del uso laboral específico. Esto no significa que casi la mitad de todo el trabajo haya cambiado de profesión, sino que una proporción considerable de las consultas especializadas realizadas a ChatGPT se relaciona con actividades ajenas a la descripción histórica del puesto del usuario.
Atención al cliente, diseño y recursos humanos cruzan más fronteras
El fenómeno no aparece con la misma intensidad en todas las ocupaciones. Cuando se consideran solamente los mensajes especializados, las tareas externas representan 77% de las consultas de trabajadores de atención al cliente, 75% de las realizadas por diseñadores y 69% de las enviadas por personas de recursos humanos.
También constituyen 56% del uso especializado entre trabajadores legales y 53% entre profesionales de mercadotecnia.
Estos porcentajes no indican que los diseñadores o trabajadores de atención al cliente dediquen tres cuartas partes de toda su jornada a otras profesiones. Describen únicamente la distribución de sus mensajes no genéricos enviados a ChatGPT.
El estudio también distingue entre las ocupaciones que absorben tareas externas y aquellas cuyas funciones se desplazan hacia otros campos.
Los diseñadores, por ejemplo, utilizan la IA para incorporar actividades de distintas áreas: 35.2% de todos sus mensajes laborales se relaciona con tareas externas. Sin embargo, las funciones propias del diseño representan solo 1.7% de los mensajes enviados por trabajadores de otras ocupaciones.
Ingeniería presenta el patrón contrario. Solo 18.5% de los mensajes de los ingenieros cruza hacia otros campos, pero sus tareas aparecen con frecuencia entre usuarios ajenos a esa profesión. La solución de problemas informáticos, la escritura de código sencillo y el manejo de sistemas técnicos comienzan a trasladarse hacia ventas, finanzas, diseño y atención al cliente.
Mercadotecnia se desplaza en ambas direcciones. Sus trabajadores incorporan actividades de otras profesiones, mientras que personas de casi todas las áreas recurren a la IA para crear anuncios, publicaciones para redes sociales, materiales promocionales, presentaciones y planes de comunicación.
Cálculos financieros y soporte técnico viajan por toda la empresa
Dos tareas aparecieron de manera recurrente en las siete ocupaciones externas a su campo original: realizar cálculos financieros y solucionar problemas con aplicaciones o sistemas informáticos. Los cálculos financieros estuvieron entre las tres actividades más frecuentes relacionadas con finanzas en todos los grupos ajenos al área. La solución de problemas tecnológicos apareció también entre las principales tareas de ingeniería realizadas por usuarios de otras ocupaciones.
Esto sugiere que algunas funciones pueden ser especialmente susceptibles al cruce porque surgen como necesidades breves dentro de proyectos más amplios. Una persona de ventas quizá no necesite convertirse en analista financiero, pero puede pedir a un modelo que calcule márgenes, compare escenarios o explique una tabla. Un trabajador de recursos humanos no se transforma en desarrollador, pero puede solicitar ayuda para corregir una hoja de cálculo, una automatización o un problema con una plataforma interna.
La especialización no desaparece. Lo que disminuye es la barrera de entrada para intentar una tarea fuera del campo propio. El informe advierte que los expertos siguen siendo necesarios para emitir juicios complejos, revisar resultados y asumir responsabilidad sobre decisiones especializadas. El uso de IA por una persona externa al área no demuestra que pueda alcanzar la calidad, experiencia o confiabilidad de un profesional.
Las pequeñas empresas recurren más a trabajadores generalistas
El cruce de tareas fue ligeramente más frecuente en espacios de trabajo pequeños. Entre los usuarios con un volumen medio de actividad, 18.9% de los mensajes enviados desde espacios con dos a cinco licencias correspondía a tareas externas. En organizaciones con más de cien licencias, la proporción descendió a 16.3%.
OpenAI plantea como posible explicación que las pequeñas organizaciones tienen menos equipos especializados y servicios internos. Cuando aparece una necesidad de mercadotecnia, soporte técnico, revisión legal o análisis financiero, la persona más cercana al problema utiliza la IA en lugar de delegarlo.
La medición, sin embargo, se refiere al número de licencias contratadas dentro de ChatGPT y no necesariamente al tamaño total de la empresa. OpenAI también encontró que el patrón no se mantiene de manera uniforme entre los usuarios más intensivos de la herramienta.
Aun con esas reservas, el resultado muestra una posible función económica de la IA como herramienta generalista: permite que organizaciones con pocos recursos accedan de manera parcial a capacidades que anteriormente habrían requerido contratar personal, proveedores o consultores.
Ampliar capacidades también puede acumular funciones
La interpretación optimista es que el task crossover aumenta la autonomía. Los trabajadores pueden resolver problemas con mayor rapidez, experimentar fuera de su especialidad y depender menos de estructuras burocráticas o servicios externos. Pero ampliar las actividades que una persona puede intentar no implica necesariamente mejorar sus condiciones laborales.
El mismo fenómeno podría facilitar que una empresa concentre funciones de varios puestos en un solo trabajador: además de vender, deberá analizar datos; además de diseñar, tendrá que elaborar la estrategia de mercadotecnia; además de administrar personal, podría revisar documentos legales o solucionar problemas técnicos.
El informe no mide salarios, cargas de trabajo ni cambios contractuales. Por ello, no permite determinar si el cruce representa aprendizaje y autonomía o si conduce a una intensificación laboral en la que las personas reciben más responsabilidades sin mayor remuneración.
La pregunta económica no es únicamente qué nuevas tareas puede realizar un trabajador con IA, sino quién está capacitado, autorizado y pagado para asumirlas. Esa misma preocupación aparece en el reporte, que señala la necesidad de establecer formación, revisión y responsabilidad cuando una persona empieza a producir trabajo fuera de su experiencia habitual.
El estudio no mide productividad ni pérdida de empleos
OpenAI reconoce varias limitaciones. La muestra reúne mensajes de usuarios de Estados Unidos pertenecientes a ocho grupos ocupacionales: atención al cliente, diseño, ingeniería, finanzas, recursos humanos, derecho, mercadotecnia y ventas. No representa al conjunto de la fuerza laboral estadounidense ni puede generalizarse a todas las profesiones.
La ocupación fue obtenida de la información declarada por usuarios vinculados con cuentas de ChatGPT Business, pero los mensajes analizados procedían de sus cuentas individuales. La empresa afirma que ChatGPT clasificó el contenido de manera anónima y que los investigadores no leyeron los mensajes subyacentes.
La unidad de análisis es cada mensaje, no una hora trabajada, un proyecto terminado o un puesto. El estudio tampoco sabe si la respuesta fue utilizada, si era correcta, cuánto tiempo ahorró, si el usuario habría podido completar la tarea sin IA o si un especialista revisó el resultado.
Por tanto, los datos no demuestran que ChatGPT aumente la productividad, sustituya trabajadores o reduzca empleos. Describen qué tipo de ayuda solicitan los usuarios y comparan esas solicitudes con las fronteras históricas de sus ocupaciones.
Una reorganización todavía sin nombre
El task crossover puede ser una de las primeras señales observables de una transformación que todavía no aparece en el lenguaje institucional del trabajo. Los títulos de los puestos permanecen iguales, pero su contenido comienza a moverse. Una persona conserva la misma ocupación mientras absorbe funciones técnicas, financieras, creativas o administrativas que antes pertenecían a otros equipos.
La IA puede producir trabajadores más autónomos y organizaciones más flexibles. También puede normalizar puestos cada vez más extensos, difíciles de evaluar y cargados de responsabilidades para las que no existe capacitación formal.
Por ahora, el estudio no permite saber cuál de esas trayectorias prevalecerá. Sí muestra que la discusión sobre el futuro del trabajo no puede limitarse a preguntar qué empleos desaparecerán. Antes de que una ocupación sea eliminada o creada, sus tareas pueden migrar silenciosamente hacia otras personas.
