Imagen: State of AI Report 2026, Air Street Capital, diapositiva 95.
El noveno State of AI Report, publicado por Nathan Benaich y Air Street Capital el 8 de octubre (stateof.ai, en inglés), tiene más de 240 diapositivas. La mayoría de los titulares irán a la carrera de la frontera y a los 105.000 millones de dólares al año que ya ingresan entre OpenAI y Anthropic. El hallazgo que más importa a una empresa que no es un laboratorio de IA está en la sección de industria: la distancia entre las organizaciones que han aprendido a trabajar con IA y las que no se mide ya en cientos de veces.
La brecha, con los números del propio informe
En agosto, la empresa mediana del 1% de clientes de Ramp que más gasta dedicó 7.205 dólares por empleado al mes a IA, frente a 12,50 dólares de la empresa mediana: unas 580 veces más. Dentro de OpenAI, el 97,9% de la plantilla había usado Codex en los últimos 28 días, frente al 17,3% de los usuarios de ChatGPT de empresas y el 0,7% de los usuarios individuales. Y en un análisis aparte de lo que publican sobre IA las empresas del S&P 500, el 69% decía tener despliegues en producción, pero solo el 2% publicaba métricas seguidas en el tiempo.
La brecha no está solo en quién gasta. Está en qué se delega. La proporción de usuarios individuales de Codex que le encargaron al menos una tarea estimada en ocho horas de trabajo pasó del 2,1% en diciembre de 2025 al 25,6% en mayo de 2026. La mayoría sigue usando estas herramientas como una ventana de chat; una minoría creciente les entrega trabajos enteros.
Ya no son solo los ingenieros
Desde febrero, los usuarios activos semanales de Codex en empresas se multiplicaron por 108 en legal, por 41 en ventas y en selección de personal, y por 26 en marketing, frente a 5 en ingeniería, casi siempre desde puntos de partida cercanos a cero. La profundidad sigue estando en el software: en junio, Codex generó el 26,8% de los tokens de salida del ingeniero medio de una empresa, frente al 1,9% del usuario medio de legal. El resumen del informe nombra lo que falta: un Genius Bar para la IA ayudaría a que más gente le sacara valor con mejores herramientas y mejor configuración.
Lo que ganan quienes más la usan, y lo que arriesgan
Las empresas que más gastan en IA no están encogiendo. Ramp cruzó el gasto en IA con los datos de plantilla de 21.559 empresas de Estados Unidos: el tercio que más gasta, 33,67 dólares por trabajador al mes, sumó un 10,2% de plantilla en dos años y un 12% en puestos de entrada, mientras que quienes la usan poco nunca se separaron del grupo de control, y casi todo el crecimiento está en empresas tecnológicas. Junto a eso hay dos avisos. Claude Opus 5 sacó un 100% en cuatro tareas de contabilidad estructuradas, pero solo superó el 12,3% de cien encargos bancarios simulados, y en uno de los fallos pasó sus 13 comprobaciones validando contra su propia suposición equivocada. Y en un estudio de Anthropic, los desarrolladores que aprendieron una librería nueva con IA sacaron un 50% en una prueba de comprensión, frente al 67% de quienes aprendieron sin ella.
Nuestra perspectiva: cuatro movimientos para cerrar la brecha
Primero, elige un trabajo de varios pasos por equipo, no un prompt, y dáselo a un agente de principio a fin durante un mes. Segundo, mídelo desde la primera semana, con un número seguido en el tiempo, que es justo lo que no publica el 98% de las empresas del S&P 500 analizadas. Tercero, que una persona dirija y compruebe contra algo que el agente no escribió, porque un agente puede pasar sus propias comprobaciones con su propio error. Cuarto, protege cómo aprende la gente: que los perfiles junior usen la IA para ir más rápido cuando ya sepan explicar el resultado. El informe pide un Genius Bar; dentro de una empresa, es una persona con nombre cuyo trabajo es preparar a la gente y quedarse a su lado mientras se asienta la nueva forma de trabajar.
El informe completo es gratuito en stateof.ai, y el Editor’s Cut de Nathan Benaich lo recorre en 34 minutos (en inglés).