{"id":19892,"date":"2026-09-30T10:57:27","date_gmt":"2026-09-30T13:57:27","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=19892"},"modified":"2026-09-30T10:57:27","modified_gmt":"2026-09-30T13:57:27","slug":"openai-dijo-hace-un-ano-que-tendria-un-becario-de-investigacion-hecho-de-ia-sam-altman-acaba-de-anunciar-que-ya-esta-trabajando-en-ello","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=19892","title":{"rendered":"OpenAI dijo hace un a\u00f1o que tendr\u00eda un \u201cbecario\u201d de investigaci\u00f3n hecho de IA. Sam Altman acaba de anunciar que ya est\u00e1 trabajando en ello"},"content":{"rendered":"
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Hace aproximadamente un a\u00f1o, OpenAI puso una fecha sobre la mesa: septiembre de 2026. Para entonces quer\u00eda disponer de lo que internamente denominaba un \u201cbecario de investigaci\u00f3n\u201d automatizado, una IA capaz de encargarse de parte del trabajo que normalmente recaer\u00eda sobre un investigador humano. El plazo acaba de cumplirse y Sam Altman asegura que la empresa lleg\u00f3 antes de tiempo.\u00a0<\/p>\n

\u201cHace unas semanas alcanzamos ese objetivo\u201d, anunci\u00f3 el CEO durante el DevDay 2026 celebrado el 29 de septiembre en San Francisco. OpenAI, de hecho, ya hab\u00eda dejado constancia del hito unas semanas antes en un informe sobre c\u00f3mo sus propios investigadores est\u00e1n utilizando agentes de IA.<\/p>\n

El nombre puede dar una impresi\u00f3n equivocada. No hay una IA sentada junto al resto del equipo decidiendo por s\u00ed sola qu\u00e9 investigar. Pero la definici\u00f3n que utiliza OpenAI permite hacerse una idea de cu\u00e1nto ha cambiado el list\u00f3n: considera \u201cbecario de investigaci\u00f3n\u201d a un sistema capaz de completar bajo direcci\u00f3n humana tareas bien definidas que podr\u00edan ocupar varios d\u00edas de trabajo a un investigador experimentado.<\/p>\n

El salto est\u00e1 en cu\u00e1nto tiempo puede trabajar sola<\/h2>\n
\"OpenAI
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Durante el mismo evento, Tejal Patwardhan, responsable de investigaci\u00f3n de post-entrenamiento de OpenAI, a\u00f1adi\u00f3 un dato todav\u00eda m\u00e1s llamativo. Seg\u00fan explic\u00f3, los modelos de la compa\u00f1\u00eda pueden completar sin ayuda humana m\u00e1s de un tercio de determinadas tareas de investigaci\u00f3n que llevar\u00edan aproximadamente un d\u00eda completo a una persona.<\/p>\n

Eso no significa que una IA ya pueda desarrollar de principio a fin una nueva l\u00ednea cient\u00edfica. El propio OpenAI reconoce que las personas contin\u00faan determinando qu\u00e9 problemas merecen investigarse, evaluando qu\u00e9 resultados tienen sentido y decidiendo qu\u00e9 experimentos deben continuar, detenerse o escalarse.<\/p>\n

Y sus propios n\u00fameros introducen un matiz importante. En el an\u00e1lisis interno publicado el 6 de septiembre, la compa\u00f1\u00eda se\u00f1al\u00f3 que m\u00e1s de la mitad de las tareas exitosas estimadas en entre cuatro y ocho horas requirieron al menos una intervenci\u00f3n humana durante los \u00faltimos seis meses. OpenAI advierte adem\u00e1s que los agentes todav\u00eda necesitan una cantidad significativa de orientaci\u00f3n cuando aumenta la complejidad.<\/p>\n

No es necesariamente una contradicci\u00f3n con la cifra presentada por Patwardhan: pueden tratarse de conjuntos de tareas y m\u00e9todos de medici\u00f3n distintos. Sin embargo, OpenAI no detall\u00f3 durante la presentaci\u00f3n p\u00fablica suficiente informaci\u00f3n sobre ese \u201cm\u00e1s de un tercio\u201d como para comparar ambas m\u00e9tricas directamente.<\/p>\n

Dentro de OpenAI, los agentes ya trabajan m\u00e1s horas que los humanos<\/h2>\n
\"OpenAI
\u00a9 Magnific.<\/figcaption><\/figure>\n

El cambio resulta m\u00e1s visible cuando se observa el uso interno. Antes de junio, la suma del tiempo de ejecuci\u00f3n de los agentes todav\u00eda era inferior al trabajo humano realizado dentro del \u00e1rea de investigaci\u00f3n. A mediados de agosto, la proporci\u00f3n ya hab\u00eda cambiado a 3,1 jornadas de agente por cada jornada de trabajo humano, tomando ocho horas como referencia.<\/p>\n

El consumo tambi\u00e9n se dispar\u00f3. El investigador mediano de OpenAI utilizaba a mediados de agosto m\u00e1s de 600 d\u00f3lares diarios de inferencia a precios equivalentes de API, mientras que los usuarios situados en el percentil 90 superaban los 7.000 d\u00f3lares por d\u00eda. No significa que cada empleado est\u00e9 literalmente pagando esas cifras, sino que OpenAI traduce el c\u00f3mputo utilizado internamente a sus precios p\u00fablicos.<\/p>\n

Para la compa\u00f1\u00eda, el \u201cbecario\u201d es solo una parada intermedia. Su siguiente objetivo declarado es mucho m\u00e1s ambicioso: disponer para marzo de 2028 de un investigador de IA automatizado, capaz de asumir una parte considerablemente mayor del proceso bajo supervisi\u00f3n humana.<\/p>\n

OpenAI pide, sin embargo, cautela incluso con sus propios resultados. La empresa reconoce que estas formas de medir la aceleraci\u00f3n de la investigaci\u00f3n son todav\u00eda preliminares y que producir m\u00e1s c\u00f3digo o ejecutar m\u00e1s experimentos no equivale autom\u00e1ticamente a producir mejores descubrimientos.<\/p>\n

Ah\u00ed est\u00e1 probablemente la parte m\u00e1s interesante del anuncio. OpenAI ya no est\u00e1 midiendo \u00fanicamente si una IA responde correctamente una pregunta o escribe c\u00f3digo. Est\u00e1 empezando a medir cu\u00e1nto trabajo de un investigador puede absorber antes de que un humano tenga que volver a intervenir.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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