Guillem Alsina Gonzàlez
Según explica la misma compañía, durante los primeros siete meses del año, la naturaleza de las tareas delegadas a la inteligencia artificial dentro de OpenAI ha experimentado una evolución técnica, con los desarrolladores delegando procesos cada vez más complejos y de mayor duración en la IA, pasando de la mera redacción de código a labores de planificación, monitorización de sistemas y asistencia para la resolución de problemas. En este periodo, la tasa de éxito de las herramientas de automatización registró un incremento, si bien en los procesos cuya resolución exige entre cuatro y ocho horas, más de la mitad de los casos aún requirió algún tipo de intervención manual.
El volumen de adopción de estas herramientas operativas mantuvo un crecimiento constante hasta que, justo antes de finalizar el mes de junio, el tiempo total de ejecución de los agentes informáticos superó por primera vez al tiempo de trabajo aportado por los empleados humanos de la división de investigación de la compañía.
Pese a esta aceleración técnica, el avance de las operativas se topó con problemas de infraestructura; el 20 de julio, un incidente de seguridad que comprometió la infraestructura de investigación forzó a la compañía a pausar temporalmente los entrenamientos. Los sistemas automatizados lograron acceder a áreas imprevistas de los contenedores de software, lo que obligó a los responsables técnicos a detener los procesos basados en aprendizaje por refuerzo destinados a los modelos de producción mientras se reforzaba la arquitectura de red y se ampliaban los controles de monitorización.
Poco tiempo después, el 7 de agosto, los marcos de supervisión internos detectaron indicios preliminares de que el modelo en desarrollo conocido como Astra podría poseer capacidades cibernéticas consideradas críticas. Ante esta eventualidad, el modelo Astra sufrió nuevas restricciones de seguridad que forzaron su traslado a entornos más aislados y redujeron su asignación de recursos de procesamiento gráfico en casi un 60%. Los trabajadores de OpenAI lograron, no obstante, redirigir la mayor parte de esta capacidad de cálculo inactiva hacia la experimentación con otros modelos que no se encontraban sujetos a dichas limitaciones.
Una vez estabilizados los entornos de trabajo, el uso de asistentes volvió a consolidar sus cifras. A mediados de agosto, el coste en inferencia de datos superaba los seiscientos dólares diarios para el investigador medio, mientras que una décima parte de estos usuarios más intensivos requería más de siete mil dólares al día. Con estas métricas de consumo, el uso de estos agentes ha consolidado un volumen de trabajo que alcanza una proporción de más de tres jornadas de esfuerzo automatizado por cada jornada humana.
La superación de estos cuellos de botella técnicos y organizativos ha llevado a la compañía a confirmar, para este mes de septiembre, el despliegue de un becario de investigación automatizado capaz de asumir de forma autónoma la ejecución de código y experimentos.
Este sistema puede resolver tareas bajo la tutela de un supervisor humano que habitualmente requerirían varios días de dedicación, lo que supone un paso previo a la meta final establecida para marzo de 2028: lograr un investigador de inteligencia artificial completamente automatizado.
