OpenAI publicó dos conjuntos de datos sobre el uso de ChatGPT y ninguno cubre el sector público
Traducción automática del original en inglés, publicada sin revisión humana. En caso de duda, prevalece el inglés. Si un fragmento suena mal, selecciónelo y márquelo al final de la página.
La publicación país por país de OpenAI del 6 de agosto de 2026 nombra a su público: las estadísticas “ayudarán a la gente, incluidos responsables de políticas públicas e investigadores de todo el mundo”. La nota metodológica dice después a quiénes. Cubre cuentas Free, Go, Plus y Pro, “el grupo de cuentas gestionadas en general por individuos y no por organizaciones”. Las cuentas gestionadas, del tipo que tendría un ministerio, quedan fuera de alcance por construcción.
El segundo conjunto de datos, B2B Signals, sí cubre organizaciones. Su informe de lanzamiento las divide por función (TI, seguridad, finanzas) y por empresas nombradas. Gobierno no es uno de los cortes.
La propia página de gobierno de OpenAI afirma que “más de 1 millón de profesionales del sector público dependen de los productos de OpenAI”.
Dejar fuera las cuentas gestionadas es una elección de alcance defendible para un conjunto de datos de consumo, y aun así borra a una quinta parte de la fuerza laboral. El empleo público general promedió el 18,4% del empleo total en la OCDE en 2023, y el 30,1% en Noruega. He sostenido que la dificultad del sector público con la IA es institucional y no tecnológica. El Alan Turing Institute calculó en alrededor del 41% la parte del tiempo del sector público que la IA generativa podría respaldar, y el ensayo británico con 20.000 funcionarios ahorró 26 minutos al día. Ninguna de las dos lecturas puede probarse mientras el sector público no se cuente por separado.
La oportunidad para los laboratorios es un corte de sector público impreso junto a las tablas por país. El gobierno de Noruega emplea al 30,1% de su fuerza laboral, y ningún laboratorio informa qué hace cualquiera de ellos con estas herramientas.
Enlaces sueltos
- Entre las ocho predicciones de Dwarkesh Patel para el aprendizaje continuo: los laboratorios podrían reservar sus mejores modelos a las empresas que acepten entrenar sobre sus sesiones, una condición que un organismo público que guarda registros de ciudadanos no puede cumplir.
- Atkinson y O’Bryan detectan escritura asistida por IA en documentos gubernamentales publicados, cuatro de diez flujos mostrándolo en 2026 frente a una base casi nula en 2021, que es cómo se mide el uso de IA en el sector público cuando ningún laboratorio lo publica.
- El Kimi K3 de Moonshot AI, desplegable libremente, permitiría a un gobierno correr un modelo de frontera en su propio hardware, invisible para cualquier informe de uso de un laboratorio, aunque Rest of World no encontró ningún gobierno que lo haya adoptado todavía.
Tiago C. Peixoto · English original · About