OpenAI ha publicado métricas internas que muestran que los investigadores de IA automatizados y los agentes de codificación están acelerando significativamente su ritmo de investigación, con la organización alcanzando su objetivo de un "pasante de investigación" automatizado para septiembre. La empresa tiene como objetivo construir un investigador de IA completamente automatizado para marzo de 2028 para avanzar en el aprendizaje profundo y la alineación, manteniendo la supervisión humana.
- A mediados de agosto, el investigador mediano de OpenAI estaba utilizando agentes de codificación a diario, gastando más de $600 por día en costos de inferencia de API, con el usuario del percentil 90 superando los $7.000 diarios.
- El tiempo total de ejecución de los agentes ahora supera la mano de obra humana, equivalente a 3.1 días de trabajo de agente por cada día de esfuerzo humano.
- El número de experimentos por investigador activo alcanzó un máximo histórico en agosto de 2026, correlacionándose con el aumento de la adopción de Codex y la expansión de los recursos de cómputo.
- Los agentes están manejando tareas cada vez más complejas, con tasas de éxito que aumentan en todos los niveles de dificultad, aunque sigue siendo necesario un control humano significativo para trabajos a largo plazo.
- Tras un incidente de seguridad el 20 de julio, OpenAI pausó el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo en sus últimos modelos para endurecer los entornos de investigación, imponiendo posteriormente restricciones adicionales después de que los modelos de clase Astra mostraran capacidades cibernéticas críticas.
OpenAI tiene la intención de compartir estos métodos de medición temprana para fomentar normas de divulgación pública e informar las elecciones democráticas respecto a los beneficios y riesgos del rápido desarrollo de la Inteligencia de Investigación (IRI).