Puntos clave
- La IA agencial de OpenAI automatiza tareas de varios pasos utilizando herramientas integradas.
- AgentKit permite a los desarrolladores crear agentes personalizados con una orquestación de bajo código.
- Los agentes acceden de forma segura a aplicaciones de terceros con el permiso del usuario y medidas de seguridad.
- Los lanzamientos funcionan mejor cuando se prueban primero con tareas específicas y de gran valor.
¿OpenAI ofrece IA agencial?
Sí, OpenAI ofrece un producto de IA agencial totalmente funcional.
La empresa lanzó el modo agente ChatGPT el 17 de julio de 2025, lo que permite a la plataforma completar de forma autónoma tareas de varios pasos utilizando herramientas integradas como la navegación web y la ejecución de código.
Tres meses después, OpenAI lanzó AgentKit, un completo conjunto de herramientas para desarrolladores diseñadas para crear, implementar y optimizar agentes de IA de principio a fin.
Estos lanzamientos posicionan a OpenAI como líder en el mercado de la IA agencial. La empresa se dirige a los líderes empresariales y de producto que desean una automatización inteligente sin tener que reconstruir toda su infraestructura tecnológica.
Después de probar la plataforma durante los últimos meses, me ha sorprendido lo sencilla que es su configuración, aunque el agente a veces tiene dificultades con tareas complejas que requieren un juicio específico del dominio.
¿Cómo funciona realmente?
La IA agencial de OpenAI funciona a través de un sistema unificado que combina las capacidades de razonamiento de ChatGPT con la capacidad de navegar por sitios web, ejecutar código y llamar a API en un ordenador virtual.
Cuando asignas una tarea, el agente evalúa la meta, selecciona las herramientas adecuadas y ejecuta una secuencia de acciones hasta completar la meta o encontrar un obstáculo.
El agente puede aprovechar los conectores con Gmail, GitHub, Slack y otras aplicaciones, accediendo de forma segura a los datos del usuario solo después de recibir una indicación de permiso. Esta capa de permiso garantiza que no se realice ninguna acción confidencial sin una aprobación explícita.
| Componente | Función empresarial |
|---|---|
| Navegación web | Estudios de mercado, análisis de la competencia, recuperación de datos en tiempo real. |
| Ejecución de código | Transformación de datos, automatización de scripts, generación de informes. |
| Llamadas API | Actualizaciones de CRM, procesamiento de pedidos, integración de servicios de terceros. |
| Acceso al conector | Redacción de correos electrónicos, programación de calendarios, recuperación de documentos. |
En mis propias pruebas, observé que el agente hacía una pausa antes de enviar correos electrónicos o modificar archivos, lo que generaba confianza en su proceso de toma de decisiones.
Esta arquitectura permite al agente gestionar tareas que antes requerían múltiples herramientas y transferencias manuales. Por ejemplo, puede extraer datos de ventas de un CRM, analizar tendencias en una hoja de cálculo y redactar un correo electrónico de resumen sin cambiar de contexto.
Esa diferencia es importante porque la velocidad de finalización de las tareas aumenta cuando un solo sistema coordina todo el flujo de trabajo. Ahora bien, ¿cómo se ve esto cuando un usuario real lo pone en práctica?
¿Cómo se traduce esto en la práctica?
Imagina a un gestor de productos que necesita recopilar información sobre la competencia para una próxima sesión de planificación de sprints.
En lugar de visitar manualmente los sitios web de la competencia, copiar listas de funciones y redactar notas, ella activa el modo agente de ChatGPT con una sola indicación: «Investiga las tres principales plataformas de CRM, compara sus funciones de IA y resume los resultados en una tabla».
El agente sigue un camino claro desde el problema hasta el resultado:
- Identifica el alcance de la tarea y confirma las tres plataformas CRM que se deben investigar.
- Explora el sitio web y la documentación de cada proveedor para extraer detalles sobre las funciones de la IA.
- Recopila los resultados en una tabla comparativa estructurada.
- Revisa los resultados para garantizar su precisión y señala cualquier información que falte.
En 10 minutos, el director de producto tiene un documento listo para el uso compartido. Esta rapidez y autonomía contrastan con los asistentes de investigación tradicionales, que requieren instrucciones paso a paso o verificación manual en cada fase.
Las soluciones de la competencia suelen carecer de la estrecha integración entre el razonamiento, la navegación y la manipulación de datos que OpenAI reúne en una sola interfaz. Esto nos lleva a la pregunta más amplia de qué es lo que distingue a OpenAI en un campo tan concurrido.
¿Qué diferencia a OpenAI?
OpenAI se ha labrado una posición única entre las principales empresas dedicadas a la creación de agentes al desarrollar un modo de agente orientado al consumidor y un completo kit de herramientas para desarrolladores en el mismo año.
Mientras que otros proveedores se centran en una automatización limitada o requieren una codificación personalizada extensa, OpenAI ofrece una experiencia plug-and-play para usuarios sin conocimientos técnicos, además de opciones de personalización avanzadas para equipos de ingeniería.
La empresa también ha dado prioridad a la seguridad y la gobernanza. OpenAI ha lanzado Guardrails, una capa de seguridad modular de código abierto que puede enmascarar automáticamente los datos personales, detectar intentos de jailbreak y hacer cumplir las políticas.
Esto garantiza que los agentes implementados operen dentro de límites fiables, una consideración fundamental para las corporaciones que manejan información confidencial.
Estas son las ventajas clave y desventajas de la plataforma:
- AgentKit proporciona un lienzo visual de arrastrar y soltar para orquestar flujos de trabajo multiagente sin necesidad de escribir código de orquestación.
- Las herramientas integradas, como la búsqueda web, la búsqueda de archivos y el control del ordenador, reducen la necesidad de integraciones personalizadas.
- Los primeros usuarios informan de problemas ocasionales de precisión y rendimiento lento en tareas complejas de varios pasos.
- El límite en el acceso al servicio en el mundo real significa que algunas tareas aún requieren un seguimiento manual.
Un usuario de Reddit capturó bien el sentimiento mixto: «He desarrollado aplicaciones complejas en una semana que antes me habrían llevado meses», mientras que otro señaló que el agente «fallaba habitualmente en tareas básicas» y carecía de la transparencia necesaria para la automatización robótica de procesos empresariales.
Estas experiencias contrastantes ponen de relieve una plataforma que aún está madurando, pero que ya muestra destellos de su potencial transformador.
Teniendo esto en cuenta, exploremos cómo los agentes de OpenAI encajan en los ecosistemas tecnológicos de las corporaciones existentes.
Integración y adecuación al ecosistema
La IA agencial de OpenAI se conecta a los sistemas circundantes a través de un registro de conectores centralizado que ofrece integraciones listas para usar para aplicaciones empresariales comunes.
Los administradores gestionan estos conectores desde una única consola, concediendo o restringiendo el acceso en función de los roles del equipo y los requisitos de cumplimiento.
El SDK de agentes y la API de respuestas proporcionan herramientas integradas como búsqueda web, búsqueda de archivos y control del ordenador, lo que permite a los desarrolladores crear agentes que recuperan información en tiempo real y realizan acciones sin necesidad de código de integración personalizado. Esto reduce las fricciones de implementación y acelera el tiempo de retorno del valor.
Así es como las principales plataformas encajan en el ecosistema de agentes de OpenAI:
| Plataforma | Rol de integración |
|---|---|
| Dropbox, Google Drive, SharePoint | Acceso y recuperación seguros de documentos para la investigación y la elaboración de informes. |
| Microsoft Teams, Slack | Mensajería en tiempo real, notificaciones y coordinación del flujo de trabajo. |
| Gmail, Outlook | Redacción de correos electrónicos, programación y gestión de la bandeja de entrada. |
| GitHub | Acceso al repositorio de código, automatización de solicitudes de validación, control de versiones. |
También hay compatibilidad con la integración de modelos de terceros. La plataforma no tiene límite en cuanto a los modelos de OpenAI; los desarrolladores pueden evaluar otros modelos dentro de la plataforma y llamar a API externas a través de interfaces estandarizadas.
Esta extensión hace que los agentes OpenAI sean adaptables en pilas tecnológicas heterogéneas donde coexisten múltiples proveedores de IA.
Cronograma de implementación y gestión del cambio
La adopción de la IA agencial funciona mejor cuando las organizaciones realizan una fase gradual en lugar de aplicar un cambio radical en toda la corporación.
Comience con una prueba piloto limitada que se centre en un flujo de trabajo de alto valor y bajo riesgo, como la automatización de la clasificación de tickets de soporte al cliente o la generación de resúmenes semanales de ventas. Esto permite a los equipos conocer las ventajas y limitaciones de la plataforma en un entorno controlado.
Esta es una secuencia de implementación probada:
- Lance una prueba piloto con un equipo y una única tarea bien definida.
- Evalúa métricas de rendimiento como la tasa de finalización de tareas y la satisfacción de los usuarios.
- Perfeccione las indicaciones, los conectores y las barreras de seguridad basándose en los comentarios de los pilotos.
- Expándase a equipos adyacentes con flujos de trabajo similares.
- Amplíe a una implementación completa una vez que se hayan establecido la gobernanza y la formación.
Las partes interesadas deben incluir a los responsables de seguridad informática para revisar las políticas de acceso a los datos, a los responsables de cumplimiento normativo para garantizar la alineación con la normativa y a los usuarios finales para recabar opiniones prácticas. Los rótulos de roles genéricos mantienen la flexibilidad del proceso, ya que las estructuras organizativas varían.
La gestión del cambio es importante en este caso, ya que la IA agencial traslada la toma de decisiones de los seres humanos a los algoritmos en contextos específicos.
La comunicación transparente sobre lo que el agente puede y no puede hacer evita expectativas poco realistas y genera confianza en la tecnología.
Ahora, veamos qué opinan los primeros usuarios sobre sus experiencias prácticas.
Comentarios de la comunidad y opiniones de los primeros usuarios
Las primeras opiniones están muy divididas. Algunos desarrolladores están encantados con el aumento de velocidad, mientras que otros consideran que las capacidades actuales son insuficientes para su uso en producción.
- «He desarrollado aplicaciones complejas en una semana que antes me habrían llevado meses» ( usuario de Reddit, r/aipromptprogramming ).
- «El agente de OpenAI es un truco divertido tal y como está... nada más» ( usuario de Reddit, r/ChatGPT ).
- «Esto acabará por completo con el mercado de la RPA» ( usuario de Reddit, r/productividad ).
- «Falla habitualmente en tareas básicas y no puede acceder a la mayoría de los servicios del mundo real» ( usuario de Reddit, r/ChatGPT ).
Si le interesa, puede leer los más de 500 comentarios sobre esta función aquí para ver a qué me refiero:
El lanzamiento de AgentKit también ha suscitado el debate de que los creadores de agentes de IA de terceros pueden tener dificultades para competir a menos que se especialicen o añadan un valor único.
Un observador señaló que «la mayoría de las startups que ofrecen flujos de trabajo de IA sin código parecen ahora redundantes», ahora que OpenAI proporciona un generador de agentes nativo.
A pesar de los límites actuales, una parte de la comunidad sigue siendo optimista. La opinión general es que la IA agencial podría revolucionar la automatización una vez que se subsanen las deficiencias en materia de fiabilidad y cumplimiento.
Ocuparse de tareas rutinarias como rellenar formularios, hacer compras o supervisar datos representa lo que algunos denominan «el mayor cambio de paradigma tecnológico de nuestra vida».
Estas vistas polarizadas sientan las bases para comprender hacia dónde planea llevar OpenAI la plataforma en el futuro.
Hoja de ruta y Outlook del ecosistema
OpenAI ha esbozado un cronograma ambicioso que va desde la consolidación de la plataforma hasta las capacidades de investigación autónoma.
Para mediados de 2026, OpenAI tiene planificado retirar la API de asistentes heredada una vez que la API de respuestas y el SDK de agentes alcancen la paridad total de funciones.
Esto unificará a los desarrolladores en una única plataforma de agentes mejorada. Se esperan anuncios formales de obsolescencia y herramientas de migración a medida que se acerque la fecha de transición.
A finales de 2026, OpenAI pretende ofrecer un agente de IA capaz de realizar investigaciones de forma autónoma a un nivel «becario». El director ejecutivo, Sam Altman, describió esta meta como la creación de un sistema capaz de leer literatura, generar hipótesis, realizar experimentos y analizar resultados con una mínima intervención humana.
De cara al futuro, OpenAI tiene como objetivo para 2028 crear un «investigador de IA legítimo» que pueda abordar problemas científicos complejos de principio a fin.
Para alcanzar este hito, sería necesario ampliar la infraestructura informática, extender las ventanas de contexto más allá del límite actual de cinco horas de razonamiento efectivo y avanzar en las innovaciones algorítmicas en materia de razonamiento.
Las mejoras a corto plazo incluyen una API de flujos de trabajo para implementar y gestionar programáticamente los flujos de trabajo de los agentes, y la incorporación de más capacidades de los agentes a la aplicación de consumo ChatGPT. Las mejoras periódicas del modelo potenciarán aún más el razonamiento de los agentes y reducirán los errores.
Con una hoja de ruta orientada al futuro, los líderes deben comprender el compromiso financiero que requiere la adopción de esta tecnología.
¿Cuánto cuesta OpenAI IA Agentic?
OpenAI utiliza un modelo de suscripción por niveles para el acceso al agente ChatGPT y cobra por separado las herramientas de desarrollo de API.
ChatGPT Plus cuesta 20 $ al mes por usuario e incluye aproximadamente 40 acciones de agente al mes, con créditos de pago por uso disponibles para un uso adicional.
ChatGPT Pro, con un precio de 200 dólares al mes, ofrece acceso con prioridad y un uso prácticamente ilimitado del agente, proporcionando de forma predeterminada alrededor de 400 acciones del agente al mes.
Para equipos, ChatGPT Team cuesta 25 $ por usuario al mes con un contrato anual o 30 $ por usuario al mes. Este nivel incluye todas las funciones Plus para cada usuario, una consola de administración compartida y límites de uso combinados más altos.
Los desarrolladores que utilizan la API solo pagan por los tokens del modelo subyacente y las llamadas de complemento. No hay que pagar ninguna tarifa adicional por utilizar el SDK de agentes, las herramientas AgentKit o las funciones integradas.
Sin embargo, las consultas de búsqueda web tienen un coste adicional: 30 $ por cada 1000 consultas para GPT-4o search-preview y 25 $ por cada 1000 para GPT-4o-mini. Otras herramientas integradas, como la búsqueda de archivos o la ejecución de código, se facturan únicamente a través de los tokens de modelo consumidos.
Pueden surgir costes ocultos derivados de tareas que requieren un uso intensivo de recursos informáticos o integraciones a gran escala que exigen numerosas llamadas a la API. Las organizaciones deben supervisar de cerca el uso durante las pruebas piloto para poder realizar una previsión precisa de los gastos mensuales. Si no existe un precio público para una función específica, consulte la página de datos empresariales de OpenAI o póngase en contacto directamente con su equipo de ventas.
Reflexiones finales
El modo agente de OpenAI es muy prometedor, pero aún no está listo para su uso en todos los casos. He visto cómo destaca en la investigación y la síntesis, mientras que tropieza con flujos de trabajo que requieren un juicio matizado.
Lo más inteligente es considerarla una herramienta experimental en lugar de un sustituto completo de la automatización. Empiece con una tarea repetitiva que tenga criterios de éxito claros, supervísela de cerca y, a continuación, ajuste las indicaciones y los permisos hasta que los resultados sean consistentes.
Los primeros en adoptarla que la utilicen con cuidado acumularán un valioso conocimiento institucional a medida que la plataforma madure. Los que esperen a que sea perfecta verán cómo sus competidores aprovechan la ventaja de la curva de aprendizaje.