La IA agencial de ChatGPT ofrece una potente automatización entre herramientas.

Puntos clave

¿Ofrece OpenAI IA agencial?

Sí, OpenAI ofrece IA agencial a través del modo ChatGPT Agent, que se lanzó a mediados de 2025. Esta función transforma ChatGPT de un asistente conversacional a un trabajador autónomo capaz de navegar por sitios web, ejecutar código e interactuar con aplicaciones de terceros para completar tareas de varios pasos de principio a fin.

La empresa posiciona esta capacidad como parte de un cambio más amplio hacia sistemas de IA que «piensan y actúan» en lugar de simplemente responder. El director ejecutivo Sam Altman señaló esta dirección en DevDay 2024, declarando que 2025 sería el año en que los agentes realmente harían trabajo para los usuarios.

La oferta de OpenAI se enmarca dentro de su amplio ecosistema de productos, que abarca acceso gratuito para consumidores, planes individuales de pago y soluciones empresariales.

La función del agente está disponible actualmente para los suscriptores de Plus, Pro, Team y Enterprise, lo que refleja la estrategia de la empresa de combinar la automatización con modelos de servicio por niveles que satisfacen las necesidades de seguridad y escalabilidad tanto de los usuarios personales como de los empresariales.

¿Cómo funciona realmente?

La arquitectura de ChatGPT permite un funcionamiento autónomo a través de un sistema por capas de componentes interconectados.

La base es el modo agente, que proporciona un entorno informático virtual que ejecuta tareas mediante automatización programada o instrucciones directas del usuario.

Este entorno coordina tres herramientas de ejecución que hacen trabajo conjunto:

Estas herramientas de ejecución se conectan a sistemas externos a través de los conectores ChatGPT, que extraen datos de aplicaciones como Gmail, GitHub y sistemas de calendario a través de API.

Esta integración permite al agente acceder al contexto relevante de hilos de correo electrónico, repositorios de código y eventos programados antes de tomar medidas.

Los equipos pueden ampliar esto aún más con GPT personalizados, creando instancias de agentes especializados que comprenden los datos específicos de la empresa y ejecutan flujos de trabajo internos, como actualizaciones de bases de datos o elaboración de informes automatizados.

El agente procesa solicitudes complejas dividiéndolas en pasos secuenciales, ejecutando cada uno con la herramienta más adecuada y evaluando los resultados para perfeccionar su enfoque.

Las pruebas internas muestran una precisión del 45,5 % en el modelado de hojas de cálculo complejas, más del doble que los métodos GPT-4 anteriores y acercándose al 71 % de referencia humana.

Este refinamiento iterativo traduce la arquitectura técnica en ganancias prácticas de productividad en la programación, la recuperación de datos, el análisis, la integración de sistemas y la automatización específica del dominio.

¿Cómo se traduce esto en la práctica?

Probé el modo agente el mes pasado mientras planeara un viaje de fin de semana a Portland. Le pedí a ChatGPT que comparara horarios de trenes, comprobara la disponibilidad de hoteles y recopilara opciones de restaurantes a poca distancia de mi hotel.

El agente abrió un navegador, visitó la página de reservas de Amtrak, dejó un nota de los horarios de salida y las tarifas, y luego pasó a sitios web de comparación de hoteles para contrastar precios y opiniones. Incluso señaló un conflicto de horarios (mi tren preferido llegaba después de la hora límite de registro en el hotel) y sugirió una salida más temprana.

Todo el proceso de investigación duró unos siete minutos, durante los cuales revisé tres pestañas del navegador que abrió el agente y confirmé sus conclusiones antes de la confirmación de las reservas.

Así es como el agente abordó la tarea paso a paso:

Era como delegar en un becario ingenioso al que no le importan las búsquedas tediosas, salvo que el agente nunca se quejaba ni perdía la concentración.

En comparación con competidores como los productos de Zapier, la interfaz de conversación de ChatGPT facilita la iteración, ya que permite refinar las instrucciones durante la tarea en lugar de tener que reconstruir un diagrama de flujo de automatización.

¿Qué diferencia a OpenAI?

Las capacidades de ChatGPT se sitúan en la intersección entre la accesibilidad y la potencia. A diferencia de los marcos de agentes especializados que requieren conocimientos de desarrollo, el modo agente funciona a través de indicaciones de conversación.

Un gestor de proyectos puede programar una tarea escribiendo instrucciones en lugar de escribir código o configurar flujos de trabajo complejos. Esto reduce las barreras de adopción, lo que permite a los equipos sin conocimientos técnicos implementar flujos de trabajo autónomos rápidamente.

Los benchmarks de rendimiento subrayan el impacto de la plataforma. En un estudio de campo de Harvard y Boston Consulting Group, los consultores con acceso a GPT-4 completaron las tareas un 24,9 % más rápido y produjeron un trabajo con una calidad un 40 % superior al de sus colegas sin asistencia de IA.

Y esto no tenía límite en las tareas rutinarias. El estudio abarcó la investigación, la redacción, el análisis y la resolución de problemas en múltiples ámbitos, lo que demuestra su amplia aplicabilidad.

Integración y adecuación al ecosistema

La estrategia de integración de ChatGPT va más allá de los conectores integrados que ya impulsan los flujos de trabajo de los agentes.

En DevDay 2025, OpenAI presentó un SDK de apps que permite a los desarrolladores crear miniaplicaciones que se ejecutan íntegramente dentro de la interfaz de ChatGPT.

Entre las primeras apps asociadas se incluyen Canva para diseño, Zillow para búsqueda de propiedades y Spotify para control de música. Estas apps responden a comandos en lenguaje natural, lo que transforma ChatGPT en una plataforma de servicios interactivos en lugar de una simple herramienta de conversación.

OpenAI tiene el plan de habilitar las compras dentro del chat a través de un protocolo de «comercio agencial» a finales de 2025, ampliando las capacidades de transacción más allá de la recuperación de información.

Para las corporaciones con sistemas heredados/a, la API de Assistants permite integraciones personalizadas que incorporan las capacidades de ChatGPT en productos internos, lo que permite arquitecturas híbridas en las que las funciones de ChatGPT mejoran puntos de contacto específicos sin sustituir la infraestructura existente.

Comentarios de la comunidad y opiniones de los primeros usuarios

La acogida ha sido mixta, lo que refleja tanto las promesas como los problemas iniciales de la IA autónoma. Más del 70 % de los usuarios de ChatGPT en una encuesta afirmaron haber aumentado su productividad personal, pero las incidencias en la fase inicial han moderado el entusiasmo por determinadas funciones.

Sentimiento positivo:

Comentarios críticos:

Estas citas ilustran una tecnología en transición. Los usuarios avanzados aprecian la autonomía y el ahorro de tiempo, mientras que otros encuentran puntos de fricción en torno a la fiabilidad, la precisión de las notificaciones y la estabilidad de las funciones.

OpenAI ha reconocido que el modo agente es «solo el principio» y sigue implementando mejoras con regularidad.

¿Cuánto cuesta la IA agencial ChatGPT?

Los precios por niveles de ChatGPT se adaptan a usuarios individuales, equipos pequeños y grandes corporaciones.

El plan Plus cuesta 20 $ al mes e incluye acceso con prioridad a GPT-4, el modo agente y la función Tareas.

Para los usuarios avanzados, el plan Pro, con un coste mensual de 200 dólares, ofrece un uso ilimitado de los modelos más avanzados de OpenAI, incluido un modo de «razonamiento Pro» que asigna más recursos informáticos para obtener una mayor precisión en consultas complejas.

Los equipos pueden suscribirse al plan Business por 25 $ al mes por usuario con facturación anual, o por 30 $ al mes. Este nivel ofrece compatibilidad hasta para 150 usuarios e incluye GPT-4 con 32 000 contextos, análisis de datos avanzado, GPT personalizados con uso compartido y una consola de administrador.

Es importante destacar que el plan Business garantiza que no se entrenan los datos introducidos por los clientes y cumple con la norma SOC 2.

Los precios para empresas son personalizados y se negocian a través del equipo de ventas de OpenAI. Los clientes empresariales reciben acceso ilimitado a GPT-4, límites de contexto más altos, opciones de gestión de claves de cifrado, controles de administrador a nivel de dominio y compatibilidad SLA.

Los precios varían en función del volumen de uso y el tamaño de la empresa, lo que lo hace adecuado para organizaciones que implementan agentes en cientos o miles de empleados.

Los costes ocultos suelen derivarse de la integración y la gestión del cambio, más que de la propia plataforma. El desarrollo de API personalizadas, la configuración de conectores y el mantenimiento continuo de flujos de trabajo a medida pueden requerir recursos de desarrollo dedicados.

Las tareas que requieren un uso intensivo de recursos informáticos, especialmente aquellas que utilizan el modo de razonamiento Pro o la automatización de alta frecuencia, pueden impulsar el uso hacia planes de nivel superior.

La formación de los empleados y el establecimiento de marcos de gobernanza también representan inversiones importantes, aunque estas dan sus frutos en términos de tasas de adopción y mitigación de riesgos.

Hoja de ruta y perspectivas del ecosistema

La estrategia de IA agencial de OpenAI se desarrolla en varias fases, cada una de las cuales amplía la autonomía y el alcance del ecosistema. El seguimiento de estos hitos es importante, ya que indican cuándo determinadas capacidades pasarán de ser experimentos beta a funciones listas para su producción.

Pasado y presente:

Futuro a corto plazo:

Visión a largo plazo:

«En 2025 los agentes estarán trabajando», declaró Sam Altman en el DevDay 2024 de OpenAI, destacando el enfoque de la empresa en los asistentes de IA autónomos. Esta fase, rotulada como «agentes de IA» en la hoja de ruta interna de cinco niveles de OpenAI, precede a sistemas aún más avanzados capaces de gestionar el trabajo de organizaciones enteras.

Para los líderes empresariales, esta hoja de ruta sugiere planear una adopción iterativa en lugar de esperar a un producto «completar». Las capacidades actuales ya ofrecen ganancias de productividad cuantificables, y las mejoras incrementales ampliarán los casos de uso en los próximos trimestres.

«En 2025 es cuando los agentes estarán trabajando». – Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI.

Las estructuras de precios determinan qué organizaciones pueden acceder a estas capacidades en evolución a gran escala.

Ahora que el precio y las capacidades están claros, la pregunta final es si seguir adelante y cómo hacerlo de forma estratégica.

Reflexiones finales

Al igual que cualquier tecnología potente, la IA agencial de ChatGPT presenta tanto oportunidades como precauciones. La oportunidad radica en el aumento documentado de la productividad: los consultores completan las tareas un 25 % más rápido, los equipos ahorran horas diarias en investigación y los flujos de trabajo completos pasan de ser manuales a autónomos. Para las organizaciones que se ven abrumadas por la proliferación de herramientas y los gastos generales del cambio de contexto, los agentes ofrecen una vía hacia la consolidación y la eficiencia.

El riesgo práctico se centra en la fiabilidad y la supervisión. Los errores en las fases iniciales, los fallos ocasionales en las tareas y la necesidad de revisión humana significan que implementar agentes sin medidas de seguridad invita a cometer errores. Los equipos deben empezar poco a poco, haciendo la selección de flujos de trabajo de bajo riesgo y alta repetición para la automatización inicial. Mida los logros de forma rigurosa, haciendo un seguimiento del tiempo ahorrado y la calidad mantenida. Amplíe lo que funciona, iterando en las indicaciones, las integraciones y las políticas de gobernanza a medida que la tecnología madura.

Lista de control de acciones: