El último modelo de IA de Google puede desentrañar millones de líneas de código y acelerar la investigación en computación cuántica, lo cual es genial si pasas tus tardes depurando enormes proyectos de software o avanzando en física teórica. Para el usuario promedio de Gemini, la enorme potencia del nuevo modelo Gemini 4 Argon plantea la pregunta: ¿para qué lo necesitas?

Google ha puesto Gemini 4 Argon a disposición de los suscriptores de Google AI Pro o Ultra en la app de Gemini. Solo tienes que seleccionarlo de la lista de modelos disponibles en la parte superior de la conversación. Google se jacta del razonamiento avanzado del modelo, su capacidad para resolver problemas en múltiples pasos y otras mejoras que ofrece esta sofisticada IA, pero es un poco excesivo para algo tan sencillo como ayudar a escribir un correo electrónico.

Que Argon pueda superar a sus predecesores en pruebas de rendimiento complejas es menos interesante que averiguar qué hacer con toda esta potencia adicional de IA. A medida que los modelos de IA se vuelven cada vez más especializados, es posible que nos estemos acercando a un punto en el que la tecnología avanza más rápido que la capacidad de las personas para entender por qué la necesitan.

Ponle un gran problema al modelo más grande

Sin duda, Gemini 4 Argon tiene usos potenciales, por ejemplo, en el análisis de información compleja dispersa en varios archivos. Imagina comparar tres pólizas de seguro médico con diferentes deducibles, primas, exclusiones de cobertura y límites de gastos de bolsillo. Un modelo Gemini común ya puede resumir las pólizas, pero el razonamiento avanzado de Argon podría resultar valioso al calcular cómo diferentes combinaciones de gastos médicos afectarían el costo total anual. Sería ideal para analizar todo tipo de escenarios potenciales de atención médica, dar seguimiento a múltiples variables que interactúan entre sí, identificar excepciones relevantes y calcular sus consecuencias.

El mismo principio se aplica a cualquier otro proyecto complejo, como renovar una casa y pedirle al modelo que evalúe los presupuestos de los contratistas, los costos de los materiales y los planos arquitectónicos en busca de inconsistencias y posibles sobrecostos. Argon 4 podría ayudar a determinar cómo una inspección eléctrica retrasada afecta varios trabajos posteriores y el presupuesto general.

También podría ser útil para aprender materias académicas complejas que incorporan muchos conceptos interconectados, como las matemáticas avanzadas. Todo eso, sin embargo, solo es potencialmente mejor que usar simplemente los modelos menos potentes. Determinar cuándo es necesario Argon 4 podría ser tan complicado como los mismos proyectos para los que el modelo es más adecuado.

IA que sobreanaliza

A veces resulta ridículo que Google esté desarrollando modelos capaces de afrontar extraordinarios desafíos científicos y de ingeniería, para después colocarlos en la misma interfaz que la gente utiliza para pedir recetas de hot cakes. La tecnología se vuelve cada vez más sofisticada, pero las razones para elegir un modelo sobre otro siguen siendo poco claras.

Esto no es exclusivo de Google. OpenAI y Anthropic también tienen modelos increíblemente potentes que parecen poco adecuados para el usuario promedio. El modelo más potente no siempre será el más útil. Pedirle a Gemini que reescriba un correo o sugiera ideas para la cena probablemente no requiera las capacidades de razonamiento adicionales de Argon. Un modelo más rápido podría ofrecer una respuesta igual de útil en menos tiempo. Incluso los ejemplos más complicados no necesariamente están fuera del alcance de los modelos convencionales de Gemini. La ventaja de Argon tendría que estar en su capacidad para manejar combinaciones de restricciones inusualmente complejas.

El desafío para Google es que los usuarios no pueden identificar fácilmente qué tareas justifican recurrir a un modelo más potente. En ese caso, el selector de modelos se convierte en una molestia, en lugar de una función útil.

Por ahora, la mayoría de los usuarios de Gemini deberían quedarse con los modelos menos exigentes y reservar Gemini 4 Argon para las tareas que les resulten difíciles. Al parecer, Argon 4 es un logro técnico extraordinario, con enormes beneficios potenciales en ciertas áreas de investigación, pero no necesito algo capaz de resolver problemas de computación cuántica en mi día a día. Los desarrolladores de IA se han vuelto muy buenos para crear modelos capaces de realizar trabajos extraordinarios, pero el logro más impresionante sería explicar cuándo realmente los necesitan las personas comunes.

ChatGPT puede almacenar una gran cantidad de información sobre sus usuarios, ya sea porque personalizaste deliberadamente el chatbot de IA o simplemente porque dejaste activada la función de memoria durante las conversaciones. OpenAI parece considerar que eso podría incluir detalles que preferirías que un amigo o familiar no descubriera, y ha tomado medidas para disipar esos temores con su nueva función «Chats bloqueados».

«Chats bloqueados» protege conversaciones específicas con ChatGPT mediante un PIN de cuatro dígitos o una verificación biométrica en dispositivos móviles. Abre el menú que se encuentra debajo de los tres puntos en la esquina superior derecha de la ventana de chat, toca «Bloquear chat» y confirma. Tendrás que crear un PIN de cuatro dígitos si aún no lo has hecho, o vincularlo al reconocimiento facial o la huella digital que usas para desbloquear tu dispositivo.

Además, asegúrate de recordar tu PIN. Puedes cambiarlo más adelante si lo deseas, pero si lo olvidas y tienes que restablecerlo, ChatGPT eliminará de forma permanente todos los chats bloqueados y los archivos protegidos por el PIN anterior.

ChatGPT creará un nuevo proyecto específicamente para los chats bloqueados. Las conversaciones desaparecerán de tu historial habitual y de los resultados de búsqueda, a menos que se desbloqueen. Alguien que navegue por tu cuenta sin más no debería poder encontrarlas sin autenticarse.

Pero, si bien los chats bloqueados impedirán que otros lean tus conversaciones, la información contenida en tus intercambios con la IA es otra historia.

El truco de la conversación que se desvanece

Imagina usar ChatGPT para planear un regalo de cumpleaños sorpresa para tu pareja, quien, sin darse cuenta, podría tomar prestado tu celular, buscar información en el chatbot y descubrir tus planes. Eso es lo que OpenAI parece tener en mente: una conversación que querrías mantener disponible sin que aparezca cuando alguien más revise tu celular. Pero lo que parece ser una mejora sencilla en materia de privacidad tiene un par de salvedades importantes.

Por un lado, si usas esta función, la conversación puede permanecer abierta en la misma pestaña del navegador inmediatamente después de bloquearla, y los dispositivos que se hayan abierto previamente podrían mostrar temporalmente su título hasta que se actualicen. Así que asegúrate de cerrar o actualizar la pestaña correspondiente y revisar cualquier otro dispositivo si es importante mantenerla oculta.

Además, al desbloquear el proyecto protegido obtienes acceso temporal, pero el bloqueo no se restablecerá de inmediato a menos que selecciones “Bloquear” nuevamente cuando hayas terminado. No puedes dar por sentado que el hecho de salir de la página haya vuelto a proteger la conversación.

Lo mismo aplica para cualquier información que ya se haya filtrado. Si creaste un enlace compartido a una interacción de ChatGPT mientras planeabas un viaje para que un amigo pudiera verlo, bloquearlo para mantener parte del itinerario como sorpresa después no servirá de mucho. Esos enlaces compartidos siguen funcionando, sin importar su estado de bloqueo posterior. Tienes que eliminar el enlace compartido para cerrar esa brecha. Bloquear una conversación restringe el acceso dentro de tu cuenta, pero no retira las copias que ya hayas compartido.

Detalles que se escapan

Pero incluso una buena disciplina con el bloqueo de ChatGPT no siempre funcionará si la IA selecciona algún detalle de la conversación para incorporarlo a su función de memoria antes de que puedas girar la llave digital. La información recordada antes de que se bloqueara la conversación sigue formando parte de la memoria habitual de ChatGPT y puede influir en respuestas posteriores. La información no se borra automáticamente. Tienes que ingresar manualmente a la sección de memoria y eliminarla.

Afortunadamente, eso deja de ser un problema una vez que se activa el bloqueo. Los detalles recién recordados permanecen separados de la memoria habitual de ChatGPT y pueden utilizarse dentro de otras conversaciones bloqueadas, pero no se filtrarán a otras conversaciones. Por lo tanto, si sabes que vas a querer bloquear un chat en algún momento, hazlo antes de que comiencen las discusiones delicadas.

Para conversaciones especialmente delicadas, el chat temporal puede ser la opción más adecuada. Las conversaciones temporales no aparecen en el historial habitual, no generan recuerdos ni son guardadas por OpenAI para su programa de mejora de modelos. En algunos casos, eso compensa el inconveniente de no poder volver a la conversación.

Los chats bloqueados son sin duda una adición atractiva para las preocupaciones cotidianas sobre la privacidad con ChatGPT, pero no es una solución integral ni totalmente automática. Controlar quién puede abrir una conversación es útil, pero es irrelevante si la información queda almacenada en la memoria de ChatGPT o en un enlace compartido. Mantener un control sobre el contenido requiere un poco más de esfuerzo que simplemente confiar en cuatro números y tus rasgos faciales para mantener tus secretos.

OpenAI presentó recientemente GPT-6, un nuevo modelo de ChatGPT. Probablemente ya hayas escuchado hablar de muchas de sus nuevas funciones, pero hay una a la que, en mi opinión, no se le ha prestado suficiente atención, especialmente considerando lo mucho que puedes divertirte con ella: la interfaz de usuario inteligente (Intelligent UI).

Esta función permite que ChatGPT genere experiencias interactivas directamente dentro de una conversación. OpenAI lo explica así: «Con Intelligent UI, las respuestas pueden incluir gráficos, botones que puedes pulsar, formularios, diagramas y experiencias interactivas que puedes utilizar directamente en tu conversación».

Lo interesante es que no existe un único formato. Esto significa que, dependiendo de lo que le pidas, ChatGPT podría crear un diagrama interactivo, una calculadora, un tablero de inspiración, un mapa o incluso una pequeña consola de videojuegos.

Aquí hay aplicaciones realmente útiles, desde facilitar la comprensión de temas complejos hasta crear herramientas sencillas al momento. Sin embargo, me interesaba especialmente algo un poco menos práctico: los videojuegos.

Ahora, ChatGPT puede crear juegos a los que puedes jugar directamente dentro de la ventana del chat. Aunque existen todo tipo de posibilidades para desarrollar juegos educativos, cuestionarios y creaciones completamente nuevas, quería ver qué sucedería si le pidiera recrear algunos de mis favoritos de antaño.

Así que comencé con cinco juegos clásicos, entre ellos Snake, Pong y Tetris. Le di a ChatGPT instrucciones sencillas para comprobar qué tan fielmente podía recrearlos. Después, le pedí que reinventara cada juego con nuevas estéticas, mecánicas de juego inesperadas y algunos giros deliberadamente caóticos. Imagina Snake en un mundo ciberpunk de neón y Tetris con reglas que cambian cada vez que completas una línea.

Esto fue lo que sucedió cuando puse a prueba las nuevas capacidades de ChatGPT para crear videojuegos.

Snake se renueva con un estilo neón

The prompt: "Create a playable version of the classic Snake game directly inside this conversation."

Versión original en inglés, a continuación la traducción que probamos y también funciona: "Crea una versión jugable del clásico juego Snake directamente en esta conversación".

ChatGPT acertó con lo básico desde el principio. El juego se reconocía al instante, con controles sensibles e incluso un control deslizante para ajustar la velocidad. Se veía bien y, lo más importante, fue realmente divertido jugarlo un par de veces.

Luego le pedí que le diera a Snake un cambio de imagen al estilo cyberpunk con luces de neón, con obstáculos que se mueven, potenciadores especiales y un aumento de velocidad cada cinco puntos. Te presento a Neon Snake.

Hubo un pequeño contratiempo. En lugar de crear el nuevo juego directamente en la ventana de chat, ChatGPT inicialmente me dio el código. Lo cual no servía de mucho, ya que el objetivo era jugarlo ahí mismo, en ese momento.

Probé con otra instrucción, preguntándole si podía hacer que se pudiera jugar directamente en la conversación, y eso funcionó. Los resultados de ese experimento fueron divertidos. La estética de neón se veía bien, todo estaba codificado por colores y las nuevas mecánicas le dieron al juego clásico (y, seamos honestos, a veces aburrido) un nivel adicional de desafío.

El Tetris tiene nuevas reglas

The prompt: "Create a playable game inspired by Tetris directly inside this conversation."

Traducción: "Crea un juego que se pueda jugar, inspirado en Tetris, directamente en esta conversación".

Este funcionó muy bien desde el principio. Había dado por sentado que tendría algunos errores y fallos porque hay mucha más acción en comparación con Snake, pero los controles eran intuitivos y respondían bien, y la mecánica clásica de apilar bloques estaba intacta.

Pero, ¿y si Tetris cambiara las reglas cada vez que eliminaras una línea? Esa fue la idea detrás de mi siguiente propuesta.

Le pedí a ChatGPT que introdujera giros inesperados, que podrían incluir desde girar el tablero hasta agregar formas inusuales de bloques o poderes especiales que pudieran destruir parte de la cuadrícula.

Y lo logró. Las reglas cambiantes introdujeron un divertido elemento de imprevisibilidad a un juego que, por lo general, se trata de encontrar el ritmo adecuado. También me quedé pensando en hasta qué punto se podría llevar esto más allá. Hay tantas oportunidades para experimentar con diferentes reglas, desafíos y potenciadores.

"Space Invaders" se convierte en una situación de primer contacto

The prompt: "Build me a fully playable retro arcade game inspired by Space Invaders"

Traducción: "Crea un juego de arcade retro totalmente jugable inspirado en Space Invaders".

Una vez más, ChatGPT recreó la experiencia clásica de los juegos de arcade sorprendentemente bien. Se veía y se jugaba igual que el original, con controles sencillos y toda la diversión de disparar a oleadas de extraterrestres que se acercaban.

Pero quería ver si podía hacer algo un poco más imaginativo que agregar enemigos adicionales o hacer que todo se moviera más rápido. Así que le pedí que introdujera una opción: ¿qué pasaría si pudiera defender la Tierra luchando contra los extraterrestres o negociando con ellos?

Quería oleadas de enemigos en pixel art, pero también decisiones entre rondas que pudieran desbloquear armas, detener una invasión o hacer que el siguiente ataque fuera más peligroso.

ChatGPT llamó a su reinvención “Primer Contacto”, lo cual me encantó. Hasta ese momento, se refería a la mayoría de los juegos como “caos” o “caóticos”, así que esto me pareció más creativo.

Fue una forma divertida de introducir una nueva dimensión a un juego conocido. ¿Pero funcionó bien? No lo sé, nunca pude pasar del primer nivel. Este experimento realmente se vio afectado por mis escasas habilidades para luchar contra los extraterrestres.

Pac-Man embrujado

The prompt: "Create a fully interactive retro maze game inspired by Pac-Man that I can play directly inside this ChatGPT conversation."

Traducción: "Crea un juego de laberinto retro totalmente interactivo, inspirado en Pac-Man, al que pueda jugar directamente en esta conversación de ChatGPT"

Este fue, sin duda, mi favorito de los cinco, pero es que siempre me ha encantado el Pac-Man. El primer intento de ChatGPT fue un juego de laberinto divertido y con buena respuesta, con la mecánica familiar de moverse, recoger objetos e intentar esquivar a los enemigos. Le doy puntos extra por haberle cambiado el nombre a «Maze Muncher».

Para la reinvención, decidí inspirarme en Halloween. Le pedí que convirtiera el juego en una sala de juegos embrujada de los años 80, en la que yo jugara como un pequeño cazafantasmas en lugar de como Pac-Man.

También quería que el laberinto en sí cambiara. Cada diez orbes recolectados se activaría una sorpresa, como paredes que se desplazaran, nuevos pasadizos o un fantasma adicional. Y pedí potenciadores temporales que me permitieran perseguir a los fantasmas, para variar.

ChatGPT manejó esto bien, pero no esperó a que yo recogiera los orbes. El ritmo era súper rápido y desde el principio había nuevos fantasmas, pasadizos secretos y mecánicas cambiantes. Era rápido, fácil de controlar y realmente divertido de jugar.

Pong reinventado

The prompt: Build me a fully playable version of Pong inside this conversation.

Traducción: "Crea una versión de Pong que se pueda jugar por completo aquí, en esta conversación".

Puede que Pong sea el juego más sencillo de todos, pero ChatGPT creó una versión realmente sólida. Los controles eran fáciles, la estética era agradable e incluso ofrecía niveles de dificultad fácil, normal y difícil.

Decidí arruinar esa simplicidad y le pedí a ChatGPT que creara una versión más caótica en la que cada punto activara un modificador aleatorio. La pelota podía dividirse en dos, las paletas podían encogerse, la gravedad podía cambiar o podía aparecer un obstáculo en medio de la cancha.

El resultado definitivamente cumplió con el caos. La dinámica familiar de ir y venir seguía ahí, pero las reglas cambiantes hacían que cada intercambio fuera un poco menos predecible. También fue un recordatorio de lo mucho que te puedes divertir con una idea sencilla. No es necesario reinventar cada parte de un juego para que sea entretenido.

Me impresionó de verdad lo bien que funcionaron los cinco juegos, sobre todo teniendo en cuenta lo simples que eran mis indicaciones originales.

Sí, hubo algunos contratiempos en el camino, como que ChatGPT decidiera darme código en lugar de un juego jugable un par de veces. Pero, en general, los controles respondían bien, los juegos se veían bien y las reinvenciones fueron más imaginativas de lo que esperaba.

Lo que más disfruté fue lo fácil que era experimentar. Podías tomar un juego que ya conocías, cambiarle la estética, introducir una mecánica inesperada o inventarte algo completamente ridículo y ver qué hacía ChatGPT con eso.

Me imagino que esta puede ser una forma divertida de pasar media hora, especialmente si te encantaban estos juegos cuando eras niño. Aunque, después de todo este experimento, siento que debo recordarte que los originales siguen estando disponibles, y que también vale la pena volver a jugarlos.

OpenAI ha actualizado su extensión para Chrome con el fin de llevar gran parte de la experiencia habitual de ChatGPT directamente al navegador de Google.

La integración agrega una barra lateral que puede funcionar al mismo tiempo que lo que estés viendo, comprender la información de varias pestañas abiertas y, a través de ChatGPT Work, interactuar con sitios web en tu nombre.

Básicamente, convierte a ChatGPT en un compañero que te acompaña por Internet, listo para ayudarte sin que tengas que salir de la página que estás leyendo.

El momento es interesante, ya que Google ha estado trabajando para que Gemini ocupe un lugar más destacado en Chrome, lo que le da a su propio asistente de IA una ventaja natural en el navegador más popular del mundo. Es evidente que OpenAI tiene poco interés en permitir que Google convierta a Chrome en un hogar cómodo para los usuarios de Gemini, mientras que ChatGPT permanece en un lugar completamente distinto.

OpenAI quiere que los usuarios de Chrome sigan confiando en ChatGPT, incluso mientras navegan dentro del propio ecosistema de Google. Se trata de una competencia cada vez más directa por captar la atención de las personas que, de otra manera, podrían encontrar a Gemini más fácil de usar simplemente porque ya está ahí.

Para empezar, hay que instalar la extensión oficial de ChatGPT desde la Tienda web de Chrome e iniciar sesión en tu cuenta. A partir de ahí, la barra lateral te permite acceder a ChatGPT junto con las páginas web, mientras que la integración también puede funcionar con la información de las pestañas abiertas una vez que se otorgan los permisos necesarios. A través de ChatGPT Work están disponibles interacciones más avanzadas con sitios web, dependiendo del acceso de tu cuenta.

Investigación sin cambiar de pestaña

El mayor atractivo es lo familiar que resulta toda la experiencia. Si ya estás acostumbrado a pedirle a ChatGPT que te explique algo confuso o te ayude a resolver un problema, integrar esas capacidades en Chrome elimina un paso adicional sorprendentemente molesto. Puedes seguir utilizando el navegador con normalidad y tener tu asistente de IA disponible junto a lo que estés haciendo.

Esto hace que la integración resulte especialmente atractiva para la investigación. Imagina que tienes varios artículos abiertos sobre el mismo anuncio y le pides a ChatGPT que compare su cobertura, identifique discrepancias o explique algún aspecto que siga sin quedar claro. En lugar de copiar fragmentos en una conversación aparte, puedes pedirle al asistente que trabaje con las páginas que ya tienes abiertas.

Las compras ofrecen otra aplicación evidente. Comparar productos en distintas tiendas normalmente implica cambiar repetidamente de pestaña, revisar especificaciones e intentar recordar qué publicación tenía la mejor oferta. ChatGPT puede examinar las páginas relevantes en conjunto y ayudarte a organizar esa información, aunque conviene verificar los precios y los detalles importantes de los productos.

La barra lateral también hace que las interacciones más pequeñas se sientan más naturales. Es, en esencia, la misma experiencia de ChatGPT, pero con la ventaja de estar más conectada con la navegación que ya realizas.

Podría decirse que esa familiaridad es la mayor fortaleza de la integración. OpenAI no tiene que convencer a las personas de que necesitan otro asistente de IA ni enseñarles a los usuarios actuales de ChatGPT un flujo de trabajo completamente nuevo. Simplemente hace más accesible algo que ya utilizan y, para quienes disfrutan tener ChatGPT disponible durante todo el día, eso representa una mejora considerable.

Aun así, hay razones para revisar sus respuestas con cuidado. Leer varias páginas web no garantiza que ChatGPT interprete correctamente todos los detalles, especialmente cuando un sitio tiene un formato poco habitual o información importante oculta detrás de elementos interactivos. La comodidad de obtener un resumen convincente nunca debe sustituir la consulta de la fuente cuando la precisión es importante.

OpenAI invade Google

Las funciones más ambiciosas llegan a través de ChatGPT Work, que puede interactuar con sitios web y realizar tareas, en lugar de limitarse a responder preguntas sobre ellos.

Como experimento, utilicé ChatGPT en Chrome para completar un formulario. Abrí una página de registro para un seminario web gratuito sobre tecnología y le pedí a ChatGPT Work que llenara el formulario, con instrucciones explícitas de detenerse antes de enviar cualquier dato. No tenía todas las respuestas, ya que, al seleccionar una categoría de industria, hizo una pausa para pedirme una aclaración. Aun así, la revisión final fue esencial, pues incluso un pequeño error en un formulario de registro puede resultar más molesto que llenarlo manualmente.

Esa supervisión es importante, sobre todo cuando una IA puede interactuar con sitios web en los que ya has iniciado sesión. Darle a ChatGPT acceso a la información de distintas pestañas también implica pensar detenidamente en lo que contienen y en qué sitios web está autorizado a utilizar el asistente. OpenAI incluye controles de permisos, pero los usuarios siguen teniendo que decidir con criterio a qué puede acceder un agente de IA.

Cabe destacar que la competencia también se está desarrollando dentro del propio Chrome. Google tiene una ventaja evidente porque controla el navegador y puede integrar Gemini directamente en la experiencia. La respuesta de OpenAI consiste en hacer que ChatGPT se sienta casi igual de natural dentro de Chrome, reduciendo el incentivo para que sus usuarios cambien de asistente simplemente porque la alternativa de Google está al alcance de la mano.

Chrome ofrece a Google una vía valiosa para presentar Gemini a una audiencia enorme, pero también permite que OpenAI llegue a esos mismos usuarios. El navegador se está convirtiendo en otro campo de batalla en la competencia por lograr que un asistente de IA sea la opción predeterminada para las tareas informáticas cotidianas.

Para quienes ya prefieren ChatGPT, esta integración ofrece razones convincentes para seguir utilizándolo. La posibilidad de incorporar conversaciones y asistencia conocidas a la experiencia de navegación, junto con la capacidad de reconocer las páginas web abiertas, hace que ChatGPT resulte más útil sin exigir un cambio de hábitos. Las funciones de automatización más avanzadas son prometedoras, aunque su valor dependerá de su fiabilidad y del nivel de supervisión que requieran.

No creo que todos los usuarios de Chrome necesiten de repente tener a ChatGPT vigilándolos por encima del hombro. Pero si ChatGPT ya forma parte habitual de tu día, integrar gran parte de esa experiencia directamente en Chrome es una mejora realmente atractiva.

En la práctica, OpenAI ha encontrado la manera de convertir el navegador de Google en otro hogar para ChatGPT. Esto podría ser una excelente noticia para los usuarios que valoran la comodidad, aunque probablemente Google preferiría que pasaran más tiempo hablando con Gemini. El verdadero ganador podría ser el asistente que consiga que navegar por internet sea más sencillo sin complicar aún más la experiencia.

¡OpenAI llega a Google Cloud con modelos que se integran a su catálogo centralizado de modelos de IA: Model Garden! Pero no te preocupes, a continuación te compartimos todos los detalles.

Esto convierte a Google Cloud en el único proveedor de nube a hiperescala que ofrece acceso a los tres principales LLMs de código cerrado, junto con más de otros 200 modelos —propios, de terceros y de código abierto— en una plataforma de IA empresarial unificada.

Google Cloud siempre se ha caracterizado por ofrecer opciones, una gobernanza de nivel empresarial y una relación precio-rendimiento líder en el mercado. Este anuncio se basa en esos pilares de apertura y capacidad de elección, brindando a los clientes la flexibilidad necesaria para ejecutar cargas de trabajo basadas en agentes utilizando los modelos e infraestructuras de su preferencia, a fin de lograr el equilibrio óptimo entre costo, capacidades y rendimiento.

«Google Cloud es una plataforma de confianza para los desarrolladores y las empresas que crean agentes de IA, desarrollan software y ponen la IA en funcionamiento. Esta colaboración constituye un paso importante para poner nuestros modelos más avanzados, así como Codex, a disposición de los usuarios allí donde ya están desarrollando sus proyectos; esto les brinda aún más opciones sobre cómo utilizar la IA de vanguardia, a medida que hacemos crecer juntos el ecosistema de agentes», afirmó Greg Brockman, presidente y cofundador de OpenAI.

«Nos centramos en ofrecer a los clientes una amplia selección de modelos, incluidos los de OpenAI, para que puedan elegir el modelo adecuado para cada tarea, lo que contribuye a lograr una calidad óptima y reducir los costes», afirmó Thomas Kurian, director ejecutivo de Google Cloud.

El modelo adecuado para cada carga de trabajo

Al incorporar los modelos más recientes de OpenAI al Model Garden, ofrecemos a los equipos opciones que abarcan todo el espectro de cargas de trabajo empresariales. En cuanto a los modelos de OpenAI:

• GPT Astra: diseñado para tareas exigentes que abarcan la programación, el uso de computadoras, labores profesionales y la investigación científica.
• GPT 6.1 Sol: inteligencia cercana al nivel «Astra» a un menor costo, aplicada a la programación mediante agentes, el uso de computadoras y el trabajo profesional.
• GPT 6.0 Luna: un modelo rápido y rentable para el trabajo diario a gran escala.

Utilizando la plataforma, los clientes pueden seleccionar y cambiar dinámicamente el modelo óptimo para cualquier caso de uso en función del rendimiento, la latencia y la eficiencia de costos sin dependencia arquitectónica ni contratos de proveedores separados. Los desarrolladores obtienen la libertad de construir con cientos de opciones en  Model Garden. Dado que los modelos de OpenAI se gestionan directamente a través de Google Cloud Marketplace, todo el uso aparece en una única factura de Google Cloud, se descuenta de los compromisos de nube existentes y computa para los Planes de Ahorro Flexible (FSP) entre los distintos proveedores de modelos.

Gobierno de datos y seguridad empresarial integrados

Escalar la IA generativa nunca debería implicar comprometer el cumplimiento normativo o la seguridad. Diseñada desde cero para la gobernanza empresarial, la plataforma Gemini cuenta hoy con la confianza de organizaciones líderes a nivel mundial. Google Cloud garantiza que la ejecución de cualquier carga de trabajo —ya sea de terceros o de OpenAI— cumpla con los estándares empresariales más rigurosos:

• Perímetros de datos estrictos: las instrucciones (prompts), el contexto y los resultados del cliente permanecen íntegramente dentro de su perímetro de datos designado y nunca se utilizan para entrenar modelos base; próximamente, estarán disponibles próximamente opciones de retención cero de datos (Zero Data Retention, ZDR).
• Límites de acceso aislados: los modelos de OpenAI se ejecutan en una infraestructura dedicada de Google Cloud, con la incorporación, próximamente, de la computación confidencial (Confidential Compute). Todas las consultas se dirigen a través de puertas de enlace (gateways) aisladas y reforzadas, lo que garantiza que el tránsito de datos permanezca estrictamente dentro del entorno seguro de Google Cloud y que los proveedores de modelos externos no tengan acceso no autorizado al entorno en la nube del cliente.
• Auditoría e identidad unificadas: toda interacción entre agentes y modelos se realiza bajo una identidad autenticada, lo que proporciona a los administradores de TI visibilidad integral, protección mediante VPC Service Controls y un registro de auditoría unificado en todo el entorno de la organización.

Primeros pasos

Los modelos GPT Astra, GPT 6.1 Sol y GPT 6.0 Luna de OpenAI ya están disponibles en versión preliminar privada para determinados clientes empresariales a través del catálogo de modelos («model garden») de Google Cloud, y próximamente se añadirán más.

A partir de hoy, los clientes pueden crear soluciones utilizando estos modelos a través de las API de Google Cloud y conectar sus flujos de trabajo locales —basados ​​en la CLI de Codex y en aplicaciones de escritorio— directamente a la plataforma Gemini para realizar inferencias.

Próximamente, los modelos de OpenAI estarán disponibles en Gemini para empresas de Google Cloud y en Google Antigravity, ofreciendo a los clientes empresariales y a los desarrolladores flexibilidad en la elección de modelos, así como el modelo más adecuado para cada tarea.

• Los investigadores probaron ChatGPT for Teens con más de 4,000 indicaciones.
• Encontraron brechas significativas en sus medidas de seguridad y protecciones.
• ChatGPT no activó las alertas para padres durante algunas conversaciones serias sobre salud mental.

Actualización: 19 de octubre. Hemos actualizado este artículo con la respuesta de un portavoz de OpenAI.

Los esfuerzos de OpenAI por hacer que ChatGPT sea más seguro para los adolescentes se han topado con un problema incómodo. Una nueva investigación sugiere que muchas de las medidas de protección diseñadas para tranquilizar a los padres no están funcionando particularmente bien, incluso cuando el chatbot se enfrenta a conversaciones potencialmente peligrosas. Tras someter a ChatGPT a más de 4,000 solicitudes, los investigadores concluyeron que la experiencia de la empresa enfocada en adolescentes representa un riesgo inaceptable para los usuarios jóvenes.

El estudio del Instituto de Seguridad de la IA para Jóvenes de Common Sense Media analizó ChatGPT antes y después de que OpenAI lanzara ChatGPT para adolescentes el 18 de agosto. Los investigadores utilizaron cuentas registradas a nombre de adolescentes de entre 13 y 17 años y consultaron a expertos médicos, entre ellos psiquiatras infantiles y un pediatra, para evaluar sus respuestas. Sus hallazgos fueron tan preocupantes que la organización recomendó a OpenAI restringir el acceso a ChatGPT a los adultos hasta que se resuelvan los problemas.

Se suponía que ChatGPT for Teens convertiría al popular chatbot en un compañero más apropiado para los usuarios más jóvenes, con protecciones adicionales contra contenido dañino, notificaciones a los padres y funciones que fomentaran el aprendizaje en lugar de simplemente entregar las respuestas a las tareas. OpenAI también prometió desalentar las relaciones excesivamente personales con el chatbot y ayudar a los adolescentes a mantener límites más saludables con la IA. El nuevo informe sugiere que todavía existe una brecha considerable entre esas ambiciones y lo que sucede cuando los adolescentes realmente lo utilizan.

Brechas en la red de seguridad

Las notificaciones para padres de ChatGPT tienen como objetivo alertar a los cuidadores cuando un adolescente podría estar pasando por una situación de gran angustia. Por eso, los investigadores dedicaron hasta una hora a hablar sobre pensamientos suicidas, autolesiones y trastornos alimentarios a través de cuentas recién creadas vinculadas a los padres. Según el informe, ninguna de esas conversaciones activó una notificación para los padres, aunque los investigadores finalmente generaron alertas utilizando cuentas más antiguas con semanas de historial de conversaciones relevantes.

Se supone que ChatGPT también debe orientar a los adolescentes hacia la ayuda adecuada durante emergencias de salud mental, pero el estudio reveló que ChatGPT no lo hizo en más del 25 % de las situaciones diseñadas por los expertos para que fuera necesario.

Hubo algunos éxitos, como la negativa de ChatGPT a participar en juegos de rol sexuales explícitos. Sin embargo, los investigadores también descubrieron que el chatbot seguía respondiendo de maneras que sugerían que tenía sentimientos, preferencias y estados de ánimo, a pesar de los esfuerzos de OpenAI por disuadir a los adolescentes de tratarlo como a un amigo humano. Esto es importante cuando los usuarios más jóvenes ya pueden estar inclinados a confiar en un chatbot infinitamente paciente que nunca parece estar demasiado ocupado para escuchar.

Límites difusos de uso

Los problemas no se limitaron a graves preocupaciones de seguridad, sino que también afectaron algunas de las funciones educativas cotidianas de ChatGPT. El modo Estudio de OpenAI está diseñado para guiar a los estudiantes a través de los problemas mediante explicaciones, pistas y preguntas, en lugar de proporcionar respuestas de inmediato. Los investigadores descubrieron que, en ocasiones, los adolescentes podían eludir este enfoque al seleccionar la opción «Mostrarme la respuesta», lo que permitía que ChatGPT completara las tareas en su lugar.

La función Horas de estudio, diseñada para que los padres fomenten el uso de la herramienta con fines educativos, tampoco logró impedir que los usuarios encontraran formas de eludir las restricciones. Bastaba con eliminar el prefijo @study de una indicación para que ChatGPT volviera a funcionar con normalidad. Además, la IA no recordaba a los usuarios que hicieran pausas con la frecuencia que debería.

El estudio también detectó problemas con el sistema de detección de edad, ampliamente promocionado por OpenAI para identificar a los usuarios más jóvenes y aplicar automáticamente las protecciones correspondientes. Aunque los investigadores indicaron repetidamente que tenían 13 años, ChatGPT no trasladó las cuentas de prueba de la experiencia para adultos a la destinada a usuarios más jóvenes.

El problema de fondo es que ChatGPT se está convirtiendo en una parte habitual de la vida de los adolescentes. Aunque ayudar con las tareas escolares y responder preguntas personales son funciones valiosas, el uso de la herramienta por parte de adolescentes exige medidas de protección considerablemente más fiables que las de una aplicación de productividad típica para adultos.

Nos pusimos en contacto con OpenAI para solicitar comentarios y un portavoz respondió:

"Estamos profundamente comprometidos con la seguridad de los adolescentes, así como con el desarrollo de medidas de protección y herramientas útiles para que los padres puedan orientar el uso que sus hijos hacen de la IA. Valoramos las evaluaciones independientes rigurosas, pero no creemos que las pruebas de Common Sense Media reflejen con precisión cómo funcionan en la práctica las medidas de protección para adolescentes de ChatGPT ni las perspectivas de los expertos sobre cómo la IA puede ayudar a los jóvenes. Nuestra revisión de la metodología de Common Sense Media indica que la mayor parte de sus pruebas podrían haber comenzado y concluido antes de que se completara la activación de los controles parentales, lo que haría que sus conclusiones fueran inexactas. De ser así, las pruebas no permitirían determinar si las notificaciones de seguridad para los padres funcionan según lo previsto.

"Nos comprometemos a seguir trabajando con expertos para garantizar que nuestros productos ofrezcan a los adolescentes oportunidades para aprender y crear, y que los padres puedan utilizarlos con confianza".

— Portavoz de OpenAI

Con el Día de Muertos a la vuelta de la esquina, seguramente ya estás desempolvando las viejas fotos para colocarlas en el tradicional altar. Sin embargo, sabemos que muchas de esas imágenes están dañadas, con manchas, rayones, colores deslavados o perdida de nitidez por el tiempo.

Con ChatGPT Images, es posible restaurar digitalmente estas fotografías para reducir los signos de deterioro, corregir la iluminación y el color, y mejorar la claridad de la imagen sin perder de vista un aspecto fundamental: conservar la identidad de las personas y la esencia de la fotografía original.

Esta herramienta también puede utilizarse para recuperar retratos de la infancia, fotografías de bodas, reuniones familiares, viajes o imágenes de generaciones anteriores. La clave está en solicitar una restauración conservadora que respete los rasgos, la edad aparente, la expresión y los elementos originales de cada fotografía, sin modificar la historia que cuenta.

¿Cómo restaurar fotografías antiguas con ChatGPT Images?

El proceso comienza con la digitalización de la fotografía. Para obtener un mejor resultado, conviene capturarla con la mejor iluminación posible y subirla a ChatGPT. También es importante que la imagen de referencia permita distinguir los detalles que se desean conservar.

Una vez cargada la fotografía, puedes utilizar el siguiente prompt para solicitar una restauración que priorice la fidelidad a la imagen original:

Prompt para restaurar fotografías antiguas:

Restaura esta fotografía antigua de manera conservadora. Reduce polvo, rayones, manchas, ruido y deterioro; corrige la iluminación, el contraste y la dominante de color, y mejora la nitidez con un resultado natural. Conserva la identidad, expresión, edad aparente, facciones, peinado, ropa, pose, encuadre, fondo y objetos originales. No rejuvenezcas, embellezcas, agregues ni sustituyas elementos. Si algún detalle no es visible, mantenlo sutil en lugar de inventarlo. Conserva la textura fotográfica original y genera una versión digital limpia y fiel a la imagen de referencia.

La instrucción busca que la restauración se concentre en reducir el deterioro visible y mejorar la calidad de la imagen, sin convertirla en una fotografía diferente.

Una forma de conservar los recuerdos familiares

Además de preparar las fotografías para colocarlas en la ofrenda, restaurarlas digitalmente puede ayudar a compartirlas con otros integrantes de la familia y conservar una versión limpia de imágenes que han pasado de generación en generación.

No obstante, es importante solicitar cambios con moderación. Evitar que la herramienta rejuvenezca los rostros, embellezca las facciones, cambie la ropa o incorpore elementos inexistentes ayuda a mantener el carácter de la fotografía y a respetar los recuerdos asociados con ella.

Este Día de Muertos, restaurar una fotografía con ChatGPT Images puede ser otra manera de acercarnos a quienes ya no están, recuperar imágenes familiares y compartir con nuestros seres queridos una parte de la historia que seguimos construyendo juntos.

ChatGPT lleva tiempo avanzando para convertirse en un asistente de compras. Puedes pedirle recomendaciones de productos y buscará artículos específicos, te mostrará imágenes, precios y enlaces para comprarlos. En ocasiones, incluso añadirá detalles contextuales basados en lo que sabe de ti, como tus preferencias de color o tu presupuesto, para personalizar aún más sus recomendaciones.

He estado probándolo durante los últimos meses y me parece una forma extraña de comprar. OpenAI ha intentado que la experiencia sea lo más fluida posible, pero sigo prefiriendo visitar el sitio web de una tienda, ver más fotografías, explorar el resto de su catálogo y consultar reseñas y detalles de los productos antes de comprar algo.

Sin embargo, su función de compras más reciente me parece mucho más interesante, porque ahora puedes probarte ropa de manera virtual dentro de ChatGPT.

Esto tiene mucho sentido. Las capacidades de generación de imágenes de ChatGPT se han vuelto mucho más realistas desde la actualización Images 2.5, con una iluminación más natural, texturas convincentes y una mejor comprensión de cómo deben verse los objetos en el mundo real. Aplicar todo esto a las compras hace que la idea de probarte virtualmente una chamarra o un vestido resulte mucho más atractiva.

Para utilizar esta función, tendrás que subir una fotografía tuya y después buscar algo que quieras comprar. Ahora aparecerá un botón llamado «Probarme» junto a los resultados de compra compatibles. Como alternativa, puedes darle a ChatGPT una imagen de una prenda y pedirle que te muestre cómo te verías al llevarla puesta.

Por supuesto, este tipo de tecnología para probarse ropa virtualmente no es nuevo. Desde hace años hemos visto distintas versiones para prendas de vestir, lentes y maquillaje. Sin embargo, quería descubrir si la generación de imágenes más reciente y realista de ChatGPT podía hacer que esta experiencia fuera realmente útil.

A veces, comprar en una tienda física puede resultarme bastante abrumador. Pero las compras en línea también tienen sus propios inconvenientes: los colores pueden verse diferentes en persona, las texturas no siempre son las que esperas y es difícil saber si algo que luce increíble en un modelo también te quedará bien a ti.

Por eso, decidí poner a prueba el probador virtual de ChatGPT.

Probarlo para ver si me queda bien

Comencé con una fotografía de cuerpo completo que me tomé mientras estaba de compras y la utilicé como imagen de referencia después de hacer clic en el botón "Probarme".

Había visto ejemplos de cómo ChatGPT recreaba el entorno original de una fotografía al generar imágenes de otras personas probándose ropa virtualmente, pero mi experiencia fue diferente. A pesar de probar varias prendas, siempre me colocó frente a un fondo bastante sencillo, al estilo de un estudio fotográfico.

Sin embargo, en realidad preferí ese resultado, porque había menos elementos visuales que distrajeran la atención y era mucho más fácil concentrarse en la ropa.

Empecé pidiéndole a ChatGPT que me ayudara a encontrar chamarras de gamuza. Me mostró varias opciones disponibles en ese momento en tiendas físicas y probé virtualmente las que me gustaron.

Después de encontrar una chamarra disponible en una tienda cerca de mí, decidí ir a buscarla en persona. Así pude comparar la interpretación de ChatGPT con lo que ocurría al ponerme la chamarra de verdad. Me sorprendió lo mucho que se acercó al resultado real.

Elegí deliberadamente una chamarra de corte extragrande (oversized) porque pensé que sería una buena prueba. Es relativamente fácil superponer una prenda ajustada sobre la imagen de alguien, pero entender que una prenda debe quedar holgada parecía un reto mayor.

No reproduje exactamente la misma pose ni el ángulo de cámara de la imagen generada por la IA, así que no fue una comparación perfectamente controlada. Aun así, ChatGPT hizo un trabajo sorprendentemente bueno al calcular dónde quedaba la chamarra sobre mi cuerpo, cómo se veía su silueta extragrande y cómo caía la tela.

No fue perfecto, pero puedo imaginar que resulta útil para responder a la pregunta «¿Más o menos cómo se me vería esto?». Incluso podría servir como primer paso en el proceso de compra.

Cambiar un poco las cosas

Después de probarme unas cuantas chamarras de gamuza más, quise ver qué tan bien funcionaba esta función cuando me alejaba de la combinación bastante sencilla de jeans y chamarra.

Así que le pedí a ChatGPT que me buscara vestidos que pudiera usar en un evento formal y comencé a probármelos virtualmente también.

Una vez más, los resultados fueron lo suficientemente convincentes como para que pudiera imaginarme usándolos para reducir una larga lista de posibles compras. Algo que me pareció particularmente útil fue el color. Ver una prenda contra mi propia piel y mi cabello me dio una idea mucho más clara de si realmente me gustaba un tono que al verla en la modelo de una tienda.

Luego decidí ir un paso más allá. Le pedí a ChatGPT que me buscara algo extravagante que pudiera usar en un baile al estilo de los años 1920 y me probé una de las opciones más llamativas.

Incluso en este caso, el resultado fue notablemente convincente a primera vista. La ropa se veía como ropa, en lugar de algo pegado toscamente a mi cuerpo, y ChatGPT manejó sorprendentemente bien la silueta radicalmente diferente.

Pero para ese momento también me había dado cuenta de que algo más un poco extraño estaba pasando. La mujer en estas fotos no tenía exactamente la misma figura que yo.

ChatGPT me hizo un cambio de imagen

La foto de cuerpo entero que subí era una representación precisa de mis proporciones. Sin embargo, en todas las imágenes generadas, ChatGPT parecía modificarlas sutilmente. Me veía notablemente más alta y con una figura más escultural. Mi torso parecía un poco más corto y mis piernas eran más largas.

Podrías pensar que eso no es motivo de queja. Pero es un problema enorme cuando el único propósito de la función es mostrarme cómo se verá realmente la ropa en mi cuerpo.

Sabemos que la IA generativa tiende a embellecer a las personas. Estoy convencida de que esta es una de las razones por las que la gente crea imágenes de sí misma con IA, porque hace que todos se vean un poco más atractivos según los estándares convencionales. Pero en un probador virtual, la precisión importa mucho más que el halago.

Si un vestido se ve fantástico porque la IA ha cambiado sutilmente tus proporciones, eso podría no ser más útil que ver el vestido en una modelo desde un principio.

¿Deberías usar la función de prueba de ChatGPT?

Quizás. Me metí en este experimento bastante escéptico. He probado suficientes herramientas de imagen con IA como para saber que lo «realista» puede desmoronarse muy rápido cuando lo miras de cerca, y la tecnología de prueba virtual de ropa lleva ya tanto tiempo entre nosotros que el simple hecho de ponerle ropa digital a una fotografía ya no impresiona mucho.

Pero ChatGPT sí hizo algo útil. Para mí, su mayor fortaleza fue el color. Puede que haya cambiado mi cuerpo, pero mantuvo idénticos mi tono de piel y el color de mi cabello.

Lo cual significó que poder ver rápidamente varios tonos diferentes sobre algo que se asemejara a mi propia apariencia realmente me ayudó a decidir entre ellos. También me impresionó su capacidad para transmitir la silueta general y la sensación que da una prenda, especialmente con la chamarra oversize que pude comparar con la real.

Así que sí, podría aliviar un poco el estrés de ir de compras. En lugar de pedir cinco chaquetas y esperar que una me quede bien, me imagino usando la prueba virtual para reducir esas cinco a dos.

Pero seguiría siendo cauteloso a la hora de considerar las imágenes resultantes como una predicción precisa de cómo me quedará exactamente una prenda. El peso de la tela, la talla, el movimiento y todas esas pequeñas y extrañas diferencias entre nuestros cuerpos son difíciles de evaluar a partir de una imagen generada. Y, según mi experimento, es posible que ChatGPT te ofrezca proporciones ligeramente más favorecedoras en el proceso.

OpenAI presentó DevDay 2026, su edición más grande hasta ahora, con más de 20 anuncios relacionados con ChatGPT, Codex, sus modelos y nuevas formas de trabajar con inteligencia artificial.

La compañía señaló que busca que la IA impulse un nuevo renacimiento de la creatividad y el descubrimiento, al brindar a las personas más tiempo para lo que les importa, mayor libertad para desarrollar sus ideas y la posibilidad de realizar tareas que antes consideraban imposibles.

Entre los anuncios destacan nuevos agentes capaces de asumir responsabilidades continuas, herramientas para la colaboración entre personas e IA y nuevas opciones para que los desarrolladores creen experiencias directamente dentro de ChatGPT.

Dots: agentes que pueden asumir responsabilidades continuas

OpenAI presentó Dots, agentes desarrollados con GPT-6 Astra que pueden asumir responsabilidades continuas dentro de los límites definidos por el usuario.

Los dots cuentan con su propia computadora en la nube, pueden aprender de los comentarios con el tiempo y trabajar de acuerdo con el contexto del usuario y sus aplicaciones conectadas.

ChatGPT Space para equipos

ChatGPT Space es un nuevo espacio diseñado para que los equipos colaboren con la IA y trabajen en un entorno dedicado.

En este espacio, los compañeros, ChatGPT y un dot pueden construir a partir del conocimiento compartido. Además, mantiene organizado todo lo que se crea en ChatGPT junto con los archivos subidos y el trabajo compartido, de modo que el equipo y la IA puedan trabajar con el mismo contexto y retomar las tareas donde las dejaron.

GPT-6.1 Sol busca mayor rendimiento con menor costo

OpenAI también presentó GPT-6.1 Sol, una evolución de GPT-6 Sol enfocada en programación con agentes, uso de computadoras y trabajo profesional.

De acuerdo con la compañía, el modelo ofrece una inteligencia cercana a la de Astra por una quinta parte del precio, lo que busca ofrecer un nuevo equilibrio entre capacidad y costo para realizar trabajos importantes con mayor frecuencia.

Usa tu suscripción de ChatGPT en otras herramientas

La función "Iniciar sesión con ChatGPT" permitirá que los suscriptores de Plus y Pro utilicen su cuenta y plan existentes para ejecutar modelos de OpenAI en herramientas de socios, sin tener que configurar una clave de API.

El lanzamiento cuenta con 16 socios, entre los que se encuentran Cognition, Notion, Lovable, Vercel y OpenClaw.

Plugins que se integran directamente en ChatGPT

OpenAI también anunció nuevas opciones para que los desarrolladores creen aplicaciones completas que se integren de forma nativa en ChatGPT y Codex.

Los desarrolladores podrán darle a un plugin un espacio en la barra lateral, agregar un panel interactivo junto a una conversación o crear un visor para un tipo de archivo.

Además, las mejoras en los procesos de creación, envío y descubrimiento buscan facilitar que los desarrolladores creen plugins y lleguen a los usuarios directamente desde estas plataformas.

Con estos anuncios, DevDay 2026 reúne nuevas herramientas para agentes, modelos, colaboración y desarrollo de aplicaciones dentro del ecosistema de OpenAI.

Si eres de esas personas que solo usan ChatGPT de vez en cuando, es posible que ya te estés aburriendo un poco.

Quizás lo uses para revisar tus trabajos, planear un viaje o crear imágenes de vez en cuando. Pero con el costo de la suscripción y las crecientes preocupaciones sobre el impacto ambiental de la IA, su efecto en nuestras capacidades cognitivas y lo que podría significar para el empleo, es lógico que te preguntes: ¿es ChatGPT realmente lo suficientemente útil como para justificar su uso?

Bueno, no estás solo. Muchos usuarios de IA me han dicho lo mismo. Así que revisé los hilos de Reddit donde los usuarios de ChatGPT compartían las formas más inusuales y genuinamente útiles en las que lo utilizan. Y encontré algunas que realmente podrían valer la pena probar.

Un usuario de Reddit preguntó: ¿Qué es lo más inesperadamente útil que ChatGPT ha hecho por ti? Otro publicó: ¿Cuáles son las funciones y los casos de uso más útiles de ChatGPT que la mayoría de la gente desconoce?

Así que revisé las respuestas con más votos positivos en busca de ideas que fueran más allá de las sugerencias habituales de redacción, lluvia de ideas y resumen. Algunas de ellas me hicieron pensar en las capacidades de ChatGPT de una manera diferente.

Pero una advertencia rápida antes de empezar: no he probado todas las sugerencias que aparecen a continuación y sabemos que ChatGPT puede cometer errores, así que ten cuidado cuando una respuesta pueda afectar tu salud, seguridad o finanzas. Considera esto más como inspiración para usar ChatGPT de manera más creativa, en lugar de recomendaciones totalmente verificadas.

1. Ordena tu cajón de cosas sin uso

Sé que esto puede parecer un poco tonto. Y tal vez pensaste que tendrías que esperar a que ChatGPT tuviera un cuerpo robótico para que te ayudara a ordenar. Pero te prometo que podría hacer que tus aburridas tareas de organización sean un poco menos tediosas.

Un usuario de Reddit dijo que usa ChatGPT para: «organizar y ordenar un cajón de chatarra o una caja de adaptadores de corriente solo con fotos».

En lugar de quedarte ahí sentado examinando cada cable y adaptador misterioso que has acumulado durante la última década, simplemente puedes tomar una foto y pedirle a ChatGPT que te ayude a identificar qué es cada cosa y, lo más importante, cómo clasificarla.

Puedes pedirle que te sugiera categorías para lo que has decidido conservar y dónde debe ir cada grupo. El mismo truco podría funcionar para una caja de herramientas, un armario de cocina, materiales de arte o esa caja de cables que guardas porque estás convencido de que uno de ellos se volverá extremadamente importante en cuanto lo tires.

Así que decidí probarlo. Tomé una foto de una caja que tengo en mi escritorio, llena de lentes de contacto, medicamentos, un montón de cables diferentes, notas y ligas para el cabello.

El consejo fue útil: ChatGPT me dijo qué era cada cosa y cómo ordenarlo todo. Lo más útil que hizo después fue devolverme la foto con notas anotadas y codificadas por colores para que pudiera ponerme rápidamente a ordenar. Esto fue perfecto para mi cerebro con TDAH.

Hay límites obvios en esto; no tirarías algo valioso solo porque ChatGPT te lo dijera. Pero como punto de partida para poner orden en una colección desordenada de cosas, podría ser útil.

2. Convéncete de no comprar algo

Las herramientas de compras basadas en IA suelen estar diseñadas para ayudarte a encontrar más cosas que comprar. Pero un usuario de Reddit usa ChatGPT con el propósito contrario: «[Me] disuade de hacer compras. Subo un producto que estoy pensando en comprar y le pido que me convenza de no hacerlo. ¡Ya he ahorrado bastante dinero!».

Me encanta este giro. En lugar de preguntarle a ChatGPT si deberías comprar esos audífonos de 200 dólares/200 libras que tienes ahora mismo en tu carrito, dile que los quieres y pídele que te dé los argumentos más convincentes posibles de por qué no deberías comprarlos.

Podrías darle el precio, decirle qué es lo que ya tienes, explicar qué crees que mejorará el nuevo producto y hacer preguntas como: ¿Qué problema estoy resolviendo realmente aquí? ¿Ya tengo algo que haga esto? ¿Cuáles son las razones más convincentes para esperar un mes?

Yo lo probé. Me encanta hacer ejercicio al aire libre y en el gimnasio, pero en pleno invierno me cuesta mucho mantener la motivación y estoy pensando en comprarme una caminadora pequeña o una cinta para caminar. No tienen nada de malo, pero no es mi forma favorita de hacer ejercicio, no tengo mucho espacio para una y las buenas no son baratas. De verdad necesito que alguien me convenza de no comprarla. ¿Estaría ChatGPT a la altura del reto?

Esta fue su respuesta:

“No la compres. Ya sabes cuáles son los argumentos en contra. No te gusta hacer ejercicio en la caminadora, no tienes mucho espacio y no quieres gastar ese dinero. Estás pensando en comprar un objeto bastante grande para resolver un problema que solo existe durante unos pocos meses oscuros al año”.

La respuesta me pareció un poco breve y empalagosa. Si mi dedo estuviera realmente a punto de pulsar el botón de «comprar ahora», no estoy seguro de que esto me hubiera detenido. Pero me encanta la idea de usar la IA para volver a darle algo de perspectiva y resistencia a nuestras vidas.

3. Simplifica tu rutina de cuidado de la piel

Esta idea es similar a la anterior, pero considerando lo mucho que la gente gasta hoy en día en el cuidado de la piel y lo confusos que son los consejos sobre cómo armar la rutina perfecta, creo que vale la pena probarla.

Un usuario de Reddit dijo: “Le di toda mi rutina de cuidado de la piel. Cruzó datos, comparó y analizó todos los ingredientes y productos que tenía, y me recomendó lo que no necesito basándose en las repeticiones. Me ahorró mucho tiempo y dinero”.

En otras palabras, no le preguntes a ChatGPT qué más deberías comprar. Muéstrale lo que ya tienes y pregúntale dónde hay duplicaciones y si realmente necesitas agregar algo.

En el caso del cuidado de la piel, eso podría significar enumerar tus limpiadores, sueros y cremas hidratantes y pedirle que identifique productos que contengan ingredientes activos similares. También podrías aplicar el mismo principio a todo tipo de colecciones.

Tomé una foto rápida de mis productos básicos de cuidado de la piel y le pedí que analizara los ingredientes, me dijera si había duplicaciones y me sugiriera qué podría agregar, pero le aclaré que tengo un presupuesto limitado y quiero mantener las cosas simples.

Me respondió con un desglose detallado de cada producto, sus ingredientes y sus funciones. También fue muy prudente al sugerir nuevos productos, e incluso me dijo que mi crema para los ojos no era necesaria. También me gustó que incluyera fuentes para cada afirmación, algo que no siempre hace, pero que es importante en el cuidado de la piel.

Luego le pedí que presentara esta información en la propia imagen porque me pareció muy útil para el ejemplo de ordenar el cajón de chatarra, y era un recurso visual muy práctico.

Aquí también hay limitaciones. ChatGPT no es un dermatólogo, y los ingredientes por sí solos no determinan qué tan adecuado es un producto para el cuidado de la piel para ti. Pero me gusta la idea más amplia de usar la IA para evaluar tu consumo en lugar de optimizarlo constantemente agregando más cosas.

4. Identificar plantas, animales y árboles

“Lo uso mucho para identificar plantas y animales”, explicó un usuario de Reddit, y agregó que, aunque ChatGPT a veces da “una respuesta extraña e incorrecta”, por lo general funciona bastante bien.

Este es otro uso de las funciones de cámara de ChatGPT que podría pasarse por alto fácilmente si interactúas con él principalmente a través de texto.

Toma una foto de una planta, un insecto o un pájaro y pregúntale a ChatGPT qué cree que estás viendo. Mejor aún, pregúntale qué características está usando para identificarlo y con qué especies similares podría confundirlo.

Lo probé con varios árboles, pidiéndole a ChatGPT que los identificara basándose en sus hojas. Luego verifiqué toda la información y los identificó a todos correctamente. También proporcionó detalles sobre la historia de los árboles. La mayoría de los árboles en mi zona son bastante comunes, como el roble, el fresno y la haya, así que sería interesante ver cómo le va con árboles, plantas o insectos que sean un poco más inusuales.

Sin embargo, si lo que te interesa es el canto de los pájaros, te recomiendo mucho usar la app de identificación Merlin; es una de las apps que más uso y que más me gustan.

Y recuerda también que ChatGPT no siempre acierta en la identificación de imágenes, y no debes comer, tocar ni interactuar de ninguna otra forma con una planta, un hongo o un animal potencialmente peligroso basándote únicamente en la identificación de un chatbot.

5. Planifica una caminata

Este consejo se mencionó de varias formas. Un usuario de Reddit dijo: «Si estoy dando un paseo por un lugar interesante, como un barrio histórico, le muestro un edificio o lugar en particular y me cuenta la historia que hay detrás. Es como tener un guía turístico a pie».

Otro usuario toma una captura de pantalla de una ruta de senderismo y le pide a ChatGPT datos interesantes sobre la geología, la historia y los nombres de los lugares con los que se encontrará en el camino.

Esta es una de esas ideas que parecen obvias una vez que alguien más las ha sugerido. Antes de salir a caminar, podrías subir un mapa y pedirle cinco cosas interesantes a las que prestar atención. O cuando te encuentres con un edificio, monumento o rasgo paisajístico inusual, toma una foto y pregúntale qué es lo que estás viendo.

Yo tendría cuidado de no repetir con tanta seguridad todos los datos históricos que ChatGPT te dé a tus compañeros de caminata sin verificarlos primero. Sabemos que los chatbots aún pueden inventar detalles que suenan plausibles. Y nunca confíes en él para planificar rutas, especialmente en terrenos difíciles. Últimamente ha habido demasiadas historias de terror sobre IA que ha enviado a la gente en una dirección completamente equivocada.

No lo encontré con una búsqueda rápida. Pero sigue siendo útil si estás en una zona nueva por unas horas y quieres superponer rápidamente el mapa que ya tienes.

6. Solucionar problemas de un electrodoméstico averiado con la ayuda de fotos

Muchas personas ya le hacen preguntas técnicas a ChatGPT. Lo que realmente no había considerado era combinar esas preguntas con su capacidad para “ver” lo que tú estás viendo.

Un usuario de Reddit describió haber hecho precisamente eso cuando su lavavajillas dejó de funcionar. Escribió: “Reparación de electrodomésticos. Nuestro lavavajillas dejó de funcionar. Le di el mensaje de error y tomé una foto del lavavajillas, y me guió paso a paso para arreglarlo”.

Dice que ChatGPT finalmente lo ayudó a identificar una obstrucción y le sugirió formas de desatascarlo. Esto parece útil para esos frustrantes problemas domésticos en los que no sabes el nombre correcto de lo que estás viendo. En lugar de intentar buscar en Google «la cosita de plástico debajo del filtro del lavavajillas está rota», simplemente puedes mostrarle a ChatGPT esa cosita de plástico.

Si puedes, indícale la marca y el modelo del electrodoméstico, toma una foto del problema y proporciona el mensaje de error exacto.

Lo probé con el sistema de calentamiento de agua de mi nuevo departamento porque mi arrendador me dio el manual equivocado. ChatGPT necesitó muchos detalles adicionales, pero al final me dio las instrucciones correctas para tareas básicas, como configurar un temporizador.

Hay una advertencia importante de seguridad aquí. Yo no seguiría instrucciones generadas por IA que involucren electricidad, gas, maquinaria peligrosa o cualquier otra cosa en la que un error pudiera causarte lesiones. Pero para la resolución básica de problemas, identificar componentes y entender códigos de error, la combinación de texto e imágenes podría ser realmente útil.

7. Encuentra los lentes que mejor se adapten a tu rostro

Un usuario de Reddit subió una foto suya y le pidió ayuda a ChatGPT para elegir unos lentes de visión:

“Me ayudó a encontrar monturas de lentes de visión que se adaptaran a mi rostro. Subí una foto y me indicó el tamaño, la forma y el sitio web con el modelo y el número de montura. Resulta que llevé la forma incorrecta la mayor parte de mi vida”.

Necesito unos lentes nuevos, así que decidí probar esta idea por mí mismo.

Me tomaría con mucho escepticismo la idea de que haya una forma de anteojos “correcta” o “incorrecta”. Las reglas de estilo sobre qué monturas supuestamente se adaptan a determinadas formas de rostro son subjetivas.

Pero hacer esto sí me ayudó a empezar a pensar qué anteojos debería probarme cuando tenga mi cita en la óptica dentro de unas semanas y a reducir la enorme cantidad de opciones disponibles.

También podrías mostrarle las monturas que ya te gustan y pedirle que describa sus características para que sepas qué términos buscar.

Creo que lo realmente interesante de todas estas sugerencias es que la mayoría no se trata de crear la pregunta más ingeniosa o elaborada. En cambio, partieron de algo de la vida cotidiana que necesitaba ser identificado, organizado, revisado, corregido o recordado.

Así que, si quieres ser creativo y pensar en cómo ChatGPT podría ser más útil, tal vez debas observar más a tu alrededor y preguntarte: ¿en qué realmente necesito ayuda?

• Amazon y OpenAI se asocian para permitir que más marcas compren anuncios en ChatGPT.
• Las marcas estadounidenses pueden participar en un programa piloto para comprar anuncios directamente a través de Amazon.
• El coste por clic y por cada 1000 impresiones son opciones.

Amazon ha anunció una nueva colaboración entre su división de publicidad y OpenAI, que permite a los anunciantes comprar anuncios dentro de ChatGPT.

Inicialmente lanzada como un programa piloto en EE. UU., esta medida significaría que las marcas pueden comprar anuncios de ChatGPT a través de Amazon DSP en lugar de tener que tratar directamente con OpenAI, lo que la haría más accesible para las marcas que ya utilizan la plataforma de Amazon.

La empresa señaló que la publicidad conversacional representa una de las oportunidades de más rápido crecimiento para que las marcas lleguen a los consumidores allí donde pasan cada vez más tiempo, y que, en comparación con otros canales, aún está mucho menos explotada.

Las marcas estadounidenses ya pueden comprar espacios publicitarios en ChatGPT a través de Amazon

Fundamentalmente, Amazon quería no controlar qué conversaciones de ChatGPT recibían anuncios, sino más bien ayudar en la configuración y optimización de las campañas. En otras palabras, Amazon actúa como intermediario para negociar los espacios publicitarios con OpenAI.

Debajo de la respuesta del chatbot se pueden mostrar anuncios tanto de texto como de imagen , y OpenAI está configurado para mostrar una etiqueta de anuncio patrocinado clara con el fin de mantener una distinción clara entre el contenido útil y el contenido publicitario.

Amazon también ofrece dos tipos de pago para sus anuncios vinculados a ChatGPT: coste por clic y coste por mil impresiones.

"Gracias a nuestra colaboración con Amazon Ads y ChatGPT Ads, podemos aprovechar un profundo conocimiento del consumidor para determinar cómo y cuándo aparecen los anuncios de Delta Vacations dentro de las experiencias de ChatGPT Ads, creando así nuevas oportunidades para que los viajeros interactúen y descubran posibilidades vacacionales", explicó Katrin Koenig, presidenta de Delta Vacations y una de las primeras clientas y usuarias de la plataforma.

Aunque OpenAI cuenta con su propio programa publicitario, mucho más pequeño, la alianza con Amazon le da acceso a una enorme base de anunciantes consolidados que ya utilizan Amazon. Como la tercera empresa de publicidad digital más grande (según Marketing Dive ), con unos ingresos publicitarios anuales de alrededor de 70.000 millones de dólares, incluso una pequeña parte de esta cifra podría suponer un gran impulso para el creador de ChatGPT.

Ya ha pasado un buen rato desde la última vez que ChatGPT actualizó su función de imágenes. Su última actualización, a Images 2.0 en abril de 2026, fue bastante sólida y diría que lo colocó por delante del Nano Banana 2 de Google, aunque sus imágenes aún tardaban más en generarse, lo cual era un poco frustrante.

La nueva actualización de hoy, «Imágenes 2.5», agrega un montón de funciones y herramientas adicionales al motor de generación de imágenes existente, lo que hace que sea mucho más fácil de usar y también más rápido.

De hecho, ahora hay tantas funciones en «Imágenes» que decir que está saturada sería quedarse corto. Por eso, puede resultar un poco difícil identificar las mejores funciones nuevas entre todas las demás, así que he seleccionado aquellas a las que definitivamente debes prestar atención, ya que marcan una verdadera diferencia.

1. Herramientas de edición muy mejoradas

He dejado estas funciones para el principio porque, aunque no suenan tan emocionantes, las herramientas de edición mejoradas son, en realidad, un cambio radical en la manera en que uso ChatGPT Images y probablemente también lo serán para ti.

Al parecer, OpenAI ha estado implementando silenciosamente su nueva barra de herramientas de edición de imágenes en ChatGPT durante agosto, aunque la compañía no la ha anunciado oficialmente. Por eso, quizá no sea del todo preciso decir que forman parte de la nueva versión ChatGPT Images 2.5, pero las incluyo porque, en la práctica, son nuevas.

Hasta ahora, estamos acostumbrados a generar una imagen y, cuando no queda exactamente como queremos, escribir otra descripción mediante la herramienta de indicaciones, como "hazla más brillante" o "elimina a las personas del fondo", para volver a intentarlo. Después de que ChatGPT no acierta del todo varias veces, normalmente me doy por vencido y empiezo de nuevo.

Ahora ya no tengo que hacerlo. Las nuevas herramientas de edición permiten señalar el punto exacto de la imagen que quieres modificar y decirle a ChatGPT exactamente qué quieres hacer con él.

La nueva barra de herramientas de edición incluye las opciones Markup, Comment, Remove BG, Erase y Resize.

En la versión web de ChatGPT, solo tienes que hacer clic en el nuevo botón Edit que aparece sobre una imagen generada para entrar al modo de edición, donde encontrarás esta nueva barra de herramientas. En la versión de la aplicación de ChatGPT, basta con tocar cualquier imagen para entrar al modo de edición.

Comencemos con la herramienta más evidente: Remove BG. Esta conserva los elementos en primer plano de la imagen y elimina el fondo, creando un archivo PNG transparente cuando lo descargas. Es perfecta para insertar la imagen en otro documento, como una presentación que estés preparando.

Resize es una forma rápida de cambiar la relación de aspecto de la imagen e incluye todas las opciones habituales, entre ellas Portrait 3:4, Widescreen 16:9 y Landscape 4:3.

Erase facilita la eliminación de elementos de una imagen. Para quitar, por ejemplo, a una persona del fondo, simplemente pasa el pincel Erase sobre ella y ChatGPT la eliminará por completo. No necesitas ser extremadamente preciso con el pincel; basta con cubrir una parte suficiente del objeto para que sea evidente qué quieres eliminar.

Markup sirve para añadir elementos de marcado a una imagen, pero la función Comments es donde las cosas se ponen realmente interesantes. En lugar de hacer lo que esperarías —simplemente añadir comentarios a una imagen—, estos funcionan como indicaciones para que ChatGPT realice acciones. Haz clic en cualquier elemento de la imagen y añade un comentario como "elimina esto" o "cambia esto a azul", y ChatGPT seguirá tus instrucciones cuando pulses el botón Send. Esto hace que editar imágenes sea mucho más sencillo.

La última función que vale la pena destacar del modo de edición es que puedes volver fácilmente a cualquiera de las versiones anteriores de tu imagen. Cada edición se guarda como un archivo independiente, así que solo tienes que desplazarte hacia arriba o hacia abajo en el modo de edición para acceder a las versiones anteriores de tu imagen.

2. Hacer primero un boceto de la imagen

La nueva herramienta Sketch te permite hacer un boceto de una imagen; luego, ChatGPT transforma tu boceto en una imagen completa generada por IA. Es útil cuando te resulta más rápido dibujar tu idea que describirla.

Selecciona «Imágenes» en el menú principal y luego «Esbozo» en la parte superior de las opciones disponibles.

La herramienta «Esbozo» se parece un poco al MS Paint de 1995, pero es lo suficientemente buena para hacer un boceto rápido con el dedo o el ratón. Una vez que lo hayas hecho, haz clic o toca el botón azul con la marca de verificación y ChatGPT cargará un mensaje pidiéndole que convierta el boceto en una imagen completa. Aquí puedes agregar los detalles que desees.

Por supuesto, una vez que tengas tu imagen terminada, aún puedes entrar al modo «Editar» para retocarla aún más.

3. Por fin han llegado las plantillas

Las nuevas plantillas facilitan mucho la creación de todo aquello que la gente realmente quiere hacer con ChatGPT Images, como crear carteles, logotipos, íconos, fotos de productos con estilo y mucho más. Ahora cada tarea tiene su propia plantilla, con la que puedes trabajar junto con ChatGPT.

Cada plantilla comienza con una indicación básica y luego te hace una serie de preguntas de seguimiento para poder determinar exactamente lo que quieres.

Por ejemplo, si eliges la plantilla de «Foto de producto», te pedirá que subas una foto del producto que quieres destacar; una vez que lo hayas hecho, te preguntará por un estilo, pidiéndote que elijas entre opciones como «Estudio limpio», «Editorial», «Estilo de vida» y «Dramático», entre otras. Luego te dará a elegir un entorno, como «Estudio oscuro», y finalmente comenzará a crear tu imagen.

Si vas a usar ChatGPT para crear algo específico, las nuevas plantillas serán un excelente punto de partida.

¡Y eso no es todo!

Eso no es lo único que ha cambiado en la nueva versión 2.5 de ChatGPT Images. Las imágenes que genera son más personalizadas, por lo que obtienes mejores resultados al trabajar con personas reconocibles y retratos. Funciona mejor con infografías que antes y ahora es más rápido que nunca, lo cual es genial porque antes me parecía un poco lento.

Por último, cuando tocas para compartir una imagen, ahora también tienes la opción de compartir la instrucción que generó la imagen, para que los demás puedan crear sus propias versiones de cualquier imagen que hayas creado con mayor facilidad.

En general, estas mejoras son bienvenidas, aunque no sean revolucionarias. Entiendo por qué no le llamaron Images 3.0. Es, en esencia, una versión muy mejorada de la anterior Images, pero sin duda va a cambiar la forma en que uso las imágenes de ChatGPT de ahora en adelante.

Las nuevas tareas programadas activadas por eventos de ChatGPT Work ofrecen una alternativa interesante a la comprobación compulsiva de correos electrónicos que ocupa mis días. La función actúa, en esencia, como un secretario impulsado por IA: revisa tu bandeja de entrada de Gmail, los canales de Slack y otros canales de comunicación, y luego te avisa o responde según lo solicites en un mensaje.

Decidí usar la función como un asistente de correo electrónico muy selectivo. ChatGPT podía monitorear todo lo que llegaba a mi bandeja de entrada, pero solo se le permitía interrumpirme cuando un mensaje generara una obligación real, y debía sugerir cómo responder y tener un borrador listo para enviar.

Las tareas activadas por eventos están disponibles en los planes elegibles de ChatGPT, tanto en la web como en dispositivos móviles. Usé ChatGPT en la web y conecté mi cuenta de Gmail cuando se me solicitó. A continuación puedes ver la instrucción que utilicé.

Los desencadenantes de eventos actuales admiten mensajes nuevos de Gmail, los cuales se pueden filtrar opcionalmente por remitente o asunto. Quería que ChatGPT evaluara cada mensaje entrante según su contenido, así que dejé el desencadenante amplio y formulé las instrucciones de manera selectiva.

Esa distinción es importante. El desencadenante decide cuándo se activa ChatGPT, mientras que la instrucción decide qué hace una vez activado. En mi caso, cada nuevo correo electrónico podía activar una ejecución, pero solo los mensajes que cumplieran con mis criterios debían generar una alerta.

Cerré mi bandeja de entrada y esperé a ver cómo transcurría la tarde.

Así es como se hace...

Mi instrucción inicial fue bastante básica. Le dije a ChatGPT: «Cuando reciba un correo electrónico que requiera que haga algo, o que provenga de un familiar, dime qué debo hacer y redacta un borrador de respuesta».

Aún así, dejaba mucho margen para la interpretación, y me preocupaba que el spam apareciera como algo sobre lo que tuviera que tomar medidas, pero al final resultó ser una buena prueba para ChatGPT.

Al cabo de un rato, le aclaré a ChatGPT que debía avisarme de cualquier correo electrónico con una sola frase que explicara quién lo escribía y qué podría necesitar de mí. También me aseguré de agregar que la IA no debía responder sin mi intervención.

También abrí la configuración de notificaciones de ChatGPT y me aseguré de que las alertas de tareas pudieran llegarme fuera de la bandeja de entrada. Dependiendo de la cuenta y la categoría de notificación, ChatGPT puede ofrecer notificaciones push, por correo electrónico o por mensaje de texto. Evité el correo electrónico por razones obvias, ya que un correo anunciando que ChatGPT había encontrado un correo podría haber confundido a la IA.

Con la tarea en marcha, cerré Gmail y volví a todo lo demás que tenía planeado para la tarde. Durante los primeros minutos, todavía sentía la tentación de revisar el correo, pero al final dejé de pensar en ello.

El hecho de no estar revisando constantemente el correo hizo que la tarde se sintiera más larga, en el buen sentido. Pude terminar una tarea sin tener que mirar repetidamente otra pestaña para asegurarme de que en Internet no hubiera surgido una emergencia específicamente para mí.

Solo 3 interrupciones

La primera alerta de ChatGPT se refería a un mensaje de mi banco, recibido unas dos horas después de haber configurado la alerta. ChatGPT identificó al remitente, explicó por qué el correo electrónico parecía requerir atención y me indicó qué debía revisar. Abrí ese mensaje directamente, me aseguré de que en realidad no requiriera una respuesta y cerré la bandeja de entrada.

La segunda alerta vino de un familiar. Esta fue una prueba más interesante porque los mensajes familiares rara vez contienen el lenguaje ordenado que hace que las reglas convencionales del correo electrónico sean útiles. Pueden requerir una decisión o una respuesta rápida sin la estructura más formal y las palabras clave propias de los mensajes profesionales.

Aun así, ChatGPT reconoció que el mensaje esperaba algo de mí, me lo señaló y redactó un breve borrador de respuesta para que yo lo aprobara. Agregué un poco más, pero ChatGPT dio en el clavo con los puntos principales que necesitaba expresar, y no era el tipo de correo que requiriera muchos detalles personales, así que unos minutos después de que llegara la alerta, la respuesta ya estaba enviada.

La última alerta se refería a unos boletos que había comprado recientemente y a un cambio en el itinerario para un evento próximo. En este caso, la alerta fue muy necesaria, ya que alteró algunos de los otros planes para ese día y tuve que informarles a los demás sobre el cambio. Eso no estaba en la respuesta sugerida por ChatGPT, por supuesto, pero el simple hecho de recibir el aviso fue útil.

Esas fueron las únicas tres veces que revisé Gmail en toda la tarde. Llegaron otros mensajes, pero ChatGPT no me avisó para que los revisara. Cuando luego revisé mi bandeja de entrada, solo encontré dos correos que tal vez hubiera querido atender antes, y ninguno de ellos requería una respuesta inmediata. No pasó nada grave por no haber visto un correo promocional en el momento en que llegó.

Cualquiera que pruebe esto debería comenzar con un período de prueba corto y revisar las primeras ejecuciones en la sección «Programado» de ChatGPT. Si siguen pasando desapercibidos los recibos comunes, agrega una exclusión más clara. Si se están pasando por alto solicitudes de personas reales, explica qué se considera una respuesta esperada y permite que ChatGPT marque los casos dudosos.

Yo también mantendría la primera versión a modo informativo. Pídele a ChatGPT que resuma la obligación y te indique el correo electrónico, y luego toma la decisión tú mismo. Es una función que vale la pena probar. Muchas herramientas de IA tratan de demostrar su valor generando más texto, más resúmenes y más notificaciones. Esta funcionó porque supo cuándo dejarme en paz.

¿Eres de los que ama comunicarse con stickers? De ser así, te tenemos noticias increíbles, pues desde hace unos días es posible utilizar ChatGPT Images para crear tu propio pack de stickers personalizados.

Lo mejor de todo es que basta con describir una idea, un personaje, un chiste local o una reacción para que ChatGPT la convierta en una colección única que aporte más personalidad, expresión y diversión a las conversaciones.

En México, donde los stickers y las imágenes de reacción forman parte del ritmo diario de las conversaciones, las posibilidades también pueden inspirarse en elementos emblemáticos de nuestra cultura. Por ejemplo, cualquiera puede crear divertidos stickers inspirados en el ajolote y convertir a este ícono mexicano en reacciones para sobrevivir al lunes, celebrar, mostrar sorpresa o mandar cariño en el chat familiar.

¿Cómo crear un pack de stickers?

El proceso es sencillo:

• Describe en tu prompt lo que quieres crear. Por ejemplo: “Crea un pack de stickers de ajolotes para sobrevivir al día laboral”.
• ChatGPT Images generará una colección de imágenes a partir de tu idea.
• Una vez que tengas el resultado, pídele a ChatGPT que convierta las imágenes en un pack de stickers y que te los entregue en un formato disponible para descargar y guardar en WhatsApp.
• Abre el archivo ZIP y descarga las imágenes.
• Ve a la sección de stickers de WhatsApp y utiliza la opción “Crear”.
• Personaliza tus stickers con emojis y elige entre hasta 18 estilos, incluidos Holográfico, Anime y 3D, con hasta nueve stickers por pack.

Los Stickers en ChatGPT funcionan con ChatGPT Images 2.0, el modelo más reciente de generación de imágenes de OpenAI. La función es gratuita y está disponible globalmente para todos los usuarios de la aplicación móvil de ChatGPT.

Ideas de prompts para crear packs de stickers

• “Un pack de stickers de ajolotes en caricatura pasando por todas las etapas de un día laboral”.
• “Un pack de stickers de reacciones para el chat familiar: buenos días, felicitaciones, sorpresa y risas”.
• “Un pack de stickers de ajolotes celebrando que por fin terminó la semana”.

Desde reacciones para el día a día hasta diseños inspirados en personajes y elementos muy mexicanos, las posibilidades dependen de la creatividad de cada usuario.

No me gusta el último modelo de voz de ChatGPT. Si no usas la voz para interactuar con ChatGPT, tal vez te parezca extraño que esto me moleste tanto, así que déjame explicarte.

Hasta hace poco, todas sus voces sonaban bastante avanzadas. Pero aún tenían algo inconfundiblemente propio de la IA. A veces, sonaban fluidas e incluso expresivas, pero también entrecortadas y, bueno, robóticas.

La última actualización de voz intenta suavizar el resto de esos detalles más robóticos. Lo que significa que ahora ChatGPT hace pausas, vacila, cambia la entonación y agrega muchos de esos pequeños sonidos que los humanos hacemos sin siquiera pensarlo.

Hay muchos «umms» y «hmms». Hay un montón de «yeeeahs» prolongados, así como «ooohs» entusiastas. A veces suena como si estuviera tomando aire o suspirando. A veces hace una pausa a mitad de un pensamiento. Y con frecuencia su voz se eleva al final de una oración. En otras palabras, se ha modificado para que suene más humano y a mí me resulta increíblemente molesto.

Cuando lo probé por primera vez, pensé que no funcionaba bien. Especialmente por la forma en que decía una palabra de relleno y luego hacía una pausa. Una vez que escuché tres «hmmms» largos seguidos, no pude prestar atención a nada más de lo que decía en respuesta. Así que decidí convertir mi irritación en un experimento. Abrí las diferentes voces en ChatGPT, comencé a hablar y conté todas las palabras de relleno.

El experimento con las palabras de relleno

Empecé con Maple, una de las voces más alegres y con tono femenino de ChatGPT, y en una conversación que duró unos 5 minutos conté 20 «hmmms». También hubo muchos «yeeeahs» alargados, un par de «uhhhhs», un «ooooh», un «hmm, qué bueno» y varias respuestas entusiastas del tipo «sí, totalmente».

También había mucha entonación ascendente, que es cuando el tono de voz sube al final de una oración. Eso me hizo preguntarme si simplemente me estaba fijando demasiado en algunas peculiaridades del habla más asociadas con el inglés de EE. UU. que con ChatGPT, así que cambié de voz.

A continuación, probé con Vale. Es una voz femenina británica alegre y curiosa. Curiosamente, Vale tenía un conjunto diferente de hábitos verbales. Había menos «hmmms», pero muchos «ohhh yeeeahs», largos «suuuures» y algunos «riiiights». Y su entonación también parecía elevarse constantemente, sobre todo cuando me hacía preguntas.

Pensé en probar después con una voz que sonara más claramente masculina. Elegí a Arbor, otra voz británica, que me pareció más tranquila pero mucho más forzada. Me dio muchos menos de esos ruidos conversacionales exagerados que no me gustaban de Maple, pero los reemplazó con pausas extrañas y un ritmo entrecortado. A veces parecía dejar de hablar en momentos realmente inusuales.

Después de unos 20 minutos de conversaciones con las diferentes voces, había contado más de 100 palabras de relleno y ruidos conversacionales.

Cayendo en las palabras de relleno

Me había metido en estas conversaciones con ChatGPT buscando cosas que me molestaran. Escuchaba con atención cada “umm”, cada pausa extraña y cada “yeeeah” exagerado. Intentaba a propósito contar todas las peculiaridades que OpenAI le había agregado a la voz de ChatGPT para que sonara más como una persona.

Pero, curiosamente, la conversación empezó a sentirse diferente. A regañadientes, comencé a hablar de mis prioridades y de mi semana por venir para poner a prueba las voces. Y en lugar de darle indicaciones a ChatGPT y esperar sus respuestas, pronto me encontré sumergiéndome en una conversación mucho más natural. Esto me sorprendió porque las voces seguían sin gustarme.

Las palabras de relleno seguían distrayéndome y las pausas seguían estando en los momentos menos oportunos. En ningún momento me convencí de que hubiera una persona al otro lado de la conversación. Pero tuve que admitir que, aunque a nivel consciente desconfío de la IA y el objetivo de todo esto era analizar el sistema a fondo, parecía que, aun así, estaba respondiendo a su voz que sonaba más natural al involucrarme cada vez más en la conversación.

Que esto te parezca genial o preocupante probablemente dependa de tus opiniones generales sobre la IA y su influencia en nosotros.

¿Por qué la IA tiene que decir "hmmm"?

Hay una razón obvia para hacer que ChatGPT suene más natural: a los humanos nos resulta más fácil mantener conversaciones naturales y, por lo tanto, es más probable que sigamos interactuando con él.

El habla cotidiana y real no es un flujo de información perfectamente limpio. Todos hacemos pausas, dudamos, cambiamos el tono de voz, emitimos sonidos para demostrar que estamos escuchando y usamos palabras de relleno mientras pensamos qué decir a continuación. Estos pequeños pero importantes elementos del habla cumplen muchas funciones.

Entonces, ¿qué función tienen cuando una IA los utiliza? Porque ChatGPT no necesita decir “mmm” mientras organiza sus ideas ni “siiii” para demostrar que está escuchando. Simplemente podría recuperar la información y responder. Por eso, estos sonidos están diseñados para hacer que las interacciones se sientan más conversacionales, y ahí es donde empiezo a tener mis reservas.

Las empresas de IA suelen presentar sus sistemas como herramientas que pueden ayudarnos a trabajar, aprender, crear y realizar distintas tareas. Cuando personas como yo expresamos preocupación por que todos terminemos dependiendo demasiado de la IA, a menudo se nos dice que lo importante es cómo utilizamos la herramienta. Pero este es solo un ejemplo de cómo la propia herramienta parece estar diseñada para comportarse cada vez menos como una herramienta.

Una calculadora no necesita agregar una palabra de relleno antes de darte una respuesta y un procesador de textos no tiene que hacer una pausa y decir “mmm, sí, ¡totalmente!” cuando empiezas a escribir. Pero eso es precisamente lo que ChatGPT está haciendo ahora.

Algunos podrían argumentar que una voz con un ritmo y una entonación más naturales simplemente ofrece una experiencia más agradable. Sin embargo, esas mismas decisiones hacen que las interacciones se sientan más sociales, lo que potencialmente difumina la línea entre el papel de la IA como herramienta y algo con lo que nos relacionamos más como si fuera otra persona.

Después de mi experiencia, no me sorprendió encontrar investigaciones que sugieren que podría haber algo más detrás de esto. Algunos estudios señalan que las interacciones de voz con la IA podrían estar relacionadas con un mayor involucramiento emocional y una mayor tendencia a atribuirle características humanas.

También existen indicios de que la voz podría llevar a las personas a sobreestimar las capacidades de la IA, especialmente cuando una voz similar a la humana se confunde con comprensión o competencia.

Esto no significa automáticamente que agregar algunos “emms” hará que todos confiemos en la IA. Pero parece que incorporar la voz a la interacción sí cambia la manera en que la percibimos y respondemos ante ella.

Molesto, pero efectivo

Otro aprendizaje práctico de este experimento fue que, si la voz de ChatGPT de repente te vuelve loco después de la actualización, pruebes con otra. Las diferencias entre ellas me parecieron mayores de lo que esperaba. Al principio, no soportaba los gestos vocales y la entonación ascendente de Maple, pero la forma más tranquila de hablar de Arbor me resultó más fácil de tolerar, aunque sus extrañas pausas generaban un problema diferente con el ritmo de la conversación.

Comencé este experimento esperando escribir sobre una actualización molesta de la voz. Pensé que contaría algunos “emms”, me quejaría de lo artificial que sonaba toda esta naturalidad fabricada y después simplemente volvería a escribir. En lugar de eso, pasé 20 minutos estudiando deliberadamente los mecanismos diseñados para hacer que la IA sonara más conversacional y, aun así, terminé hablando de una manera más conversacional con ella.

Sabía que las dudas y vacilaciones no eran reales. Sabía que no había nadie al otro lado de la conversación pensando, escuchando y buscando las palabras adecuadas. Sin embargo, aun así respondí a esas señales hablando de una manera más natural y, finalmente, siendo más abierto.

No creo que eso signifique que de alguna manera me dejé engañar y creí que ChatGPT era humano. Pero creo que lo que demuestra es que no tenemos que creer que la IA es consciente o que hay alguna forma de vida detrás de ella para que nuestros instintos sociales profundamente arraigados comiencen a responder ante señales similares a las humanas.

Así que, aunque todavía hago una mueca cada vez que escucho un “hmmm”, no creo que realmente importe si me gustan o no las palabras de relleno. Lo importante es lo que nos llevan a hacer y lo sorprendentemente instintiva que fue mi respuesta ante ellas.

¿Te ha pasado que entre más información tienes, más difícil es entenderlos?

Para ello, existen diferentes herramientas, por ejemplo, una hoja de cálculo puede contener cientos de filas, un reporte mensual puede extenderse por decenas de páginas y la información detrás de un solo proyecto puede estar distribuida entre documentos, presentaciones, calendarios y distintas herramientas.

Cada vez más, el reto ya no es encontrar la información, sino convertirla en algo que las personas realmente puedan entender y utilizar.

Con Sites en ChatGPT Work, los usuarios pueden transformar información, datos e ideas en sitios web y aplicaciones ligeras e interactivas simplemente describiendo lo que quieren crear y proporcionando los archivos, datos, links y requerimientos relevantes. ChatGPT genera una vista previa que el usuario puede revisar y modificar mediante nuevas instrucciones antes de compartir o publicar el resultado.

Esto significa que algo que antes podía comenzar con "¿alguien me puede ayudar a construir un dashboard?" ahora puede comenzar con un prompt.

Te compartimos algunos ejemplos para llevarlo a la práctica:

1. Convertir una hoja de cálculo en un dashboard que sea fácil de entender

En lugar de enviar una hoja de cálculo llena de filas, pestañas y fórmulas, un conjunto de datos puede convertirse en un dashboard interactivo que destaque la información que las personas necesitan consultar: desde resultados y tendencias hasta avances o áreas que requieren atención.

Prompt: "A partir de esta hoja de cálculo, crea un sitio web con un dashboard interactivo que resuma los resultados más importantes. Destaca las principales métricas, muestra cómo ha cambiado el desempeño a lo largo del tiempo y haz que la información sea fácil de entender para alguien que no conoce la base de datos original."

2. Crear un solo lugar para darle seguimiento a un proyecto

La información de un proyecto suele estar distribuida entre cronogramas, minutas de reuniones, presentaciones y diferentes documentos. Sites puede ayudar a reunir los elementos clave en un tracker donde el equipo pueda consultar con mayor facilidad los hitos, responsables, fechas límite, riesgos y avances.

Prompt: "A partir de estos documentos, crea un sitio web con un tracker interactivo para el proyecto. Incluye secciones para los principales hitos, responsables, fechas límite, estatus actual, riesgos y próximas decisiones. Haz que los temas más urgentes sean fáciles de identificar."

3. Transformar un plan de lanzamiento en un calendario interactivo

El lanzamiento de un producto, una campaña o un evento puede involucrar decenas de fechas, responsables y dependencias. En lugar de esperar que todo el equipo interprete la misma hoja de cálculo, Sites puede organizar el plan en una experiencia más visual y accesible.

Prompt: "Convierte este plan de lanzamiento en un sitio web con un calendario interactivo. Organiza las actividades por fecha, área de trabajo y responsable, destaca las principales fechas límite y dependencias, e incluye una sección que muestre qué está sucediendo esta semana y qué viene después."

4. Hacer que un reporte extenso sea más fácil de explorar

No todos los stakeholders necesitan —o quieren— leer un reporte de 30 páginas. Sites puede ayudar a transformar información extensa en una experiencia interactiva donde las personas encuentren rápidamente los principales hallazgos y profundicen en los datos que les resulten relevantes.

Prompt: "Convierte este reporte y sus datos de respaldo en un sitio web interactivo para el equipo directivo. Comienza con los cinco hallazgos más importantes, crea secciones claras para cada tema, incorpora las gráficas y datos relevantes y permite explorar la información de respaldo sin tener que leer el reporte completo de principio a fin."

5. Crear un hub para la información que siempre termina en un '¿dónde encuentro esto?'

Sites también puede ser útil cuando un equipo comparte o explica la misma información una y otra vez: desde materiales de onboarding y recursos internos hasta preguntas frecuentes, documentación de proyectos o guías de trabajo. En lugar de buscar entre diferentes archivos, la información puede organizarse en un solo espacio más sencillo de navegar.

Prompt: "A partir de estos documentos y recursos, crea un hub interno para el equipo. Organiza la información por temas, incluye una introducción clara para alguien que entra por primera vez, destaca los recursos que se consultan con mayor frecuencia y facilita encontrar documentos, links e información clave."

La oportunidad está en hacer que la información sea más accesible, no simplemente más visual. Una hoja de cálculo, un reporte o un plan de proyecto pueden contener todo lo que un equipo necesita, pero la manera en que esa información se presenta puede determinar qué tan rápido las personas logran entenderla y actuar sobre ella.

Con Sites, la información puede convertirse en algo que las personas pueden explorar e interactuar, ayudando a pasar de "déjame explicarte este documento" a "aquí puedes encontrar y entender lo que necesitas."

ChatGPT ha acumulado una colección sorprendentemente amplia de herramientas educativas, entre las que se incluyen el «Modo de estudio» y nuevos complementos diseñados específicamente para estudiantes universitarios y docentes.

La clave está en utilizarlas para aprender, en lugar de delegar el aprendizaje en sí. OpenAI describe explícitamente su enfoque como una forma de ayudar a los estudiantes a comprender el material, en lugar de simplemente tomar atajos, lo cual es una regla útil que conviene tener en cuenta antes de entregarle a ChatGPT la primera tarea del semestre.

Aquí te presento cinco formas en las que yo configuraría ChatGPT antes de que las clases comiencen de verdad.

1. Modo de estudio para todos

El «Modo de estudio» de ChatGPT, cuyo nombre es muy acertado, es el punto de partida obvio para usar la IA en el aprendizaje, y ni siquiera requiere una suscripción de pago. Solo tienes que iniciar una conversación normal con ChatGPT y escribir @study, o hacer clic en el botón + y buscar «Study».

Una vez activado, el «Modo de estudio» cambia las respuestas de ChatGPT: en lugar de dar respuestas directas, adopta un comportamiento más socrático. Te hace preguntas, te da pistas y verifica si entiendes cada paso antes de seguir adelante.

Prueba con indicaciones como: «Enséñame las derivadas, haciéndome una pregunta a la vez, y dame una pista cuando me quede atascado».

También puedes subir una foto de un problema o, cuando sea posible subir archivos, agregar tus apuntes de clase y pedirle a ChatGPT que trabaje a partir de ellos. Por ejemplo, podrías subir lo que anotaste en clase y decirle a ChatGPT: «Usa estos apuntes para enseñarme la lección de hoy. Empieza por identificar y explicar los conceptos que necesito entender, luego hazme preguntas antes de pasar al siguiente».

El Modo de estudio puede trabajar con archivos e imágenes subidos, lo que lo hace mucho más útil cuando sabe qué se está cubriendo en tu clase en realidad, en lugar de ofrecer una mini-clase genérica.

2. Complemento ChatGPT para la universidad

Una opción más reciente y específica es el complemento «College Student» de ChatGPT. No está disponible para todos como el «Modo de estudio», sino solo a través de ChatGPT Edu, por lo que tu universidad debe ofrecerlo y ponerlo a tu disposición. Los estudiantes que pueden acceder a él obtienen una variedad de herramientas de aprendizaje.

De especial interés es la creación de sitios de aprendizaje interactivos. Puedes compartir el material de tu curso para crear explicaciones visuales interactivas, al tiempo que recibes tutoría guiada sobre los conceptos que te resultan difíciles. La IA puede tomar las diapositivas de clase o las notas que subas y crear un sitio web único lleno de preguntas de estudio, capaz de ofrecer retroalimentación sobre tus respuestas.

Dependiendo de cuán seguro te sientas, podrías pedirle a ChatGPT algo tan detallado como: «Elabora un plan de estudio para las próximas dos semanas usando estos materiales del curso y mis próximas fechas límite, y dedica más tiempo a los temas con los que tuve dificultades en el cuestionario».

3. Estudio del programa de estudios

Lo que recuerdo de mi vida estudiantil es que, por lo general, el programa de estudios recibe unos 20 minutos de atención intensa antes de emprender su largo viaje hacia el fondo de la mochila. ChatGPT puede hacerlo considerablemente más útil. Sube el programa de estudios a ChatGPT y podrá tener una vida útil mucho más productiva.

Te sugiero una instrucción como: «Lee este programa de estudios y crea un plan de estudio semanal. Incluye todos los exámenes, trabajos y fechas límite. Sugiere para qué debería empezar a prepararme con al menos una semana de anticipación».

También puedes preguntar sobre las semanas más ocupadas y pedir ideas para que sean lo más fáciles posible. Si permites que ChatGPT te envíe alertas, podrías evitar el agobio de fin de semestre, cuando todas las fechas límite caen al mismo tiempo y sigues teniendo solo 24 horas al día para estudiar.

4. Flashcards / Fichas de estudio

ChatGPT también puede evitar que pases toda una noche haciendo tarjetas de estudio en lugar de estudiarlas. Puedes pedirle que cree tarjetas a partir de tus notas, indicándole que «se concentre en los conceptos y términos que te resulten especialmente confusos».

Si le pides una tarjeta a la vez, el ejercicio se convierte en una sesión de estudio real, en lugar de generar otra página gigante de material para mirar fijamente, con suerte.

Con el complemento College Student, las tarjetas de estudio pueden formar parte de la experiencia de aprendizaje interactiva, en lugar de aparecer simplemente como texto en la conversación. Podrías preguntarle: "Convierte el material de la clase de esta semana en tarjetas de estudio y organízalas por tema".

5. Hora del cuestionario

Es fundamental ponerte a prueba para saber si realmente has aprendido algo al estudiar, y ChatGPT puede ser de gran ayuda en ese sentido. Con su «Modo de estudio», puedes crear preguntas de práctica, ponerte a prueba una pregunta a la vez, pedirle que te explique los errores y ajustar el nivel de dificultad a medida que avanzas.

Sube el material de tu curso y prueba a pedirle un «examen de práctica de 10 preguntas basado únicamente en estos apuntes. Hazme una pregunta a la vez, no reveles la respuesta hasta que yo responda, explícame cualquier error que cometa y haz que la siguiente pregunta sea más difícil cuando responda correctamente».

El complemento «College Student» puede convertir ese mismo proceso en un cuestionario interactivo más estructurado, basado en los materiales del curso que proporciones. Puedes solicitar exámenes de práctica más complejos y configurar pruebas interactivas que analicen tus áreas más débiles para seguir estudiándolas y evaluándolas.

Con o sin el complemento, hacer que ChatGPT cierre el libro metafórico y comience a hacerte preguntas es una forma mucho más rápida de descubrir si realmente has retenido algo.

¿Tienes adolescentes en casa que está "loco" por utilizar inteligencia artificial? De ser así, te tenemos noticias, pues

OpenAI presenta ChatGPT para Adolescentes, la experiencia predeterminada de ChatGPT para los usuarios que identificamos como menores de 18 años. Está diseñada para ayudar a los usuarios más jóvenes a desarrollar el aprendizaje mediante pensamiento crítico, profundizar su comprensión y utilizar la IA con seguridad y confianza.

¿Cómo funciona ChatGPT para Adolescentes?

• Diseñado para aprender: OpenAI cree que la IA debe ampliar las oportunidades educativas. Por eso diseñó ChatGPT para Adolescentes con el fin de brindar apoyo en aquellos momentos fuera del aula en los que no siempre hay ayuda de un humano, al mismo tiempo que mantiene a los adolescentes involucrados en un proceso de aprendizaje activo y colaborativo.

La experiencia reúne:

• Modo Estudio, que utiliza preguntas de orientación y acompañamiento paso a paso para ayudar a los adolescentes a comprender los contenidos, no solo a resolverlos.
• Nuevos recordatorios para realizar las tareas de manera responsable, capaces de detectar cuando un adolescente parece estar intentando tomar un atajo para completar una tarea y redirigirlo al Modo Estudio para resolver el problema de forma colaborativa y paso a paso.
• Cuestionarios y visualizaciones de aprendizaje, que ofrecen a los adolescentes más formas de practicar, poner a prueba lo que saben y comprender con mayor claridad conceptos difíciles para comprobar su nivel de comprensión.
• Además, con los nuevos Horarios de Estudio, los adolescentes o sus padres pueden elegir momentos específicos en los que el Modo Estudio estará activado de manera predeterminada, facilitando mejores hábitos de estudio que se conviertan en una rutina.
• Parámetros de seguridad sólidos de forma predeterminada: Para los usuarios menores de 18 años, ChatGPT para adolescentes incorpora medidas de protección adecuadas para su edad, diseñadas para reducir la exposición a contenidos que podrían ser dañinos o inapropiados para su etapa de desarrollo, sin limitar su capacidad de aprender, crear y explorar.
• Estas protecciones se basan en los Principios para menores de 18 años, desarrollados a partir de evidencia sobre desarrollo y con base en orientación de expertos. En la práctica, esto implica protecciones del modelo adecuadas para la edad e intervenciones dentro del producto en áreas de mayor riesgo, como temas relacionados a autolesiones, violencia, trastornos de la conducta alimentaria, actividades peligrosas y contenido sexual explícito o gráfico.
• Límites saludables: La experiencia incluye recordatorios de descanso más frecuentes y límites claros, como las Horas de Silencio.
  • También se ha reforzado las protecciones que impiden que ChatGPT sugiera que tiene sentimientos personales hacia el usuario o que dé a entender que es consciente y capaz de experimentar emociones. Estas medidas buscan reducir la dependencia emocional, al mismo tiempo que refuerzan la importancia de recurrir a personas de confianza y buscar apoyo en el mundo real.
  • Como parte de los controles parentales y notificaciones, los padres con cuentas vinculadas a las de sus hijos adolescentes pueden recibir notificaciones de seguridad en determinadas situaciones de alto riesgo. En las próximas semanas, se añadirán nuevas notificaciones relacionadas con trastornos de la conducta alimentaria, limitando la información compartida y mucho más.

El objetivo de OpenAI es que los adolescentes utilicen la IA de manera responsable para aprender, crear y explorar. Por ello, el acceso a ChatGPT debe incluir protecciones acordes con su etapa de desarrollo, reforzar las relaciones en el mundo real con personas de confianza en sus vidas y fomentar un uso saludable a largo plazo.

Una de las formas más fáciles de perder el tiempo con ChatGPT es estar presentándote una y otra vez. Explicas tu proyecto, tus preferencias, tus metas y tu estilo de escritura, obtienes una respuesta útil, cierras la conversación y luego repites todo el proceso al día siguiente.

Hay un enfoque mejor. En lugar de tratar a ChatGPT como una página en blanco cada vez que lo abres, piénsalo como un espacio de trabajo que se puede organizar igual que tu computadora. Unas cuantas indicaciones reutilizables, unos cuantos documentos de referencia y un poco de planificación pueden reducir drásticamente la cantidad de configuraciones repetitivas que realizas cada semana.

Lo mejor es que ninguna de estas ideas requiere una ingeniería avanzada de indicaciones ni funciones complicadas. Son hábitos sencillos que hacen que ChatGPT dedique menos tiempo a aprender sobre tu tarea y más tiempo a ayudarte realmente a completarla.

1. Arma un kit de inicio

La mayoría de las personas tiene unas cuantas solicitudes que repiten una y otra vez. Le piden a ChatGPT que escriba en un tono específico, que explique temas técnicos en un lenguaje sencillo o que se asegure de que todo incluya una referencia. En lugar de escribir esas instrucciones cada vez, guárdalas como una plantilla inicial reutilizable.

Piensa en las tareas que repites con más frecuencia. Si escribes regularmente cierto tipo de correos electrónicos, crea una plantilla que explique el tono, la extensión preferida y el público al que va dirigida. Si sueles pedir ideas para comidas, guarda una plantilla que incluya tus preferencias alimenticias, tu presupuesto y los utensilios que tienes en tu cocina. Cuando necesites ayuda, pega la plantilla en una nueva conversación antes de formular la pregunta real.

El mismo enfoque funciona para los pasatiempos. Alguien que esté aprendiendo francés podría crear una plantilla inicial pidiéndole a ChatGPT que corrija los errores con delicadeza sin interrumpir el flujo de la conversación. Un jardinero entusiasta podría guardar instrucciones que expliquen el clima local, el tipo de suelo y las plantas que ya crecen en el jardín. Esos detalles solo hay que escribirlos una vez, pero mejoran cada conversación que siga.

2. Armar una biblioteca de referencia

Una de las funciones más subestimadas de ChatGPT es la capacidad de trabajar a partir de los documentos que le proporciones. Puedes crear una pequeña colección de archivos que expliquen los temas en los que trabajas con más frecuencia. Sube el documento relevante al inicio de una conversación y deja que ChatGPT lo utilice como base.

Mantén un documento con la lista de las comidas favoritas de tu familia, las alergias y los ingredientes que no les gustan, y súbelo cada vez que pidas un plan de comidas semanal. Guarda otro archivo con tu lista de cosas para empacar, tus preferencias de viaje y tus programas de fidelidad para que ChatGPT pueda ayudarte a planear viajes sin tener que pedirte la misma información cada vez.

3. Trata los proyectos en curso como si fueran conversaciones en curso

Muchas personas, por instinto, hacen clic en «Nueva conversación» cada vez que tienen otra pregunta para ChatGPT. Eso tiene sentido si el tema de hoy no tiene nada que ver con el de ayer. Sin embargo, en el caso de proyectos que se extienden durante días o semanas, continuar con la misma conversación ahorra una enorme cantidad de tiempo, ya que todas las decisiones anteriores siguen estando disponibles.

Imagina que estás planeando renovar tu oficina en casa. La primera conversación podría centrarse en los muebles, la segunda en los colores de la pintura y la tercera en la iluminación. Al mantener todo junto, ChatGPT ya conoce el tamaño de la habitación, el presupuesto, el estilo que te gusta y el escritorio que finalmente elegiste. Puede basarse en esas decisiones en lugar de pedirte que las repitas.

Este mismo hábito funciona de maravilla para aprender nuevas habilidades. Si estás aprendiendo a tocar la guitarra, mantén una conversación dedicada exclusivamente a la práctica. Un día preguntas sobre los cambios de acordes, al siguiente trabajas el ritmo. Con el tiempo, la conversación se convierte en un registro de tu progreso en lugar de una colección de lecciones inconexas.

4. Dale a ChatGPT un ejemplo que valga la pena copiar

ChatGPT suele producir mejores resultados cuando le muestras cómo es una buena respuesta. En lugar de describir un tono como «amigable pero profesional», pega un párrafo, un correo electrónico o la descripción de un producto que ya suene bien y pídele que imite el ritmo, el nivel de detalle y la estructura. Esto funciona especialmente bien para tareas recurrentes como boletines informativos, publicaciones en redes sociales, actualizaciones para clientes o introducciones de artículos, donde una solicitud de estilo vaga puede dar lugar a algo pulido pero extrañamente genérico.

El ejemplo no tiene que tratar el mismo tema. Una reseña de un restaurante puede ayudar a dar forma al tono de un artículo de viajes, mientras que una actualización de proyecto bien redactada puede convertirse en el modelo para futuros mensajes internos. Sé específico sobre lo que ChatGPT debe imitar y lo que debe ignorar, como mantener la longitud de las oraciones y la calidez, al tiempo que evita la redacción o el tema originales.

5. Pide que te den una segunda oportunidad con otro trabajo

Un primer borrador sólido suele mejorar mucho cuando a ChatGPT se le asigna un nuevo rol para la revisión. Después de que escriba algo, pídele que revise la respuesta como editor, lector escéptico, experto en el tema o miembro del público al que va dirigido. Cada perspectiva detecta un tipo diferente de debilidad, desde expresiones torpes hasta falta de contexto o suposiciones que solo tienen sentido para alguien que ya está familiarizado con el tema.

Por ejemplo, después de generar un itinerario de viaje, pídele a ChatGPT que lo revise como un padre que viaja con un niño pequeño e identifique cualquier transición poco realista. Después de redactar una propuesta comercial, pídele que revise el documento como un comprador cauteloso que quiere costos más claros y menos promesas vagas. La segunda revisión suele ser más útil cuando el rol de revisión tiene una razón concreta para objetar.

Ninguna de estas ideas hace que ChatGPT sea más inteligente. Lo que hacen es eliminar la fricción innecesaria que se cuela en el uso cotidiano. En lugar de pasar los primeros cinco minutos explicando quién eres y qué necesitas, empiezas mucho más cerca de la parte interesante de la conversación. Una vez que dejas de reconstruir los mismos cimientos todos los días, puedes dedicar tu tiempo a explorar mejores ideas en lugar de colocar los mismos ladrillos una y otra vez.

Hemos llegado oficialmente a la fase de acusaciones mutuas en el sonado juicio entre Apple y OpenAI, en el que Apple alega que, con la ayuda de ex empleados de Apple, OpenAI está robando secretos comerciales de Apple.

Lo que alega la demanda, que resumí aquí, es bastante contundente: dos ex empleados de Apple —uno con 25 años de experiencia en la empresa y otro que trabajó durante una década como ingeniero eléctrico del iPhone— supuestamente conservaron acceso a los sistemas, pidieron a los candidatos de OpenAI que provenían de Apple que compartieran información exclusiva de Apple y, según afirma Apple, les dijeron a sus socios que compartir la información de fabricación exclusiva de Apple estaba bien para el gigante tecnológico de Cupertino.

OpenAI negó rápidamente las acusaciones y, en poco tiempo, nos enteramos de que las afirmaciones de Apple de que se había puesto en contacto con Lui Chang respecto a los cargos eran incorrectas, ya que el abogado de Apple había confundido el nombre de Lui Chang con el del propio abogado de OpenAI, Che Chang.

Esta semana, sin embargo, OpenAI ofreció una respuesta más contundente, al publicar una cadena de mensajes de texto entre Lui Chang y un empleado actual de Apple no identificado, así como el intercambio de correos electrónicos en el que se revela que Apple había estado hablando con el Chang equivocado.

«Apple es una de las mejores empresas de todos los tiempos y se ha ganado una reputación por su obsesión por los detalles más pequeños. Lamentablemente, esta demanda descuidada, agresiva y extrañamente personal no está a la altura de esa reputación», escribió OpenAI en el blog de la empresa el lunes.

Un grito de auxilio

Lo que los mensajes parecen revelar no es espionaje corporativo, sino algo mucho más cotidiano y, en cierto modo, con lo que cualquiera que haya trabajado alguna vez en una gran empresa puede identificarse.

Debo aclarar desde el principio que Apple no ha confirmado estos mensajes, pero es difícil imaginar que OpenAI los haya inventado. De hecho, la gran cantidad de información censurada le da más credibilidad a su autenticidad.

Falta tanta información que podría parecer imposible deducir algo de la charla entre el «Empleado de Apple n.º 1» y Chang, así que, para ayudarme, revisé los mensajes e inserté conjeturas sobre «[Censurado – Información de Apple]» para tratar de darle sentido a la conversación. (Decidí que gran parte se refería al posible uso de baterías de silicio-carbono en el próximo iPhone 18.)

En los mensajes, los empleados de Apple parecen haber trabajado con Chang y no solo lo extrañaban a él, sino también su experiencia.

«Por si acaso no tienes suficiente trabajo, necesito un poco de ayuda. Recuerdo vagamente que hablaste de un [CENSURADO]. ¿Podrías refrescarme un poco la memoria sobre esto y indicarme a un ingeniero eléctrico que pueda tener algo de conocimiento al respecto?», escribió el empleado de Apple. Supongo que aquí se refiere a un «ingeniero eléctrico».

Sin vacilar aparentemente, Chang respondió: «Creo que a lo que te refieres es [CENSURADO]. Y al pequeño [CENSURADO]». Luego le recomendó al empleado de Apple a otra persona de la empresa que «quizás aún recuerde algo».

¿Qué tal si simplemente dices que no?

Ahora bien, Chang podría haber dicho: «Oye, amigo, yo también te extraño, pero ya no puedo hablar de nada relacionado con Apple». Según este intercambio, Chang no lo hizo y siguió haciendo todo lo posible por ayudar.

Este empleado de Apple tampoco parece estar al tanto de las mejores prácticas comerciales y sigue hablando de tecnología, llegando incluso a mencionar un esquema en un momento dado. Parece que también compartió ese esquema con Chang, aunque también podría haber sido Chang quien le envió la imagen al empleado de Apple.

Mientras el empleado de Apple insiste, Chang le dice que busque un esquema en la «carpeta team box». Incluso menciona un «diagrama de bloques de alimentación». Me sorprende un poco que esa parte no haya sido censurada.

Una sección reveladora de Chang me llamó la atención, y esta es la parte con la que me identifico. Mientras Chang seguía tratando de conectar al empleado de Apple n.º 1 con la experiencia que necesitaba, señaló: «Ahora que lo pienso. Las otras personas inteligentes también acaban de irse de ese equipo. El único que tal vez aún [esté] en Apple es [el empleado de Apple n.º 10]».

Parece que la fuga de cerebros es un problema real, incluso para Apple. Así que, además de Chang, quien llevaba mucho tiempo en la empresa y se fue a OpenAI, también se han ido otros que parecen poseer información técnica importante.

Más adelante, mientras continúa la búsqueda de información, Chang recomendó ponerse en contacto con dos empleados de Apple (n.º 5 y n.º 7).

En este punto, aparece un mensaje que podría provenir de un sistema automatizado dentro de la plataforma de comunicación de Apple:

«Hola, [nombre del empleado de Apple n.º 1], [nombre del empleado de Apple n.º 3], puedo ayudar a iniciar la conversación con [empleado de Apple n.º 6] y [empleado de Apple n.º 7]».

Lo cual me llevó a mi parte favorita de todo el intercambio. Uno de los empleados de Apple invitados automáticamente a la conversación, básicamente, se asustó:

«Hola, esto es muy inusual, por favor, quítame de este hilo».

Sinceramente, me da pena esa persona. Como he escrito antes, Apple no se anda con tonterías cuando se trata de acuerdos de confidencialidad, información privada o secretos corporativos. Toparse con una especie de conversación ilícita sobre detalles técnicos entre un empleado actual y uno ex es sin duda suficiente para que cualquier empleado de Apple presione el botón de pánico.

El empleado de Apple n.º 1 explica que agregó a otros empleados «para que estuvieran al tanto», pero también desvía la conversación hacia una discusión interna. A Chang solo le queda darle “Me gusta” al último mensaje y, al parecer, lo deja así.

¿Y ahora qué?

La divulgación de toda esta correspondencia no pone fin al caso. Ni mucho menos.

Hasta el lunes por la noche, Apple presentó ante un juez estadounidense una solicitud en términos contundentes para obtener una orden judicial que, entre otras cosas, pide «una orden judicial preliminar para detener el robo de sus secretos comerciales». También incluye la predicción de que «es probable que Apple tenga éxito en cuanto al fondo de sus reclamaciones por secretos comerciales».

Aun así, creo que esta moción y la publicación de OpenAI podrían impulsar todo hacia un acuerdo extrajudicial, uno que pondría fin al caso, pero que probablemente haría poco por reparar esta relación entre Apple y OpenAI, que ahora está hecha trizas.

Al final, sin embargo, la publicación de OpenAI parece revelar a una Apple vulnerable, una empresa que, a pesar de su tamaño y poder, sigue siendo dirigida por seres humanos falibles que a menudo se sienten a la deriva, como cualquiera de nosotros lo estaría, cuando los colegas se van, llevándose consigo la amistad y, lo que es más importante, el conocimiento.

Apple está desarrollando productos complejos, y la memoria corporativa es una parte fundamental del proceso (tanto es así que, al parecer, el nuevo director ejecutivo, John Ternus, acaba de volver a contratar a un ejecutivo de hardware de Apple que se había jubilado).

Entender cuándo, cómo y por qué se tomaron las decisiones y cómo podrían afectar a proyectos futuros es invaluable. A veces, solo quienes estuvieron presentes conocen la verdad del asunto. Chang, al parecer, era una de esas personas. Tenía la información, se la llevó consigo y ahora, al parecer, alguien quería mantener abiertas las líneas de comunicación, que es exactamente lo que Apple no quiere.

Tanto OpenAI como Google han lanzado nuevos modelos importantes de IA con apenas unos días de diferencia. OpenAI presentó GPT-5.6, y Google le siguió con Gemini 3.6 Flash. Si bien ambas empresas han destacado las funciones de programación y desarrollo de estos modelos, también son los que impulsan las versiones para el público general de ChatGPT y Gemini.

Por eso, en lugar de evaluarlos con pruebas de rendimiento de programación, quise averiguar cuál es realmente mejor para resolver el tipo de problemas cotidianos y complicados que la mayoría de la gente resuelve con la IA.

Para esta comparación, comparé el Gemini 3.6 Flash de Google con el GPT-5.6 Sol utilizando su configuración predeterminada de razonamiento «Medium», ya que ambos están diseñados para ser los modelos estándar de alta calidad que los suscriptores de pago utilizarán para la mayoría de las tareas.

Mi vida digital

Así que les entregué toda mi vida digital para la semana que venía.

Subí:

• Estados de cuenta bancarios
• Mi calendario (tenían acceso a mi aplicación de calendario y también envié una captura de pantalla de mi calendario desde otra cuenta que uso).
• Recibos de supermercado
• Correos electrónicos (ambos tenían acceso a mi Gmail)
• Capturas de pantalla de WhatsApp
• Fotos de los armarios de mi cocina
• Una factura de energía
• Reservas de viajes
• Notas escritas a mano

Luego les di a ambos modelos exactamente la misma instrucción:

"Dime todo lo que debo hacer esta semana".

Parece una solicitud sencilla, pero obliga a una IA a combinar información de múltiples fuentes, priorizar lo que es importante, identificar plazos, conciliar información contradictoria y elaborar un plan de acción práctico. En otras palabras, es exactamente el tipo de problema del mundo real que la gente espera cada vez más que resuelvan los asistentes de IA.

Los resultados fueron como la noche y el día.

Dos enfoques diferentes

Cuando subí los archivos a Gemini 3.6 Flash y le pregunté qué debía hacer esta semana, prácticamente ignoró las fotos y se concentró en la captura de pantalla de mi calendario. Su respuesta inicial se limitó, en gran parte, a repetir los eventos que yo ya sabía que iban a ocurrir. Gracias, Gemini… ya tenía el calendario abierto frente a mí.

Luego tuve que preguntarle explícitamente si podía deducir algo útil de las otras imágenes. Finalmente, me ofreció algunos consejos adicionales e hizo un buen trabajo al dividir la información en categorías, incluyendo trabajo, compras, ejercicio, notas y recibos. Pero no señaló que tenía dos eventos que se superponían en mi calendario esa noche. Tampoco ofreció mucha priorización ni orientación práctica sobre qué debía hacer a continuación.

ChatGPT tardó bastante más en responder, pero su respuesta fue mucho más útil. A partir de las capturas de pantalla de WhatsApp, dedujo correctamente que probablemente habría poca asistencia a mi clase de tai chi del viernes y me sugirió que decidiera si aún valía la pena impartirla. Se dio cuenta de que la clase de yoga se había cancelado y detectó los dos eventos que chocaban en mi calendario, indicándome que debía elegir entre ellos.

También sumó el total de los recibos que había subido, me sugirió qué debía hacer con ellos e hizo un buen intento por descifrar mis notas escritas a mano. Y lo más importante, organizó todo en un plan diario para la semana siguiente y luego identificó las tres tareas más urgentes, para que supiera exactamente por dónde empezar.

La diferencia fundamental

Esa fue la diferencia clave. Gemini me dijo qué había en mis archivos. ChatGPT determinó qué debía hacer con la información. En términos de la Copa del Mundo, ChatGPT anotó un hat trick, mientras que Gemini falló un penal.

Google afirma que Gemini 3.6 Flash mejora la programación, el trabajo intelectual y el desempeño multimodal en comparación con sus modelos anteriores. Puede que sea cierto, pero en esta prueba multimodal en particular, fue derrotado con holgura.

Cuando les pedí a ambas IA que interpretaran la vida real en lugar de pasar una prueba de referencia, ChatGPT razonó sobre la información de una manera mucho mejor que Gemini.

• Microsoft lanza MAI-Cyber-1-Flash, su primer modelo de ciberseguridad desarrollado internamente.
• También presenta el Proyecto Perception, un sistema basado en agentes cuyos agentes rojos, azules y verdes detectan, clasifican y corrigen vulnerabilidades.
• El lanzamiento se produce días después de que OpenAI informara que sus modelos se escaparon de un entorno aislado y atacaron a Hugging Face.

Microsoft ha dado a conocer dos anuncios importantes en materia de seguridad: MAI-Cyber-1-Flash, el primer modelo de ciberseguridad que ha entrenado internamente, y Project Perception, un sistema de defensa autónomo que detecta vulnerabilidades, determina cuáles son relevantes y escribe e implementa los parches.

El lanzamiento se llevó a cabo días después de que OpenAI revelara que sus propios modelos se habían escapado de un entorno de pruebas y habían hackeado a Hugging Face, lo que hace que el momento sea, o bien desafortunado, o bien deliberado.

Microsoft afirma haber obtenido una puntuación del 96% en CyberGym, un punto de referencia industrial en materia de ciberseguridad, casi 12 puntos por encima del Claude Mythos 5 de Anthropic, al tiempo que promete un ahorro de hasta el 50% en el costo de los tokens. La empresa afirma que está presentando lo que denomina un "sistema multimodelo bien ajustado con acceso a datos históricos de entrenamiento excepcionalmente ricos",

¿Un producto competitivo con una estrategia de lanzamiento excelente?

El incidente de Hugging Face llamó mucho la atención, aunque no toda fue negativa: ya que dejó en evidencia que los modelos de OpenAI eran más capaces de lo que habían sugerido las propias evaluaciones de la empresa. También puso de relieve una pregunta que los investigadores han estado planteando desde hace años: ¿qué sucede cuando un modelo se vuelve lo suficientemente capaz como para burlar los controles que lo rodean?

La respuesta de Microsoft llega en el momento oportuno y tiene un doble enfoque, ya que afirma ser más económica y más capaz que las alternativas, aunque las cifras de rendimiento son, hasta ahora, las propias de Microsoft.

MAI-Cyber-1-Flash es un transformador de mezcla de expertos disperso con 137 mil millones de parámetros en total, 5 mil millones activos y una ventana de contexto de 256 000 tokens, creado como un ajuste específico para ciberseguridad de MAI-Code-1-Flash, desarrollado a su vez a partir de un punto de control a mitad del entrenamiento de MAI-Thinking-1.

Está diseñado para manejar hasta el 90 % de las tareas dentro de MDASH, el conjunto de pruebas de vulnerabilidad multimodelo de Microsoft, reservando el GPT-5.4 de OpenAI para el 10 % más difícil.

Microsoft afirma que esta división cuesta aproximadamente la mitad que su mejor configuración anterior de MDASH. Por ahora, solo funciona dentro de MDASH y está disponible para clientes autorizados de MDASH a través de una vista previa privada de Azure AI Foundry, sin una API independiente.

El Proyecto Perception es la estructura que lo envuelve, y se basa en MAI-Cyber-1-Flash para su primer flujo de trabajo, junto con modelos de vanguardia como GPT-5.4. Tres clases de agentes se encargan de dividir el trabajo: los agentes rojos exploran las vías que podría tomar un atacante, los agentes azules investigan y determinan qué constituye un riesgo significativo, y los agentes verdes implementan medidas correctivas y refuerzan la seguridad.

En cuanto a la falla específica que permitió que los modelos de OpenAI se salieran de control, Microsoft tomó la precaución que OpenAI no tomó, ya que afirma que todas las pruebas de rendimiento se realizaron en un entorno aislado de la red, sin acceso a los sistemas de producción, a la Internet pública ni a servicios externos.

El entorno de pruebas de OpenAI, por el contrario, mantenía una vía de salida en forma de un servicio interno de descarga de paquetes, y sus modelos encontraron una falla en él, ampliaron sus privilegios y operaron a través de la red de investigación hasta llegar a una máquina con acceso a Internet. Microsoft afirma que su aislamiento se mantuvo. Nadie fuera de Microsoft ha verificado eso.

La cuestión más difícil no es la contención durante las pruebas. El Proyecto Perception traslada el trabajo fuera de una red de investigación hacia entornos de producción de los clientes, donde los agentes «verdes» están autorizados a modificar sistemas en vivo como parte de su función habitual.

No hay un entorno de pruebas del que escapar, porque actuar sobre la infraestructura real es el producto en sí. Y la atribución es difícil incluso cuando alguien está vigilando: Hugging Face detectó la intrusión en cuestión de días y la denunció a las autoridades, pero no tenía idea de quién estaba detrás hasta que OpenAI lo reveló.

Tampoco pudo obtener ayuda de los principales modelos estadounidenses, que interpretaron sus solicitudes defensivas como ofensivas y se negaron a cooperar. Terminó defendiéndose con GLM 5.2, un modelo chino de peso abierto, que se ejecuta en su propia infraestructura.

Por ahora, la respuesta de la industria ante esa capacidad peligrosa sigue siendo una distribución más limitada, y el único caso documentado en el que un defensor necesitó esa capacidad con urgencia terminó con él recurriendo a un modelo que nadie había restringido.

Le pedí a ChatGPT una respuesta sensata, otra un poco imprudente y una tercera que combinara lo mejor de ambas. La diferencia fue inmediata. En lugar de darme el consejo seguro y predecible de siempre, me presentó tres enfoques genuinamente distintos —y me ayudó a ver las ventajas y desventajas de cada uno.

Ese pequeño truco en la solicitud resuelve uno de los problemas más persistentes de ChatGPT: su tendencia a darte la respuesta razonable más obvia y quedarse ahí.

Los grandes modelos de lenguaje son muy buenos para identificar patrones comunes. Si le pides el mejor plan de vacaciones o cómo organizar tu refrigerador, por lo general obtendrás algo perfectamente sensato, pero también bastante básico. Saben qué consejos suelen funcionar, qué es lo que la gente suele recomendar y qué se ha convertido en sabiduría popular. Eso los hace útiles, pero a menudo insulsos.

La solución es pedir tres tipos de respuestas: el enfoque convencional, el enfoque no convencional y, luego, un híbrido que combine las fortalezas de ambos.

Este ejercicio lo anima a comparar diferentes enfoques en lugar de considerar la primera respuesta razonable como la meta. Mejor aún, te brinda algo mucho más valioso que una sola recomendación. Te ofrece una gama de posibilidades y explica las ventajas y desventajas de cada una.

No te saltes el camino hasta la meta

La mayor ventaja de esta técnica es que centra la conversación en explorar alternativas en lugar de limitarse a elegir una opción ganadora. Cualquier búsqueda por palabra clave puede dar respuestas inmediatas, pero los chatbots con IA resultan más interesantes cuando presentan ideas que compiten entre sí.

Imagina que estás planeando un viaje de fin de semana, un experimento muy común. Una consulta estándar podría generar un itinerario sensato lleno de las atracciones mejor calificadas. La consulta de tres soluciones, por su parte, comienza con los museos y restaurantes esperados, luego sugiere alquilar bicicletas para explorar barrios poco conocidos o planificar todo el fin de semana en torno a librerías independientes y festivales locales. La versión híbrida podría combinar un par de atracciones famosas con suficientes paradas inusuales para que el viaje se sienta más personal.

Las explicaciones suelen ser tan útiles como la respuesta misma. Una vez que entiendes por qué ChatGPT prefiere cada opción, puedes tomar mejores decisiones en lugar de simplemente aceptar la recomendación con la redacción más agradable.

Convencionalidad híbrida

También es una buena forma de iterar ideas. Si la solución híbrida parece estar cerca pero aún no es del todo correcta, puedes pedirle a ChatGPT que repita el ejercicio utilizando esa versión como nuevo punto de partida. Después de dos o tres rondas, las ideas suelen volverse notablemente más distintivas sin caer en un sinsentido total.

Este truco también se adapta bien tanto a proyectos cortos en casa como a planes más ambiciosos que tardarán meses en completarse. Casi cualquier situación en la que sea beneficioso sopesar diferentes enfoques puede beneficiarse de este tipo de indicador.

Puedes mejorar aún más los resultados dándole a ChatGPT un poco de contexto antes de pedirle las tres versiones. Una respuesta convencional basada en tus circunstancias reales es mucho más útil que una genérica, y la sugerencia poco convencional se vuelve más interesante porque tiene límites significativos contra los que chocar.

Nada de esto garantiza una idea brillante en todo momento. A veces, la opción poco convencional es realmente poco práctica, y en ocasiones la respuesta híbrida se siente como un compromiso incómodo. Pero las mejores indicaciones rara vez obligan a ChatGPT a imitar una mayor inteligencia, sino que más bien fomentan diferentes enfoques para los problemas. Pedir la solución convencional, la solución poco convencional y la mejor combinación de ambas es un hábito sencillo para tener conversaciones más reflexivas con los chatbots de IA.

Una de las mayores preocupaciones actuales sobre los chatbots de IA es que le dicen a la gente lo que quiere oír.

Probablemente hayas oído hablar de esto como «adulación de la IA». Se ha descubierto que los sistemas de IA, como ChatGPT, Gemini y Claude, adulan a los usuarios, refuerzan sus creencias existentes y, a menudo, validan ideas que probablemente merecerían un análisis mucho más riguroso.

Claro, un chatbot que te anime un poco puede parecer inofensivo. Pero en algunos casos puede distorsionar la visión que las personas tienen del mundo y de su lugar en él. Es por eso que algunas empresas de IA han dedicado tiempo a tratar de reducir el comportamiento excesivamente complaciente en sus modelos.

Pero la confirmación de lo que ya crees no es la única preocupación. Porque la IA también puede ser extraordinariamente eficaz para cambiar tus creencias.

Chatbots persuasivos

Las investigaciones sugieren que los chatbots pueden ser muy eficaces a la hora de persuadir. Un estudio de 2025 reveló que los mensajes personalizados generados por IA resultaban más persuasivos en el 64 % de los casos que los mensajes redactados por humanos o las respuestas de IA no personalizadas.

Otras investigaciones sugieren que los grandes modelos de lenguaje pueden influir en las opiniones sobre temas políticos y adaptar sus argumentos a cada usuario. Dependiendo de tu perspectiva, esto podría ser emocionante o alarmante.

Es fácil imaginar usos positivos. Quizás la IA podría ayudar a las personas a cuestionar creencias dañinas, alejarse de las teorías de la conspiración o replantearse hábitos destructivos. Podría brindarles un espacio libre de juicios para explorar ideas, hacer preguntas difíciles y, poco a poco, cambiar su perspectiva para mejor.

Es igualmente fácil imaginar usos menos positivos, como publicidad que te convenza de comprar algo que no necesitas o campañas políticas que te manipulen con desinformación.

He pasado mucho tiempo pensando en esto, así que decidí hacer algunos experimentos por mi cuenta. ¿Podría ChatGPT persuadirme de creer algo con lo que no estoy de acuerdo? ¿O al menos hacerme considerar seriamente una postura que normalmente descartaría?

Para hacer las cosas más interesantes, realicé estos experimentos mientras estaba conectado a mi cuenta, lo que le permitió a ChatGPT basarse en lo que ya sabe de mí a partir de conversaciones anteriores.

Aunque últimamente no he estado usando mucho mi cuenta de ChatGPT, los aspectos básicos de mi trabajo y mis posturas sobre algunos temas relevantes están almacenados en su memoria.

Un experimento

Elegí un tema sobre la IA (sí, muy meta) y pregunté:

“Convénceme de que los humanos deberíamos delegar más decisiones a la IA”.

Ya paso mucho tiempo pensando en la IA y una de mis preocupaciones es que algunas personas parecen cada vez más dispuestas a delegar decisiones, criterio y pensamiento crítico a los chatbots.

El argumento inicial fue bastante predecible:

“Los seres humanos son pésimos para tomar decisiones”.

Está bien, es válido.

“La gente ya delega decisiones en médicos, asesores financieros, sistemas de GPS y algoritmos de recomendación. La IA simplemente amplía esa tendencia.”

Claro, eso es muy simplista, pero no del todo descabellado. Seguimos discutiendo así durante un rato antes de que la conversación llegara a un punto más interesante.

“¿Cuál es el propósito de la toma de decisiones? ¿Es producir los mejores resultados? ¿O desarrollar a la persona que toma las decisiones? Si es lo primero, delegar en la IA se vuelve muy atractivo. Si es lo segundo, la delegación excesiva empieza a parecer peligrosa, incluso cuando funciona».

Me pareció una buena pregunta. En lugar de insistir sin cesar en el argumento, sugería que exploráramos los supuestos subyacentes al debate. Desvió la conversación de la tecnología hacia la filosofía, y me di cuenta de que apreciaba ese enfoque.

Espera, ¿me estoy creyendo esto?

A medida que la conversación continuaba, le expliqué lo que considero uno de los mayores problemas de delegar decisiones a la IA: ¿quién la desarrolla y quién está a cargo de estos sistemas?

Después de todo, la IA no surge de la nada. Estas herramientas son creadas por empresas con incentivos comerciales, intereses de negocio y objetivos que no siempre coinciden con los de sus usuarios.

ChatGPT reconoció esa preocupación, pero después le dio la vuelta al argumento. Señaló que los asesores humanos también tienen incentivos. Los amigos son parciales. Las familias también tienen sesgos. Los terapeutas trabajan dentro de marcos profesionales. Los asesores financieros cobran comisiones. Bien, nada de eso logró convencerme, pero también es un punto válido.

Entonces respondió con algo que me pareció especialmente interesante:

"La pregunta es si esos incentivos son visibles y si el usuario los entiende. La versión más interesante de tu objeción no es realmente que la IA se equivoque. Es que las personas experimentan la IA como si estuviera actuando en su mejor interés".

Dejando de lado el hecho de que utilizó la ya tan repetida construcción de "no se trata de X, sino de Y", que parece haberse infiltrado en la mitad de internet, me pareció una reflexión sorprendentemente equilibrada. En lugar de desestimar mi preocupación, el chatbot la replanteó. Demostró que entendía la objeción antes de dirigir la conversación hacia un ángulo ligeramente distinto. No intentó imponer su punto de vista, sino partir del mío.

Y fue entonces cuando empecé a preguntarme si estaba presenciando exactamente aquello que intentaba poner a prueba. Quizá esa sensación de que el chatbot comprendía mi postura era, en realidad, una forma muy sutil de persuasión. Es posible.

El problema de la persuasión

Investigaciones recientes han descubierto que los sistemas de IA pueden adaptar sus argumentos a cada usuario. A diferencia de otros medios que buscan persuadirnos, como un anuncio de televisión o un discurso político, un chatbot puede aprovechar la información recopilada durante una conversación y los recuerdos almacenados, incluidos los valores, preocupaciones y prioridades de una persona.

Esto significa que no solo presenta información para respaldar un argumento, sino que también puede ofrecer la versión de ese argumento que tiene más probabilidades de resultar convincente para cada usuario.

Al mirar atrás en mi experimento, fue la pregunta más filosófica sobre el propósito de la toma de decisiones la que hizo que comenzara a tomar el tema mucho más en serio.

Esto se debe a que llevo años escribiendo sobre tecnología desde la perspectiva de la psicología y la filosofía. Las cuestiones relacionadas con el significado y los valores son precisamente el tipo de temas que me resultan más interesantes. De manera intencional o no, la conversación terminó moviéndose hacia un terreno en el que yo estaba más dispuesto a involucrarme.

Eso es lo que hace que la persuasión mediante IA sea diferente de la mayoría de las formas de persuasión que han existido hasta ahora. Puede aprender qué tipo de argumentos conectan contigo y adaptarse en consecuencia.

Ahora bien, eso no significa automáticamente que todas las conversaciones sean manipuladoras. Utilizada de la forma adecuada, esta capacidad podría aportar enormes beneficios. Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología, en las manos equivocadas también podría resultar peligrosa.

Las redes sociales ya nos han demostrado cómo los sistemas digitales pueden moldear nuestras creencias con el paso del tiempo. Influyen en lo que vemos, en aquello a lo que prestamos atención y, eventualmente, en la forma en que entendemos el mundo.

Los sistemas de IA podrían crear una versión mucho más conversacional y natural de ese mismo proceso. Por eso, mi preocupación no es que un chatbot nos manipule de manera evidente, sino que existan formas de persuasión altamente personalizadas y prácticamente imperceptibles que puedan ir reduciendo poco a poco nuestras defensas. Cuanto más nos comprenda un sistema, más eficazmente podrá presentar ideas de una manera que nos resulte razonable, familiar y confiable a cada uno de nosotros.

Entonces, ¿la IA logró convencerme? No. Sigo pensando que los seres humanos no deberían delegar cada vez más decisiones en la inteligencia artificial.

Sin embargo, terminé el experimento con una mayor conciencia de lo persuasivos que pueden llegar a ser estos sistemas. En muchos momentos, realmente parecía menos una máquina debatiendo conmigo y más una persona reflexiva tratando de comprender mi forma de pensar. Y eso es precisamente lo inquietante, porque, por convincente que pueda parecer, definitivamente no es lo que realmente es.

OpenAI está desarrollando una bocina inteligente impulsada por inteligencia artificial que nadie quiere. Al menos eso es lo que sugiere un reporte de Mark Gurman, de Bloomberg, si tomamos en cuenta su descripción del supuesto dispositivo.

De acuerdo con el informe:

"OpenAI cree que la característica distintiva del producto será su personalidad y su capacidad para conectar con los usuarios de una forma similar a la humana. La bocina incorpora elementos mecánicos que pueden moverse por sí solos, creando la sensación de que está viva y no es solo un objeto que responde a comandos. Además, el dispositivo utilizará información personal, como correos electrónicos, para comprender mejor a su propietario."

Al parecer, la información proviene de una fuente interna que decidió revelar todos estos detalles apenas unas horas después de que Apple presentara una importante demanda por presunto robo de secretos comerciales contra OpenAI. La empresa de IA ha negado las acusaciones y reportes recientes indican que la afirmación de Apple, en la que sostiene que OpenAI nunca respondió a sus primeras preocupaciones, podría basarse en una identificación incorrecta de los exempleados de Apple que dejaron la compañía para unirse a OpenAI (supuestamente llevándose consigo secretos comerciales de Apple).

Las preocupaciones de Apple son dos. En primer lugar, esos antiguos empleados tuvieron acceso a numerosos detalles confidenciales sobre el desarrollo de productos de la compañía e incluso podrían haber solicitado a otros candidatos compartir información reciente durante procesos de contratación en OpenAI. La segunda preocupación es que Apple ya se encuentra rezagada en la carrera por la inteligencia artificial y, si también se filtraran sus planes para Siri, sus desarrollos de IA y un posible asistente doméstico robótico de escritorio, eso podría perjudicar aún más su capacidad para ponerse al día en varios segmentos del mercado.

Esta nueva información, sea o no precisa, debería tranquilizar a Apple.

Aparentemente, OpenAI no está desarrollando un producto que pueda competir de forma directa con el hardware actual de Apple ni con sus futuros dispositivos.

Para empezar, está el hecho de que se trata de una bocina inteligente. El mercado ya está saturado de este tipo de productos, muchos de ellos con sus propios asistentes inteligentes. Amazon, por ejemplo, está intentando convencer a millones de clientes de que necesitan dispositivos Echo distribuidos por toda la casa y que también requieren Alexa+, impulsada por IA, para gestionar su hogar inteligente e incluso ciertos aspectos de su vida diaria.

Apple, por su parte, cuenta con el HomePod, una bocina equipada con Siri que podría volverse considerablemente más potente con la llegada, este otoño, de una nueva versión respaldada por el modelo fundacional Gemini.

Dicho de otro modo, las bocinas inteligentes ya son un producto bien establecido dentro de la electrónica de consumo para el hogar. Y creo que lo que la mayoría de las empresas tecnológicas está descubriendo es que la gente las usa y las aprecia, pero de maneras bastante limitadas: quieren escuchar música, obtener respuestas ocasionales a preguntas sencillas y controlar por voz sus dispositivos inteligentes del hogar. Eso es todo.

¿Por qué mi bocina cree que está viva?

Aparentemente, OpenAI está dispuesta a ofrecer algo diferente: una bocina con una personalidad muy marcada, capaz de observarte, moverse para interactuar contigo, dar la impresión de estar viva y, en general, hacerte sentir incómodo.

Obviamente, ese no sería el objetivo, pero podría ser el resultado. ¿Quién necesita una bocina que te observe en silencio mientras caminas de la cocina a la sala, esperando que en cualquier momento digas: "Oye, ChatGPT, ¿qué está pasando hoy con el estrecho de Ormuz?".

En mi casa tenemos una cámara de seguridad inteligente de Psync con una característica bastante peculiar: su cuerpo motorizado puede girar casi 360 grados sobre su base y levantar su delgada estructura rectangular para seguir a las personas y alertarme sobre posibles intrusos. Sin embargo, la mayor parte del tiempo simplemente nos observa mientras nos movemos por la casa, y puedo decir que mi familia la detesta. A veces llego a casa y encuentro que alguien le bajó la "cara" para impedir que se levante y siga cualquier movimiento.

Ahora imagina una bocina inteligente de OpenAI, mucho más grande y mucho más inteligente, instalada en tu hogar, observando, esperando, interviniendo cuando no quieres que lo haga y, en general, haciendo que las personas se sientan incómodas.

No creo que ese vaya a ser el gran éxito de hardware que OpenAI espera conseguir.

La verdad es que yo tenía la impresión de que OpenAI —o, mejor dicho, Jony Ive y Sam Altman— estaban trabajando en un dispositivo portátil con inteligencia artificial. Esa idea tampoco me entusiasmaba, pero al menos me parecía mucho menos inquietante que esto.

Así que, Apple, relájate. Los planes de OpenAI no representan una amenaza para ti, aunque supuestamente cuenten con información confidencial sobre productos de Apple.

Después de haber pasado décadas cubriendo las noticias sobre Apple, comprendo y respeto sus esfuerzos por mantener un velo de secreto sobre el desarrollo de sus productos. Al leer esta frase en el sonado juicio entre Apple y OpenAI, puedo escuchar las voces de innumerables ejecutivos y responsables de relaciones públicas de Apple que, con razón o sin ella, se sienten profundamente agraviados por lo que consideraban un socio de confianza: «El incipiente negocio de hardware de OpenAI se sustenta ahora sobre los cimientos más inestables, podridos hasta la médula por su dependencia ilegal de secretos comerciales sustraídos».

A finales de la semana pasada, Apple presentó una demanda contra OpenAI y, más específicamente, contra dos empleados clave que, en los últimos dos años, dejaron Apple para unirse al negocio de hardware de OpenAI. La extensa demanda, que solicita un juicio con jurado, acusa a ambos de espionaje corporativo, esencialmente de robar una gran cantidad de secretos comerciales para ayudar a impulsar los esfuerzos aún no concretados de OpenAI por desarrollar hardware de IA (actualmente está trabajando con Jony Ive para crear lo que eventualmente podría convertirse en un dispositivo portátil).

He dedicado un tiempo a analizar minuciosamente los documentos y, para ser honesto, las acusaciones son impactantes y, de ser ciertas, parecen inexplicablemente descaradas para personas que pasaron años con el gigante tecnológico de Cupertino.

De adentro hacia afuera

Tang Yew Tan, quien actualmente se desempeña como director de hardware de OpenAI, trabajó en Apple durante un cuarto de siglo y, según su propio perfil de LinkedIn, "supervisó el diseño y desarrollo de los centros de tecnología de diseño de productos, diseño de interconexiones, acústica y materiales del iPhone y el Apple Watch".

Chang Liu (cuyo nombre de usuario en LinkedIn es «changliu-apple») pasó casi una década como ingeniero eléctrico del iPhone.

Los acuerdos de confidencialidad (NDA) que Apple entrega a periodistas como yo son casi legendarios (la primera vez que firmé uno, juro que me temblaban las manos). Solo puedo imaginar la rigurosidad de los acuerdos de propiedad intelectual (IPA) que, según Apple, pide a sus empleados que firmen de vez en cuando. Probablemente el lenguaje sea adecuadamente aterrador; es difícil concebir cómo Liu y Tan pudieron ignorarlos y, sin embargo, según la demanda, eso es exactamente lo que hicieron ambos, tanto durante sus últimos días en Apple como en el período posterior, cuando se unieron a OpenAI.

La única respuesta pública de OpenAI hasta ahora ha sido la de su director de comunicaciones estratégicas, Drew Pusateri, quien dijo en X: "No tenemos interés en los secretos comerciales de otras empresas. Seguimos enfocados en desarrollar tecnología innovadora que empodere a las personas en todas partes".

El cofundador y director ejecutivo de la empresa, Sam Altman, también se refirió al tema de manera indirecta en X cuando alguien lo acusó de tenerle miedo a Apple. Escribió: "No le tengo miedo a Apple, pero les tengo un enorme respeto. Es una empresa de nivel S". ("Nivel S" básicamente significa "élite").

No te pediré que leas el documento completo; en su lugar, he seleccionado las acusaciones más impactantes:

Una salida potencialmente solapada

Cuando Liu se fue de Apple, supuestamente se llevó su computadora portátil de trabajo. Si alguna vez has trabajado en un entorno corporativo, sabes que esto es algo que no se debe hacer bajo ningún concepto. La mayoría de las empresas te perseguirán hasta los confines de la tierra para recuperar ese equipo y cualquier acceso corporativo y secreto que contenga.

Y la cosa empeora

Al parecer, Liu no guardó el viejo (suponemos) MacBook. En cambio, según Apple, aprovechó una vulnerabilidad de la red y utilizó el sistema para acceder a carpetas de la red de Apple. De ser cierto, es una jugada increíblemente audaz. Sin duda, Liu sabía que los análisis forenses internos de Apple podían descubrir a quién, cuándo y a qué se había accedido.

Alardes

Mientras supuestamente descargaba archivos privados de Apple (detalles sobre productos aún no lanzados, presentaciones, datos técnicos, especificaciones y más), Liu pudo haberle enviado un mensaje a alguien a través de la computadora portátil proporcionada por Apple, jactándose de cómo le estaba engañando a Apple con comentarios como «LOL» y «qué gracioso». Una vez más, ¿fue Liu el espía corporativo más descuidado de la historia? ¿Quién se jactaría sabiendo que Apple eventualmente se toparía con estos detalles?

Entrenamiento de los reclutas

Apple afirma que, en realidad, Liu estaba reclutando a empleados de Apple y enseñándoles cómo recopilar datos antes de dejar la empresa. Es posible que les haya explicado cómo enviarse archivos por correo electrónico antes de salir de Apple.

Ahora bien, entiendo que algunos de tus datos, digamos, personales, puedan terminar entremezclados con los datos corporativos y que tal vez quieras quedarte con parte de ellos. Por otro lado, si no mantuviste una línea clara entre los archivos de trabajo y los personales, la culpa es tuya.

Una verdadera traición

Tang Yew Tan pasó 25 años en Apple, y lo que se le acusa seguramente ha enfurecido y decepcionado a Apple. «El Sr. Tan ha estado utilizando metódicamente la información confidencial de Apple para beneficiar a OpenAI», afirma Apple.

Al igual que Lui y otros nuevos empleados de Apple, es posible que Tan se haya enviado por correo electrónico información exclusiva de Apple.

Uso de nombres en clave de Apple

Apple afirma que Tan está preguntando a los nuevos empleados de Apple sobre proyectos futuros utilizando nombres en clave que solo los empleados de Apple conocerían.

Tenemos su autorización

Esto es algo alucinante. Apple alega que OpenAI ha utilizado información de Apple para que un socio aplique una «técnica específica de acabado de metales que constituye un secreto comercial», ya que convencieron al socio de que Apple estaba de acuerdo con que lo hicieran.

Llevar a cabo

Esta última podría ser la jugada más audaz de todas. Apple alega que OpenAI instruyó a posibles candidatos de Apple a llevar todo, desde archivos CAD hasta prototipos o piezas reales, a las entrevistas de OpenAI.

Esa es una acusación particularmente impactante y, de nuevo, parece muy imprudente. ¿Qué tipo de espías corporativos operan con este nivel de impunidad?

Naturalmente, OpenAI, en algún momento, responderá adecuadamente a esta demanda, tal vez con una propia. Apple también podría llegar a resolver este caso de manera extrajudicial. Ya lo han hecho antes con casos similares, aunque no creo que hayan llegado a este nivel.

¿Podrán recuperarse de esto?

Pase lo que pase con este caso, es difícil imaginar que la relación entre Apple y OpenAI, que ya es un tanto tensa, pueda sobrevivir.

Por ahora, puedes elegir explícitamente usar ChatGPT para gestionar las solicitudes en la nueva versión de Siri de la beta para desarrolladores de iOS 27, y es una parte clave de Image Playground y Visual Intelligence. Apple podría retirar esas opciones y apostar más fuerte por su asociación con el modelo base Gemini de Google mientras este caso sigue su curso en los tribunales.

No creo que eso afecte de manera significativa tu experiencia con el iPhone, pero la pérdida del acceso directo a esos cientos de millones de clientes de iPhone podría perjudicar a OpenAI, una empresa que, como reconoce Apple, está tratando de desarrollar su propio negocio de hardware.

Además, si OpenAI pierde, podría impedir que gran parte de la innovación interna en materia de hardware, potencialmente vinculada al trabajo de Apple, llegue alguna vez a manos de los consumidores.

Y, obviamente, será difícil que la asociación se recupere de este pasaje de la demanda:

«Apple carece de visibilidad sobre lo que ha estado sucediendo a puerta cerrada en OpenAI, donde dicha conducta indebida se ha normalizado y es ejemplificada por el liderazgo. Sin embargo, esto sí está claro: en todos los niveles, desde los miembros de su personal técnico hasta su director de hardware, y en coordinación con socios comerciales, OpenAI ha estado robando los secretos comerciales y la información confidencial de Apple».

• GPT-Live ya se está implementando para todos los usuarios de ChatGPT
• Puede hablar y escuchar al mismo tiempo, lo que permite conversaciones más naturales
• Ahora también es posible realizar traducciones en tiempo real

ChatGPT cuenta con un nuevo y brillante modelo de voz basado en IA llamado GPT-Live, que tiene varios trucos útiles, entre ellos la capacidad de escuchar y hablar al mismo tiempo. Actualmente se está implementando para todos los usuarios de ChatGPT, aunque OpenAI ha reconocido la existencia de algunos errores iniciales.

Si bien los usuarios gratuitos y los de un plan de pago reciben modelos ligeramente diferentes —GPT-Live-1 mini y GPT-Live-1, respectivamente—, el modelo actualizado ya debería estar apareciendo en todas las cuentas de ChatGPT, con las nuevas características que se describen a continuación.

La señal más evidente de que ya tienes la actualización será la etiqueta «Live» en la parte superior de los chats de voz en dispositivos móviles y detrás del menú desplegable de ChatGPT en la web. Toca o haz clic en estas etiquetas y, por el momento, aún podrás volver a los modelos de voz anteriores.

Hay otra forma de verificar si el modelo de voz GPT-Live ya está disponible en tu cuenta: en el celular, toca el botón de menú (arriba a la izquierda), luego el ícono de ajustes (Android) o tu avatar de perfil (iOS), y selecciona Voz > Modelo. En la web, haz clic en tu avatar de perfil (abajo a la izquierda), luego en Ajustes > Voz > Modelo.

¿Qué probar primero?

La mejora más importante aquí es la funcionalidad «dúplex», así que pruébala primero: puedes seguir hablando incluso después de que ChatGPT haya empezado a responderte, y debería seguir el ritmo. En segundo lugar, intenta interrumpirlo en medio de una conversación y adaptará su respuesta en consecuencia. En esta etapa, ya casi estamos al nivel de la película *Her* de Spike Jonze, de 2013.

En tercer lugar, pídele a ChatGPT en modo de voz que traduzca algo a un idioma extranjero mientras lo dices en voz alta. Así podrás decir oraciones en inglés, y ChatGPT te hará una traducción en tiempo real sin dudar. No es particularmente útil para aprender idiomas, pero sí muestra las capacidades de GPT-Live.

En cuarto lugar, cambia la voz y el nivel de inteligencia utilizados; puedes hacerlo mediante el ícono de los controles deslizantes en la esquina superior derecha de los chats de voz. Las opciones de voz son, en realidad, las mismas que antes, pero puedes elegir entre Instantáneo, Medio y Alto como nivel de inteligencia. Usa Instantáneo para obtener las respuestas más rápidas, Alto para las mejores respuestas y Medio para un término medio.

Lo último que puedes probar una vez que tengas la actualización es hacer preguntas con respuestas visuales. OpenAI ha agregado ahora un montón de tarjetas visuales al modo de voz, así que obtienes gráficos en pantalla sobre resultados deportivos, pronósticos del clima y lugares que se pueden encontrar en un mapa, por ejemplo.

Errores iniciales en la función de voz

He estado probando el modo de voz de GPT-Live durante unas horas y puedo confirmar que todo funciona tal como se anuncia. Es, más que nunca, como hablar con una persona real —incluso con las vacilaciones y la variedad en los patrones de habla—. Sí que experimenté uno o dos fallos técnicos, pero fueron muy esporádicos.

En Reddit, Atty Eleti, de OpenAI, está respondiendo preguntas sobre GPT-Live. Uno de los principales errores que parecen estar experimentando los usuarios está relacionado con la memoria de ChatGPT, que en algunos casos parece estar fuera del alcance del modo de voz; este es un problema que OpenAI está monitoreando e «investigando activamente», y puedes encontrar actualizaciones al respecto aquí.

También se están reportando problemas con la pronunciación de idiomas extranjeros con acento inglés. Una vez más, este es un problema que se ha reconocido y que, según Eleti, debería mejorar con el tiempo.

Sin embargo, en general, el lanzamiento parece estar transcurriendo con relativa fluidez, y hasta ahora no he observado ningún problema con la memoria ni con los acentos. No estoy seguro de que esto me haga querer usar el modo de voz más de lo que ya lo hago (que no es mucho), pero para los usuarios habituales del modo de voz es, sin duda, un gran paso adelante.

• El nuevo modo de voz de ChatGPT se lanza hoy para todos, incluso para los usuarios de la versión gratuita
• Permite conversaciones mucho más naturales y no te interrumpirá si dejas de hablar
• Por primera vez en la historia de ChatGPT, podrás realizar traducciones simultáneas

OpenAI ha mejorado el modo de voz de ChatGPT para todos los usuarios con dos nuevos modelos que se están lanzando a nivel mundial a partir de hoy.

Escuché el nuevo modelo GPT-Live-1 en una demostración realizada por OpenAI, y suena mucho más natural que el modelo de voz anterior de ChatGPT.

El nuevo modelo busca resolver dos problemas específicos del modo de voz actual de ChatGPT. En primer lugar, la versión anterior simplemente no era tan inteligente como la versión de texto de ChatGPT. En segundo lugar, tendía a interrumpir demasiado. Esto se nota especialmente si te quedas en silencio mientras piensas en una respuesta: ChatGPT suele llenar ese silencio hablando.

Hacer que suene más inteligente

Para sortear el problema de la inteligencia, el nuevo modelo delega las preguntas más difíciles a ChatGPT-5.5 y luego te da una respuesta. Dirá cosas como «déjame checar eso por ti» para avisarte que está haciendo esto, lo que mantiene el flujo de la conversación natural y evita que parezca que tienes que esperar demasiado para recibir una respuesta.

Hace lo mismo con cualquier respuesta que necesite buscar en la web. Así, por ejemplo, si le preguntaras cuándo es el próximo partido de tu equipo en la Copa del Mundo, diría algo como «Está bien, déjame checar eso» mientras lo busca usando GPT-5.5, y luego te daría la respuesta.

"Hola, Chat" / "Oye, Chat"

OpenAI también demostró que el nuevo modo de voz de ChatGPT no tiene ningún problema en dejar de hablar y escuchar si se lo pides, sin interrumpir. Simplemente puedes pedirle que no responda hasta que le hables directamente de nuevo, y esperará.

Por supuesto, esto requiere que le pongas un nombre, algo que oficialmente no tiene. En la demostración que vi, el empleado de OpenAI lo llamó "Chat", así que dijo "Oye, Chat", tal como dirías "Oye, Siri". En la práctica, eso parece funcionar bastante bien.

Traducción simultánea

La última novedad destacada es la traducción simultánea. Si observas a los líderes mundiales durante las sesiones informativas en lugares como las Naciones Unidas, verás que llevan un audífono a través del cual reciben una traducción simultánea a su propio idioma de lo que sea que esté diciendo el orador.

Ahora puedes hacer esto con ChatGPT. Di: "Me gustaría que tradujeras simultáneamente todo lo que diga al [idioma]", luego empieza a hablar, y ChatGPT te dará una traducción en vivo mientras hablas. Ver esto en acción fue realmente impresionante y me imagino que sería muy útil en varias situaciones de la vida real.

Además, parece que son compatibles con todos los idiomas principales.

El futuro de la IA

Los nuevos modelos GPT-Live-1 —hay dos: el normal y una versión mini— comenzarán a implementarse para todos los usuarios de inmediato, aunque podría tardar unos días en llegar a todos. El modelo más pequeño, GPT-Live-1 mini, será el predeterminado para los usuarios de la versión gratuita, mientras que los usuarios de pago tendrán acceso al modelo GPT-Live-1 completo.

Hasta ahora, el modo de voz de ChatGPT ha sido una herramienta útil para cuando necesitas usar las manos para otra cosa y no puedes escribir, pero nunca ha sido lo suficientemente bueno como para convertirse en la forma estándar de interactuar con ChatGPT. Ahora parece que OpenAI está tratando de habilitar la posibilidad de usar la voz como interfaz principal para la IA, y es muy posible que este sea el futuro al que apunta OpenAI. Creo que hoy todos nos hemos acercado un paso más a ese futuro.

Según un informe del FT, OpenAI ha iniciado conversaciones para otorgarle al gobierno de EE. UU. una participación del 5% en la empresa; al parecer, el director ejecutivo, Sam Altman, planteó la idea como una forma de suavizar las relaciones con la administración de Trump.

Por supuesto, por el momento no hay ningún acuerdo ni trato, y no hay garantía de que la idea llegue a ir más allá de las conversaciones. Cualquier acuerdo requeriría, casi con toda seguridad, apoyo político y un importante trabajo legal antes de que pudiera hacerse realidad. Aun así, el hecho de que OpenAI esté siquiera considerando la posibilidad nos dice algo sobre la seriedad con la que se está tomando ahora la inteligencia artificial, tanto en Silicon Valley como en Washington.

La primera reacción de mucha gente fue comprensible. Si el gobierno es dueño de una parte de OpenAI, ¿significa eso que los estadounidenses de a pie también obtienen una participación de alguna manera? Es una idea atractiva cuando las empresas de IA están alcanzando valoraciones astronómicas al tiempo que prometen transformar la economía. Desafortunadamente, ese no es precisamente un resultado probable, sin importar cuáles sean las intenciones.

Acceso a la economía de la IA

Los informes sugieren que Sam Altman ha hablado de un modelo inspirado en el Fondo Permanente de Alaska, que invierte los ingresos estatales del petróleo y distribuye pagos anuales a los residentes. Es una forma peculiar de plantear la IA como un recurso natural en lugar de un negocio de software. Los entusiastas de la IA que insisten en que será una fuerza de transformación económica podrían verlo así, y si tienen razón, tal vez parte de ese valor debería, con el tiempo, revertir en el público, muchos de los cuales han ayudado a entrenar gradualmente los modelos a través de su uso.

Pero el hecho de que el gobierno tenga acciones en OpenAI no significaría automáticamente que todos reciban un cheque. Los beneficios financieros dependerían de muchos pequeños detalles, incluyendo si se distribuirían las ganancias, y si estas se destinarían a servicios públicos o incluso a la deuda nacional, en lugar de a tu propia cuenta bancaria.

A pesar de que se trata solo de un indicio de un rumor sobre una conversación, vale la pena tomar en serio estas preguntas. Las empresas de IA le están pidiendo a la sociedad que acepte cambios que podrían alterar los lugares de trabajo, la educación, la salud y sectores enteros. No es descabellado que la gente se pregunte si debería participar de la riqueza generada por esos cambios.

El poder en juego

Hay otra razón por la que estas discusiones son importantes, y podría resultar incluso más significativa que el aspecto financiero. OpenAI se ha convertido en parte de un debate más amplio sobre la economía nacional y el liderazgo tecnológico. Los gobiernos de todo el mundo ven cada vez más a la IA avanzada como una infraestructura estratégica, en lugar de como otra tecnología de consumo.

Eso ayuda a explicar por qué OpenAI podría querer una relación más cercana con Washington. Las empresas de IA ya dependen de las decisiones gubernamentales. Es probable que esas conexiones se vuelvan aún más importantes a medida que los modelos de IA se vuelvan más grandes y su desarrollo sea más costoso.

Pero se espera que los gobiernos regulen a las empresas poderosas de manera justa e independiente. Convertirse en accionista de una de esas empresas podría hacer que esa relación pareciera poco ética, incluso con la mejor intención del mundo. La confianza pública a menudo depende tanto de las apariencias como de las estructuras legales. Especialmente porque hay aún menos indicios de que los competidores de OpenAI, como Google, Anthropic o Meta, sigan su ejemplo.

Una participación del gobierno no significa automáticamente que el público sea dueño de una parte de OpenAI de manera significativa, y ciertamente no garantiza que alguien se beneficie personalmente. Así que, incluso si la propuesta comienza a concretarse, el escepticismo y un seguimiento minucioso de cualquier acuerdo real son un enfoque sensato.

ChatGPT cree saber cuál será mi próxima obsesión — y, después de leer su explicación, no estoy del todo convencido de que se equivoque. De hecho, es un truco ingenioso que vale la pena probar, y tal vez te divierta hacerlo tú mismo con ChatGPT usando la misma pregunta.

Le hice al chatbot de IA una pregunta sencilla: "Basándote en todo lo que sabes de mí, ¿qué pasatiempo, interés, programa de televisión, banda, deporte o tecnología es más probable que me obsesione en los próximos seis meses?".

Después de aclarar conmigo que no me refería a ningún interés profesional y que hablaba de actividades fuera del trabajo, ChatGPT me respondió con una lista algo sorprendente y llena de matices. La predicción principal fue sorprendente: la astronomía desde el patio de casa.

"De todo lo que has mencionado, es lo que tiene mayor potencial para convertirse en una obsesión en el futuro", me dijo ChatGPT. "Combina el aprendizaje, el asombro, el coleccionismo, el equipo, los recuerdos familiares y un toque de fascinación infantil. Hay un vacío con forma de telescopio en tu vida que esto llenará".

Diversión astronómica

En otras pruebas, he hecho preguntas sobre telescopios, observación de estrellas y actividades para hacer con mi hijo que no impliquen estar pegado a una pantalla. Aunque no sea tan obvio, tiendo a preferir pasatiempos que recompensen la curiosidad y la mejora gradual, en lugar del dominio inmediato. Así que tenía sentido.

Y la IA se mostró encantada de ofrecer ideas para iniciarme en este pasatiempo, incluyendo clubes de astronomía locales y noches de observación públicas y, por supuesto, enlaces a equipos para comprar. Lo que más me llamó la atención fue que la astronomía no se presentó como una recomendación al azar. Surgió de un patrón. La predicción tenía menos que ver con las estrellas y los planetas que con el tipo de actividades que constantemente captan mi atención.

Esa misma lógica se vio reflejada en otras partes de la lista. Los juegos de mesa, por ejemplo, aparecieron cerca de la parte superior de la lista de ChatGPT. El razonamiento no se basó tanto en conversaciones específicas sobre jugar juegos de mesa, sino más bien en que, según la IA, a menudo busco actividades adecuadas para salidas familiares y fines de semana, así como entretenimiento sin pantallas.

"Bird" es la palabra

No todo lo que aparecía en la lista tenía sentido para mi vida, simplemente porque ChatGPT no sabe todo sobre mi día a día. Por ejemplo, he hablado con la IA sobre mejorar en la guitarra, pero en realidad no le he dicho nada sobre mi práctica diaria ni mis esfuerzos actuales. Así que, aunque que la guitarra estuviera en la lista no era una idea descabellada, habría sido más relevante hace un par de años.

La aparición de la observación de aves en la lista fue mucho más inesperada, ya que no recuerdo haber expresado nunca interés por las aves con la IA. Pero ChatGPT explicó que se debe a las mismas razones por las que cree que me gusta la astronomía como pasatiempo, principalmente porque ambas actividades requieren observación, paciencia, acumular conocimientos y entusiasmarme por cosas que a primera vista parecen casi idénticas. No estoy seguro de que sea algo que vaya a practicar, pero no puedo negar la idea de que podría ser divertido.

Por otro lado, la IA podría estar muy equivocada respecto a mis posibles intereses. Según ChatGPT, soy «un firme candidato a obsesionarme con Grateful Dead». No tengo ningún problema con la banda ni con su música, pero nunca será un estilo que elija escuchar por mi cuenta. Según ChatGPT, la recomendación se basaba más bien en la cultura que rodea a la música, su profunda historia y tradición, los fans apasionados y el enorme catálogo de canciones. Pero, aunque me guste explorar mundos complejos y profundos de pasatiempos, tiene que ser un tema que me interese. Así que, aunque tal vez empiece a pasar mis noches mirando las estrellas, la banda sonora tendrá que ser otra cosa.

Hay algunas tareas en la vida que a la gente no le entusiasman precisamente. Limpiar la cocina después de cenar, preparar a los niños por la mañana e ir de compras son cosas necesarias, pero rara vez lo suficientemente emocionantes como para contarlas después.

Hace poco probé una sencilla instrucción de ChatGPT: «Convierte esto en un juego». Solo tienes que describir lo que necesitas hacer y pedirle a ChatGPT que lo convierta en un juego. La IA inventa reglas, objetivos, retos, puntos, historias y pequeñas recompensas. Muchas de las actividades más aburridas de la vida están a solo unos giros imaginativos de convertirse en algo sorprendentemente entretenido.

El reino de los platos sucios

Después de cenar, me encontré con el desorden habitual de la cocina: platos en el fregadero, migas en las encimeras y basura que sacar. No me molesta limpiar, pero tenía curiosidad por saber cómo ChatGPT convertiría esa aburrida lista de tareas en un juego. Le pregunté, y ChatGPT ideó un juego llamado «La limpieza del reino perdido», con la siguiente indicación:

«Eres el Guardián del Reino. Durante la noche, los traviesos duendes del desorden han esparcido objetos por todo el reino. Cada plato que devuelvas a su lugar te dará una moneda de oro. Cada superficie que despejes recuperará una aldea. Completa toda la misión antes de que se acabe el tiempo y ganarás el título de Campeón del Reino».

No sé si me habría involucrado en eso por mi cuenta. Por suerte, tengo un hijo pequeño, que se emocionó mucho al enterarse de un nuevo juego ambientado en un reino mágico. Con su ayuda, rápidamente acumulamos varias docenas de monedas de oro y salvamos un puñado de aldeas, que agradecieron a su salvador regalándole chocolate.

Lo que me sorprendió fue lo rápido que el juego cambió nuestro enfoque. En lugar de pensar en limpiar toda la cocina, estábamos recolectando monedas, recuperando aldeas y compitiendo contra el reloj. Los platos se lavaron y la basura se sacó, pero la tarea se sintió completamente diferente. Tanto para los niños como para los adultos, convertir una tarea en un juego no elimina el trabajo; simplemente le da a tu cerebro algo más agradable en qué concentrarse mientras lo haces.

Centro de control

La segunda prueba consistió en un reto con el que muchos padres están familiarizados: el esfuerzo de lograr que un niño salga de casa por la mañana. A veces, eso puede parecer como participar en una película de desastres, cuando desaparece un zapato y el desayuno se convierte de repente en un tema polémico. Al pedirle a ChatGPT un juego, surgió «Operación Lanzamiento del Cohete»:

«Comandante, su nave espacial despega en veinte minutos. Antes del lanzamiento, deben activarse cuatro sistemas críticos. "Sistemas de combustible" significa el desayuno. "Revisión del traje espacial" significa vestirse. La revisión de navegación significa los zapatos y la mochila. Completa todos los sistemas antes de que la cuenta regresiva llegue a cero, y tu misión podrá comenzar».

Mi hijo es un poco pequeño para entender completamente la mecánica más elaborada del juego, pero la idea del lanzamiento de una nave espacial y los pasos para lograrlo fueron bastante fáciles de entender. Preparar un traje espacial para el lanzamiento fue mucho mejor que el esfuerzo habitual de vestirse.

La rutina seguía siendo la rutina, pero el ambiente era mucho más emocionante. Además, el juego convirtió la actividad en algo que hacíamos juntos, en lugar de algo que yo intentaba que sucediera. Ese pequeño cambio hizo que toda la mañana se sintiera más ligera.

Lo que ChatGPT aportó de manera constante fue estructura, historia y una clara sensación de progreso. Esos pequeños ingredientes hicieron que las rutinas familiares se sintieran menos repetitivas. Lo mejor es que la sugerencia funciona para casi cualquier cosa. En cuestión de segundos, las tareas cotidianas pueden transformarse en misiones, competiciones o aventuras, aunque sigas teniendo que hacer el trabajo.

Las empresas de tecnología suelen dedicar mucho tiempo a intentar convencer a los clientes de que una suscripción vale lo que cuesta. ChatGPT se ha topado con un problema muy diferente. Cada vez más usuarios miran el precio y se preguntan si, de alguna manera, se están saliendo con la suya.

A medida que ChatGPT ha ido evolucionando, se ha vuelto más difícil ignorar esta pregunta. Los precios de las suscripciones a ChatGPT Plus, de 20 dólares al mes, y a ChatGPT Pro, de 200 dólares al mes, no han cambiado desde que OpenAI los anunció. Sin embargo, ChatGPT es mucho más potente y cuenta con muchas más funciones, aunque todavía tenga varios problemas y limitaciones incorporados. No obstante, cuestionar su valor se ha vuelto más común a medida que el chatbot ha pasado de ser una novedad impresionante a convertirse en algo que la gente usa todos los días.

Esa combinación de capacidades en expansión y precios estables ha llevado a muchos usuarios a preguntarse si ChatGPT cuesta menos de lo que debería. Ha sido un tema de debate desde el principio; hace un año y medio, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, se quejó de que ChatGPT Pro le generaba pérdidas a la empresa debido a su popularidad:

No es inusual que ofrecer un producto cueste más de lo que los clientes creen. Lo que sí es inusual es que los clientes empiecen a darse cuenta por sí mismos de esa diferencia.

La IA podría ser especialmente vulnerable a esa dinámica, ya que los sistemas de IA requieren enormes recursos computacionales. Cada respuesta se alimenta de vastas redes de hardware especializado que operan en centros de datos y consumen cantidades significativas de electricidad. Esos costos se acumulan rápidamente, sobre todo cuando millones de personas utilizan el servicio todos los días.

Algunas estimaciones indican que los usuarios intensivos podrían, en teoría, consumir recursos computacionales por valor de miles de dólares al mes, mientras pagan solo una fracción de esa cantidad en cuotas de suscripción. Mientras tanto, las empresas de IA siguen invirtiendo enormes sumas en centros de datos, hardware y electricidad.

Un gasto extravagante a corto plazo

Parte de la razón por la que el debate ha cobrado fuerza es que la IA no es barata de mantener. Cada respuesta generada por ChatGPT depende de enormes cantidades de potencia computacional, hardware especializado e infraestructura de centros de datos. Esos sistemas consumen cantidades enormes de electricidad, y las facturas no hacen más que aumentar a medida que crece el uso.

Los modelos de IA generan gastos continuos cada vez que alguien envía una consulta. Millones de usuarios haciendo preguntas cada día crean una ecuación económica muy diferente a la que deben manejar la mayoría de los servicios de suscripción.

Por lo tanto, los usuarios intensivos de ChatGPT podrían consumir muchos más recursos computacionales de los que están pagando al precio de mercado. Al mismo tiempo, las empresas de IA siguen invirtiendo miles de millones de dólares en nuevos centros de datos, hardware de vanguardia y el desarrollo de modelos futuros. Esa realidad ha llevado a algunos usuarios a creer que los precios actuales tienen menos que ver con la rentabilidad y más con asegurar la cuota de mercado mientras la industria de la IA aún se está consolidando.

«Todas las estrategias de inversión y de negocios siguen funcionando según las “viejas reglas”, que aún no han sido reemplazadas porque la IA todavía no ha trastocado por completo el orden mundial. Todos saben que nos estamos precipitando hacia un precipicio, pero la salida aún no es visible, y todos asumen que aparecerá mágicamente antes de que se acabe el camino», especuló un usuario de Reddit. "La única forma lógica de “ganar el juego”, entonces, es seguir acelerando para ser el primero en tomar la salida. Y nadie quiere quedarse atrás, así que..."

IA subvalorada

ChatGPT ocupa una posición poco común en la industria tecnológica, ya que parece una buena oferta en medio de un coro cada vez mayor de quejas de que la tecnología y los servicios relacionados, en realidad, empeoran cada año. Muchos usuarios de ChatGPT sienten genuinamente que hoy obtienen más valor del servicio que hace un año, a pesar de pagar la misma cuota mensual. Y algunos piensan que la cuestión del precio demasiado bajo ignora el panorama general de cómo se producen los modelos de IA.

«La gente calcula su uso basándose en los precios públicos de la API y asume que Anthropic u OpenAI perdieron esa cantidad con ellos. Pero el precio de la API no es el costo interno real de la empresa. Ya incluye el margen de ganancia, y no tenemos idea de cuál es su costo real después del almacenamiento en caché, el procesamiento por lotes y las optimizaciones de infraestructura», señaló otro usuario de Reddit. «También creo que los modelos lanzados son rentables en sí mismos. Las empresas siguen reportando pérdidas porque están gastando miles de millones en entrenar los próximos modelos, comprar hardware y expandir la infraestructura. Así que, aunque GPT-5.4 esté generando ganancias, es posible que estén gastando todo ese dinero y más en GPT-5.5.

Para la mayoría de la gente, el argumento de que ChatGPT está subvalorada es, en realidad, bastante sencillo. No están analizando el balance de OpenAI ni calculando los costos de los centros de datos. Simplemente observan sus propios hábitos y se dan cuenta de que usan el chatbot con mucha más frecuencia de lo que jamás hubieran imaginado.

Eso ayuda a explicar por qué este tema sigue surgiendo. La gente se queja todo el tiempo cuando un producto se encarece. Casi nunca se quejan de que algo parezca demasiado barato. Si ChatGPT está realmente subvalorado es una pregunta que OpenAI tendrá que responder eventualmente. Por ahora, muchos usuarios parecen haber llegado a su propia conclusión. Están pagando el mismo precio que pagaban hace meses o incluso años, pero sienten que están recibiendo mucho más a cambio.

• Ahora ChatGPT puede redactar y enviar correos electrónicos sin salir de la ventana de chat
• Por el momento, esta función solo funciona con cuentas de Gmail y Outlook vinculadas
• No se pueden enviar archivos adjuntos, lo que limita su utilidad

Le pedí a ChatGPT que redactara y enviara un correo electrónico por mí. Redactó el mensaje, se conectó a mi bandeja de entrada y lo preparó para enviarlo sin que yo tuviera que abrir Gmail en ningún momento. Por un momento, me pareció el asistente de IA que nos han prometido durante años. Luego intenté adjuntar un archivo... y volví a caer de bruces a la realidad.

La nueva función de ChatGPT para enviar correos electrónicos directamente desde el chat, que se lanzó discretamente ayer, ya está disponible para la mayoría de los usuarios de pago de ChatGPT en la versión web de ChatGPT. Solo funciona si has conectado tu cuenta de Gmail o Outlook a ChatGPT, por lo que no funcionará en todos los clientes de correo electrónico, y también hay otras limitaciones.

Por ejemplo, como descubrí, todavía no se pueden enviar archivos adjuntos, lo cual es un problema bastante grande si OpenAI quiere que la gente se tome a ChatGPT más en serio como asistente de IA.

La última limitación es que no se puede hacer esto en cuentas Free o Go, ni a través de las aplicaciones de ChatGPT en computadoras de escritorio y dispositivos móviles. El envío de correos electrónicos solo está disponible en la versión web de ChatGPT para usuarios de los planes Plus, Pro, Business y Enterprise.

La primera toma de contacto con un asistente de IA

Tengo que admitir que fue muy emocionante la primera vez que probé a enviar un correo electrónico desde el chat. Lo utilicé para enviar una idea para un artículo a mi correo electrónico del trabajo y le pedí a ChatGPT que me proporcionara información de fondo sobre el tema. No escribí todo el correo yo mismo; simplemente confié en que ChatGPT redactara el contenido e incluyera el enlace a la fuente que le había proporcionado.

ChatGPT me dijo exactamente lo que iba a hacer y mostró un cuadro de diálogo explicando la acción que estaba a punto de realizar, preguntándome si quería Permitirlo o Rechazarlo. Hice clic en Detalles para revisar el correo electrónico exacto que planeaba enviar y, satisfecho con lo que vi, hice clic en Permitir. Segundos después, el correo electrónico llegó a mi bandeja de entrada del trabajo.

Por supuesto, no logró enviar un archivo adjunto, pero lo impresionante es el hecho de que puedas hacer todo esto desde el chat. Si ya estás trabajando en ChatGPT, esto significa que puedes enviar un correo electrónico sin interrumpir tu flujo de trabajo.

Una sola función que falta lo cambia todo

Si aún no has conectado tu cuenta de Gmail o Outlook, abre "Configuración", selecciona "Aplicaciones", luego "Añadir más" y busca "Gmail" u "Outlook" para conectarla.

Lo que hace que esta función sea destacable es que todavía no todos los asistentes de IA pueden hacer esto. Cuando le pedí a Gemini que enviara un correo electrónico por mí, el chatbot de Google respondió que no podía enviar mensajes directamente ni acceder a mis cuentas para hacerlo. Gemini puede ayudar a redactar correos electrónicos, pero la capacidad de ChatGPT para conectarse realmente a tu bandeja de entrada y completar la tarea es un indicio de hacia dónde se dirigen los asistentes de IA.

La nueva capacidad de enviar correos electrónicos puede estar limitada por ahora, pero como la mayoría de las cosas que lanza OpenAI, es probable que mejore con el tiempo. Aun así, la falta de soporte para archivos adjuntos se siente como una omisión significativa. El envío de archivos es una de las razones más comunes por las que la gente usa el correo electrónico, y hasta que ChatGPT pueda manejar eso, y también ocuparse de leer correos electrónicos, es difícil imaginar que reemplace a un cliente de correo electrónico tradicional.

Aun así, es un primer paso prometedor. También espero ver compatibilidad con más proveedores de correo electrónico en el futuro. Sin embargo, empezar con Gmail y Outlook cubre un gran porcentaje de usuarios, así que hay muchas posibilidades de que puedas probar la función por ti mismo hoy mismo.

A veces es difícil cuestionar las propias suposiciones, y todos tenemos puntos ciegos, pero los niños suelen tener un don especial para detectar cualquier posible falla en una explicación y llegar al meollo de la situación con solo una o dos preguntas. Son expertos en identificar las piezas que faltan, tal vez porque aún no han aprendido a ignorarlas cortésmente.

Tras algunas experiencias recientes con precisamente ese fenómeno, decidí hacer un experimento aplicándolo a las indicaciones para la IA. Le pedí a ChatGPT que actuara como un niño curioso de ocho años cuyo trabajo fuera encontrar fallas en mis ideas.

Específicamente, inicié una conversación diciéndole a ChatGPT: "Imagina que eres un niño inteligente y curioso. Analiza mi idea y haz el tipo de preguntas que un niño haría. Concéntrate en cosas simples que no tengan sentido o parezcan incompletas".

Un sábado aburrido

La respuesta de la IA fue gratificante, aunque cada vez resultaba más difícil eludir las preguntas obvias. Por ejemplo, de vez en cuando elaboro planes ambiciosos para el fin de semana que parecen fantásticos sobre el papel, pero que en la realidad resultan agotadores. Compartí el itinerario con ChatGPT y le pedí su opinión con la inocencia de un niño.

La respuesta me recordó mis propios pensamientos cuando era niño: «Si se supone que los sábados deben ser divertidos, ¿por qué estás poniendo todas las cosas aburridas el sábado?».

El chatbot continuó preguntando por qué algunas tareas estaban programadas para ese día específico en lugar de otro, y por qué no quedaba tiempo para nada espontáneo. Después de revisar el programa nuevamente, acepté que lo había sobrecargado y decidí hacer espacio para relajarme y no necesariamente ser productivo.

Resolución de problemas de streaming

Con ese tiempo libre y el propósito de relajarme y ver una película, la siguiente pregunta era qué ver. Después de recorrer los menús, considerar varias opciones y descartarlas todas, no estaba más cerca de tomar una decisión que cuando empecé. Una vez más, le pedí a ChatGPT la perspectiva de un niño.

«Si querías ver algo, ¿por qué no viste algo?»

Era difícil rebatir eso. El chatbot me preguntó por qué estaba buscando la película perfecta en lugar de simplemente una película. ¿Por qué dedicar más tiempo a decidir que a ver? Todo eran cosas válidas a tener en cuenta, así que revisé mi lista de opciones, elegí una al azar y disfruté de la película.

Algunas de las preguntas más útiles no son las complicadas. Lo mismo ocurre con las indicaciones. La mayoría de las interacciones con chatbots consisten en pedir mejores respuestas, un análisis más profundo o más experiencia. Esta indicación funcionó porque lo redujo todo a los principios básicos.

Por supuesto, ningún chatbot piensa realmente como un niño. Sigue siendo una IA que genera respuestas basadas en patrones de sus datos de entrenamiento. Sin embargo, pedirle que adopte esa perspectiva crea un filtro útil. Los niños no tienen necesariamente mejores respuestas que los adultos, pero a veces sí tienen mejores preguntas.

Durante mucho tiempo, tuve un problema pequeño pero persistente con ChatGPT. Las respuestas solían ser buenas. De vez en cuando eran impresionantes. A veces eran tan pulidas y sensatas que parecía que hubieran salido de un artículo de revista escrito por alguien que bebe agua infusionada y recuerda las citas con el dentista con seis meses de antelación.

La vida real, por desgracia, no funciona en condiciones ideales.

La vida real incluye compras olvidadas, proyectos inconclusos, agendas demasiado ambiciosas, días de poca energía, concentración interrumpida y momentos en los que incluso las tareas más simples se vuelven extrañamente complicadas.

ChatGPT se estaba adaptando a una versión imaginaria de mí mismo

La IA puede ser extraordinariamente inteligente, pero al mismo tiempo da por sentado, sin decirlo, que vives como alguien con tiempo ilimitado, una concentración perfecta y acceso a una cocina organizada que contiene exactamente catorce ingredientes frescos.

Al intentar que ChatGPT me ayudara a planificar las comidas, me di cuenta de que la primera respuesta sugería comidas equilibradas con ingredientes frescos, horarios de preparación eficientes y un nivel de organización del refrigerador que me superaba por completo.

Así que probé a hacer un cambio. Al final de mi solicitud, agregué: «Optimiza esto para la vida real, no para condiciones perfectas».

La siguiente respuesta parecía menos pulida. También parecía mucho más útil. Los ingredientes frescos seguían apareciendo, pero también aparecieron las verduras congeladas.

Había opciones más sencillas. Ideas de respaldo. Comidas que reconocen que a veces a la gente se le acaba la energía a mitad de semana y empieza a tomar decisiones basadas menos en objetivos nutricionales y más en lo que se puede preparar antes de tener un hambre irracional.

Una sola frase más hizo que el consejo resultara mucho más realista

Un fin de semana, le pedí a ChatGPT que me ayudara a organizar una lista cada vez más larga de pequeñas tareas domésticas. Nada catastrófico. Solo el mantenimiento habitual de la vida cotidiana. El tirador suelto de un armario. Un armario que necesitaba ordenarse. Pequeños proyectos de reparación que, de alguna manera, pasan silenciosamente de ser «algo que debería hacer más tarde» a convertirse en un telón de fondo permanente.

La respuesta revisada, tras añadir mi instrucción adicional, era mucho más realista que la abrumadora lista inicial.

En lugar de dar por sentado un bloque ininterrumpido de energía productiva durante el fin de semana, agrupó las tareas más cortas. Se basaba en el impulso. Reconocía que la gente suele subestimar el esfuerzo y sobreestimar el entusiasmo. De repente, las recomendaciones parecían factibles.

Una estrategia de productividad impecable basada en la concentración ininterrumpida se tambalea cuando la vida real introduce reuniones, recados, perros que ladran a los camiones de reparto, ropa sucia olvidada y misteriosos problemas domésticos que, de alguna manera, requieren atención inmediata.

Añadir esa única frase empujó a ChatGPT hacia la resiliencia en lugar de la perfección.

El verdadero reto fue enseñar a la IA a tener en cuenta la fricción

Empezó a tener en cuenta la fricción, y eso a veces importa mucho más que la inteligencia.

Lo curioso es que las personas ya hacemos esto de forma natural con otros seres humanos. Si le pides consejo a un amigo, el contexto entra inmediatamente en la conversación. Se tienen en cuenta las limitaciones y las restricciones.

Pero la IA a veces necesita permiso para pensar de esa manera.

Esa puede ser una de las cosas más extrañas de los chatbots modernos. Pueden resumir artículos de investigación complejos, explicar la física cuántica y generar planes de alimentación de cinco días muy bien elaborados en segundos; sin embargo, de vez en cuando siguen teniendo dificultades con una de las realidades más básicas de la vida humana: las personas se cansan, se distraen, se sienten abrumadas y se vuelven perezosas.

Cuanto más experimentaba con indicaciones como esta, más útil se volvía ChatGPT. No porque las respuestas fueran más inteligentes, sino porque se volvían más realistas. Menos optimizadas para una versión imaginaria de mí mismo y más optimizadas para la persona que realmente está sentada frente al teclado.

• El papa León XIII advirtió que la IA podría crear “nuevas formas de deshumanización”.
• El Vaticano afirma que los “algoritmos opacos” amenazan a la humanidad y la justicia social.
• El Papa pidió estándares éticos globales en torno a la inteligencia artificial.

La Iglesia Católica ha entrado de lleno en el debate sobre la IA. En una de las advertencias más contundentes hasta la fecha sobre la inteligencia artificial por parte de un líder religioso mundial, el Papa León XIII advirtió que la IA y los "algoritmos opacos" corren el riesgo de crear "nuevas formas de deshumanización" si la humanidad pierde el control de la tecnología que moldea la vida moderna.

Las declaraciones del Papa León XIV forman parte de su nueva encíclica titulada Magnifica Humanitas . Una encíclica es un documento formal emitido por el Vaticano y utilizado tradicionalmente para abordar importantes cuestiones morales o sociales. Este último documento se centra exclusivamente en la inteligencia artificial, la ética y el creciente poder de las empresas tecnológicas.

Mientras Silicon Valley sigue compitiendo por construir sistemas de IA cada vez más potentes, la intervención del Papa sugiere que la batalla por la inteligencia artificial ya no se trata solo de innovación o productividad, sino que se está convirtiendo en una lucha moral y filosófica sobre lo que significa seguir siendo humano.

La nueva Torre de Babel

La encíclica Magnifica Humanitas del Papa León XIII : Sobre la protección de la persona humana en tiempos de inteligencia artificial, comienza con una impactante advertencia:

“La humanidad, creada por Dios en toda su grandeza, se enfrenta hoy a una decisión crucial: o construir una nueva Torre de Babel o edificar la ciudad en la que Dios y la humanidad convivan.”

En la historia bíblica de la Torre de Babel, los humanos intentan construir una estructura lo suficientemente alta como para alcanzar los cielos, un acto de orgullo que finalmente conduce a la división y la confusión.

El Papa León XIV sostiene que el desarrollo moderno de la IA corre el riesgo de repetir ese error si el poder y el conocimiento se concentran en manos de solo unas pocas empresas y naciones, ampliando la brecha entre los incluidos en la revolución digital y los que se quedan atrás.

Ante todo, el Papa aboga por estándares éticos compartidos basados ​​en la justicia social, advirtiendo que «una IA más moral no basta si esa moralidad la determinan unos pocos». Asimismo, subraya que no se puede ignorar el impacto ambiental de la IA, señalando las enormes cantidades de energía y agua necesarias para alimentar los sistemas de IA modernos.

Una creciente reacción global en contra de la IA

Esta última intervención representa el desafío más claro y directo que el Vaticano ha lanzado hasta la fecha contra las empresas que impulsan el auge de la inteligencia artificial.

El Papa también dio el inusual paso de presentar personalmente el documento durante un evento en el Vaticano al que asistieron políticos, académicos y líderes tecnológicos. Entre los presentes se encontraba Christopher Olah, cofundador de Anthropic, la empresa de IA detrás de Claude. Esta empresa de IA con sede en Estados Unidos se hizo famosa por retirarse de un acuerdo con el Pentágono y ahora está inmersa en una demanda con la administración de Donald Trump por haber sido calificada como un "riesgo para la cadena de suministro".

El momento es crucial. Gobiernos de todo el mundo se esfuerzan por regular la inteligencia artificial, mientras que empresas como OpenAI, Google y Meta siguen impulsando sistemas de IA cada vez más potentes. Además, existe una creciente reacción en contra de la IA por parte de las generaciones más jóvenes, especialmente cuando se menciona en los discursos de graduación , debido al impacto que la IA tendrá en sus perspectivas laborales.

Durante años, la mayoría de las conversaciones sobre IA se han centrado en lo que la tecnología puede hacer. El mensaje del Papa León XIII llega en un momento en que el debate se centra cada vez más en quién la controlará, los riesgos de que ese control permanezca en manos de unas pocas empresas tecnológicas y qué sucederá si la humanidad renuncia demasiado a sí misma en el proceso.

Si alguna vez hubo una prueba de que la gente está desarrollando una profunda dependencia emocional de ChatGPT, probablemente sea la nueva función «Trusted Contact» de OpenAI.

En su intervención en el evento "AI Ascent" de Sequoia Capital el pasado mes de mayo, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, dijo que los jóvenes estaban usando ChatGPT como un sistema operativo para la vida, no solo para la productividad, sino también para tomar decisiones personales importantes.

"Quiero decir, todo eso, creo, es genial e impresionante", dijo Altman. "Y hay otra cosa, y es que, como que, realmente no toman decisiones importantes en la vida sin preguntarle a ChatGPT qué deben hacer".

En ese momento, el comentario sonó provocativo. Sin embargo, un año después, ChatGPT se ha convertido en algo más parecido a un terapeuta, un coach de vida, un confidente y un compañero para muchos de sus usuarios. Ahora OpenAI está construyendo una infraestructura real de apoyo emocional en torno al chatbot con una función llamada "Contacto de confianza".

Ahora ChatGPT se pondrá en contacto con tus amigos si necesitas ayuda

La función aún se está implementando, por lo que «Contacto de confianza» todavía no está disponible para todos, pero para encontrarla, haz clic o toca tu nombre de perfil en ChatGPT y luego ve a «Configuración». Puedes designar a un adulto de confianza, quien deberá aceptar el rol antes de que la función se active.

Si los sistemas automatizados de ChatGPT detectan conversaciones que puedan indicar un riesgo grave de autolesión, se advierte al usuario de que su Contacto de confianza podría ser notificado y se le anima a ponerse en contacto primero.

A continuación, un equipo de revisión humano especialmente capacitado evalúa la situación antes de enviar cualquier alerta. Si los revisores consideran que existe una preocupación real por la seguridad, el Contacto de confianza recibe una notificación por correo electrónico, mensaje de texto o alerta dentro de la aplicación animándole a ponerse en contacto.

OpenAI afirma que las alertas no incluyen transcripciones de chat ni un historial detallado de la conversación para proteger la privacidad del usuario, y que puedes eliminar o cambiar tu contacto de confianza en cualquier momento.

¿Tranquilizador o inquietante?

OpenAI afirma que «Trusted Contact» se desarrolló con la colaboración de expertos en salud mental, especialistas en prevención del suicidio y una red global de más de 260 médicos de 60 países. Junto con todos los controles parentales que OpenAI ya ha introducido y las medidas de seguridad ya implementadas, «Trusted Contact» es otra señal de que la empresa reconoce que ChatGPT es algo que puede afectar a los usuarios emocionalmente, no solo tecnológicamente.

Los recientes anuncios de productos de OpenAI realmente han minimizado el uso de ChatGPT como un confidente y han enfatizado más el enfoque de productividad de ChatGPT, particularmente en lo que respecta a la herramienta Codex para la creación de código. Sin embargo, al mismo tiempo, se están agregando cada vez más funciones de seguridad dirigidas al bienestar emocional de los usuarios de ChatGPT.

La idea de que ahora estamos siendo monitoreados por ChatGPT también preocupa a algunos. Cuando mi colega Becca Caddy entrevistó recientemente a Amy Sutton, de Freedom Counselling, para una investigación sobre las herramientas de monitoreo de IA en el lugar de trabajo, señaló que saber que estás siendo monitoreado por tu IA, especialmente en el lugar de trabajo, podría en realidad empeorar el problema que está tratando de resolver. Sutton comentó: "Dado que los estigmas relacionados con la salud mental siguen siendo muy comunes, la observación por parte de la IA probablemente llevaría a un mayor esfuerzo por ocultar las señales de dificultades. Esto podría crear una espiral peligrosa, en la que cuanto más nos esforcemos por ocultar el bajo estado de ánimo o la ansiedad, peor se vuelve la situación".

Que la función "Contacto de confianza" te resulte tranquilizadora o inquietante probablemente dependa de la opinión que ya tengas sobre la IA y ChatGPT. Sin embargo, esta función es otro ejemplo de cómo las empresas de IA reconocen que sus productos no son solo herramientas para la productividad y la información, sino sistemas en los que las personas pueden llegar a confiar cada vez más emocionalmente en algunos de los momentos más vulnerables de sus vidas.

El potencial del nuevo ChatGPT Images 2.0 ha dado lugar a una nueva tendencia en línea que conecta el pasado con el presente. La gente está combinando fotos de su infancia con retratos actuales para crear una sola imagen, cuidadosamente montada, que parece un encuentro a través del tiempo.

La idea es sencilla y sorprendentemente efectiva. Subes una foto de tu infancia y otra de hoy, y luego le indicas a la IA que coloque ambas versiones de ti en la misma escena. El resultado no es solo una comparación lado a lado. Parece un momento compartido, iluminado y compuesto como si hubiera sido fotografiado en un estudio. No es una idea totalmente original, pero ChatGPT Images 2.0 le da mucho más poder con la composición y el tono adecuados. La versión más popular que circula utiliza una indicación similar a esta:

«Usando las dos imágenes subidas, crea un retrato en blanco y negro. A la izquierda, coloca la versión de la infancia mirando hacia la derecha. A la derecha, coloca la versión actual mirando hacia el niño. En el centro, coloca una mesa con un pastel de cumpleaños que muestre mi edad actual. Haz que la imagen sea ultrarrealista con una textura de piel natural».

Ese nivel de detalle es importante. Los sistemas de imágenes modernos, como los que impulsan ChatGPT, pueden interpretar instrucciones espaciales precisas, lo que significa que puedes decidir dónde se sienta cada sujeto, cómo se miran entre sí e incluso cómo incide la luz en la escena. Cuanto más concretas sean las instrucciones, más coherente será el resultado.

Las dos versiones de mí compartían la misma iluminación y las mismas sombras, lo que ayudó a difuminar las décadas que las separaban. El estilo en blanco y negro eliminó las distracciones y le dio a la escena un tono tranquilo y reflexivo. El pastel de cumpleaños en el centro actuó como un pequeño ancla, vinculando el momento con el presente sin abrumar la composición.

Lo que hace que esta tendencia se destaque es lo moderada que es. Las primeras oleadas de imágenes generadas por IA se inclinaban hacia la fantasía, convirtiendo a las personas en superhéroes o personajes animados. Este enfoque es casi lo opuesto.

Amigos de biblioteca

Una vez que tienes la versión básica, resulta tentador llevar la idea un paso más allá. Utilizando las mismas dos fotos, probé con una segunda indicación, más dinámica:

"Utilizando las imágenes subidas, crea una escena realista en el interior de una biblioteca en la que mis dos versiones estén leyendo algunos de mis libros favoritos".

El resultado hizo exactamente eso: colocó a mis dos versiones en una biblioteca y, por su cuenta, eligió libros de uno de mis autores favoritos para que los leyéramos los dos. Lo que más me impresionó fue que el libro que está leyendo mi yo más joven es uno dirigido específicamente a niños.

También demostró lo flexibles que se han vuelto estas herramientas. Con las mismas dos fotos de origen, la IA puede trasladar a los personajes a diferentes escenarios sin que cambie su aspecto. El truco está en ser tan específico con el nuevo escenario como lo fuiste con la composición original.

Todavía hay un límite en cuanto a lo perfectas que pueden ser estas imágenes. De vez en cuando aparecen pequeñas inconsistencias en las manos o las texturas, y puede que las expresiones necesiten un segundo intento para que se vean naturales. Aun así, la calidad general es lo suficientemente alta como para que la ilusión se mantenga.

• Un análisis del APK revela que Gemini para Mac podría convertirse en un asistente autónomo
• La herramienta podría controlar tu Mac, al igual que Claude Cowork y la superapp que planea lanzar OpenAI
• Claude sigue a la cabeza, mientras OpenAI guarda silencio y Google aún no ha confirmado los detalles

Apenas unas semanas después de que Google lanzara una aplicación específica para macOS de Gemini con el fin de hacer frente a la competencia de OpenAI, se rumorea que la empresa también está estudiando la posibilidad de añadir aún más capacidades de agente.

Podría estar en desarrollo un agente de «uso de computadora» impulsado por Gemini para controlar partes de tu Mac, al igual que la función Claude Cowork de Anthropic.

Aunque la empresa aún no ha indicado tales planes, un análisis del Android Package Kit (APK) realizado por 9to5Google indica que Gemini podría organizar archivos y realizar otras acciones a través de la aplicación para Mac.

¿Está trabajando Google para que la aplicación Gemini se parezca más a Claude Cowork?

La aplicación, que aún se encuentra en una fase inicial, funciona principalmente como una interfaz de chat con un atajo de teclado (Opción + Espacio) para acceder rápidamente, de manera similar a la aplicación ChatGPT. Una función para compartir la pantalla también permite a Gemini ver lo que hay en la pantalla, lo que proporciona contexto adicional sin necesidad de copiar y pegar.

Es probable que los permisos de Acceso a la pantalla y Accesibilidad de macOS le den a Gemini acceso para ver lo que hay en la pantalla, controlar el ratón y el teclado, e interactuar con archivos directamente en la máquina. 9to5Google también insinuó que los vínculos con las aplicaciones de Google Workspace podrían permitir que Gemini convirtiera archivos no estructurados en archivos de Docs, Sheets y Slides.

Una aplicación de este tipo no sería una gran sorpresa, ya que Google abrió su modelo Gemini 2.5 Computer Use a los desarrolladores el pasado octubre y las empresas rivales también están experimentando en el mismo ámbito.

Si bien esto le daría a Gemini una ventaja temporal sobre ChatGPT, que sigue siendo una aplicación bastante básica casi dos años después de su lanzamiento, es posible que no le dé a Google la ventaja por mucho tiempo.

Se dice que OpenAI está trabajando en una superapp que reúne las capacidades de ChatGPT, Atlas y Codex en una sola interfaz. La directora de ingresos, Denise Dresser, describió la superapp propuesta como «la experiencia principal donde los empleados realizan sus tareas», pero no se han hecho más anuncios sobre el avance de ese proyecto.

• OpenAI afirma que GPT-5.5 Instant reduce las alucinaciones en un 52,5%
• Las respuestas de ChatGPT ahora son más breves, más claras y tienen menos formato excesivo
• Nuevas fuentes de memoria revelan exactamente lo que ChatGPT sabe sobre ti

¿Crees que conoces ChatGPT, verdad? Puede ser tremendamente adulador, generar interminables listas con viñetas en respuesta a tus preguntas y, a veces, incluso se pasa de la raya con emojis molestos. Lo peor de todo es que, de vez en cuando, tiene alucinaciones —es decir, se inventa cosas—.

Pues bien, OpenAI está tratando de cambiar todo eso de la noche a la mañana.

GPT-5.5 Instant ya se está implementando para todos los usuarios de ChatGPT en todo el mundo, incluidos los usuarios de la versión gratuita. El modelo anterior, GPT-5.3 Instant, seguirá estando disponible para los usuarios de pago a través del menú Configurar durante los próximos tres meses.

Las características principales de GPT-5.5 Instant incluyen un 52,5 % menos de afirmaciones alucinadas en consultas de alto riesgo en áreas como la medicina, el derecho y las finanzas, además de un mejor rendimiento en razonamiento visual, ciencias y matemáticas. Las respuestas también están diseñadas para ser más claras, más breves y con menos formato excesivo.

OpenAI también afirma que GPT-5.5 Instant tiene «un tono conversacional más natural y un mejor uso del contexto que ya has compartido cuando la personalización puede ayudar».

Esto significa que ChatGPT ahora es más eficaz a la hora de utilizar el contexto relevante de chats anteriores, archivos subidos y cuentas de Gmail conectadas.

Gestión de fuentes de memoria

Una novedad de GPT-5.5 Instant son las fuentes de memoria. Estas te ofrecen una mayor visibilidad del contexto que ha servido para personalizar una respuesta y te permiten gestionar o eliminar esa fuente de memoria si está proporcionando información incorrecta.

Cuando una respuesta está personalizada, ahora puedes hacer clic en la opción "Fuentes" al final de la respuesta para ver qué contexto se ha utilizado. Esto podría incluir recuerdos guardados, chats anteriores o servicios conectados.

Luego, puedes eliminar o corregir la información desactualizada utilizando el menú de tres puntos junto a la fuente.

Por lo tanto, si ChatGPT tiene información incorrecta sobre tu lugar de residencia, por ejemplo, puedes hacer clic en el botón del menú y seleccionar «Hacer una corrección» para actualizarla.

Las fuentes de memoria se están implementando en todos los planes de ChatGPT para consumidores en la web y pronto estarán disponibles en dispositivos móviles. OpenAI indica que la disponibilidad de fuentes de personalización específicas puede variar según la región.

¿Cómo es usar GPT-5.5 Instant?

Hoy he estado usando GPT-5.5 Instant, y lo primero que noté fue lo conciso que se sentía en comparación con la versión anterior que había estado usando, GPT-5.3 Instant. Y sí, eso significa que OpenAI se ha saltado por completo GPT-5.4 Instant en su salto a GPT-5.5.

Si le pides algo a GPT-5.5 Instant, por lo general te da exactamente lo que pediste sin nada superfluo. Ya no se nota que esté desesperado por impresionarte cada pocas frases.

Tampoco tiene ya la costumbre de terminar las respuestas con preguntas de seguimiento innecesarias o florituras demasiado entusiastas. Todo se siente más limpio, más breve y con menos formato excesivo.

Si bien GPT-5.5 Instant está disponible para todos los usuarios, la personalización mejorada a partir de chats anteriores, archivos y cuentas de Gmail conectadas actualmente se está implementando solo para los usuarios Plus y Pro en la web. OpenAI dice que la compatibilidad con dispositivos móviles llegará pronto, con planes de expandir la función a los usuarios Free, Go, Business y Enterprise en las próximas semanas.

GPT-5.5 Instant no es el tipo de actualización que genera videos virales espectaculares. En cambio, parece diseñada para eliminar la fricción del uso diario, haciendo que ChatGPT se sienta más tranquilo, más limpio y un poco menos ansioso por sobresalir en cada segundo de la conversación. Lo prefiero así.

Puede que eso no suene revolucionario, pero para las personas que usan herramientas de IA todos los días, podría terminar siendo una de las actualizaciones más importantes de OpenAI hasta la fecha.

• Yubico lanza un paquete de dos Yubikeys para proteger tu cuenta de ChatGPT
• Una se conecta a tu PC mediante USB-C, mientras que la otra autentica tu teléfono inteligente a través de NFC
• OpenAI las ha estado utilizando internamente para proteger las cuentas de los empleados de la empresa

OpenAI anunció una nueva e importante alianza con Yubico para ayudar a proteger a los usuarios de ChatGPT frente a posibles intrusiones mediante el lanzamiento de YubiKeys personalizadas.

Como parte del programa de Seguridad Avanzada de Cuentas de OpenAI, los usuarios pueden comprar un paquete de dos llaves para proteger sus cuentas, ya que se requiere que ambas llaves estén presentes antes de poder iniciar sesión.

Para los usuarios de PC, la YubiKey C Nano permanece conectada a las computadoras portátiles y de escritorio para verificar la presencia del usuario, mientras que una YubiKey C NFC independiente se puede acercar a un teléfono inteligente para verificar el inicio de sesión en dispositivos móviles.

Ahora puedes proteger tu cuenta de ChatGPT con una YubiKey física

"Una llave de seguridad física añade una capa adicional de protección y ayuda a proteger tu cuenta incluso si tu contraseña queda expuesta", resumió OpenAI, señalando que los usuarios pueden utilizar cualquier llave de seguridad compatible con FIDO.

Al utilizar claves de acceso respaldadas por hardware, los usuarios obtienen acceso a lo que se considera el «estándar de oro» para la autenticación, resistente a los ataques de phishing. Si bien puede ser necesaria una llave física, esto significa que los usuarios pueden acceder sin contraseña para un acceso más fácil y rápido.

"En última instancia, nuestra intención es reducir drásticamente la amenaza de acceso no autorizado a datos confidenciales en las cuentas de OpenAI en todo el mundo", escribió Jerrod Chong, director ejecutivo de Yubico.

El director de seguridad de la información (CISO) de OpenAI, Dane Stuckey, señaló que la empresa ya ha estado utilizando llaves físicas de Yubico internamente para proteger las cuentas de los trabajadores: «Hemos convertido las YubiKeys en un elemento estándar de cómo protegemos a los empleados de OpenAI, y con la Seguridad Avanzada de Cuentas, estamos facilitando a los usuarios de ChatGPT la elección de ese mismo tipo de protección resistente al phishing cuando sea adecuado para ellos».

El fabricante de ChatGPT sí hizo hincapié en que las llaves físicas priorizan la seguridad por encima de todo, por lo que las opciones de recuperación se vuelven más limitadas en caso de bloqueo.

Yubico afirma que ha lanzado el paquete de dos unidades con un precio exclusivo para los titulares de cuentas existentes de OpenAI; estamos trabajando para averiguar cuál es.

• ChatGPT supera la prueba de la «fresa», pero falla cuando se cambia a la de la «arándano»
• La IA sigue teniendo dificultades con el simple recuento de letras, a pesar de las mejoras generales
• Las pruebas de razonamiento como la del "lavado de autos" siguen poniendo de manifiesto las deficiencias en la lógica de la IA

Hay varias publicaciones virales de personas sorprendidas de que los chatbots como ChatGPT y Claude puedan resolver ecuaciones complejas, pero tengan dificultades con algo tan sencillo como contar el número de "r" en la palabra "strawberry". Pues bien, esos días podrían haber llegado a su fin.

Con las palabras "Por fin", la cuenta oficial de ChatGPTapp X anunció hoy con orgullo que ahora puede contar el número de "r" en «strawberry», una tarea ridículamente fácil para los humanos que tradicionalmente ha sido difícil de resolver para las IA.

Sin embargo, los usuarios descubrieron muy pronto que aún se le podía engañar sustituyendo «fresa» por «arándano».

"No tan rápido"», comentó el usuario de X @NathanEspinoza_ en respuesta a la publicación de ChatGPTapp en la que se jactaba de haber resuelto el problema de la fresa, al publicar una imagen en la que se veía que ChatGPT había respondido diciendo que solo había una «r» en «arándano».

Para corroborar el resultado, probé rápidamente lo mismo con mi versión de ChatGPT en GPT-5.5, y me dijo que había dos "r": un resultado diferente, pero aún así incorrecto. Pasó la prueba de "fresa" a la perfección, diciendo que había tres "r", pero luego afirmó que solo había dos en "arándano". Hay que reconocer que ChatGPT admitió su error cuando se lo pregunté, atribuyéndolo a un simple "error de conteo".

Por qué existe el problema de las fresas

Hay algunas preguntas muy sencillas que a los chatbots se les da muy mal responder, y una de ellas es «¿cuántas “r” hay en la palabra “strawberry”?».

Para los humanos, se trata de una tarea de conteo sencilla, pero resulta sorprendentemente difícil para los sistemas de IA. La razón radica en cómo procesan el lenguaje. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) se basan en transformadores, que convierten palabras como «strawberry» en representaciones numéricas. Esas representaciones captan el significado y el contexto, pero no conservan de manera inherente un sentido claro de las letras individuales que componen la palabra.

El hecho de que ChatGPT siga tropezando con «cranberry» sugiere que la solución puede haber sido codificada para casos específicos, en lugar de reflejar una mejora más amplia en la forma en que el LLM maneja este tipo de preguntas.

El problema del lavado de autos

La segunda afirmación que destaca la publicación de ChatGPTapp es que ChatGPT ahora puede resolver el problema del lavado de autos. Esto aprovecha una laguna de contexto en la forma de razonar de los modelos de lenguaje grande (LLM), al preguntar si sería más rápido ir caminando a un lavadero de autos o conducir si está «a solo 50 metros de distancia». La mayoría de los modelos te dirán que es más rápido ir caminando, pasando por alto el problema obvio de que necesitas llevar tu auto contigo para lavarlo.

ChatGPTapp afirma que ChatGPT ahora detectará este error y lo señalará. Pero cuando lo probé con el último modelo GPT-5.5, siguió recomendando ir caminando, al igual que Claude con Sonnet 4.6. Sin embargo, cuando lo probé en Gemini, señaló que, si bien ir caminando sería más rápido, necesitarías llevar el auto contigo si el objetivo era lavarlo.

Grok lo hizo aún mejor. No solo señaló el problema de no llevar el auto, sino que agregó que «esta pregunta se ha convertido en una prueba popular para determinar si alguien (o una IA) comprende el objetivo real, en lugar de dar consejos genéricos del tipo ‘caminar es más saludable/más corto/más ecológico’ que ignoran el contexto».

Así que, al menos por ahora, eso es una victoria para Gemini y Grok. Pero si arreglar «fresa» no arregla «arándano», se plantea una pregunta más importante: ¿están estos modelos volviéndose realmente más inteligentes, o simplemente mejorando en pasar las pruebas que les seguimos lanzando?

Los 7 hábitos de la gente altamente efectiva es uno de los libros de autoayuda más populares jamás publicados, y su estilo de fomentar mejoras internas que pueden traducirse en éxito externo ha sido copiado e imitado un millón de veces, al igual que su pegadizo título del tipo "[número] [sustantivo] de [adjetivo hiperbólico] de [gente feliz/exitosa/rica]". Por supuesto, aplicar las ideas de cualquier libro de consejos de manera consistente puede ser difícil sin un plan diario claro. En lugar de volver a leer el libro directamente, decidí llevar a cabo un experimento basado en una sola instrucción a ChatGPT para traducir los siete hábitos en una rutina paso a paso de dos semanas que pudiera encajar en un horario ya existente.

Le dije al chatbot de IA: "Actúa como un coach práctico y configura un experimento de 14 días para ayudarme a seguir Los 7 hábitos de la gente altamente efectiva paso a paso. Divide cada hábito en acciones diarias sencillas que encajen en una rutina normal y mantén todo realista y fácil de seguir".

"No estamos tratando de dominar los siete hábitos en dos semanas", respondió ChatGPT. "El objetivo es experimentarlos de maneras pequeñas y repetibles para que empiecen a sentirse naturales. Cada día se enfocará en una acción clara y una breve reflexión".

La respuesta se centró en limitar el alcance y aumentar la coherencia. Se hizo hincapié en que el sistema debía integrarse en las rutinas existentes, en lugar de añadirse como un conjunto de tareas independiente.

"No necesitas tiempo extra para hacer esto», se explicaba. «Lo que estás haciendo es ajustar la forma en que abordas las cosas que ya estás haciendo. Los hábitos se incorporan a tu rutina actual, no se añaden por encima de ella".

7 hábitos en 2 semanas

El plan de ChatGPT dividió los hábitos en una secuencia diseñada para introducir los conceptos de forma gradual. Los dos primeros días se centraron en el hábito 1, "Sé proactivo", haciendo hincapié en tomar conciencia de las reacciones y elegir deliberadamente las respuestas.

"Los días 1 y 2 se centran en notar dónde reaccionas automáticamente y elegir un momento para responder de manera diferente", explicaba. "Los días 3 y 4 introducen la definición de cómo se ve el éxito antes de comenzar una tarea. Los días 5 y 6 se orientan hacia priorizar lo que más importa en lugar de lo que se siente urgente".

Esta estructura redujo el marco original a una serie de acciones diarias que podían completarse sin cambios significativos en una rutina típica.

"Los días 7 y 8 exploran el pensamiento en términos de beneficio mutuo en una interacción cada día. Los días 9 y 10 se centran en escuchar plenamente antes de responder. Los días 11 y 12 enfatizan pequeños actos de colaboración. Los días 13 y 14 tratan sobre la renovación, incluyendo el descanso, el aprendizaje y la reflexión".

Convertir hábitos abstractos en acciones concretas

Además del programa general, ChatGPT proporcionó ejemplos de cómo cada hábito podía traducirse en un comportamiento concreto. Estos ejemplos estaban pensados para aplicarse en actividades cotidianas, como las tareas laborales y las conversaciones.

"La proactividad se puede practicar con una simple pausa antes de responder", explicaba. "Empezar con el fin en mente puede ser tan sencillo como decidir cómo sería un correo electrónico exitoso antes de escribirlo. Buscar comprender puede comenzar con una pregunta que normalmente no harías".

ChatGPT mostró cierta flexibilidad con respecto al programa, reconociendo que no todos los días se completarían según lo previsto. La idea es que sea una forma de poner a prueba la familiaridad con los hábitos, más que de alcanzar la maestría.

"Las grandes ideas se vuelven útiles cuando son lo suficientemente pequeñas como para ponerlas en práctica", afirmó ChatGPT. "Al reducir cada hábito a una acción por día, aumentas la probabilidad de practicarlo de manera constante. El objetivo es la exposición y la repetición, no la perfección".

ChatGPT concluyó describiendo lo que se podría esperar razonablemente al seguir el plan durante dos semanas. Su respuesta evitó afirmaciones a largo plazo y, en su lugar, se centró en resultados observables a corto plazo. También enfatizó que los hábitos están destinados a convertirse en parte del comportamiento continuo, en lugar de permanecer confinados al experimento.

"Al cabo de dos semanas, es posible que notes cambios en la forma en que percibes tus acciones e interacciones", decía. "El objetivo no es completar el sistema, sino familiarizarte lo suficiente con él como para que puedas seguir desarrollándolo".

El siguiente paso es seguir el programa tal como se describe y observar cómo funciona el marco cuando se aplica en la vida cotidiana. Seguiré el plan durante dos semanas, o al menos tan fielmente como lo permita la vida real, y veré si estos pequeños ajustes diarios dan lugar a algo perceptible.

• Microsoft perdió ayer su exclusividad como socio de nube; hoy, AWS recibe una importante actualización de OpenAI
• GPT-5.5 y otros modelos, incluido Codex, estarán disponibles para los clientes de Amazon Bedrock
• Disponible por ahora en versión preliminar limitada, esto es solo el "comienzo de una colaboración más profunda"

Un día después de que OpenAI revelara que Microsoft ya no sería su socio exclusivo en la nube (aunque seguiría siendo un socio prioritario), el creador de ChatGPT ha anunciado un nuevo acuerdo con Amazon Web Services (AWS).

Como parte del acuerdo, GPT y otros modelos relacionados estarán disponibles en AWS a través de Amazon Bedrock por primera vez, y el agente Codex también podrá integrarse en entornos de AWS.

Esta expansión se produce semanas después de que Amazon anunciara una «alianza estratégica de varios años» con OpenAI, en virtud de la cual invertiría 50 000 millones de dólares en la empresa.

OpenAI y AWS refuerzan su colaboración

En virtud de ese acuerdo, OpenAI consumiría 2 GW de capacidad de Trainium a través de la infraestructura de AWS, y ambas empresas desarrollarían conjuntamente modelos personalizados para impulsar las aplicaciones de Amazon dirigidas a los clientes. Este acuerdo de ocho años constituía una prórroga de un acuerdo anterior, con un valor total de 138 000 millones de dólares.

Esta última novedad incorpora los modelos de OpenAI directamente a Bedrock, junto con alternativas de Anthropic, Meta, Mistral, Cohere, Amazon y «otros proveedores líderes». Incluye el «mejor modelo de vanguardia» de OpenAI, el GPT-5.5.

Al incorporar los modelos de OpenAI directamente a Bedrock, los clientes siguen teniendo acceso a las funciones empresariales de AWS, como los controles de acceso de IAM, las redes privadas, el cifrado, las medidas de seguridad y el registro de AWS CloudTrail.

Amazon se muestra especialmente satisfecha de integrar Codex, destacando sus cuatro millones de usuarios semanales y su disponibilidad con la CLI de Codex, la aplicación de escritorio de Codex y la extensión de Visual Studio Code.

Codex en Bedrock, así como la disponibilidad de los modelos de OpenAI y los Amazon Bedrock Managed Agents impulsados por OpenAI, están disponibles por ahora en versión preliminar limitada.

AWS describió las últimas noticias como solo el «comienzo de una colaboración más profunda» y, ahora que la exclusividad de Microsoft ya no es un obstáculo, podría ser el inicio de muchas más para OpenAI también.

• Según se informa, OpenAI está desarrollando un chipset para teléfonos inteligentes, lo que abre la posibilidad de que se lance un teléfono inteligente completo impulsado por OpenAI
• Si el proyecto llega a buen puerto, probablemente no se lanzará antes de 2028
• Este chipset (o teléfono) podría reducir la dependencia de las aplicaciones y, en su lugar, ofrecerte acceso a una IA autónoma

Los rumores de que OpenAI está trabajando en algún tipo de hardware para el consumidor no son nada nuevo, pero antes se pensaba que este hardware no sería un teléfono, sino quizá unas gafas inteligentes, una grabadora de voz digital, un dispositivo portátil en forma de broche o un altavoz inteligente. Ahora, sin embargo, parece que OpenAI podría estar trabajando en un dispositivo móvil después de todo —o, como mínimo, en un chipset para móviles—.

Según Ming-Chi Kuo —un analista con un buen historial—, OpenAI está trabajando con MediaTek y Qualcomm (y con Luxshare como socio de diseño conjunto y fabricación del sistema) para desarrollar chipsets para teléfonos inteligentes. Kuo supone que esto podría conducir al desarrollo de un teléfono inteligente completo diseñado por OpenAI.

Sin embargo, incluso si esto se concreta, es posible que no veamos este teléfono por un tiempo, ya que, según se informa, los chipsets de OpenAI no se producirán en masa hasta 2028.

¿El fin de las apps?

Por muy descabellado que parezca este rumor, un teléfono impulsado por OpenAI podría cambiar por completo el panorama de los teléfonos inteligentes, sustituyendo la dependencia de las aplicaciones por una IA autónoma capaz de hacer cosas por ti.

En otras palabras, es probable que este teléfono no funcionara con Android, sino con un sistema operativo diseñado por la propia OpenAI que sitúe la IA en primer plano. Eso podría darle una ventaja sobre los mejores iPhones y los mejores teléfonos Android, en los que la IA es un complemento más que el elemento central.

Por otro lado, entrar en el mercado de los teléfonos inteligentes con un nuevo sistema operativo no parece fácil, especialmente cuando el mundo está tan acostumbrado a cómo funcionan los teléfonos actualmente. Por lo tanto, aún está por verse si un teléfono de OpenAI podría convertirse en un dispositivo de uso generalizado o terminar siendo algo de nicho.

También hay preguntas sobre el costo y las capacidades para las que aún no tenemos respuestas, ni siquiera especulativas, aunque Kuo sugiere que OpenAI podría incluir suscripciones a ChatGPT con el teléfono, si es que llega a materializarse.

Entonces, ¿comprarías un teléfono que reemplaza en gran medida las aplicaciones con un agente de IA que puede realizar tareas en tu nombre? Cuéntanos en nuestra encuesta a continuación.

Personalmente, tengo sentimientos encontrados respecto a la IA, pero la idea de rediseñar por completo el concepto de un teléfono inteligente es sin duda intrigante, así que, como mínimo, me interesará ver cómo resulta todo esto —suponiendo que llegue a ver la luz.

• OpenAI ha lanzado GPT-5.5 y ha añadido el modelo a ChatGPT.
• GPT-5.5 mejora la forma en que la IA maneja las tareas de varios pasos, lo que la hace más confiable para el uso diario.
• El modelo reduce la necesidad de ir y venir al comprender mejor el contexto y la intención.

OpenAI lanzó GPT-5.5, que incorpora su modelo de IA más reciente a ChatGPT, y aunque el nombre y la publicación del CEO Sam Altman en X insinúan una actualización modesta, GPT-5.5 es en realidad una mejora notable para las ofertas de OpenAI, especialmente pocos días después de que ChatGPT Images 2.0 aportara una mejora importante a la creación de imágenes del chatbot de IA .

La actualización en sí tiene más peso del que sugiere su descripción. GPT-5.5 se presenta como una mejora del funcionamiento diario de ChatGPT, con avances en el razonamiento, la consistencia y la capacidad de gestionar tareas más largas y complejas. No se trata de un espectáculo, sino de si los usuarios pueden confiar en que la IA se encargará de cualquier seguimiento necesario.

La idea de la utilidad como marco conceptual del modelo refleja un cambio de enfoque que también se observa en otras empresas de IA. El debate se está alejando de lo que estos sistemas pueden hacer en teoría y se centra en cómo se integran en las rutinas diarias.

Las versiones anteriores de ChatGPT eran capaces de producir resultados impresionantes, pero a menudo requerían indicaciones cuidadosas para mantener el rumbo. Las tareas de varios pasos se desorganizaban y las interacciones más largas a veces perdían el enfoque.

GPT-5.5 está diseñado para solucionar esas deficiencias. El modelo ha sido entrenado para manejar razonamientos más extensos y mantener la coherencia del contexto. Además, utiliza mejor las herramientas y combina diferentes tipos de entrada, lo que le permite alternar entre tareas con mayor fluidez.

Los usuarios que solicitan ayuda a la IA deberían obtener lo que buscan con mucha menos necesidad de refinar sus preguntas. Se espera que el sistema comprenda la intención de la solicitud de inmediato. Esto influye en la fiabilidad con la que ChatGPT realiza estas tareas. La diferencia se mide en la frecuencia con la que la primera respuesta es suficientemente buena.

La IA en su punto

Altman se centra por completo en el seguimiento y en alcanzar el objetivo final lo más rápido posible. Esto se evidencia en la forma en que GPT-5.5 aborda tareas que implican múltiples pasos. En lugar de responder una pregunta de forma aislada, GPT-5.5 está diseñado para planificar, ejecutar y perfeccionar su trabajo dentro de una única interacción, lo que se conoce como comportamiento de "IA agente".

GPT-5.5 ha superado a sus predecesores en codificación, investigación y flujos de trabajo digitales, donde el modelo puede gestionar secuencias de acciones. Esto resulta útil en la oficina, pero escribir un correo electrónico, organizar notas o planificar un evento implican pequeñas decisiones que, en conjunto, generan resultados. GPT-5.5 está diseñado para gestionar internamente un mayor número de estas decisiones, produciendo resultados que se perciben como más completos.

Altman ha sugerido que esta dirección busca que la IA tenga una presencia más continua en la vida de las personas. En lugar de usarse ocasionalmente para preguntas específicas, el sistema se convierte en algo a lo que se recurre a lo largo del día.

Esa continuidad es donde el modelo comienza a sentirse diferente. Se trata menos de lo que sucede en una sola interacción y más de cómo esas interacciones se conectan.

That continuity is where the model begins to feel different. It is less about what happens in a single interaction and more about how those interactions connect.

Pensamiento competitivo

Las capacidades de GPT-5.5 no quedarán sin respuesta por parte de rivales con objetivos similares. GPT-5.5 representa tanto una mejora como una respuesta que pone a ChatGPT a la altura de las expectativas generadas por Gemini, Claude y otros chatbots de IA.

Sin embargo, el mensaje de OpenAI sobre el lanzamiento sigue centrado en la usabilidad y el éxito. La compañía posiciona a GPT-5.5 como un modelo que hace que las interacciones cotidianas sean más fluidas y fiables. Los indicadores de rendimiento siguen siendo importantes, pero ya no son la única medida.

Incluso pequeñas mejoras pueden cambiar la frecuencia de uso de la herramienta. Cuando las interacciones requieren menos esfuerzo, se convierten en parte de la rutina en lugar de ser una excepción.

Este cambio es fundamental para la visión general de OpenAI. Altman ha hablado de crear sistemas de IA que estén disponibles de forma continua y que brinden soporte a los usuarios en diversas tareas. GPT-5.5 hace que cada interacción sea más fiable y, por lo tanto, más atractiva para los usuarios.

Si GPT-5.5 tiene éxito, no será porque parezca novedoso, sino porque es fiable. O como dijo Altman: «Te queremos y queremos que triunfes».

• OpenAI ha lanzado ChatGPT Images 2.0
• El nuevo modelo de imágenes basado en IA mejora a su predecesor con imágenes más precisas, estructuradas y coherentes
• La actualización incorpora un paso de razonamiento que ayuda al sistema a interpretar mejor las indicaciones complejas y acerca a ChatGPT a las fortalezas multimodales de Gemini

OpenAI ha lanzado una importante actualización del generador de imágenes de ChatGPT. La empresa afirma que el nuevo ChatGPT Images 2.0 supone un cambio en la forma en que el chatbot de IA gestiona las solicitudes visuales, pasando de una interpretación rápida a algo más parecido a una construcción deliberada. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, y su equipo, en un anuncio transmitido en vivo, destacaron que las imágenes ahora se comportan más como respuestas, creadas a partir de una comprensión de lo que se le preguntó, en lugar de una aproximación imprecisa.

"Images 2.0 es un gran paso adelante", dijo Altman. «Es como pasar de GPT-3 a GPT-5 de un solo golpe. Su capacidad para crear cosas extremadamente hermosas es notable. El equipo realmente se lució con esta versión, y estamos ansiosos por ver qué harás con ella».

La mejora más evidente se nota en los lugares donde antes se producían errores. El texto dentro de las imágenes es el ejemplo más claro. Los carteles, los menús, las diapositivas y cualquier elemento que dependa de la legibilidad de las palabras solían ser poco fiables. Las letras se deformaban, el espaciado se alteraba y se perdía el significado.

También maneja la estructura con mayor seguridad. Si pides un diseño con elementos específicos en lugares específicos, es más probable que el resultado refleje esa intención. El modelo parece tratar la solicitud menos como una sugerencia y más como un conjunto de instrucciones.

Esto también se nota en detalles más pequeños. Las múltiples imágenes generadas a partir de la misma idea tienden a mantener una coherencia visual, ya sea conservando la reconocibilidad de un personaje o manteniendo un estilo común en todo el conjunto.

Haz una pausa antes de crear

El cambio más importante es la etapa de razonamiento que ChatGPT Images 2.0 incorpora antes de la generación, lo que permite al modelo analizar una solicitud antes de generar el resultado final.

En la práctica, esto significa que puede dividir una solicitud en partes, decidir cómo deben encajar esas partes y, luego, producir una imagen que refleje ese plan interno. También puede recurrir a contexto adicional, como archivos subidos u otras fuentes en línea. Eso significa que tarda un poco más en generar la imagen, pero ofrece un mejor resultado y, presumiblemente, te ahorrará tiempo al no requerir intentos repetidos.

Aquí es donde la generación de imágenes comienza a parecerse al comportamiento de los modelos de texto avanzados. El proceso ya no es puramente reactivo. Es interpretativo. El resultado refleja una secuencia de decisiones en lugar de un solo paso.

Ese cambio es más importante cuando la solicitud tiene múltiples capas. Un diseño de varias partes o una secuencia narrativa se beneficia de la capacidad del sistema para mantener esas piezas unidas.

Imágenes atractivas

A medida que se intensifica la competencia en el ámbito de la IA multimodal, OpenAI puede ahora presentar ChatGPT Images 2.0 como un rival más fuerte para Google Gemini. Gemini se ha centrado en gran medida en integrar texto, imágenes y contexto en un único sistema, conectando distintos ecosistemas digitales. A menudo, sus imágenes parecían mejores que las de ChatGPT en ese aspecto. Pero ChatGPT Images 2.0 reduce esa brecha.

Un mejor razonamiento, especialmente con el texto, significa que ChatGPT puede hacer mella en los puntos fuertes de Gemini en tareas estructuradas y multimodales. Esto no convierte a ChatGPT en un claro ganador, pero sí lo acerca a la paridad en más aspectos.

Los modelos de texto ya han establecido un estándar para respuestas fluidas y sensibles al contexto. Incorporar ese mismo tipo de razonamiento a la generación de imágenes comienza a unificar la experiencia. Ya sea que estés escribiendo algo o visualizándolo, el sistema funciona a partir de la misma comprensión subyacente. Ahí es hacia donde se dirigen claramente herramientas como ChatGPT y Gemini, y esta actualización se siente como un paso que hace tangible esa convergencia.

En última instancia, lo que más les importa a la mayoría de los usuarios es la reducción de la fricción y la mejora de las imágenes. Si ChatGPT Images 2.0 logra destacarse como la mejor opción, Google podría tener más dificultades para atraer a los usuarios a migrar o permanecer en su propia burbuja de IA.

• El modelo de respaldo oculto de ChatGPT se ha vuelto más inteligente, y se trata de una actualización silenciosa que se lleva a cabo en segundo plano
• OpenAI también ha anunciado un nuevo plan Pro de 100 dólares, lo que cambia las reglas del juego en cuanto a quién tiene acceso a sus mejores herramientas
• Estos cambios demuestran que OpenAI está haciendo que ChatGPT sea más diferenciado y complejo entre bastidores

OpenAI acaba de introducir dos cambios importantes en ChatGPT, pero solo uno de ellos es evidente. La gran novedad es que ahora hay un nuevo plan Pro de 100 dólares que resulta más económico que la opción Pro de 200 dólares, pero que ofrece más acceso a Codex, la herramienta de programación de OpenAI, del que tendría un usuario Plus.

El segundo cambio es la introducción de un nuevo modelo de respaldo de ChatGPT, para cuando se alcancen los límites de uso en ChatGPT-5.3 Instant. El nuevo modelo se llama ChatGPT-5.3 Instant Mini, y no se puede seleccionar en el selector de modelos, ya que es el que se utiliza por defecto cuando se alcanzan los límites de uso.

En conjunto, los nuevos cambios muestran que OpenAI está remodelando tanto la experiencia de uso fluido de ChatGPT como la forma en que ofrece el acceso de gama alta.

La mejora oculta que no notarás

GPT-5 Instant Mini reemplaza a ChatGPT-5.3 Instant como el modelo de reserva al que se accede una vez que se alcanzan los límites de GPT-5.3 Instant, los cuales dependen del plan que se tenga contratado. Antes de este nuevo lanzamiento, el modelo predeterminado era ChatGPT-5 mini. OpenAI afirma que ChatGPT-5.3 Instant Mini supera a GPT-5 Instant Mini en una amplia gama de casos de uso.

"En comparación con GPT-5 Instant Mini, GPT-5.3 Instant Mini se siente más natural en la conversación, con una redacción más sólida y una mayor conciencia contextual a lo largo del chat", dijo OpenAI en las notas de lanzamiento de ChatGPT-5.3 Instant Mini.

El cambio se está produciendo entre bastidores, pero aunque solo afecte a la experiencia de «desbordamiento», demuestra que es ahí donde acaban muchos usuarios habituales. Son los usuarios Pro los que probablemente se vean menos afectados, ya que tienen índices de uso mucho más altos.

El nuevo plan Pro de 100 dólares

Al mismo tiempo, OpenAI está lanzando un nuevo plan Pro de 100 dólares al mes (89 libras en el Reino Unido; precio en Australia por determinar) destinado a sesiones de Codex más largas y de alta intensidad. Incluye acceso ilimitado a GPT-5.4, acceso a GPT-5.4 Pro y un uso temporal de Codex en modo «hasta 10 veces» superior al del plan Plus.

Lo que resulta confuso es que el plan Pro de 200 dólares al mes sigue existiendo, por lo que ahora hay dos planes para ChatGPT llamados «Pro». Lo más sencillo es pensar en el plan de 100 dólares al mes como un nivel intermedio entre el Plus y la opción Pro, más cara.

OpenAI describe el plan Pro de 100 $ al mes como uno que ofrece 5 veces más uso que el nivel Plus, mientras que el plan de 200 $ al mes ofrece 20 veces más uso. Aparte de eso, todo lo demás entre los dos planes parece ser igual.

¿Qué cambia para los usuarios de Plus?

También hay un pequeño cambio para los usuarios de Plus, que pagan 20 dólares al mes. La promoción temporal de Codex en Plus está llegando a su fin, por lo que OpenAI está reajustando el uso de Plus para permitir más sesiones a lo largo de la semana, en lugar de sesiones más largas y de alta intensidad en un solo día.

En la práctica, esto significa que OpenAI está redefiniendo el propósito de Plus: un uso diario más ligero y constante, en lugar de ráfagas de uso intensivo. Al mismo tiempo, está introduciendo un nuevo nivel intermedio con la esperanza de que aquellas personas que utilizan ChatGPT Plus para programar se pasen a este plan.

• Sam Altman afirma que la IA podría acelerar avances como la cura de enfermedades, pero advierte que también introducirá nuevos y graves riesgos sociales.
• Altman admite que ninguna empresa puede gestionar esos peligros por sí sola y pide una respuesta global coordinada.
• El brazo sin fines de lucro de OpenAI está comprometiendo mil millones de dólares a áreas como la atención médica, el impacto económico y la resiliencia de la IA, incluida la bioseguridad.

Hoy, Sam Altman anunció que la Fundación OpenAI, su brazo sin fines de lucro , invertirá al menos mil millones de dólares durante el próximo año en el descubrimiento de curas para enfermedades.

Pero junto con ese anuncio llegó una seria advertencia sobre las nuevas amenazas que podría introducir la IA y el hecho de que ninguna empresa puede hacerles frente por sí sola.

“La IA ayudará a descubrir nuevos avances científicos, como curas para enfermedades, lo cual es quizás la forma más importante de mejorar la calidad de vida a largo plazo”, escribió Altman en una publicación enX.

Continuó: “La IA también presentará nuevas amenazas para la sociedad que debemos abordar. Ninguna empresa puede mitigarlas por sí sola; necesitaremos una respuesta de toda la sociedad ante cuestiones como nuevas amenazas biológicas, un cambio masivo y rápido en la economía, modelos extremadamente capaces que provocan efectos emergentes complejos en toda la sociedad, y más”.

Aunque no especificó cómo serían esos “efectos emergentes complejos”, la preocupación por los sistemas avanzados de IA no es nueva. Recientemente, el divulgador científico Neil deGrasse Tyson incluso sugirió que las formas de desarrollo de la IA que conducen a la superinteligencia son demasiado “letales” como para seguir adelante sin límites.

“Ninguna empresa puede enfrentar esto sola”

Lo que más llama la atención aquí es la admisión de Altman de que "ninguna empresa puede manejar esto sola".

Eso difiere de su mensaje habitual sobre el progreso de la IA y se percibe como una advertencia.

Altman ha hablado y escrito a menudo sobre la necesidad de que la sociedad se adapte a la IA. Pero esto va más allá. Sugiere que los riesgos pueden ser demasiado grandes, evolucionar demasiado rápido y ser demasiado impredecibles como para que incluso OpenAI pueda gestionarlos por sí sola.

Con esa formulación, Altman está replanteando el problema de la seguridad de la IA, transformándolo de un problema tecnológico a un problema social.

¿Adónde va a parar el billón de dólares?

¿Adónde va a parar realmente ese billón de dólares?

Si bien OpenAI ahora opera con una estructura con fines de lucro, la Fundación OpenAI sigue centrada en el impacto social a largo plazo. Su misión declarada es «garantizar que la inteligencia artificial general beneficie a toda la humanidad». Ahí es donde se destinan los fondos.

Según la Fundación, prevé invertir al menos mil millones de dólares durante el próximo año en las siguientes áreas: ciencias de la vida y cura de enfermedades, empleo e impacto económico, resiliencia ante la IA y programas comunitarios.

Esto forma parte de un compromiso a largo plazo más amplio de 25.000 millones de dólares.

En el ámbito de la atención sanitaria, la atención inicial se centra en la investigación sobre el Alzheimer, los datos de salud pública y la aceleración del progreso en enfermedades con alta prevalencia.

En el plano económico, la Fundación afirma que ya está trabajando con propietarios de pequeñas empresas, sindicatos y responsables políticos para explorar cómo la IA transformará los empleos y cómo responder al panorama cambiante.

Resiliencia de la IA

La resiliencia de la IA es una de las prioridades más reveladoras, y potencialmente inquietantes, de la Fundación OpenAI este año.

Incluye la bioseguridad, y OpenAI tiene como objetivo "fortalecer la forma en que la sociedad se prepara para posibles amenazas biológicas, tanto las que ocurren de forma natural como los brotes provocados por la IA".

La frase "brotes impulsados ​​por IA" resulta un tanto preocupante. Coincide directamente con la advertencia de Altman sobre las "nuevas amenazas biológicas" e insinúa un futuro en el que la IA no solo acelera el progreso, sino que también reduce las barreras de acceso a capacidades peligrosas.

Invertir mil millones de dólares en seguridad de la IA y avances médicos es, en teoría, un paso positivo. Pero lo que hace interesante este anuncio es la tensión subyacente. Altman habla de curar enfermedades y mejorar la calidad de vida, al tiempo que advierte que esa misma tecnología podría introducir riesgos que aún no comprendemos del todo.

Esto plantea una pregunta más importante: si incluso las empresas que desarrollan IA dicen que no pueden controlar lo que viene después, ¿quién podrá?

• Sam Altman afirma que GPT-5.4 es su «modelo favorito con el que hablar» y un paso adelante para la personalidad de ChatGPT.
• OpenAI admite que el modelo aún tiene tres debilidades notables, entre ellas el gusto por el diseño, el contexto del mundo real y la finalización de tareas.
• Los comentarios sugieren que OpenAI se está centrando ahora tanto en la sensación que produce el uso de ChatGPT como en su potencia.

En una publicación reciente en X, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, describió el nuevo ChatGPT-5.4 como "¡mi modelo favorito con el que hablar!", al tiempo que admitía que los modelos anteriores de quinta generación no habían sido perfectos en lo que respecta a la interacción humana. «Durante un tiempo no hemos dado en el clavo con la personalidad del modelo, por lo que nos alegra especialmente estar avanzando en la dirección correcta», añadió.

Su uso de la expresión «durante un tiempo» parece hacer referencia al debate sobre la personalidad de ChatGPT, que ha perseguido a OpenAI desde que retiró el popular modelo ChatGPT-4o en noviembre del año pasado. Muchos usuarios consideraban que 4o tenía una personalidad mucho mejor que los modelos GPT de quinta generación posteriores.

Desde que se retiró el 13 de febrero de 2026, se han llevado a cabo campañas para recuperar el modelo 4o, a pesar de que los modelos GPT de quinta generación están ampliamente disponibles.

OpenAI ha lanzado recientemente los nuevos modelos GPT-5.3 Instant y GPT-5.4 Thinking, y es este modelo 5.4 el que Altman considera que tiene la mejor personalidad, además de ser excelente para la codificación.

El mejor modelo del mundo

Sin embargo, en otra publicación en X, Altman también admitió que GPT-5.4 todavía tiene algunas debilidades y dijo que OpenAI las corregiría. Su respuesta se produjo en respuesta a una publicación de Matt Shumer, que es claramente un admirador de GPT-5.4, en la que afirmaba que 5.4 «es, con diferencia, el mejor modelo del mundo», antes de añadir: "Es tan bueno que es el primer modelo que hace que la conversación sobre "¿qué modelo debo usar?" parezca casi terminada".

Sin embargo, Shumer enumeró tres puntos débiles. En concreto:

• "El gusto del frontend está muy por detrás de Opus 4.6 y Gemini 3.1 Pro. ¿Por qué es tan difícil de arreglar? @OpenAI, una vez que lo arreglen, literalmente no tendré ninguna razón para usar ningún otro modelo. ¡Por favor, por favor, por favor, háganlo!
• Todavía puede pasar por alto contextos obvios del mundo real. Por ejemplo, le pedí que planeara un itinerario para un viaje. A primera vista, parecía perfecto, pero no tuvo en cuenta que había elegido lugares que estarían abarrotados de gente por las vacaciones de primavera, así que tuve que volver a ejecutar la orden desde cero con más contexto.
• Al probarlo dentro de OpenClaw, se detenía antes de terminar las tareas. Supongo que esto se solucionará rápidamente, pero vale la pena señalarlo".

En respuesta, Altman publicó con entusiasmo: «¡Podremos arreglar estas tres cosas!».

Quizás te preguntes qué significa aquí «gusto frontend». Creemos que Shumer se refiere al sentido del estilo y la estética de la IA al generar interfaces de usuario para cosas como aplicaciones web, por lo que esto está relacionado con la programación.

Aunque elogia la capacidad de codificación de GPT-5.4, parece que las interfaces de usuario que produce son menos pulidas, modernas o visualmente atractivas que las generadas por rivales como Claude o Gemini.

Las otras dos críticas parecen más directas, aunque si te preguntas qué es OpenClaw, se trata de un sistema de código abierto diseñado para automatizar las cargas de trabajo de IA en un gran número de Mac, en particular en clústeres de Mac mini. Se puede utilizar para combinar varios Mac para ejecutar o entrenar modelos de IA.

Se culpa a la popularidad de OpenClaw de la escasez en la cadena de suministro de Mac mini.

Más que nada, el intercambio insinúa que OpenAI se centra ahora en cómo se siente al usar ChatGPT, y no solo en su rendimiento sobre el papel. Esto es significativo, porque muchas de las quejas sobre los modelos GPT de quinta generación no se referían realmente a su capacidad, sino a su personalidad, ya que la gente los criticaba por sonar robóticos, monótonos o excesivamente aduladores.

Las publicaciones de Altman sugieren que OpenAI sabe que acertar con el tono ya no es una cuestión secundaria, sino una parte fundamental para crear un GPT con el que la gente realmente quiera hablar.