El pasado 29 de septiembre, OpenAI celebró su cuarto DevDay anual cerca de su sede en San Francisco, donde reveló más de 20 novedades importantes relacionadas con ChatGPT, Codex, sus modelos y APIs para desarrolladores. Entre las principales innovaciones destacaron el nuevo GPT-6.1 Sol, que ofrece un rendimiento cercano al modelo estrella GPT-6 Astra, pero a un coste significativamente más bajo, así como un modo “Ultrafast” para acelerar ambos modelos.
Además, OpenAI introdujo los llamados “dots”, agentes persistentes que operan en segundo plano y pueden conectarse a más de 4.000 aplicaciones mediante el ecosistema de plugins de OpenAI. Estos agentes monitorizan tareas, realizan investigaciones, redactan documentos o programación e incluso gestionan agendas, todo con supervisión humana adaptable en función de la sensibilidad de las acciones.
Otra novedad fue la API Decisions, diseñada para clasificar entradas o enrutar solicitudes mediante respuestas predefinidas, y mejoras en la API Agents que permiten a estos agentes interactuar directamente con interfaces de software para ejecutar acciones autónomas seguras y eficientes. 
Vaibhav “VB” Srivastav, líder de experiencia para desarrolladores y comunidades de OpenAI en la región EMEA, conversó con The New Stack desde Londres, explicando los motivos tras esta avalancha de productos y cómo afectan al día a día de los ingenieros que trabajan con inteligencia artificial.
Modelos para todos los usos y bolsillos
Srivastav destacó que la prioridad de OpenAI es reducir las barreras para todos los usuarios, desde el público general que utiliza ChatGPT hasta desarrolladores e ingenieros más avanzados. GPT-6.1 Sol es clave en esta estrategia al lograr un rendimiento similar al de Astra —hasta un 95%— pero con un costo mucho menor, aproximadamente una quinta parte, facilitando así el acceso a tecnología puntera.
«No uso Astra a diario. Mi modelo principal es GPT-6.1 Sol», confesó Srivastav, resaltando que el modelo Sol es la elección diaria para muchos equipos internos y externos, quienes valoran su equilibrio entre eficiencia y coste.
Equilibrio entre velocidad y precisión
Respecto a cuándo elegir entre GPT-6.1 Sol, Astra o el modo Ultrafast, el responsable explicó que Sol cubre la mayoría de las necesidades, especialmente en proyectos nuevos o conceptos no explorados. Sin embargo, para revisar, asegurar calidad o realizar evaluaciones más exhaustivas, Astra ofrece un enfoque más riguroso y detallista.
El modo Ultrafast, disponible para ambos modelos, está pensado para situaciones críticas donde la rapidez es fundamental, como investigaciones financieras o detección de fraudes. Puede generar más de 300 tokens por segundo, una velocidad que permite respuestas casi en tiempo real, y aunque su coste es superior, sigue siendo accesible para usos específicos.
Seguridad y supervisión automatizada
En cuanto a la seguridad y control de costes, Srivastav destacó que funciones con impacto económico o riesgos asociados están desactivadas por defecto para empresas y deben activarse explícitamente. Un avance destacado es Auto-review, un sistema ligero que analiza previamente las acciones de los modelos para verificar que cumplen las políticas definidas, como evitar enviar correos o compartir datos personales sin autorización.
Este sistema acaba de incorporarse de forma gratuita para suscriptores de Codex y ChatGPT, protegiendo a más de cinco millones de usuarios activos semanales, lo que promueve la ejecución segura y autónoma de agentes.
Agents “dots”: asistentes inteligentes siempre activos
Los agentes conocidos como «dots» son una de las innovaciones más destacadas. Funcionan permanentemente, conectados a herramientas y aplicaciones que el usuario los autorice, y gestionan interacciones cotidianas. Por ejemplo, el propio Srivastav tiene su dot integrado con Slack, GitHub, Gmail y su calendario, lo que le permite mantenerse al día con menciones, solicitudes de revisión y reuniones sin perder tiempo.
Los dots priorizan tareas en función de reglas configuradas por el usuario y pueden incluso automatizar aprobaciones y fusiones de código tras validar pruebas, permitiendo al usuario revisar y autorizar fácilmente desde el móvil.
IA al servicio de la colaboración y eficiencia
A diferencia de la percepción común sobre el aislamiento que puede generar la inteligencia artificial, Srivastav relata una experiencia inversa: la IA le ayuda a despejar su carga de mensajes y solicitudes repetitivas, liberando tiempo para interacciones más significativas con su equipo, incluso organizando encuentros semanales con miembros con los que no ha hablado recientemente.
“Cada viernes, mi dot revisa mi calendario y reserva 30 minutos para hablar con alguien del equipo con quien no he tenido contacto en los últimos días. Si lo hiciera manualmente, nunca lo mantendría”, explica Srivastav.
Medición y adaptación continua
Para evaluar la efectividad de estas herramientas, OpenAI recomienda realizar pruebas controladas sobre casos concretos —como migraciones o nuevos productos— midiendo si el modelo permite obtener el mismo resultado a menor costo o mejores resultados con inversión similar. Este enfoque pragmático ayuda a distintas organizaciones a definir qué nivel de rendimiento es adecuado para sus casos de uso y presupuestos.
Compromiso con la estabilidad y soporte en migraciones
Con la aceleración en el lanzamiento de modelos, las preguntas sobre estabilidad e itinerarios de migración son esenciales. Srivastav asegura que la empresa mantiene una disponibilidad del servicio que cumple con altos estándares de fiabilidad (cuatro o cinco nueves), y que no retira modelos rápidamente, sino sólo cuando el siguiente es objetivamente más barato y eficaz.
Además, OpenAI ofrece al menos tres meses de aviso previo para descontinuar modelos junto con rutas claras para facilitar el traspaso a versiones nuevas, asegurando que los desarrolladores puedan adaptar sus sistemas sin interrupciones críticas.
El desarrollo ágil en la era de la IA
Finalmente, Srivastav comenta que los equipos deben incorporar el ciclo de actualización continua como parte de su desarrollo ágil: adoptar un modelo, usarlo intensamente, luego detenerse para garantizar calidad y seguridad, y retomar con la próxima generación que mejora sus capacidades. Este proceso, reflexiona, es un complemento natural al enfoque iterativo que ya aplicaban.
Así, OpenAI se posiciona para acompañar a desarrolladores y empresas en una transición hacia un futuro donde la inteligencia artificial es una herramienta habitual, potente y accesible en el software diario.
