Operai presenta herramientas de desarrollo de agentes de IA para empresas

El martes, OpenAI presentó un conjunto de nuevas herramientas destinadas a ayudar a desarrolladores y empresas a crear agentes de IA—sistemas capaces de realizar tareas de forma autónoma—utilizando los modelos y frameworks propietarios de IA de OpenAI.

Estas herramientas forman parte de la nueva Responses API de OpenAI, que permite a las empresas crear agentes de IA personalizados capaces de realizar búsquedas en la web, filtrar archivos de la empresa y navegar por sitios web, similar al producto Operator de OpenAI. La Responses API está destinada a reemplazar la Assistants API de la empresa, que OpenAI planea eliminar gradualmente en la primera mitad de 2026.

El entusiasmo por los agentes de IA ha crecido rápidamente en los últimos años, a pesar de los desafíos de la industria tecnológica para definir y demostrar claramente qué implican los "agentes de IA". Un ejemplo reciente es la startup china Butterfly Effect, que ganó atención viral por su plataforma de agentes de IA Manus, solo para que los usuarios descubrieran que no cumplía con las audaces afirmaciones de la empresa.

La presión está sobre OpenAI para cumplir con la promesa de los agentes de IA.

"Es bastante fácil mostrar una demostración de tu agente," dijo Olivier Godement, jefe de producto de la API de OpenAI, en una entrevista con TechCrunch. "Escalar un agente es bastante difícil, y lograr que la gente lo use con frecuencia es muy difícil."

A principios de este año, OpenAI presentó dos agentes de IA dentro de ChatGPT: Operator, que navega por sitios web en tu nombre, y deep research, que compila informes de investigación. Aunque estas herramientas ofrecieron un vistazo al potencial de la tecnología agentica, dejaron mucho que desear en términos de autonomía.

Con la Responses API, OpenAI busca proporcionar acceso a los componentes principales que impulsan a los agentes de IA, permitiendo a los desarrolladores crear sus propias versiones de aplicaciones al estilo de Operator y deep research. El objetivo es que los desarrolladores construyan aplicaciones que se sientan más autónomas que las actualmente disponibles.

Los desarrolladores pueden aprovechar la Responses API para usar los mismos modelos de IA que impulsan la herramienta de búsqueda web ChatGPT Search de OpenAI: GPT-4o search y GPT-4o mini search. Estos modelos pueden explorar la web en busca de respuestas a preguntas, citando fuentes mientras generan respuestas.

OpenAI asegura que tanto GPT-4o search como GPT-4o mini search son altamente precisos. En el benchmark SimpleQA de la empresa, que evalúa la capacidad de los modelos para responder preguntas cortas basadas en hechos, GPT-4o search obtiene un 90% de puntuación, mientras que GPT-4o mini search alcanza un 88%. En comparación, el modelo mucho más grande GPT-4.5 obtiene solo un 63%.

La Responses API también incluye una utilidad de búsqueda de archivos que puede escanear rápidamente bases de datos de la empresa para recuperar información. OpenAI garantiza que no usará estos archivos para entrenar sus modelos. Además, los desarrolladores pueden acceder al modelo Computer-Using Agent (CUA) de OpenAI, que impulsa a Operator, permitiéndoles automatizar tareas como la entrada de datos y los flujos de trabajo de aplicaciones mediante la generación de acciones de ratón y teclado.

Las empresas tienen la opción de ejecutar el modelo CUA, que actualmente está en vista previa de investigación, en sus propios sistemas, según OpenAI. La versión para consumidores de CUA disponible en Operator está limitada a acciones basadas en la web.

Es importante señalar que la Responses API no resolverá todos los desafíos técnicos que enfrentan los agentes de IA hoy en día.

Aunque las herramientas de búsqueda impulsadas por IA son más precisas que los modelos de IA tradicionales—un resultado poco sorprendente dado su capacidad para simplemente buscar respuestas—la búsqueda web no elimina el problema de las alucinaciones de IA. GPT-4o search aún responde incorrectamente al 10% de las preguntas fácticas. Además, las herramientas de búsqueda de IA a menudo tienen dificultades con consultas cortas y de navegación como "puntuación de los Lakers hoy," y reportes recientes han cuestionado la fiabilidad de las citas de ChatGPT.

En una publicación de blog compartida con TechCrunch, OpenAI reconoció que el modelo CUA "aún no es altamente confiable para automatizar tareas en sistemas operativos," y puede cometer errores "inadvertidos".

Sin embargo, OpenAI enfatizó que estas son versiones iniciales de sus herramientas de agentes, y la empresa está trabajando continuamente en mejoras.

Además de la Responses API, OpenAI está lanzando un kit de herramientas de código abierto llamado Agents SDK, que proporciona a los desarrolladores herramientas gratuitas para integrar modelos con sus sistemas internos, implementar salvaguardas y monitorear las actividades de los agentes de IA para depuración y optimización. El Agents SDK es una evolución del framework Swarm de OpenAI para la orquestación de múltiples agentes, lanzado a finales del año pasado.

Godement expresó su esperanza de que OpenAI pueda cerrar la brecha entre las demostraciones de agentes de IA y los productos prácticos este año, afirmando que, en su opinión, "los agentes son la aplicación de IA más impactante que ocurrirá." Este sentimiento se alinea con una declaración hecha por el CEO de OpenAI, Sam Altman, en enero, prediciendo que 2025 será el año en que los agentes de IA se unan a la fuerza laboral.

Ya sea que 2025 se convierta o no en el "año del agente de IA," los últimos lanzamientos de OpenAI demuestran el cambio de la empresa desde mostrar demostraciones impresionantes de agentes hacia el desarrollo de herramientas con un impacto en el mundo real.