OpenAI explica cómo convirtió sus herramientas de código en dots, su asistente siempre activo

Alexander Embiricos, de OpenAI, quien dirige el equipo de producto empresarial de la compañía, explicó a los asistentes de TechCrunch Disrupt este mes cómo su herramienta de codificación Codex evolucionó hasta convertirse en dots, el asistente personal siempre activo que OpenAI lanzó en su jornada para desarrolladores de finales de septiembre. El asistente funciona dentro de las aplicaciones de escritorio y móviles de ChatGPT, disponible para suscriptores del nivel Pro, de USD 100 al mes, o superior; una vez conectado al calendario, el correo y otras herramientas de un usuario, trabaja en segundo plano para ayudar a completar tareas.

Embiricos dijo que gran parte de lo que hace dots ya era posible con Codex, la herramienta de codificación de OpenAI lanzada a comienzos de este año, pero que requería mucho más trabajo manual de configuración. El cambio, dijo, tuvo menos que ver con tecnología nueva que con la forma de presentar el producto para que resultara intuitivo: tratar al asistente como una entidad única y continua, en lugar de una serie de conversaciones separadas. “Hay una especie de evolución convergente ocurriendo”, dijo Embiricos sobre el impulso paralelo de toda la industria para construir asistentes de IA.

Esa proactividad tiene un costo: más uso de tokens para OpenAI y un asistente más orientado a anticiparse para los usuarios. Según el propio Embiricos, la sincronización todavía no está bien calibrada: dots señalará conflictos de calendario y plazos, pero no siempre con suficiente antelación. Describió una versión temprana que le avisó de un conflicto de agenda tres minutos antes de que ocurriera, demasiado tarde para actuar, y dijo que espera que esa sincronización mejore a medida que el producto madure.

dots también ejecuta una función que Embiricos llamó “investigación proactiva”: en una cadencia fija, revisa lo que sabe sobre un usuario y a qué cuentas tiene acceso, y luego propone formas de ayudar. Muse, de Meta, ejecuta un proceso similar y ha recibido críticas por los perfiles detallados que construye de las relaciones de los usuarios. OpenAI dice que dots hereda los mismos controles de privacidad de ChatGPT: los usuarios pueden desactivar el entrenamiento del modelo y ajustar a qué recursos puede acceder el asistente, aunque esos controles todavía no son granulares, y la aplicación puede insistir mucho para obtener acceso; por ahora se niega a aceptar permisos de solo lectura para unidades en la nube. Embiricos dijo que OpenAI quiere, con el tiempo, controles mucho más granulares, pero por ahora se apoya en el propio criterio del modelo, y agregó que la empresa esperaba críticas por sus configuraciones predeterminadas conservadoras y restrictivas, y que planea ajustarlas con el tiempo.

Embiricos se mostró escéptico sobre cuánto pueden escalar los agentes de IA personales: las empresas y otras personas, dijo, no necesariamente quieren tratar con un agente de IA, y él mismo se incluye entre ellas: mantiene un asistente humano en parte porque los socios corporativos de OpenAI esperan interactuar con una persona, no con un bot. OpenAI, dijo, avanza con cautela en darle a los agentes más capacidad para actuar en el mundo real, incluyendo conversaciones más profundas con procesadoras de pagos, y prefiere coordinarse con el resto del ecosistema antes que avanzar sola.

Por qué importa

dots muestra cómo los grandes laboratorios de IA convergen hacia asistentes persistentes y proactivos como el próximo gran campo de batalla del consumidor, y cómo los controles de privacidad y la escalabilidad, más que la capacidad bruta del modelo, se están volviendo el problema más difícil de resolver.