¿Cuántas veces una tarea simple en el ordenador se convierte en una cadena de pasos, ventanas y botones? Buscar un archivo, completar un formulario o preparar una presentación puede exigir más paciencia que creatividad. La promesa ahora es otra: decir qué se necesita y dejar que la máquina encuentre el camino.
Ese es el hallazgo que OpenAI quiere poner en el centro con GPT-6 Astra. El modelo busca llevar el llamado vibe doing, la delegación de tareas digitales mediante instrucciones naturales, más allá del vibe coding, la creación de software con ayuda de IA.
La idea no nació ayer. En 1979, Chris Schmandt y el MIT Architecture Machine Group presentaron Put that there, una demostración en la que un usuario ordenaba verbalmente a una máquina dibujar un círculo amarillo en pantalla. Casi medio siglo después, GPT-6 Astra retoma aquella escena con una ambición mayor: ejecutar acciones completas en un ordenador.
En su presentación, el sistema transforma un punto amarillo en un cohete y luego en un videojuego. También crea una presentación de diseño de ropa, busca una mesa a partir de una foto guardada y ayuda a redactar documentos legales. La pieza clave no es que responda mejor, sino que actúe. Según OpenAI, puede rellenar formularios, actualizar datos de clientes en un CRM, un sistema para organizar la relación comercial, y ordenar calendarios.
También te puede interesar:OpenAI Amplía el Acceso a GPT-6 Astra para Usuarios de ChatGPT ProUn ordenador como una casa llena de interruptores
La analogía más simple es pensar en el ordenador como una casa. Hasta ahora, la persona debía conocer cada habitación: abrir la hoja de cálculo, buscar los datos, pulsar los menús correctos y guardar el resultado. GPT-6 Astra pretende recibir una sola orden, como “prepara el informe mensual”, y recorrer esa casa por cuenta propia.
La IA funcionaría como alguien que mira la habitación, localiza el interruptor y enciende la luz sin que haya que indicarle cada movimiento. Observa la pantalla, mueve el ratón, escribe con el teclado y decide qué programa necesita para completar el encargo.
Ese mecanismo tiene una oportunidad enorme porque millones de webs y aplicaciones fueron diseñadas solo para manos humanas. Las API, conexiones directas entre programas, siguen siendo más rápidas y fiables cuando existen. Sin embargo, requieren una integración previa; el control visual permite trabajar incluso en servicios antiguos o cerrados.
Los números muestran un avance, aunque también ponen límites. En OSWorld 2.0, una prueba que mide si una IA puede manejar interfaces informáticas, GPT-6 Astra logró un 72,6%. Superó el 70,2% de Claude Opus 5 y el 65,7% de GPT-5.6 Sol.
También te puede interesar:OpenAI Amplía el Acceso a GPT-6 Astra para Usuarios de ChatGPT ProEn ScreenSpot-Pro, una evaluación para localizar elementos en pantalla, alcanzó el 92,7%. Y en ARC-AGI-3, una prueba de razonamiento con problemas nuevos, llegó al 99,9%, frente al 30,2% de Opus 5. Ese resultado excepcional no significa que sea una AGI, una inteligencia artificial general capaz de igualar de forma amplia a una persona.
También saturó ExploitBench, una prueba sobre hallazgo de fallos de seguridad. Es una señal de capacidad, pero abre una alerta: OpenAI sostiene que es su modelo más alineado, es decir, preparado para seguir límites y reducir conductas dañinas, aunque reconoce que no puede impedir todos los usos indebidos.
Además, los benchmarks, muestran solo una parte del cableado. En Artificial Analysis obtuvo 61 puntos, empató con Fable 5 y quedó debajo de los 66 de Fable 5.1. Su precio también marca distancia: cuesta 10 dólares por millón de tokens, fragmentos de texto procesados, de entrada y 50 por millón de salida.
El 72,6% en OSWorld deja una realidad concreta: falla en más de una de cada cuatro tareas. Esa tasa sigue siendo demasiado alta para una transferencia bancaria, un trámite legal delicado o un trabajo profesional sin supervisión.
El cambio de interfaz ya empezó. Durante décadas, los ordenadores añadieron ventanas, iconos y botones para que las personas pudieran entenderlos. Ahora, la paradoja es que las máquinas aprenden a usar esos mismos engranajes para que el usuario vuelva a hablar, pedir y revisar. Como en aquella pantalla del MIT, quizá la próxima gran simplificación consista en señalar el objetivo y dejar que otro encienda las luces.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
