Durante los \u00faltimos a\u00f1os nos acostumbramos a relacionarnos con la inteligencia artificial de una manera bastante predecible: abrimos una aplicaci\u00f3n, escribimos una instrucci\u00f3n, recibimos una respuesta y seguimos trabajando. Incluso cuando los modelos se volvieron m\u00e1s capaces, la l\u00f3gica de la interacci\u00f3n permaneci\u00f3 pr\u00e1cticamente intacta. La IA estaba ah\u00ed cuando decid\u00edamos consultarla y, salvo algunas excepciones, dejaba de formar parte del trabajo cuando cerr\u00e1bamos la ventana.<\/p>\n
Eso est\u00e1 empezando a cambiar.<\/p>\n
La aparici\u00f3n de los dots<\/strong> y las Mascotas<\/strong> dentro del ecosistema de ChatGPT puede parecer, a primera vista, una combinaci\u00f3n curiosa de nuevas funciones. Una tiene un componente claramente operativo; la otra parece mucho m\u00e1s cercana al dise\u00f1o de experiencia y a la personalizaci\u00f3n. Sin embargo, despu\u00e9s de observarlas juntas, en Zherpa creemos que hay una lectura m\u00e1s interesante: ChatGPT est\u00e1 comenzando a ocupar un lugar distinto en el entorno de trabajo.<\/p>\n No se trata \u00fanicamente de conversar con una inteligencia artificial m\u00e1s capaz. Empieza a ser posible convivir con una presencia digital que conserva contexto, utiliza herramientas y puede continuar trabajando cuando nosotros ya no estamos frente a la conversaci\u00f3n.<\/p>\n Conviene hacer esta distinci\u00f3n desde el principio porque mezclar ambos conceptos puede llevar a conclusiones equivocadas.<\/p>\n Las Mascotas pertenecen principalmente a la experiencia de interacci\u00f3n con ChatGPT. En la aplicaci\u00f3n de escritorio para macOS y Windows, OpenAI permite enviar solicitudes escritas desde los controles flotantes de Pets y consultar el progreso de tareas sin abrir la ventana principal de ChatGPT.<\/p>\n Los dots pertenecen a otra categor\u00eda. OpenAI los describe como agentes siempre activos que pueden asumir responsabilidades continuas y seguir avanzando entre conversaciones. Funcionan con GPT-6 Astra, tienen su propia computadora en la nube, pueden trabajar con las aplicaciones que el usuario decida conectar y conservan contexto para ayudar con trabajo en curso.<\/p>\n La diferencia es importante, aunque la combinaci\u00f3n de ambas ideas resulta todav\u00eda m\u00e1s interesante. Una modifica la manera en que percibimos y encontramos a la IA dentro de nuestro espacio de trabajo; la otra modifica lo que esa IA puede hacer mientras trabaja con nosotros.<\/p>\n Dicho de otra manera, la Mascota puede darle presencia a la inteligencia artificial, mientras que el dot comienza a darle continuidad operativa<\/strong>.<\/p>\n Esta no es una definici\u00f3n de OpenAI, sino nuestra lectura desde la experiencia de Zherpa. Y es precisamente esa combinaci\u00f3n la que merece atenci\u00f3n.<\/p>\n Cuando una herramienta depende de que la abramos, escribamos una instrucci\u00f3n y esperemos su respuesta, la unidad b\u00e1sica de interacci\u00f3n es el prompt. Pensamos en tareas individuales: resumir un documento, investigar un tema, analizar informaci\u00f3n, preparar una presentaci\u00f3n o ayudarnos a redactar algo.<\/p>\n La llegada de agentes persistentes introduce una pregunta distinta. En lugar de pensar solamente qu\u00e9 instrucci\u00f3n queremos darle a la IA en este momento, podemos comenzar a preguntarnos qu\u00e9 trabajo queremos mantener en movimiento con su ayuda<\/strong>.<\/p>\n La diferencia parece sem\u00e1ntica, pero desde una perspectiva empresarial es considerable.<\/p>\n Una instrucci\u00f3n suele tener principio y final. Una responsabilidad operativa, en cambio, puede requerir consultar informaci\u00f3n, utilizar diferentes herramientas, conservar contexto, producir avances, reconocer excepciones y regresar a una persona cuando aparece una decisi\u00f3n que no deber\u00eda tomar por s\u00ed misma.<\/p>\n Esto no significa que la IA se vuelva responsable del negocio. Significa que empieza a existir una capa intermedia entre \u201cpreguntar algo a ChatGPT\u201d y \u201cdelegar completamente una funci\u00f3n\u201d. Es un espacio en el que la inteligencia artificial puede ejecutar determinadas partes del trabajo mientras las personas conservan la direcci\u00f3n, los criterios y la responsabilidad sobre sus consecuencias.<\/p>\n Ah\u00ed es donde los dots dejan de parecernos simplemente una nueva funci\u00f3n de ChatGPT y empiezan a resultar relevantes desde el punto de vista de la arquitectura empresarial.<\/p>\n Existe una tentaci\u00f3n natural cuando aparece una tecnolog\u00eda capaz de ejecutar m\u00e1s tareas: explorar inmediatamente hasta d\u00f3nde podemos llevarla. Sin embargo, en nuestra experiencia trabajando con automatizaci\u00f3n, datos e inteligencia artificial, la pregunta sobre capacidad casi nunca es suficiente.<\/p>\n Tambi\u00e9n necesitamos hablar de permisos, l\u00edmites y excepciones.<\/p>\n Un agente que puede trabajar durante m\u00e1s tiempo, acceder a aplicaciones y mantener contexto tiene una superficie de actuaci\u00f3n mayor que la de un chat aislado. Eso aumenta su utilidad, pero tambi\u00e9n hace m\u00e1s importante definir cu\u00e1ndo puede avanzar por s\u00ed mismo y cu\u00e1ndo debe detenerse.<\/p>\n OpenAI incorpora varios de estos conceptos en el funcionamiento de los dots. El usuario decide a qu\u00e9 aplicaciones pueden acceder; los permisos de las aplicaciones determinan cu\u00e1ndo ciertas acciones requieren aprobaci\u00f3n, y en entornos empresariales existen controles adicionales sobre computadora, aplicaciones y reglas personalizadas. Es una se\u00f1al importante porque traslada una conversaci\u00f3n que durante mucho tiempo fue principalmente t\u00e9cnica hacia el terreno cotidiano del usuario: ya no basta con decidir qu\u00e9 queremos que haga la IA; tambi\u00e9n tenemos que decidir hasta d\u00f3nde estamos dispuestos a dejarla actuar sin nuestra intervenci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n Esta distinci\u00f3n coincide con una idea que Miguel \u00c1ngel Arce desarrolla en Humano al Mando<\/em>: gobernar inteligencia artificial implica establecer prop\u00f3sito, evidencia, l\u00edmites y responsabilidad antes de delegar capacidad de actuaci\u00f3n. La IA puede ejecutar dentro de un mandato, pero la responsabilidad del negocio permanece en las personas y en la organizaci\u00f3n.<\/p>\n Los dots vuelven esta conversaci\u00f3n mucho menos abstracta. Cuando un agente puede continuar trabajando despu\u00e9s de que abandonamos el chat, la gobernanza deja de ser una discusi\u00f3n reservada para especialistas y se convierte en una decisi\u00f3n pr\u00e1ctica de dise\u00f1o.<\/p>\n Probablemente m\u00e1s de lo que parece.<\/p>\n Es f\u00e1cil interpretar las Mascotas como un recurso simp\u00e1tico para hacer ChatGPT m\u00e1s agradable o personal. Esa explicaci\u00f3n puede ser cierta y, aun as\u00ed, quedarse corta. Las interfaces influyen en la manera en que incorporamos una tecnolog\u00eda a nuestros h\u00e1bitos.<\/p>\n Durante a\u00f1os aprendimos que para utilizar inteligencia artificial hab\u00eda que ir hacia ella: abrir la aplicaci\u00f3n, entrar en una conversaci\u00f3n y escribir. Una presencia permanente en el escritorio modifica ligeramente esa relaci\u00f3n porque reduce la distancia entre la intenci\u00f3n y la interacci\u00f3n. La IA deja de sentirse exclusivamente como una aplicaci\u00f3n que visitamos y comienza a formar parte del espacio donde ya estamos trabajando.<\/p>\n La identidad visual tambi\u00e9n puede ayudarnos a distinguir capacidades. Si en el futuro convivimos con varios agentes que realizan trabajos diferentes, reconocerlos por nombre, funci\u00f3n o representaci\u00f3n visual podr\u00eda ser mucho m\u00e1s natural que identificarlos mediante una lista de configuraciones t\u00e9cnicas.<\/p>\n Pero existe otra cara de esa familiaridad. Cuanto m\u00e1s humana resulte la interfaz, m\u00e1s f\u00e1cil ser\u00e1 atribuir al sistema cualidades que en realidad no posee.<\/p>\n Una mascota puede hacernos sentir que estamos trabajando con un compa\u00f1ero. Un nombre puede reforzar esa impresi\u00f3n. Ninguna de esas cosas convierte al agente en responsable de las decisiones que ejecuta.<\/p>\n Por eso la experiencia de usuario y la gobernanza no deber\u00edan evolucionar por caminos separados. Podemos dise\u00f1ar agentes m\u00e1s cercanos, comprensibles y f\u00e1ciles de utilizar sin perder claridad sobre sus l\u00edmites.<\/p>\n Desde Zherpa, lo que m\u00e1s nos interesa de esta evoluci\u00f3n no es que un agente pueda tener nombre, avatar o mascota. Lo importante es lo que empieza a reunirse detr\u00e1s de esa representaci\u00f3n.<\/p>\n Contexto persistente, herramientas, aplicaciones conectadas, capacidad de ejecuci\u00f3n, trabajo que puede continuar m\u00e1s all\u00e1 de una conversaci\u00f3n, comunicaci\u00f3n con el usuario, permisos y mecanismos de aprobaci\u00f3n comienzan a formar parte de una misma experiencia.<\/p>\n Eso se parece mucho m\u00e1s a una capacidad integrada al trabajo que al chatbot que populariz\u00f3 la primera etapa de la IA generativa.<\/p>\n En Zherpa utilizamos el concepto de Capacidad Agentiva<\/strong> para describir una capacidad de IA integrada a un proceso real del negocio, dise\u00f1ada para ejecutar trabajo dentro de un prop\u00f3sito, permisos y l\u00edmites definidos, con continuidad t\u00e9cnica y medici\u00f3n de su contribuci\u00f3n.<\/p>\n La distinci\u00f3n importa: disponer de un dot no significa autom\u00e1ticamente haber construido una Capacidad Agentiva.<\/p>\n La herramienta aporta posibilidades t\u00e9cnicas. El dise\u00f1o empresarial todav\u00eda tiene que resolver qu\u00e9 trabajo conviene delegar, en qu\u00e9 proceso debe participar el agente, qu\u00e9 informaci\u00f3n necesita, cu\u00e1les ser\u00e1n sus permisos, qu\u00e9 situaciones requieren intervenci\u00f3n humana y, finalmente, c\u00f3mo vamos a determinar si todo ese trabajo est\u00e1 produciendo alg\u00fan valor.<\/p>\n Es precisamente en ese espacio donde creemos que estar\u00e1 buena parte del reto empresarial de los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n A medida que plataformas como ChatGPT reduzcan la dificultad t\u00e9cnica de crear y utilizar agentes persistentes, tener agentes dejar\u00e1 de ser particularmente extraordinario.<\/p>\n Eso puede conducir a una situaci\u00f3n conocida. Ocurri\u00f3 con las aplicaciones, con los dashboards, con las automatizaciones y con muchas otras tecnolog\u00edas empresariales: cuando algo se vuelve f\u00e1cil de crear, las organizaciones comienzan a acumularlo antes de haber decidido c\u00f3mo gobernarlo.<\/p>\n Podemos terminar con decenas de agentes que investigan, monitorean, redactan, clasifican, actualizan informaci\u00f3n y generan recomendaciones sin que exista una arquitectura clara sobre qui\u00e9n hace qu\u00e9, cu\u00e1les son las fuentes autorizadas, d\u00f3nde se requiere aprobaci\u00f3n humana o qu\u00e9 resultados justifican mantener cada capacidad funcionando.<\/p>\n Por eso creemos que la pregunta relevante no ser\u00e1 cu\u00e1ntos agentes puede tener una empresa, sino qu\u00e9 responsabilidades merece la pena delegar, con qu\u00e9 nivel de autonom\u00eda y bajo qu\u00e9 condiciones<\/strong>.<\/p>\n La tecnolog\u00eda puede aumentar enormemente la cantidad de trabajo que una organizaci\u00f3n es capaz de ejecutar. El verdadero desaf\u00edo consiste en asegurarnos de que ese trabajo tenga direcci\u00f3n.<\/p>\n Es demasiado pronto para saber hasta d\u00f3nde llegar\u00e1 esta forma de interacci\u00f3n. Sin embargo, ya podemos observar una transici\u00f3n que merece atenci\u00f3n.<\/p>\n La primera etapa de la IA generativa nos ense\u00f1\u00f3 a conversar con modelos. La siguiente parece estar ense\u00f1\u00e1ndonos a trabajar con sistemas que conservan contexto, utilizan herramientas y pueden mantener actividades en marcha durante m\u00e1s tiempo.<\/p>\n En ese escenario, la interfaz tambi\u00e9n tendr\u00e1 que evolucionar. Necesitaremos saber con qui\u00e9n \u2014o, mejor dicho, con qu\u00e9 capacidad\u2014 estamos interactuando, qu\u00e9 est\u00e1 haciendo, qu\u00e9 informaci\u00f3n utiliza, qu\u00e9 permisos tiene y en qu\u00e9 momento necesita nuestra intervenci\u00f3n.<\/p>\n Por eso los dots y las Mascotas resultan interesantes cuando se observan juntos. No porque una representaci\u00f3n simp\u00e1tica convierta a un agente en algo m\u00e1s inteligente, sino porque hacen visible una transformaci\u00f3n m\u00e1s profunda: la inteligencia artificial est\u00e1 comenzando a salir de la ventana del chat para ocupar un lugar dentro del trabajo cotidiano<\/strong>.<\/p>\n El reto que sigue no consiste simplemente en aprender a pedirle mejores respuestas. Consiste en aprender a dise\u00f1ar qu\u00e9 trabajo queremos confiarle, qu\u00e9 l\u00edmites debe respetar y en qu\u00e9 decisiones seguimos necesitando estar presentes.<\/p>\n Autor: MA Nautilius<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dots y Mascotas muestran c\u00f3mo ChatGPT evoluciona del chat hacia agentes persistentes. Desde la experiencia de Zherpa analizamos qu\u00e9 cambia para el trabajo, la delegaci\u00f3n y el gobierno de IA.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":184,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[14,18,13],"class_list":["post-183","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-zherpa","tag-agentes_ia","tag-gobernanza_de_ia","tag-ia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/183","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=183"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/183\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":185,"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/183\/revisions\/185"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/184"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=183"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=183"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/zherpa.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=183"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Una Mascota y un dot no son lo mismo<\/h2>\n
De abrir ChatGPT a tener trabajo en marcha<\/h2>\n
Cuanto m\u00e1s puede hacer un agente, m\u00e1s importante resulta decidir qu\u00e9 no debe hacer<\/h2>\n
\u00bfY qu\u00e9 tiene que ver una Mascota con todo esto?<\/h2>\n
Lo verdaderamente interesante no est\u00e1 en el personaje<\/h2>\n
El problema pronto podr\u00eda dejar de ser crear agentes<\/h2>\n
Tal vez la peque\u00f1a mascota est\u00e9 anunciando un cambio bastante grande<\/h2>\n
Fuentes y lecturas relacionadas<\/h2>\n
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