Los nuevos “agentes” de Open AI en Dev Day y hacia dónde va la automatización cuando un gigante lo apuesta todo.
En el reciente Dev Day 2025, Open AI dio un paso importante al presentar herramientas que permiten construir agentes —o sistemas que “piensan y actúan” con cierta autonomía— integrados al ecosistema de Chat GPT.
¿Qué anunció OpenAI?
- Tooling renovado: una de las piezas centrales es Agent Kit, que busca facilitar el desarrollo, despliegue y optimización de estos agentes.
- Nuevas APIs de “responses” (Responses API), que combinan la simplicidad de los chat completions con las capacidades de uso de herramientas (“tool-use”) para construir flujos más complejos.
- Integración de apps dentro de Chat GPT: podrás interactuar con servicios como Canva, Spotify, Zillow y otros sin salir del chat, gracias a conectores internos.
- Evolución del agente de Chat GPT: ahora puede usar navegadores virtuales, APIs conectadas, terminales, ejecutar acciones secuenciales, etc.
OpenAI ya había experimentado con Operator, un agente que podía manejar tareas web (rellenar formularios, navegar, hacer clic) usando su propio navegador virtual.
Ahora esas ideas evolucionan a algo más amplio y modular.
¿Porque la empresa que lidera la IA apuesta por los Agentes?
No se trata solo de “mejorar procesos”, sino de redefinir qué entendemos por productividad, competencia y ventaja tecnológica. Es cierto que ya llevamos muchos años con automatizaciones y con herramientas code, low code y no code. Pero el hecho de que Open AI nos lo ponga más “fácil” nos da una dirección muy clara hacía donde se perfila el uso de esta nueva especie.
Aquí algunas implicaciones:
1. Automatización de procesos complejos y de alto valor
Para la mayoría de los mortales, las automatizaciones eran tareas repetitivas, bien definidas (RPA, scripts, macros).
Pero un agente puede:
- Tomar decisiones en flujos semi estructurados
- Orquestar múltiples herramientas (APIs, servicios, sistemas internos)
- Manejar excepciones y aprender con el tiempo
- Actuar con cierto grado de autonomía, no solo con instrucciones paso a paso
Eso es clave en las empresas, donde muchos procesos son interdependientes, heterogéneos y con reglas cambiantes.
2. Escalabilidad y eficiencia operativa
Con agentes bien diseñados, puedes liberar recursos humanos de tareas de supervisión, monitoreo, conciliación o replicación de datos. Esto podría reducir costos operativos de forma significativa, acelerar ciclos y minimizar errores humanos.
3. Diferenciador competitivo
Si tu competencia sigue usando soluciones “tradicionales” mientras tú despliegas agentes que actúan en tu stack interno —chat interno, CRM, ERP, servicios externos— tienes potencial de ventaja radical: mejor servicio, más rapidez, menor fricción para clientes y empleados.
4. Riesgos y gobernanza
Con autonomía viene la responsabilidad. Errores, decisiones incorrectas, fugas de datos, acciones no previstas son riesgos reales. Por eso este tipo de implementaciones exige:
- Controles de seguridad rigurosos
- Capas de supervisión humana (humano en el circuito)
- Registros, auditorías y trazabilidad
- Pruebas, simulaciones y validaciones progresivas
5. Reconfigurar APIs, arquitectura, cultura
Los sistemas actuales suelen estar diseñados para que la gente acceda, no para que agentes actúen. Con agentes se necesita:
- APIs y servicios que acepten interacciones no lineales
- Flujos de datos robustos, consistencia, tolerancia a fallos
- Mentalidad de “infraestructura flexible”
- Capacitación de equipos para colaborar con agentes
En estudios recientes, se plantea que muchas arquitecturas de APIs empresariales deberán adaptarse para soportar “flujos dirigidos por agente” en lugar de sólo solicitudes humanas.
El rumbo general: hacia software “nativo de agente”
Ya no será suficiente con software “mejorado con IA”. Las predicciones de consultoras como McKinsey apuntan a que el software del futuro será nativo de agente: es decir, pensado para que agentes “vivan” dentro del sistema, no como capas externas.
Un cambio de paradigma: de “usuario → sistema” a “agente que opera sobre sistema(s)” como si fuera un colaborador digital.
Y cuando un gigante como Open AI apuesta fuerte en esa dirección —facilitando los bloques de construcción para agentes, preparando la infraestructura, alineando su visión con empresas y desarrolladores— eso indica que estamos entrando en una nueva era de automatización inteligente.
ENGLISH
OpenAI’s New “Agents” at Dev Day — and Where Automation Is Headed When a Giant Bets It All
At the recent Dev Day 2025, OpenAI took a major step forward by introducing tools that allow developers to build agents — systems that “think and act” with a certain degree of autonomy — integrated directly into the ChatGPT ecosystem.
What Did OpenAI Announce?
- Revamped tooling: One of the core pieces is AgentKit, designed to make it easier to develop, deploy, and optimize these agents.
- New “Responses” APIs, which blend the simplicity of chat completions with the tool-use capabilities needed for building more complex workflows.
- App integrations within ChatGPT: you can now interact with services like Canva, Spotify, or Zillow directly inside the chat through internal connectors.
- An evolved ChatGPT agent: now capable of using virtual browsers, connected APIs, terminals, executing sequential actions, and more.
OpenAI had already experimented with Operator, an early agent capable of handling web tasks — filling out forms, navigating, and clicking — through its own virtual browser.
Now those ideas are evolving into something broader and more modular.
Why Does This Matter for a $500 Billion Company?
This isn’t just about “improving processes” — it’s about redefining productivity, competition, and technological advantage.
We’ve had automation tools for years — code, low-code, and no-code platforms.
But the fact that OpenAI is now making it easier sends a clear signal about where the industry is headed and how this new “species” of automation will evolve.
Key Implications
1. Automation of complex, high-value processes
For most people, automation has meant repetitive, well-defined tasks (RPA, scripts, macros).
But an agent can:
- Make decisions within semi-structured workflows
- Orchestrate multiple tools (APIs, services, internal systems)
- Handle exceptions and learn over time
- Act with some level of autonomy — not just follow step-by-step instructions
That’s crucial for enterprises, where processes are interdependent, dynamic, and constantly changing.
2. Scalability and operational efficiency
Well-designed agents can free human resources from supervision, monitoring, reconciliation, or data replication tasks.
This could significantly reduce operating costs, accelerate cycles, and minimize human error.
3. Competitive differentiation
If your competitors are still using “traditional” solutions while you deploy agents that act across your internal stack — internal chat, CRM, ERP, external services — you gain a radical competitive edge: faster service, smoother workflows, and a better experience for both customers and employees.
4. Risks and governance
With autonomy comes responsibility.
Errors, poor decisions, data leaks, and unintended actions are real risks.
That’s why these implementations require:
- Rigorous security controls
- Human-in-the-loop supervision
- Logging, auditing, and traceability
- Continuous testing and progressive validation
5. Reconfiguring APIs, architecture, and culture
Most current systems are built for people to access, not for agents to act.
With agents, organizations will need:
- APIs and services that support non-linear interactions
- Robust data flows, consistency, and fault tolerance
- A flexible infrastructure mindset
- Teams trained to collaborate with agents
Recent studies suggest that many enterprise API architectures will have to adapt to support agent-driven flows rather than purely human-driven requests.
The General Direction: Toward “Agent-Native” Software
It won’t be enough to have “AI-enhanced” software.
Consulting firms like McKinsey predict that future software will be agent-native — designed for agents to “live” inside the system, not as external layers.
It’s a paradigm shift: from “user → system” to “agent operating across systems” — like a digital collaborator.
And when a giant like OpenAI bets heavily in that direction — by providing the building blocks for agents, preparing the infrastructure, and aligning its vision with companies and developers — it signals one thing:
we’re entering a new era of intelligent automation.