Puntos Clave

  • Lanzamiento del producto: OpenAI lanzó el 9 de julio ChatGPT Work, un agente de IA basado en una máquina virtual siempre activa, capaz de completar tareas autónomas (documentos, presentaciones, sitios web) sin supervisión continua.
  • Arquitectura técnica: El sistema se apoya en GPT-5.6, disponible en tres variantes (Sol, Terra, Luna) y dos modos de razonamiento, "max" y "ultra", este último capaz de coordinar hasta dieciséis agentes en paralelo.
  • Choque de mercado: El lanzamiento llega 48 horas después de la expansión de Claude Cowork de Anthropic a móvil y web, abriendo una competencia directa en benchmarks de rendimiento y eficiencia computacional.

Un agente que trabaja, no que responde

OpenAI lanzó el 9 de julio ChatGPT Work, redefiniendo la interacción con su asistente: ya no un chatbot que genera texto, sino un agente que entrega resultados terminados. El sistema corre sobre una máquina virtual siempre activa en los servidores de la compañía, accesible desde web, móvil y escritorio. Un usuario puede iniciar una tarea desde el smartphone, cerrar la aplicación, y el agente continúa el trabajo de forma autónoma durante horas. La integración cubre Slack, Microsoft Teams, Google Drive, SharePoint, Salesforce, correo electrónico y calendarios, permitiendo al agente recopilar datos, planificar los pasos y ejecutarlos sin intervención humana constante.



ChatGPT Work: el agente IA de OpenAI desafía a Claude Cowork - Foto 1

Tres modelos, dos modos de razonamiento

El motor detrás de ChatGPT Work es GPT-5.6, distribuido en tres configuraciones: Sol, orientado a razonamiento complejo y programación; Terra, pensado para actividades cotidianas con un rendimiento comparable a GPT-5.5; Luna, versión ligera para escenarios de alto volumen. A estas se suman dos modos operativos: "max", que extiende los tiempos de procesamiento en problemas complejos, y "ultra", que reparte la carga entre varios agentes de IA en paralelo, hasta dieciséis unidades en las tareas más pesadas.



ChatGPT Work: el agente IA de OpenAI desafía a Claude Cowork - Foto 2

La comparación con Claude Cowork

El momento del lanzamiento llega 48 horas después de la expansión de Claude Cowork de Anthropic a móvil y web, ocurrida el 7 de julio. Las pruebas comparativas realizadas en tres escenarios operativos –organización de un evento, construcción de un sitio web, redacción de una presentación– muestran que ChatGPT Work produce resultados más completos y listos para usar, mientras que Claude Cowork resulta más rápido en la ejecución, seis minutos frente a dieciocho, aunque con resultados más estandarizados.

En los benchmarks técnicos, GPT-5.6 Sol obtuvo 80 puntos en el Artificial Analysis Coding Agent Index, superando al modelo competidor Claude Fable 5 por 2,8 puntos con un consumo de recursos computacionales inferior a la mitad. En la prueba Agents' Last Exam, Sol registró una puntuación del 53,6% frente al 40,5% de Fable 5.



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Las críticas señaladas por los usuarios

El lanzamiento no estuvo exento de tensiones. Varios usuarios reportaron un consumo anómalo de las cuotas semanales de uso, con un caso registrado de reducción del 3% del crédito disponible tras solo dos solicitudes. La nueva interfaz de escritorio recibió críticas por convertir el modo Work en la experiencia predeterminada, relegando el chat tradicional a un submenú. También se señaló la desaparición de funciones existentes como Projects y Memories.



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Sam Altman defendió la decisión, indicando que el lanzamiento generó un tráfico doble respecto a los picos históricos de la plataforma y calificando el movimiento como un paso necesario en el camino hacia la AGI.



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Las perspectivas operativas

La distinción entre ambos sistemas se traslada ahora al tipo de tarea a realizar más que a la preferencia por un proveedor. ChatGPT Work se posiciona para proyectos que deben pasar de la concepción al producto terminado, mientras que Claude Cowork se orienta a la organización y síntesis de materiales ya existentes. El mercado de agentes de IA para el ámbito laboral se mueve ahora sobre dos arquitecturas competidoras, con las empresas llamadas a evaluar la eficiencia computacional junto a las capacidades puras de los modelos.