Unpacking ChatGPT Work: el agente para mil millones de usuarios
Una reconstrucción externa de cómo funcionan la memoria, proactividad, programación, uso de navegador, plugins, habilidades y herramientas en el nuevo ChatGPT Work.
*Nota del editor: ¡Bienvenido Shlok a nuestra lista de colaboradores invitados! Puede que conozcas a Shlok por sus excelentes exploraciones (como externo — para una perspectiva interna, consulta nuestro podcast con Akshay Nathan de OpenAI. ¡Ya es uno de nuestros episodios más populares del año!) de los sistemas de memoria en laboratorios de IA líderes, sobre los cuales dio una excelente charla en AIE. Hemos estado cubriendo la investigación y despliegue de agentes de OpenAI para toda la humanidad desde Plugins 2023, Devday 2024 y Codex 2025, y ahora ChatGPT Work en 2026 parece la penúltima etapa de este largo viaje. ¡Vamos a profundizar!
El 9 de julio, OpenAI lanzó ChatGPT Work, su producto de agentes para el trabajo de conocimiento. Fue, en cualquier medida, un lanzamiento intenso: tres nuevos modelos a través de catorce configuraciones, una consolidación de las aplicaciones de escritorio de ChatGPT y Codex, y agentes en la nube llevados al mainstream en su forma más accesible hasta la fecha.
Tras tres semanas, Work (junto con Codex) habría superado los 10 millones de usuarios.
Nota del editor: Se estima que ChatGPT superó 1 mil millones de MAU en junio y 1 mil millones de WAU este mes.
Chat y Work actualmente se ubican lado a lado como modos separados dentro de ChatGPT, pero Greg Brockman ha confirmado que se fusionarán para finales de año. Work, entonces, no es solo un producto de nicho para usuarios avanzados, sino una vista previa de cómo los mil millones de usuarios semanales de ChatGPT usarán pronto la aplicación. Es por esto que la gente dentro y fuera de OpenAI está tan entusiasmada, y por qué merece un análisis detallado.
El flujo de trabajo actual de la plataforma se visualiza en la siguiente interfaz, que agrupa las capacidades de ejecución del agente:
Work en su forma actual requiere algo de decodificación. Es una amalgama de ChatGPT (en forma de chat), Codex la aplicación, Codex el arnés, Codex el agente de nube original, ChatGPT agent, Atlas, OpenClaw y más. La línea de productos a su alrededor es confusa. Además, las versiones web y móvil divergen de la versión de escritorio (¡a menos que lo ejecutes en modo nube!).
Por ello, pasé los últimos días tratando de desglosarlo: qué es Work, dónde encaja en la línea de productos de OpenAI, las muchas decisiones interesantes en su diseño, las tensiones subyacentes y hacia dónde creo que se dirige. La mayor parte de lo que sigue proviene de Codex y de mis exploraciones dentro de Work, y he enlazado esas conversaciones a lo largo del texto para que puedas ver de dónde proviene cada afirmación.
¿Qué es Work?
- Un agente para el trabajo de conocimiento. Lo conectas a los lugares donde ya trabajas —Slack, correo electrónico, Drive, calendarios, CRMs, rastreadores de proyectos y cientos de otros plugins— y recopila contexto a través de todos ellos para producir trabajo terminado.
- Ejecuta sobre el arnés de Codex. Por lo tanto, hereda los mismos modelos, sub-agentes, uso de navegador y la capacidad de trabajar en una tarea durante horas. Su interfaz de usuario está despojada de la evidencia (controles git, trazas de diff) que delatarían que estás hablando con un agente de codificación.
- Vive en un computador en la nube. Específicamente, una microVM robusta y aislada: las cuentas Pro obtienen 8 CPUs, 20GB de RAM y un disco de 64GB; Plus obtiene 14GB de RAM. Junto a la VM, Work obtiene un servicio de Chrome gestionado que el agente opera a través de llamadas a herramientas.
- Produce artefactos. Hojas de cálculo, documentos y presentaciones renderizadas en visores interactivos, además de Sites: aplicaciones web alojadas y tableros que puede construir, compartir vía URL y mantener actualizados.
Cada nueva conversación en Work se llama tarea. En web y móvil, Work se ejecuta en la nube. Puedes iniciar una tarea en la web, seguir el progreso y dar instrucciones en la aplicación ChatGPT en tu teléfono, luego ver el resultado (quizás un informe o una hoja de cálculo) de vuelta en tu laptop.
Work en la aplicación de escritorio es ligeramente diferente y viene en dos modos: nube y local. En modo nube, las tareas se ejecutan en el mismo computador en la nube que en web y móvil y se sincronizan entre los tres.
En modo local, el agente trabaja directamente en tu máquina, a través de tus archivos y aplicaciones, con uso completo del computador. Estas tareas no aparecen en web o móvil, y aún no hay forma de mover una tarea local a la nube. Esto hace que el modo local sea esencialmente Codex, menos las trazas de interfaz relacionadas con el código que asustarían a un no desarrollador.
La siguiente imagen ilustra la diferencia conceptual entre la ejecución local y en la nube en el entorno de escritorio:
En escritorio, cada nueva tarea de Work puede ejecutarse localmente en tu computador o en la nube.
Sin embargo, las cosas se vuelven un poco confusas. OpenAI sí lanzó una forma de transferir una tarea de Codex a un entorno remoto. Aunque esto no funciona para mí al momento de escribir este artículo, asumo que eventualmente lo hará, y que luego llevarán la misma funcionalidad a Work.
La versatilidad de la plataforma permite gestionar múltiples flujos de trabajo simultáneos, como se observa en la captura de pantalla de agosto de 2026:
Para el resto de este artículo, Work = Work en modo nube.
Persistencia y Memoria
Una gran razón por la que OpenClaw se sentía diferente a un chatbot era que el agente tenía su propio computador. Podías ejecutarlo en una laptop siempre encendida o en un VPS, dejarlo crear directorios, instalar software y mantener bases de datos, y reutilizar todo esto a través de conversaciones y subagentes. Su estado no vivía solo en el historial de chat, archivos Markdown o un sistema de memoria dedicado, sino en todo el computador.
El computador en la nube de Work también es persistente. Pero en lugar de ejecutarse en una única VM que permanece encendida para siempre, su espacio de trabajo se sincroniza con almacenamiento persistente y se restaura en microVMs aisladas según sea necesario. Por lo tanto, la máquina subyacente puede cambiar, pero el estado de trabajo se mantiene. Comparado con OpenClaw, sin embargo, el agente tiene mucha menos soberanía sobre este computador.
Cada tarea (hilo) de Work obtiene un directorio de trabajo bajo/workspace/scratch, donde el agente tiene la libertad de un computador normal: puede crear carpetas, instalar dependencias, escribir scripts, mantener bases de datos y buscar todo con comandos de Linux ordinarios.
Cuando le pido que haga una presentación para Acme, puede crear clients/acme, copiar el material de origen, realizar un análisis a través de código y crear gráficos y diapositivas, todo como archivos en el directorio. Cuando hago un seguimiento en el mismo hilo, regresa a ese trabajo.
Vía Latent Space.
