Cada pocos años, un laboratorio pronuncia la palabra. El 3 de septiembre, OpenAI lanzó GPT-6 Astra, y su presidente, Greg Brockman, dijo a los periodistas que “no es descabellado sentir que ya estamos en la era de la AGI”. Soy investigador y fundador, así que sostengo dos ideas a la vez: es un sistema realmente capaz, y “AGI” es una afirmación, no una medición.
Qué ha pasado
Según Fox Business, OpenAI lanzó Astra primero para clientes empresariales con acceso anticipado, y los usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Business y Enterprise, la API y Amazon Web Services lo recibirían en pocos días. OpenAI afirma que el modelo es de vanguardia en uso del ordenador, uso del navegador, ingeniería de software, ciberseguridad y ciencia, y que puede realizar tareas informáticas rutinarias como rellenar formularios en línea, actualizar registros de clientes, organizar calendarios e investigar, además de crear documentos, hojas de cálculo y presentaciones.
Sam Altman lo calificó como “el modelo más alineado de la historia” de la empresa. OpenAI también dijo que Astra supone un salto importante en capacidades cibernéticas y alcanza el umbral “Critical” de su Preparedness Framework. El artículo cita la propia definición de AGI de OpenAI: “sistemas altamente autónomos que superan a las personas en la mayor parte del trabajo con valor económico”. No cita resultados concretos de benchmarks.
Por qué importa
Si se quita la etiqueta, el cambio práctico está claro. Las capacidades que destaca OpenAI no tienen que ver con escribir mejores frases. Tienen que ver con trabajar en el software: rellenar formularios, actualizar registros, moverse por navegadores y hojas de cálculo. Esa es la textura diaria de las operaciones de marketing. Configuración de campañas, informes, mantenimiento del CRM, seguimiento de la competencia, gestión de catálogos. Un modelo que es bueno usando el ordenador ataca las horas, no solo las palabras.
Por eso también el marco de la AGI merece cautela. La definición de OpenAI habla de superar a las personas en “la mayor parte del trabajo con valor económico”. Si eso es cierto para su equipo es una cuestión empírica que puede comprobar, y la respuesta variará según la tarea. Un modelo puede ser excelente montando un informe de rendimiento y seguir siendo flojo para decidir qué idea creativa convencerá a un público escéptico en Yakarta.
Lo que dice mi investigación
He escrito en Forbes sobre si las máquinas sustituirán la creatividad humana y sobre cerrar la brecha entre el marketing y los sistemas de IA. Mi posición constante es que la brecha rara vez es de inteligencia bruta. Es de anclaje: ¿conoce el sistema a su audiencia, sus datos y sus limitaciones, y puede mostrar su razonamiento?
A eso apunta nuestra investigación. En MindFuse (ACM Multimedia 2025) construimos IA generativa explicable que combina la puntuación de la tasa de clics de las creatividades con LLM para cocrear la estrategia de marketing a partir de datos publicitarios reales. En Fusing Predictive and Large Language Models for Actionable Recommendations in Creative Marketing (ACM TOIS 2025) combinamos la predicción del rendimiento con LLM para que la recomendación venga acompañada de una razón. La razón es lo importante. Un modelo general más potente mejora el lenguaje y acelera las acciones. Por sí solo no le dice por qué un anuncio superará a otro para una audiencia concreta. Eso sigue requiriendo medición frente a resultados reales.
Así que mi baño de realidad no es “Astra está sobrevalorado”. Es “Astra es un motor más potente; sus pruebas y sus explicaciones siguen siendo trabajo suyo”.
Qué deben hacer ahora los responsables de marketing
- Elija tres flujos de trabajo operativos que consuman mucho tiempo, como los informes semanales, la configuración de campañas o las actualizaciones del CRM, y pruébelos con un modelo de uso del ordenador bajo supervisión.
- Mida frente a una línea de base. Tiempo ahorrado, tasa de errores y frecuencia con la que tuvo que intervenir una persona. “Pareció más rápido” no es un resultado.
- Separe la ejecución del criterio. Deje que los agentes ejecuten pasos bien definidos; mantenga las decisiones creativas y estratégicas ligadas a datos que pueda explicar.
- Cuidado con los permisos. Un modelo que puede actualizar registros de clientes también puede actualizar los equivocados. Dé a los agentes el acceso más restringido que funcione y registre cada acción.
- Ignore la etiqueta en las compras. Pida a los proveedores pruebas a nivel de tarea sobre trabajos como el suyo, no adjetivos.
Sea o no la “era de la AGI”, es claramente la era en la que la IA se encarga de las operaciones. Los equipos que construyan flujos de trabajo cuidadosos y medidos en torno a ello obtendrán las ganancias. Los equipos que compren una palabra recibirán una factura.
Preguntas frecuentes
¿Qué es GPT-6 Astra?
Es el modelo de frontera de OpenAI lanzado el 3 de septiembre de 2026. OpenAI afirma que es de vanguardia en uso del ordenador, uso del navegador, ingeniería de software, ciberseguridad y ciencia, y que puede realizar tareas informáticas rutinarias como rellenar formularios y actualizar registros de clientes.
¿Dijo OpenAI que GPT-6 Astra es una AGI?
El presidente de OpenAI, Greg Brockman, dijo a los periodistas que “no es descabellado sentir que ya estamos en la era de la AGI”. OpenAI define la AGI como sistemas altamente autónomos que superan a las personas en la mayor parte del trabajo con valor económico. Es una afirmación que hay que comprobar, no una medición establecida.
¿Cómo deben evaluar los profesionales del marketing un nuevo modelo de frontera?
Probándolo en sus propios flujos de trabajo frente a una línea de base, midiendo el tiempo ahorrado, los errores y las intervenciones humanas, manteniendo las decisiones estratégicas basadas en datos explicables y limitando los permisos del modelo a lo que necesita cada tarea.
Fuentes
- OpenAI unveils GPT-6 Astra with major advances in AI capabilities: 'Now in the AGI era' — Fox Business, 3 September 2026