Cómo usar los nuevos agentes de ChatGPT
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El pasado 22 de abril de 2026 presentaba OpenAI los workspace agents o agentes del área de trabajo para los planes ChatGPT Business, Enterprise, Edu y Teachers. La fecha no es anecdótica: aterrizaron el mismo día en que Google anunció su Gemini Enterprise Agent Platform y Salesforce amplió su alianza con Google Cloud para conectar Agentforce con Gemini 👀
¿Qué son?
Los “workspace agents” son agentes de IA compartidos que manejan tareas complejas y flujos de trabajo de larga ejecución, operando dentro de los permisos y controles que fija la organización o empresa. Son una evolución muy considerable de los GPTs, funcionan en la nube y pueden seguir trabajando aunque el usuario no esté presente.
Tres ideas iniciales:
1.- No son un chatbot, son un “trabajador” compartido: el agente es un componente de la organización que resulta reutilizable, tiene identidad, permisos, memoria persistente y capacidad de ejecutar acciones en sistemas de terceros.
2.- Los GPTs corporativos se van: OpenAI anunció que mantendrá los individuales pero los más personalizados a nivel de organización desaparecerán al ser sustituidos por los agentes.
3.- Disponibilidad y precio: disponibles en research preview para Business, Enterprise, Edu y Teachers; gratis hasta el 6 de mayo de 2026 y a partir de esa fecha bajo modelo de créditos basado en consumo. Por tanto, cada ejecución consumirá créditos en proporción a la complejidad de la tarea, número de herramientas invocadas y tiempo de ejecución.
¿Cómo funcionan?
La barra lateral de ChatGPT incorpora ahora una entrada “Agentes” justo encima de Investigación avanzada y Codex. Desde ahí, basta con pulsar Agentes y describir un flujo recurrente: ChatGPT guía paso a paso para convertirlo en agente.
Eso siempre y cuando no queramos usar algunas de las muchas plantillas predeterminadas, donde simplemente hay que darle acceso a los conectores, archivos o habilidades que entendamos necesarias.
Algunas de plantillas están especializadas en materia legal, como el agente para triaje de cláusulas contractuales 🤔
Si en lugar de usar el asistente de ChatGPT decidimos crear el agente desde cero, podemos perfilar mucho más lo que queremos.
La arquitectura del agente presenta 5 componentes esenciales:
| Componente | Función | Equivalente conceptual |
|---|---|---|
| Canales | Dónde se invoca y se interactúa con el agente (ChatGPT y/o Slack) | Interfaz de usuario / front-end |
| Aplicaciones | Conectores a sistemas de terceros (Drive, Gmail, Slack, Notion, GitHub, Teams, SharePoint, Outlook…) y MCP personalizados | Capa de herramientas / tool use |
| Habilidades (Skills) | Procedimientos reutilizables que el agente sabe ejecutar | Módulos de procedimiento |
| Archivos | Documentos cargados como base de conocimiento | Knowledge base / RAG |
| Memoria | Carpeta persistente donde el agente guarda notas, borradores y resultados | Memoria estructurada de tareas |
La interfaz para crear un agente desde cero en ChatGPT consiste en lo siguiente:
Justo debajo de los componentes esenciales está el apartado de “Instrucciones” equivalente al llamado system prompt.
Arriba a la derecha podemos ver las opciones de Programación (para indicar los días y horas en los que debe operar nuestros gente) y Vista previa (para hacer pruebas antes de lanzarlos).
Además, si no encontramos algún conector específico, podemos crear uno propio mediante los llamados MCPs o “puentes” entre repositorios de datos sin conector oficial y nuestra IA.
Por tanto, al crear un agente, la mayor novedad respecto a soluciones anteriores tipo los GPTs es que el agente deja de ser un asistente personal y se convierte en un activo organizativo, con ciclo de vida propio (creación, prueba, publicación, versionado, retirada), posibilidad de ser compartido, estadísticas de uso y trazabilidad.
Obviamente, crear un agente implica un tremendo mundo de posibilidades, pero también abrir muchas más puertas y ventanas de nuestra casa, con las implicaciones legales correspondientes en materia de confidencialidad, seguridad, privacidad, inyección de prompts, permisos, responsabilidad por acciones del agente, titularidad de la habilidades o conectores personalizados, tipo de sistema de IA creado, etc.
Recomiendo ir empezando con cosas suaves y que usen información pública, echarle un poco de paciencia (hay muchas piezas que deben encajar y raramente lo harán a la primera para que funcione bien) e ir conectando y expandiendo la funcionalidad paso a paso.
Lo que es seguro es que esto no tiene vuelta atrás y que este nuevo entorno para crear agentes en ChatGPT hace que el abanico de usos y posibilidades se expanda todavía más 😅
Calling all agents!
Jorge Morell Ramos
Dicho esto, ahí va la actualidad del 23 al 29 de marzo de 2026 en IA y Derecho (publicaré todas las semanas pendientes, las tengo recopiladas).
71 noticias sobre regulación, tribunales, propiedad intelectual e industrial, protección de datos, Legaltech y otras.
