«dots» de OpenAI: un asistente personal que funciona sin parar

Después de años hablando de «conversar con la inteligencia artificial», parece que la pregunta ha cambiado: el interés ya no se centra en lo que el modelo puede responder, sino en lo que puede hacer en tu nombre mientras tú estás ocupado en otra cosa. Este giro ha dado lugar a una nueva categoría de productos conocida como el asistente personal «siempre activo», un asistente que sigue trabajando en segundo plano incluso cuando no le diriges ninguna petición. OpenAI ha entrado en este terreno con un producto que lanzó en su jornada para desarrolladores a finales de septiembre bajo el nombre de dots.

De herramienta de programación a asistente cotidiano

La historia más interesante de este producto no es del todo técnica. Según Alexander Embiricos, responsable del equipo de productos para empresas en OpenAI, la mayoría de las funciones de dots se pueden obtener usando Codex, la herramienta de programación que la compañía lanzó a principios de año. La diferencia es que Codex exige más esfuerzo y un seguimiento constante por parte del usuario, mientras que dots se diseñó para ser intuitivo y no requerir conocimientos de ingeniería.

En otras palabras, OpenAI no ha construido una tecnología nueva, sino que ha vuelto a empaquetar sus capacidades existentes en una experiencia más sencilla. Embiricos afirma que el equipo se dio cuenta de que presentar el producto como una entidad única que habla contigo en una sola conversación continua —en lugar de decenas de conversaciones dispersas— es lo que lo hace comprensible y natural. Incluso el nombre está inspirado en el espacio vacío dentro del logotipo de OpenAI, concebido como algo simple y capaz de estar presente en todas partes.

¿Cómo funciona en la práctica?

El asistente está disponible en las aplicaciones de ChatGPT para escritorio y móvil para los suscriptores del plan Pro y superiores, con precios que parten de unos 100 dólares al mes. Una vez conectado a tus fuentes de trabajo, empieza a ayudarte a completar tareas, entre ellas:

• Acceder al calendario, al correo electrónico, a los archivos del ordenador y a las herramientas conectadas.
• Avisar de conflictos de agenda y de plazos próximos.
• Tomar la iniciativa de analizar y proponer soluciones sin esperar una orden explícita.
• Activar la «búsqueda proactiva», que revisa lo que sabe sobre ti para sugerir nuevas formas de ayudarte.

Un ejemplo llamativo que mencionó Embiricos: un ingeniero de una empresa de reparto con drones le contó que se produjo una interrupción del servicio y que, antes de que él se diera cuenta, su asistente ya la había detectado, analizado y le había hecho llegar información útil para resolverla.

La proactividad todavía no es precisa

Con todo, la capacidad de «anticiparse» no parece del todo madura. Las alertas pueden llegar más tarde de lo útil. Embiricos cuenta que una vez el asistente le avisó de un conflicto en su agenda solo tres minutos antes del inicio de la reunión, lo que deja al aviso sin valor práctico. Espera que el ajuste de los tiempos mejore de forma gradual, pero insiste en que la lógica proactiva es la esencia del producto, no una función añadida.

Cabe señalar que esta proactividad beneficia a ambas partes: una experiencia más rica para el usuario, por un lado, y un mayor consumo de tokens en favor de la compañía, por otro.

La inevitable pregunta de la privacidad

Todo asistente personal eficaz necesita una gran cantidad de tus datos personales, y ahí empieza la tensión. Los asistentes de la competencia han recibido críticas por crear perfiles sobre la familia y los amigos con el fin de personalizar las sugerencias, datos que también pueden servir al negocio publicitario. En cuanto a dots, se apoya —según OpenAI— en los mismos controles que ya existen en ChatGPT: la posibilidad de desactivar el uso de las conversaciones para entrenar los modelos y de definir a qué puede acceder el asistente en tu dispositivo.

Sin embargo, estos controles aún no son lo bastante precisos: la aplicación se niega, por ejemplo, a limitarse al permiso de solo lectura en los servicios de almacenamiento en la nube. Embiricos reconoce que hace falta construir «controles muy granulares», aunque señala a su vez que la inteligencia del modelo y su buen criterio forman parte de la ecuación. Cuenta que la primera versión adoptó una configuración muy conservadora y pedía permisos con mucha frecuencia, lo que generó algunas críticas, pero el equipo prefirió partir de la zona segura e ir ajustando después.

¿Qué conviene vigilar?

La mayor pregunta que se plantea ante esta categoría de productos es la escalabilidad. Un asistente que reserva una mesa difícil de conseguir resulta fascinante cuando lo tienen unas pocas personas; pero cuando llega a manos de millones, la presión sobre los servicios, los sitios web y la infraestructura cambia radicalmente. A eso se suma que el elevado coste mensual sigue siendo un obstáculo que limita su difusión fuera del círculo de profesionales e instituciones.

La lección práctica para las empresas: el valor real de esta ola no proviene únicamente de un modelo más potente, sino de rediseñar la experiencia en torno al modelo y de contar con políticas claras de acceso a los datos. Quien sepa equilibrar proactividad y privacidad ganará la confianza del usuario antes que su admiración.

✦ بقلم فريق دروب أيديا