OpenAI ha dado un salto cualitativo: ChatGPT ya no es solo un chatbot. Con la llegada de apps dentro del propio ChatGPT, un Apps SDK abierto y el despliegue de agentes listos para ejecutar tareas de principio a fin, la compañía está empujando hacia un metasistema que aspira a ser la interfaz única para trabajar, comprar, aprender, diseñar y coordinar servicios —todo sin salir de la conversación. El mensaje es claro: convertir ChatGPT en el “sistema operativo” de la vida digital, una capa que concentra interacción, contexto y transacciones en un único punto.
La ambición no llega en el vacío. OpenAI ha mostrado aplicaciones nativas dentro del chat —Canva, Zillow, Genially, Spotify, Booking.com, Spider, Coursera, Expedia o Figma— que se invocan “de palabra” y devuelven interfaces interactivas en la propia conversación: diseñar un póster, buscar vivienda, planificar un viaje, montar una lista de reproducción o esbozar una presentación sin abrir pestañas externas. Es una promesa de productividad instantánea, pero también una recentralización radical de la experiencia digital en torno a un intermediario único.
A esa pieza se suman otros ladrillos. Primero, la tienda de GPTs inaugurada en 2024, que acostumbró a usuarios y empresas a descubrir “mini-aplicaciones” conversacionales creadas por terceros. Segundo, las apps embebidas con un SDK que formaliza UI + lógica sobre el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto para conectar herramientas y datos. Tercero, AgentKit, el conjunto para construir agentes que orquestan flujos y llaman a servicios sin intervención humana. El itinerario es lógico: de “bots” a apps y de apps a agentes; del texto a la acción.
En paralelo, el escritorio. OpenAI lleva un año empujando una app nativa para macOS (y con planes para Windows), capaz de incrustarse en el flujo diario y de leer contexto de herramientas de desarrollo como VS Code o Xcode. No es un detalle menor: si la IA habita el escritorio, ve lo que el usuario ve, entiende dónde trabaja y puede actuar sobre ese entorno. El viejo sueño de la “asistencia ubicua” empieza a materializarse en forma de cliente de ChatGPT con permisos y conectores.
El atractivo: menos fricción, más resultados
Para el usuario común, el argumento es convincente. Un único sitio donde explicar lo que se quiere y recibir resultados accionables: un itinerario completo con reservas, un documento maquetado, un dashboard de ventas con alertas, un par de prototipos en Figma. Para la empresa, la promesa es descubrir clientes allí donde ya están —en la conversación— y reducir costes de adquisición y soporte con asistentes capaces de convertir dentro del chat.
Además, la modularidad del Apps SDK permite diseñar interfaces guiadas en el propio chat: wizards, formularios, tablas, mapas, menús. Si la conversación se convierte en superficie de UI, el usuario deja de alternar entre pestañas y aprende un único patrón: pedir y refinar con lenguaje natural.
El coste oculto: dependencia, poder de plataforma y “oscuridad” del algoritmo
Pero el mismo rasgo que hace deseable a ChatGPT-como-SO es el que debería preocupar. Si la conversación se convierte en puerta de entrada a todo, quien controla esa puerta decide qué apps se ven, cómo se ordenan, qué se cobra y quién gana visibilidad. Es el poder de plataforma que ya se vio en iOS o Android, llevado a un plano aún más íntimo: la intención del usuario y su historial contextual. El riesgo de cerrojos (comisiones, reglas de revisión, APIs exclusivas, cambios de política) no es teórico; ya hay precedentes en la GPT Store y en la moderación de contenidos y prompts en el ecosistema OpenAI.
A ello se añade la opacidad algorítmica: un “SO conversacional” decide qué app invocar, qué resultados priorizar, qué acciones ejecutar y qué avisos mostrar. Si el usuario no ve las “capas intermedias”, ¿cómo audita sesgos o errores? ¿Cómo apela decisiones? El salto de “sugerencia” a “acción” sin transparencia suficiente puede terminar normalizando decisiones de alto impacto sin rendición de cuentas.
Por último, está el riesgo de calidad. Un “app store” centrado en conversación puede inundarse de aplicaciones de poca monta, clones y spam optimizado para capturar tráfico de manera oportunista, con las consecuencias en seguridad, privacidad y experiencia que ya se han visto en otros mercados. Incluso voces entusiastas han advertido del peligro de que lo “útil” quede sepultado por lo “ruidoso”.
Privacidad y cumplimiento: el talón de Aquiles
Un “meta-SO” que observa contexto (documentos, pantalla, apps), recuerda preferencias y actúa en nombre del usuario es, por definición, hambriento de datos. La app de escritorio para Mac ya demostró la dirección: capacidad de leer código y contexto en editores y terminales, algo valioso para asistencia, pero sensible para propiedad intelectual y datos confidenciales. En Europa, el escrutinio regulatorio —RGPD, DSA, IA Act— difícilmente pasará por alto un sistema que centraliza tal volumen de información personal y empresarial.
La minimización de datos y el consentimiento granular dejarán de ser optativos: deberán traducirse en controles explícitos (permisos por app, por tipo de dato y por finalidad), cifrado de extremo a extremo donde proceda, registros de actividad auditables, retención limitada y portabilidad/exportación del contexto del usuario. Si ChatGPT aspira de verdad a ser “el sistema operativo” de todos, deberá comportarse como tal en materia de seguridad y gobernanza.
Competencia y neutralidad: ¿quién media a los mediadores?
El movimiento de OpenAI aprieta a Google, Apple, Microsoft, Meta y Amazon en varios frentes. Google empuja agentes y un tejido de extensiones; Microsoft avanza con Copilot integrado en Windows, Office y Azure; Apple refuerza Siri/Intelligence a nivel de sistema; Amazon mezcla Alexa con comercio; Meta explora IA social. Si ChatGPT se sitúa por encima como capa agregadora, las demás plataformas tendrán incentivos para blindarse o exigir neutralidad: ¿aceptará un “SO conversacional” que el usuario invoque al competidor por defecto? ¿En qué condiciones técnicas y económicas? El pulso por el control del punto de entrada se recrudece.
¿Qué puede hacer el usuario (y el legislador) ahora?
Para usuarios y empresas:
- Tratar ChatGPT como un intermediario crítico, no como una caja mágica. Pedir controles de permisos finos, logs de acciones y explicabilidad (por qué se invocó esa app y no otra).
- Desacoplar datos y claves: usar cuentas y cofres externos cuando sea posible; rotar tokens; limitar scopes.
- Estrategia multiherramienta: evitar depender de una sola plataforma para acciones clave (pagos, reservas, CRM, soporte).
- Pruebas y auditorías: simular escenarios adversos (errores de reserva, compras no autorizadas, fugas de datos) y documentar mitigaciones.
Para reguladores y policy makers:
- Transparencia obligatoria en ranking e invocación de apps (“por qué veo esto”).
- Portabilidad del contexto conversacional y de las configuraciones/recuerdos vinculados a cada cuenta.
- Reglas de tienda claras, con revisión independiente, apelaciones y métricas públicas de retirada/suspensión.
- Separación de funciones cuando el operador sea a la vez dueño de la plataforma y proveedor de apps en competencia con terceros.
La decisión de fondo
La centralización reduce fricción, pero concentra poder. Si ChatGPT se convierte en el “verbo rector” de la informática cotidiana —un “haz esto” capaz de convocar y coordinar servicios—, el debate no es tecnológico, sino político y económico: ¿quién arbitra la intención del usuario? ¿bajo qué reglas? ¿y con qué mecanismos de reparación cuando algo sale mal?
El futuro que plantea OpenAI es atractivo —menos clics, más resultados—, pero no es gratis. Requiere límites claros, controles efectivos y una diversidad de opciones que impida que el nuevo “sistema operativo” del mundo sea, en la práctica, un único embudo.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa exactamente “apps dentro de ChatGPT”?
Que servicios de terceros ofrecen interfaces y lógica embebidas en la propia conversación. El usuario invoca “Canva”, “Spotify” o “Zillow”, y aparece una UI interactiva sin salir del chat; tras bambalinas, esas apps usan el Apps SDK y el estándar MCP para conectar datos y acciones.
¿Qué son los agentes (AgentKit) y por qué importan?
Son flujos automatizados que pueden planear, decidir y ejecutar tareas en nombre del usuario (p. ej., buscar opciones, comparar, reservar y confirmar), con conectores y evaluaciones integradas. Escalan de “sugerir” a hacer, lo que dispara ganancias de productividad pero también riesgos si fallan controles o permisos.
¿En qué cambia la app de escritorio de ChatGPT?
Lleva la IA al entorno de trabajo. En Mac ya puede leer contexto de apps como VS Code o Xcode para ayudar a programar, y OpenAI ha adelantado planes para Windows. Eso potencia la asistencia, pero exige permisos granulares, auditoría y vigilancia sobre datos sensibles.
¿Habrá una “tienda de apps” y con qué riesgos?
OpenAI inauguró la GPT Store en 2024 y ahora prepara un directorio de apps dentro de ChatGPT. La historia de otras tiendas sugiere riesgos de calidad, fraude y captura de visibilidad; mitigarlos requiere revisión robusta, políticas claras y métricas públicas.
