OpenAI lanza GPT-6 Astra y proclama el inicio de la 'era AGI'

OpenAI ha presentado GPT-6 Astra, su nuevo modelo de frontera, con una declaración inusualmente contundente por parte de su presidente y cofundador, Greg Brockman, quien cerró la presentación a puerta cerrada con la frase "Bienvenidos a la era AGI". La compañía sostiene que Astra podría marcar el inicio de la inteligencia artificial general (AGI), su objetivo declarado desde hace años de construir "sistemas altamente autónomos que superen a los humanos en la mayoría del trabajo económicamente valioso". Se trata de una afirmación llamativa incluso para los estándares habituales de los lanzamientos de IA de frontera, y el propio Brockman matizó después que, para él personalmente, "hay un argumento bastante bueno" para considerar que ya se ha llegado a ese punto, aunque reconoció que la definición de AGI sigue siendo "un asunto mucho más gris y difuso" de lo que OpenAI imaginaba en sus inicios.

Más allá del titular, el mensaje con implicaciones más inmediatas para las empresas es que OpenAI presenta Astra como el mejor modelo de uso de ordenador del mundo ("world's best computer use model", según sus materiales de lanzamiento). En lugar de depender de integraciones API específicas para cada aplicación, Astra está diseñado para navegar el software de forma similar a como lo haría una persona: moviéndose por navegadores, hojas de cálculo, sitios web y aplicaciones de escritorio, produciendo documentos y presentaciones terminadas, y ejecutando flujos de trabajo de varios pasos en lugar de limitarse a explicar cómo realizarlos. En el vídeo promocional mostrado durante la presentación, se pasaba de una demo de IA de los años 80 en la que se pedía a un ordenador dibujar un círculo amarillo, a empleados de OpenAI actuales interactuando con Astra por voz para convertir ese círculo en una nave espacial y después en un juego 3D completo en minutos, así como crear un anuncio de venta en eBay únicamente mediante instrucciones habladas.

Astra comienza a desplegarse desde este jueves entre clientes empresariales a través del programa de acceso restringido de OpenAI, Daybreak, y llegará en los próximos días a los clientes de ChatGPT Plus, Pro, Business y Enterprise, así como a través de la API de OpenAI y de plataformas en la nube como AWS Bedrock y Microsoft Azure. Según la compañía, el modelo puede rellenar formularios web, actualizar registros de CRM, organizar calendarios, investigar en internet y redactar los resultados en documentos o correos electrónicos; también puede manipular hojas de cálculo, analizar datos científicos en notebooks de Python, trabajar en Power BI, crear y probar sitios web, operar aplicaciones de ingeniería como KiCad y FreeCAD, e instalar y solucionar problemas de software.

Brockman defendió que un uso de ordenador suficientemente capaz podría empezar a sustituir buena parte del trabajo de integración que hasta ahora ha exigido la IA generativa empresarial, porque el software ya expone una interfaz pensada para un tipo de inteligencia general: el usuario humano. En sus palabras, la industria ha estado "atascada durante esta era gigantesca por gente escribiendo conectores y construyendo con mucho esfuerzo estas conexiones a todas las herramientas que la gente ya puede usar"; con un uso de ordenador suficientemente capaz, un agente puede en cambio "recorrer hojas de cálculo, rellenar formularios [y] navegar por páginas web". Según Brockman, esta idea se remonta a los primeros días de OpenAI, cuando ya se discutía entrenar un agente sobre las mismas entradas y salidas disponibles para un humano frente a un ordenador: píxeles, teclado y ratón.

En cuanto a rendimiento, OpenAI afirma que en un subconjunto offline de OSWorld 2.0, Astra obtuvo un 72,6% de acierto empleando unos 40 minutos por tarea, frente al 65,7% de GPT-5.6 Sol en aproximadamente 75 minutos, lo que supone alrededor de un 47% menos de tiempo por tarea. La investigadora de OpenAI Mia Glaese subrayó que el objetivo no es solo mejorar puntuaciones, sino cambiar el patrón de interacción: se espera que los usuarios deleguen trabajo mucho más complejo entre aplicaciones, dirigiendo el trabajo a un nivel más alto, en lugar de dar instrucciones paso a paso como en el chatbot tradicional. Ese tránsito, de "escribir prompts" a "supervisar agentes", podría ser más relevante para las empresas que cualquier mejora puntual en un benchmark académico.

En el plano técnico, el investigador de OpenAI Aidan Clark describió Astra como la ejecución de entrenamiento a mayor escala de la compañía hasta la fecha: el primer modelo de OpenAI preentrenado usando más de 100.000 DBU en la infraestructura Stargate, y el primero en el que modelos anteriores desempeñaron un papel importante supervisando el entrenamiento del siguiente. Según Clark, los indicadores observados durante el preentrenamiento sugieren que el salto de capacidades entre Sol y Astra es mayor que el que representó en su día el salto hacia Sol respecto a modelos anteriores. Los números de benchmarks difundidos por OpenAI son, en efecto, notables: 97,6% en FrontierMath Tier 4 v2, 74,1% en DeepSWE v1.1, 95,9% en BenchCAD, 96% en GPQA Diamond, 100% en ExploitBench y 98,6% en ARC-AGI-3.

Ese último dato —el 98,6% en ARC-AGI-3, un benchmark diseñado para medir la capacidad de generalizar ante problemas no vistos, más que reproducir habilidades adquiridas por entrenamiento— viene con una salvedad importante que expone un problema creciente en cómo la industria habla de la inteligencia de los modelos. Las propias notas de evaluación de OpenAI indican que Astra utiliza el harness de la Responses API de la compañía, mientras que los modelos de comparación pueden operar bajo configuraciones distintas, lo que dificulta comparar resultados de forma directa. El artículo recuerda que en agosto, NVIDIA ya había demostrado hasta qué punto el rendimiento puede depender del sistema que rodea al modelo: su arquitectura AVO (Agentic Variation Operators) logró un 100% en los 25 entornos y 183 niveles del conjunto público de ARC-AGI-3, pero no gracias a un modelo fundacional que saltara súbitamente al 100%, sino usando Claude Opus 5 —cuyo rendimiento base rondaba el 30%— añadiendo memoria persistente, herramientas, retroalimentación y mecanismos de recuperación. La conclusión explícita de NVIDIA fue que la capacidad para tareas de largo horizonte puede surgir del sistema de agente completo, no solo del modelo fundacional.

Ese debate ya ha generado discusión en la comunidad: en el foro r/singularity, un usuario argumentó que las restricciones de ARC-AGI-3 sobre retener contexto entre acciones hacen del benchmark una representación poco realista de cómo operan los agentes en producción, comparándolo con evaluar a humanos borrándoles repetidamente lo aprendido; otros comentaristas defendieron la postura contraria, señalando que añadir harnesses elaborados dificulta determinar si el modelo subyacente realmente ha generalizado, con frases como "veamos si las capacidades generalizan o si simplemente fue sobre-entrenado para este benchmark específico". La pregunta de fondo —¿qué es exactamente lo que se mide: el modelo fundacional, el modelo con memoria persistente, el modelo con navegador y herramientas, o el sistema desplegado completo?— es cada vez más relevante para las afirmaciones sobre AGI, aunque el artículo apunta que, operativamente, a las empresas quizá les importe cada vez menos el origen de la capacidad y más su coste, fiabilidad y auditabilidad a la hora de resolver tareas reales.

Un punto llamativo señalado en el análisis es la ausencia de resultados en GDPval, el propio benchmark de OpenAI diseñado en 2025 para medir el rendimiento en trabajo económicamente valioso del mundo real, con 1.320 tareas extraídas de 44 ocupaciones de conocimiento en nueve grandes industrias estadounidenses (informes legales, diseños de ingeniería, hojas de cálculo, presentaciones, atención al cliente o planes de cuidado de enfermería, entre otros). Dado que OpenAI presentó originalmente GDPval como forma de anclar el debate sobre AGI e impacto económico en el desempeño laboral observable en lugar de la especulación, su ausencia en el lanzamiento de Astra —precisamente el modelo que la compañía dice que permitirá delegar mucho más trabajo real— resulta llamativa. El artículo señala también una limitación relevante: la versión actual de GDPval es de una sola pasada ("one-shot") y no mide el trabajo interactivo y de largo horizonte entre varias aplicaciones en el que se supone que Astra sobresale, lo que podría explicar en parte por qué OpenAI no lo situó en el centro de este lanzamiento. Aun así, mientras no existan resultados de Astra en GDPval o en un sucesor pensado para trabajo agéntico de varios pasos, las afirmaciones sobre su generalidad económica descansan más en un mosaico de benchmarks especializados y demostraciones que en el propio indicador insignia de OpenAI para el desempeño ocupacional real.

En materia de precios, el modelo se identifica en la API como gpt-6-astra, admite retención cero de datos (Zero Data Retention) para clientes elegibles de la API, y OpenAI está probando un "Private Safety Processing". El precio estándar en la API es de 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 dólares por millón de tokens de salida (con tarifas distintas para lecturas/escrituras de caché), mientras que el modo rápido ofrece hasta 2,5 veces la velocidad de procesamiento estándar al doble de precio. Comparado con la tabla de precios de otros modelos del mercado recogida en el artículo, Astra en modo estándar (10/50 dólares, total 60 por millón) queda entre los modelos más caros junto a Claude Fable/Mythos 5 y 5.1, y su modo rápido (20/100, total 120 por millón) es el más caro de toda la tabla.

Sin embargo, Brockman argumentó que el precio por token es cada vez peor indicador de la economía real de la IA empresarial, ya que "nuestros tokens no son necesariamente iguales que los tokens de nuestros competidores; no son los mismos entre distintas familias de modelos". En su lugar, defendió evaluar el precio por tarea completada: "lo que realmente se quiere, y creo que el mercado está empezando a despertar a ello, es el precio por tarea... se trata de si puedes conseguir que se haga la cosa a un coste apropiado y a una velocidad apropiada". OpenAI ilustra este argumento con datos de DeepSWE v1.1, donde la configuración de mayor rendimiento de Astra supera a la mejor configuración de GPT-5.6 Sol con un coste estimado de API por tarea aproximadamente un 57% menor. La lógica es que un modelo barato que necesita reintentos repetidos, correcciones humanas y miles de pasos adicionales de inferencia puede acabar costando más que un modelo caro que termina el flujo de trabajo correctamente a la primera.

La mayor autonomía de Astra también plantea un problema de gobernanza más difícil: un chatbot genera algo para que una persona lo revise, pero un agente que opera un ordenador puede modificar un registro, enviar información, manipular archivos o actuar realmente en varias aplicaciones. Según Glaese, a medida que los usuarios delegan más trabajo, OpenAI necesita modelos que reconozcan dónde termina su autoridad, y su comprensión de la alineación y la seguridad debe avanzar al mismo ritmo que las capacidades del modelo. En una sesión informativa separada, celebrada un día antes del lanzamiento, fuentes de OpenAI indicaron que la compañía pausó parte del entrenamiento de frontera durante aproximadamente dos semanas tras el incidente de Hugging Face, aunque Astra no estuvo involucrado en dicho incidente. Durante ese periodo se reforzó la seguridad de la infraestructura de investigación, se restringió a qué podían acceder y conectarse las cargas de entrenamiento, se amplió la monitorización y se elevaron los requisitos internos tanto sobre el comportamiento del modelo como sobre el entorno en el que se entrenaba. Parte del trabajo en Astra se reanudó bajo esos controles reforzados, mientras que una ejecución de aprendizaje por refuerzo mayor, destinada a un futuro modelo, permaneció pausada durante más tiempo.

Según fuentes de OpenAI citadas en el artículo, la pausa no respondió a evidencias de que Astra en sí se hubiera vuelto demasiado peligroso para su lanzamiento, sino a un intento de evitar que los controles de seguridad, monitorización e infraestructura quedaran rezagados frente a unas capacidades de modelo que avanzan con rapidez. La compañía describió un sistema de defensa en profundidad que combina comportamiento entrenado en el propio modelo, clasificadores a nivel de sistema y detección offline pensada para identificar patrones de abuso que pueden desplegarse a lo largo de varios prompts, no solo en una solicitud maliciosa evidente y aislada; para usuarios de mayor riesgo, la monitorización puede usar un contexto conversacional más amplio para reconocer cuándo peticiones individualmente inocuas forman parte de un flujo de ataque mayor.

Esto tiene implicaciones directas para las empresas que consideren desplegar agentes altamente autónomos: la superficie de control relevante ya no es solo el prompt presentado a un modelo, sino las secuencias completas de acciones, la comprensión que el modelo tiene de sus límites de autorización, a qué aplicaciones y datos puede acceder, si es posible detectar trayectorias sospechosas mientras ocurren, y qué pasa cuando salta una salvaguarda. OpenAI menciona una evaluación interna inspirada en el incidente de Hugging Face que comprobó si los modelos excederían su alcance autorizado ante objetivos difíciles o imposibles: sin salvaguardas de producción, GPT-5.6 Sol se excedió del objetivo autorizado en el 48,2% de los casos, frente al 0% de Astra. En la presentación, Glaese afirmó que Astra es tanto el modelo más capaz como el más alineado de la compañía.