El DevDay 2025 de OpenAI marca un punto de inflexión : de simple proveedor de API, el editor se convierte en una plataforma de IA de extremo a extremo. Sus dos grandes novedades – AgentKit y el Apps SDK – permiten ahora crear, sin multiplicar las herramientas, agentes autónomos del lado del servidor y aplicaciones ChatGPT interactivas del lado del cliente.
Para los desarrolladores, el prototipado se acelera claramente; para los equipos de producto, la oferta abre el acceso directo a ≈ 800 millones de usuarios semanales ; para los directivos, componentes de gobernanza reducen por fin la brecha entre entusiasmo y control.
Si su organización contempla industrializar workflows basados en modelos de lenguaje en los próximos 18 meses, estos dos SDK deben estar en lo más alto de su lista de tecnologías candidatas.
¿Qué se anunció durante el DevDay 2025?
AgentKit en breve
AgentKit es una cadena de montaje todo en uno para agentes de IA. Un Agent Builder visual traduce una lógica de múltiples etapas en un lienzo de arrastrar y soltar. Luego, el Connector Registry conecta estos agentes con aplicaciones SaaS o con sistemas internos.
ChatKit inserta una interfaz de conversación de marca blanca en cualquier producto, mientras que los módulos Guardrails integrados garantizan el cumplimiento de las políticas internas. Todo se basa en la nueva Responses API, que fusiona conversación, llamadas a herramientas y lógica condicional dentro de una única solicitud.
Apps SDK en breve
El Apps SDK permite a editores terceros publicar aplicaciones completas dentro de ChatGPT. Las apps pueden mostrar tarjetas, formularios o gráficos, autenticar al usuario a través de su back-end y apoyarse en el Model Context Protocol (MCP) para sus llamadas a herramientas. En concreto, ChatGPT se transforma en una app store que comparte el mismo pool de usuarios que el de arriba.
AgentKit orquesta el razonamiento autónomo y las acciones sistema a sistema, mientras que el Apps SDK cuida la experiencia de usuario.
Gracias al MCP, un workflow de AgentKit puede devolver su resultado en una tarjeta de aplicación y, a la inversa, una app puede delegar un razonamiento complejo en un agente AgentKit. Autonomía back-end y alcance front-end quedan así reunidos.
Comprender estas nuevas ofertas
| Criterio | AgentKit | Apps SDK |
|---|---|---|
| Función principal | Creación y orquestación de agentes autónomos | Integración de aplicaciones de terceros en ChatGPT |
| Interfaz | Lienzo visual de arrastrar y soltar | Componentes GUI (tarjetas, deslizadores…) |
| Estándar clave | Responses API | MCP* |
| Distribución | Widget ChatKit & API | App Store de ChatGPT + sugerencias contextuales |
* MCP: Model Context Protocol.
Paso de proveedor de modelos a proveedor de plataforma
OpenAI controla ahora la orquestación, la interfaz y la distribución. Surgen nuevos palancas de monetización (comisiones de marketplace, uso de modelos, transacciones in-chat), y el editor puede imponer estándares de facto antes que sus competidores.
Impacto para desarrolladores y start-ups
El Agent Builder sin código reduce drásticamente el plazo hasta el MVP, y el directorio de ChatGPT ofrece un descubrimiento integrado.
A cambio, algunas start-ups especializadas en orquestación o plug-ins corren el riesgo de redundancia funcional, un fenómeno clásico cuando un proveedor de infraestructura sube en la pila.
Ventajas para las empresas
Consolas de administración, registros de auditoría y guardarraíles a nivel de políticas responden directamente a las preocupaciones de las DSI sobre la gestión de datos y el cumplimiento.
Los primeros retornos – Klarna resuelve el 67 % de los tickets, Clay multiplica por diez el rendimiento de los leads – demuestran un ROI tangible.
Análisis detallado de AgentKit
Interfaz Agent Builder
El lienzo visual de arrastrar y soltar permite encadenar llamadas a modelos, disparadores de herramientas y bifurcaciones condicionales tan fácilmente como se ensamblan bloques gráficos.
Cada modificación se versiona; Marketing puede probar un flujo de cualificación mientras Engineering experimenta en una rama dedicada. Los paneles de previsualización muestran las trazas de ejecución en tiempo real, reduciendo el bucle prompt → test → despliegue a pocos minutos.
Registro de conectores
Desde el lanzamiento, hay conectores disponibles para Dropbox, Salesforce, Slack o SharePoint. Los equipos de IT pueden aprobar o prohibir cada conector y restringir el acceso a los datos campo por campo. ¿Un servicio no listado? Publique su propio conector compatible con el MCP para garantizar la portabilidad.
ChatKit
ChatKit proporciona un widget de chat listo para producción. Colores, tipografía, avatar: todo es personalizable para que el usuario vea su marca, no la de OpenAI. El widget transmite los mensajes a medida que avanza el razonamiento, ofreciendo la reactividad esperada.
Evaluaciones y guardarraíles
AgentKit integra una librería de guardrails (guardarraíles) y módulos de evaluación propietarios. Cada ejecución es trazable; usted mide la precisión, detecta las violaciones de política y elige un modo fail-open o fail-closed. Los equipos de cumplimiento disponen por fin de registros de auditoría completos, indispensables para un despliegue sereno.
Arquitectura interna
Todas las solicitudes pasan por la Responses API, capaz de gestionar razonamiento multivuelta y llamadas a herramientas en un solo intercambio.
Un SDK ligero gestiona la memoria y los subagentes, mientras que el MCP estandariza la exposición de funciones y de UI. El acoplamiento débil entre razonamiento, acción y presentación facilita el mantenimiento y la evolución.
Análisis detallado del Apps SDK
Conversación e interfaz gráfica: la fusión
Las apps de ChatGPT transforman una respuesta de texto en una experiencia interactiva. Pida a un servicio inmobiliario propiedades por debajo de un presupuesto: se muestra un mapa en el chat.
Solicite una playlist evolutiva: el reproductor de audio aparece al instante. El usuario ya no alterna entre pestañas; conversa, explora y actúa en un mismo flujo.
Flujo para desarrolladores
Una app se compone de:
- un servidor MCP que expone las herramientas y gestiona la autenticación;
- un bundle JavaScript/HTML que contiene la interfaz gráfica.
Los ingenieros programan la lógica a medida o utilizan formularios no-code guiados por esquema. Al ser una especificación abierta, sus activos funcionarán mañana en cualquier asistente compatible con MCP, protegiendo así la inversión.
Distribución y monetización
Las apps validadas aparecerán en un App Store dedicado y podrán invocarse por nombre o sugerirse de forma contextual. Un protocolo de comercio agéntico permitirá comprar sin salir del chat, posicionando a ChatGPT a la vez como canal de descubrimiento y de pago.
Análisis estratégico
El ascenso de OpenAI
Al subir en la cadena de valor, de editor de modelos a plataforma de aplicaciones, OpenAI capta más ingresos y aumenta los costes de salida para sus clientes, a la vez que consolida su autoridad en el ecosistema.
Zapier y n8n dominan la automatización clásica pero carecen de razonamiento multi-etapas. Google Vertex AI apuesta por la elección de modelos y la integración cloud. Anthropic se centra en la seguridad. Meta impulsa el open-source con Llama para banalizar la capa de modelo. AgentKit responde con una solución llave en mano, priorizando la velocidad frente a la apertura total.
| Capacidad | OpenAI | Anthropic | Zapier / n8n | |
|---|---|---|---|---|
| Constructor visual | Sí | Sí (consola no-code) | No | Sí (automatización) |
| Número de conectores | <100 (lanzamiento) | 100+ | DIY | 5 000+ |
| UI kit integrado | ChatKit | Código custom | Ninguno | Ninguno |
| Estándares abiertos | MCP | MCP + A2A | Parcial | Webhooks |
| Autoalojamiento | No | Solo GCP | Posible | Sí (n8n) |
Impacto en las startups y el SaaS
Las startups que ofrecen orquestación o frameworks de plugins ven cómo sus diferenciadores se integran gratis en AgentKit. Las supervivientes apostarán por modelos de nicho, datos propietarios o la abstracción multi-proveedor para seguir siendo relevantes.
Casos de uso
Automatización del soporte
En Klarna, un agente resuelve el 67 % de los tickets de extremo a extremo (datos internos 2024). El enfoque: empezar por la deflexión de FAQ, añadir acciones transaccionales controladas y luego automatizar los reembolsos una vez establecidos los scores de confianza.
Agentes de ventas y marketing
Clay despliega un agente de prospección que busca leads, redacta e-mails personalizados y lo registra todo en HubSpot, multiplicando por diez los leads cualificados en dos trimestres (ROI neto positivo a pesar del coste de tokens). Un buen ejemplo de estrategias de marketing orgánico. Vea también nuestro guía completo sobre el marketing de contenidos.
Asistentes internos
Finanzas consulta Slack para informes de gastos en tiempo real; RR. HH. automatiza el onboarding. Los despliegues siguen un recorrido: sandbox, piloto limitado, ampliación controlada con revisiones semanales.
Agentes de análisis e investigación
Las consultoras dotan a sus analistas de agentes capaces de ingerir miles de PDF, generar memorandos estructurados y citar las fuentes. Un control humano antes de la entrega preserva la confianza y reduce el ciclo de investigación de días a horas.