¿Recuerdas el revuelo que se armó cuando OpenAI lanzó los GPTs personalizados? La emoción era real. Todos nos imaginábamos creando nuestros propios pequeños asistentes de IA, perfectamente ajustados para un trabajo específico o con una personalidad única. El núcleo de ese sueño era una función llamada GPT Actions, que se suponía que permitiría a estos asistentes conectarse con nuestras aplicaciones cotidianas y realmente hacer cosas.
Pero si fuiste uno de los muchos que intentaron crear uno, probablemente encontraste que todo el asunto era más frustrante que futurista. La promesa era un futuro simple y poderoso, pero la realidad fue un enredo de obstáculos técnicos. Entonces, ¿cuál era la verdadera diferencia entre GPTs y Actions, por qué esta brillante idea fracasó para las empresas y cómo es realmente la próxima generación de automatización con IA?
La diferencia entre GPTs y Actions: ¿Qué son los GPTs personalizados y las Actions?
Para entender realmente qué salió mal, primero debemos ponernos de acuerdo sobre qué se suponía que era cada componente. Desglosemos las dos partes clave de la ecuación.
¿Qué es un GPT personalizado?
Un GPT personalizado es esencialmente una versión personalizada de ChatGPT. Puedes darle un conjunto específico de instrucciones, una personalidad particular (por ejemplo, un agente de soporte amable y servicial o un socio creativo ingenioso), e incluso una base de conocimiento dedicada subiendo archivos como PDF o documentos internos.
Piénsalo de esta manera: si el ChatGPT estándar es un bibliotecario generalista que sabe un poco de todo, un GPT personalizado es un especialista que es un experto absoluto en un tema de nicho. Quizás sea la literatura del siglo XIX, o quizás sean las políticas internas de recursos humanos de tu empresa. Esta función, disponible en los planes de pago de ChatGPT, te permite crear estos asistentes enfocados para tareas específicas. Podrías tener uno para hacer una lluvia de ideas de textos de marketing con la voz de tu marca y otro para resumir densos documentos de investigación técnica. Es una excelente manera de moldear la IA a tus necesidades específicas.
¿Qué eran las GPT Actions?
Las GPT Actions eran la otra mitad del rompecabezas, y aquí es donde las cosas comenzaron a complicarse. Esta función, ahora obsoleta, fue diseñada para permitir que un GPT personalizado se conectara con aplicaciones y servicios externos mediante API. Esta era la clave que se suponía que convertiría a tu GPT especializado de un conversador en un ejecutor. Una Action era lo que permitía a un GPT realizar tareas en el mundo real.
Por ejemplo, con la Action correcta, tu GPT teóricamente podría:
-
Consultar tu Google Calendar para ver si estás libre para una reunión.
-
Crear un nuevo ticket de soporte al cliente en un servicio de asistencia como Zendesk.
-
Obtener cifras de inventario en tiempo real de una base de datos de la empresa.
Entonces, el GPT personalizado era el “cerebro” y la personalidad de la IA, mientras que la Action era su conjunto de “manos”, permitiéndole interactuar con el mundo fuera de la ventana de chat. Toda la discusión sobre GPTs vs Actions se centraba realmente en cómo se suponía que este cerebro y estas manos debían trabajar juntos para automatizar tareas.
La promesa del modelo GPTs vs Actions: un mundo de automatización conectada
La idea detrás de las GPT Actions era realmente emocionante. Pintaba una imagen de un futuro en el que podrías usar un lenguaje sencillo y cotidiano para iniciar flujos de trabajo complejos, todo sin salir de tu interfaz de chat. Los desarrolladores y las empresas estaban entusiasmados con ideas sobre cómo esto podría cambiar fundamentalmente nuestra forma de trabajar.
Algunos de los casos de uso que entusiasmaron a todos fueron:
-
Para equipos de ventas: "Encuentra al Jefe de Marketing de Acme Corp en LinkedIn, obtén su información de contacto y redacta un correo electrónico de seguimiento amigable basado en nuestra última conversación".
-
Para agentes de soporte: "Un cliente quiere un reembolso. Busca su número de pedido en Shopify, confirma que es elegible y procesa la devolución".
-
Para operaciones internas: "Reserva una sala de reuniones de 30 minutos para el equipo de ingeniería en algún momento de mañana por la tarde y envía una invitación de calendario".
Este iba a ser el puente que conectara la IA conversacional con la automatización empresarial práctica y cotidiana. Prometía hacer que herramientas poderosas fueran accesibles para cualquiera que pudiera escribir una oración. Fue una idea fantástica, pero como muchos de nosotros descubrimos, la ejecución fue otra historia.
La realidad de GPTs vs Actions: los problemas más comunes
Aunque la visión era grandiosa, intentar usar realmente las GPT Actions para tareas empresariales del mundo real reveló muchas grietas. El sistema estaba plagado de desafíos que impidieron que ganara una tracción seria, especialmente para las empresas que necesitaban algo fiable y fácil de gestionar.
La alta barrera técnica de entrada
Cualquiera que haya pasado tiempo navegando por foros de desarrolladores o hilos de Reddit en aquel entonces puede decirte que crear una Action funcional era de todo menos una experiencia "sin código". Los obstáculos técnicos eran enormes.
Primero, tenías que escribir un esquema de OpenAPI detallado. Esto es básicamente un documento muy estructurado, escrito en JSON o YAML, que actúa como un traductor, diciéndole al GPT cómo hablar con la API de una herramienta externa. Este paso por sí solo requería una comprensión bastante buena de los principios de diseño de API, lo que inmediatamente lo puso fuera del alcance de la mayoría de los profesionales de marketing, ventas o soporte.
Luego tenías que abordar la autenticación. Configurar una conexión segura usando claves de API u OAuth es complejo, y para muchas empresas, la idea de entregar credenciales sensibles a un sistema con tan poca transparencia era inaceptable. Incluso para los desarrolladores experimentados, el proceso a menudo se convertía en un dolor de cabeza de prueba y error. Pasabas horas ajustando el esquema, tratando de averiguar por qué el GPT no entendía un comando específico o por qué fallaba una llamada a la API. Simplemente no era la solución plug-and-play que todos esperábamos.
Una experiencia de usuario fragmentada y limitada
Uno de los mayores obstáculos para el flujo de trabajo era que una Action estaba completamente aislada dentro de su GPT personalizado específico. No podías simplemente tener una conversación normal con GPT-4 y llamar a tu "Asistente de Zendesk" especial para realizar una tarea rápida.
Esto significaba que te veías obligado a cambiar constantemente entre diferentes ventanas de chat, lo que rompía por completo tu flujo de trabajo. Imagina que estás analizando un informe de comentarios de clientes en un chat y se te ocurre una idea para un nuevo artículo de ayuda. Tendrías que copiar tus ideas, abrir un GPT personalizado diferente creado para tu base de conocimiento, pegarlo todo y luego darle el comando. Era torpe, ineficiente y se sentía como un paso atrás.
Peor aún, no podías encadenar acciones para crear ningún tipo de flujo de trabajo de varios pasos significativo. Cada acción era un evento único. El GPT no tenía memoria ni lógica incorporada para manejar un proceso real como "Encuentra un nuevo cliente potencial, enriquece sus datos de contacto con una segunda herramienta y luego agrégalo a nuestro CRM". Solo podía hacer una pieza aislada a la vez, lo que limitaba severamente su uso para cualquier tipo de automatización empresarial seria.
Rendimiento poco fiable: un problema grave
Para las empresas que esperaban usar GPTs en roles de cara al cliente, la plataforma simplemente no estaba diseñada para ello.
No había una tienda oficial ni una forma fácil para que los usuarios descubrieran e instalaran GPTs personalizados, por lo que todo el esfuerzo que invertías en crear uno probablemente no llegaría a una audiencia. Más importante aún, no había forma de simular o probar cómo funcionaría tu Action con entradas del mundo real antes de ponerla en marcha. Básicamente tenías que construirla, lanzarla y esperar lo mejor. Para cualquier negocio serio, implementar una automatización no probada en un entorno real es un riesgo enorme.
Finalmente, la falta de control fue un problema importante. No podías establecer reglas granulares para definir cuándo la IA debía actuar y cuándo debía permanecer en silencio. Un equipo de soporte podría querer automatizar solo las respuestas a preguntas simples de "¿dónde está mi pedido?", pero no a problemas técnicos complejos. Con las GPT Actions, ese nivel de control simplemente no era posible, y eso lo convirtió en un factor decisivo para los equipos que necesitan mantener la calidad y la confianza.
La evolución más allá de GPTs vs Actions: de Actions rudimentarias a agentes de IA integrados
Las dificultades con las GPT Actions finalmente le enseñaron a la industria una lección valiosa: las empresas no necesitan un complicado kit de herramientas para hacerlo tú mismo. Necesitan una plataforma totalmente integrada, fiable y fácil de usar que cumpla la promesa de la automatización sin los dolores de cabeza. Aquí es donde entran en juego las plataformas de agentes de IA como eesel AI, retomando donde lo dejaron las GPT Actions.
Puesta en marcha en minutos
En lugar de pasar semanas lidiando con esquemas de OpenAPI, las plataformas modernas de agentes de IA ofrecen integraciones con un solo clic con las herramientas en las que ya confías, como Zendesk, Freshdesk e Intercom.
Todo el proceso de configuración está diseñado para ser verdaderamente autoservicio. Puedes conectar de forma segura tus fuentes de conocimiento, ya sean tickets de soporte pasados, wikis internos en Confluence o guías de procedimientos en Google Docs, y tener un agente de IA funcional en funcionamiento en minutos. No hay llamadas de ventas obligatorias ni esperas a que un desarrollador te ayude. Este enfoque elimina por completo la barrera técnica que impidió que muchas personas comenzaran con las GPT Actions.
Las plataformas modernas de agentes de IA permiten integraciones con un solo clic para conectar todas tus fuentes de conocimiento, una ventaja clave en la comparación entre GPTs y Actions.Consiguiendo el control total
Donde las GPT Actions eran aisladas y rígidas, una plataforma como eesel AI te ofrece un motor de flujo de trabajo completo. Puedes construir reglas precisas para automatizar selectivamente solo los tipos de consultas con las que te sientas cómodo, dándote un control total sobre todo el proceso.
También puedes definir acciones personalizadas que permiten a la IA hacer mucho más que solo responder una pregunta. Puede buscar información de pedidos en tiempo real desde tu backend, escalar un ticket al agente humano adecuado o actualizar automáticamente los campos del ticket con etiquetas relevantes. Este es el tipo de control granular que siempre faltó en los GPTs personalizados, permitiéndote construir confianza en tu automatización y escalarla con seguridad.
Las plataformas de IA dedicadas proporcionan un control granular y reglas personalizadas, una evolución necesaria desde el modelo rígido de GPTs vs Actions.Prueba con confianza
Uno de los mayores riesgos con las GPT Actions era ir a ciegas, sin una forma real de probar tu creación. eesel AI resuelve este problema con un potente modo de simulación.
Antes de que tu agente de IA interactúe con un cliente en vivo, puedes ejecutarlo en miles de tus propios tickets de soporte históricos. La plataforma te mostrará exactamente cómo habría respondido la IA en cada caso, dándote un pronóstico preciso de su rendimiento y tasa de resolución. Este entorno de prueba sin riesgos te permite ajustar el comportamiento de la IA, demostrar su valor a tu equipo con datos concretos y lanzarlo sabiendo exactamente qué esperar.
La capacidad de probar y simular el rendimiento con datos históricos es una ventaja clave de las plataformas de agentes de IA sobre el modelo original de GPTs vs Actions.Precios de ChatGPT
Solo para contextualizar, crear y usar GPTs personalizados requiere un plan de pago de OpenAI. Aquí tienes un resumen rápido de los precios de sus planes individuales y de equipo.
| Plan | Precio (por usuario/mes) | Características clave para la creación |
|---|---|---|
| Plus | 20 $ | Acceso a GPT-4o, crear y compartir GPTs para uso personal. |
| Team | 25 $ (facturación anual) / 30 $ (mensual) | Todo lo de Plus, espacio de trabajo dedicado, crear y compartir GPTs con tu equipo. |
| Enterprise | Contactar con ventas | Todo lo de Team, seguridad avanzada, acceso ilimitado a GPT-4o, personalización. |
Los precios se obtuvieron de la página oficial de precios de OpenAI a finales de 2024. Ten en cuenta que los planes y las características pueden cambiar.
La automatización requiere más que una ventana de chat
Al final del día, los GPTs personalizados son una herramienta fantástica para personalizar una experiencia de chat o para trucos de productividad individual. Pero el gran experimento de GPTs vs Actions nos mostró que la automatización empresarial seria necesita más que una función ingeniosa añadida a una aplicación de chat para consumidores. La implementación original era demasiado compleja para la mayoría de los usuarios, demasiado fragmentada para encajar en flujos de trabajo reales y demasiado poco fiable para tareas de cara al cliente.
La verdadera automatización exige una plataforma que fue construida para el trabajo desde cero. El futuro no se trata de juguetear con conexiones torpes en una ventana de chat; se trata de implementar agentes de IA inteligentes e integrados que sean fáciles de configurar, seguros de probar y lo suficientemente potentes como para manejar procesos empresariales reales de principio a fin. Para los equipos que están listos para superar el bombo publicitario y comenzar a obtener resultados reales de la IA, una plataforma dedicada es el camino claro a seguir.
¿Listo para ver lo que un verdadero agente de IA puede hacer por tu equipo de soporte? Prueba eesel AI gratis e implementa un asistente de IA totalmente funcional en minutos, no en meses.
Preguntas frecuentes
La visión inicial de GPTs vs Actions se enfrentó a importantes desafíos debido a las altas barreras técnicas, una experiencia de usuario fragmentada y un rendimiento poco fiable. Las empresas lo encontraron demasiado complejo y rígido para las necesidades de automatización escalable del mundo real.
Un GPT personalizado fue diseñado para ser el "cerebro" o la personalidad y base de conocimiento personalizada de la IA. Las Actions eran las "manos", permitiendo al GPT conectarse con aplicaciones externas y realizar tareas en el mundo real a través de APIs.
Los principales obstáculos técnicos incluyeron la necesidad de escribir esquemas de OpenAPI detallados, lo que requería un conocimiento significativo del diseño de API. La compleja configuración de la autenticación y un frustrante proceso de depuración por prueba y error también supusieron barreras importantes.
La naturaleza aislada significaba que los usuarios tenían que cambiar constantemente entre diferentes ventanas de chat, interrumpiendo su flujo de trabajo. Además, el sistema carecía de la capacidad de encadenar acciones para procesos de varios pasos, lo que limitaba su utilidad para la automatización compleja.
El siguiente paso implica plataformas de agentes de IA dedicadas que ofrecen integraciones con un solo clic, motores de flujo de trabajo completos y entornos de prueba robustos. Estas plataformas proporcionan mayor control, fiabilidad y facilidad de uso en comparación con el modelo original de GPTs vs Actions.
Sí, los GPTs personalizados siguen siendo una herramienta valiosa para personalizar experiencias de chat, proporcionar instrucciones específicas y aprovechar bases de conocimiento dedicadas para la productividad individual. Sobresalen en la adaptación de las capacidades conversacionales de la IA a temas o roles de nicho.
