Los nuevos modelos que OpenAI y Anthropic presentaron el 22 de septiembre empiezan a dibujar una inteligencia artificial bastante diferente a la que hemos conocido hasta ahora. GPT-6 Sol, GPT-6 Luna y Claude Opus 5.5 ya no compiten únicamente por responder mejor. El objetivo es convertirlos en agentes capaces de trabajar y poder repartir las tareas entre modelos con diferentes capacidades y costes.
Trabajadores digitales para cada tarea
El cambio se parece cada vez más a una plantilla de trabajadores digitales. Es decir, IAs con distintos niveles de capacidad y precio que pueden repartirse un mismo trabajo y utilizar herramientas para completarlo. Si esta arquitectura termina imponiéndose dentro de las empresas, sus directivos tendrán que preguntarse qué trabajadores digitales necesitan para cada tarea, qué nivel de inteligencia requiere cada trabajo y cuánto cuesta ponerlos a trabajar.
Claude Opus 5.5 ocupa el terreno de los trabajos más complejos. Anthropic lo ha orientado a programación, tareas profesionales y agentes capaces de utilizar herramientas y ordenadores, coordinar subagentes y mantener procesos prolongados con menor intervención humana. La compañía asegura, además, que puede realizar determinados trabajos con un coste alrededor de un 40% inferior al de Opus 5.
Trabajo con agentes
OpenAI ha llevado esa especialización un paso más allá al dividir GPT-6 entre modelos destinados a necesidades económicas diferentes. GPT-6 Sol está pensado para programación compleja y flujos de trabajo con agentes. Puede combinar archivos, búsqueda web, ejecución de código y uso del ordenador y manejar más de un millón de tokens de contexto. La intención es que pueda encargarse de procesos extensos que exigen combinar información, razonamiento y herramientas.
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GPT-6 Luna ocupa el otro extremo, con tareas que necesitan ejecutarse en grandes cantidades y donde el coste importa más que disponer de la máxima inteligencia posible. Con precios de 0,10 dólares por millón de tokens de entrada y 0,50 dólares de salida, OpenAI busca hacer económicamente más viable utilizar IA millones de veces dentro de procesos empresariales.
De elegir modelos a repartir trabajos
Esta diferencia entre Sol y Luna anticipa hacia dónde puede dirigirse ChatGPT. En lugar de utilizar siempre la misma inteligencia para cualquier petición, los sistemas pueden seleccionar modelos distintos dependiendo del trabajo que tengan delante. No tiene demasiado sentido utilizar el modelo más potente para clasificar un correo, extraer un dato de una factura o comprobar una categoría. Ese modelo puede reservarse para programar, investigar, resolver una excepción compleja o tomar una decisión que requiera mucho más contexto.
La misma lógica aparece en Claude con la capacidad de Opus 5.5 para coordinar subagentes. Una tarea compleja puede dividirse y distribuirse entre diferentes procesos antes de reunir los resultados. Los propios modelos también están aprendiendo a trabajar de una forma menos lineal. GPT-6 permite realizar llamadas asíncronas a herramientas, por lo que puede continuar con otras partes de un trabajo mientras espera el resultado de una operación, además de recibir nuevas instrucciones durante la ejecución.
Modelos baratos y más caros
El cambio más importante de estos lanzamientos es que ChatGPT y Claude dejan de ser solo asistentes, ya que ambos modelos nacieron como ventanas de conversación con IA, pero están evolucionando hacia sistemas capaces de organizar y ejecutar trabajo.
En este sentido, la siguiente fase podría ser una capa que decida automáticamente qué modelo debe encargarse de cada una de las partes de una tarea. Por ejemplo, uno barato podría utilizarse para miles de operaciones rutinarias, otro más capaz para analizar las excepciones y un modelo superior para los problemas que realmente necesitan mayor razonamiento.