Quiere un agente que redacte sus respuestas a los clientes, que clasifique sus correos o que prepare sus informes, y ya tiene una cuenta de ChatGPT. Buena noticia: no necesita aprender a programar. OpenAI ha construido varios caminos para crear un agente a partir de su herramienta, del más sencillo al más técnico. Solo falta saber cuál elegir, y sobre todo qué no sabe hacer cada uno.
Puntos clave
- ChatGPT ofrece tres caminos para crear un agente: los GPT personalizados (sin código), el modo agente (lanzado en julio de 2025) y la API para los equipos técnicos.
- Un GPT personalizado se configura en pocos minutos con instrucciones y una veintena de archivos de referencia, pero se queda encerrado dentro de ChatGPT.
- OpenAI se compromete a no entrenar sus modelos con las conversaciones de las cuentas profesionales, un punto central para el RGPD.
- ChatGPT es un servicio en la nube: para los datos que no deben salir de la empresa, hace falta otra arquitectura.
- OpenAI anunciaba en agosto de 2025 más de cinco millones de usuarios profesionales de pago en ChatGPT.
Los tres caminos para crear un agente con ChatGPT
Lo primero que hay que entender es que «crear un agente con ChatGPT» no significa una sola cosa. OpenAI ofrece tres puertas de entrada, y no se dirigen al mismo público.
Los GPT personalizados son la puerta más sencilla. Un GPT es una versión especializada de ChatGPT: le da instrucciones (su papel, sus reglas), le proporciona documentos de referencia, y puede conectarlo a herramientas externas mediante lo que OpenAI llama acciones. Todo se configura en una interfaz visual. Lanzados en enero de 2024 junto con el GPT Store, siguen siendo el punto de entrada más accesible para una pyme.
El modo agente es más reciente. OpenAI lo lanzó el 17 de julio de 2025 bajo el nombre de «ChatGPT agent». Ahí no construye nada de antemano: describe una tarea compleja y ChatGPT la ejecuta solo, navegando por sitios web, ejecutando código y produciendo archivos terminados. Pide su conformidad antes de las acciones que comprometen, y usted puede interrumpirlo en cualquier momento.
La API Assistants es la puerta técnica. Permite a los desarrolladores construir un agente a medida, conectado a las herramientas internas de la empresa. Es el camino que elige una pyme cuando el GPT personalizado ya no basta.
La elección correcta depende de una sola pregunta: ¿la tarea es sencilla y repetitiva, o compleja y puntual?
Crear un GPT personalizado, paso a paso
Un GPT personalizado se construye en media hora, y es el mejor punto de partida. Aquí tiene el camino.
Paso 1: definir la tarea
Antes de abrir la herramienta, escriba una frase: ¿qué trabajo concreto debe hacer el GPT? «Redactar las respuestas a las solicitudes de presupuesto» es una buena definición. «Ayudar al comercial» es demasiado vago.
Paso 2: escribir las instrucciones
Es la etapa que marca la calidad. Las instrucciones describen el papel, las reglas y el formato esperado. Ejemplo:
Eres el asistente de una asesoría contable. Responde a los clientes en español, con un tono cortés y preciso. No des nunca un consejo fiscal firme sin remitir al asesor. Termina cada respuesta con los pasos a seguir.
Paso 3: aportar los documentos de referencia
Puede adjuntar archivos: un baremo de precios, un folleto de presentación, un procedimiento interno. El GPT se apoya en ellos para responder. El límite práctico es de una veintena de archivos, suficiente para la mayoría de las necesidades.
Paso 4: conectar acciones, solo si es necesario
Las acciones permiten al GPT consultar una herramienta externa, por ejemplo un calendario de citas. Es más técnico: cada acción corresponde a una llamada a una API. La mayoría de las pymes prescinden de ello al principio.
Paso 5: probar antes de compartir
El GPT puede quedarse privado, compartirse por enlace, o publicarse en el GPT Store. En todos los casos, pruébelo con casos reales antes de confiárselo a sus equipos.
El resultado es un asistente coherente, que aplica las mismas reglas en cada conversación. Es su fuerza, y su límite: solo hace lo que usted ha descrito.
Lo que el modo agente sabe hacer solo
El modo agente no requiere ninguna configuración previa. Usted describe un trabajo completo, y ChatGPT se encarga de él.
OpenAI construyó esta capacidad fusionando tres piezas ya existentes: Operator, que interactúa con sitios web, deep research, que sintetiza la información, y la inteligencia conversacional de ChatGPT. El resultado es un sistema que navega, analiza y produce entregables terminados: una hoja de cálculo, una presentación, un informe.
Para una pyme, los usos son concretos. Puede pedirle al agente que compare tres proveedores y produzca una tabla de síntesis. Que prepare un brief de cliente a partir de sus correos recientes. Que actualice un panel con nuevos datos conservando el formato. Las tareas programadas incluso permiten pedir un informe cada lunes por la mañana. Otros ejemplos concretos figuran en nuestra página de casos de uso.
Dos salvaguardas hacen el uso más seguro: el agente pide permiso antes de las acciones que comprometen, y usted puede retomar el control en cualquier momento. Es una diferencia importante frente a un agente que funcionara sin supervisión.
Los límites que hay que conocer antes de comprometerse
La transparencia debe funcionar en los dos sentidos. ChatGPT tiene límites que un directivo debe conocer.
El primero es la dependencia de un único proveedor. Un GPT personalizado vive dentro de ChatGPT. No puede desplegarlo en su sitio web, en su mensajería interna o en WhatsApp. Sus colaboradores deben abrir una cuenta de ChatGPT para usarlo. Si OpenAI cambia sus precios o sus condiciones, no tiene un plan B fácil.
El segundo es la memoria limitada. Un GPT recuerda los archivos que usted le da, no las conversaciones pasadas con sus clientes. Para un agente que sigue un expediente a lo largo del tiempo, no es suficiente.
El tercero es la precisión de las integraciones. Los conectores hacia otras herramientas existen, pero la conexión a un ERP o a un software de gestión español como Sage o Contasol casi siempre requiere desarrollo. El GPT por sí solo no habla con su sistema de información.
El cuarto es la localización de los datos. Es el punto más sensible, y merece su propia sección.
Confidencialidad: lo que está garantizado, y lo que no
Para una pyme española, la cuestión de los datos llega antes que la de las funcionalidades.
Lo que está garantizado: en las ofertas profesionales, OpenAI se compromete a no entrenar sus modelos con sus conversaciones ni con sus datos. La formulación oficial, desde el lanzamiento del plan Team en enero de 2024, es clara: usted posee y controla sus datos, y no se usan para el entrenamiento. OpenAI también ofrece un acuerdo de tratamiento de datos y permite elegir un alojamiento en Europa.
Lo que no lo está: sus datos pasan por los servidores de OpenAI. No es una instalación local. Para un despacho de abogados que maneja expedientes cubiertos por el secreto profesional, o un asesor fiscal que trata cuentas antes de su presentación, la simple promesa contractual puede no ser suficiente. La autoridad de protección de datos francesa (la CNIL) vigila de cerca el uso de ChatGPT en la empresa, y un análisis de impacto sigue siendo necesario en cuanto se tratan datos sensibles.
Es exactamente el punto donde el enfoque «local» cambia las cosas. Un agente puede funcionar en su infraestructura, con un modelo alojado en sus instalaciones o en la Unión Europea, sin enviar nunca sus datos a un servicio estadounidense. ChatGPT sigue siendo una herramienta notable para las tareas genéricas. Para los datos sensibles, se imponen otras arquitecturas. Hemos profundizado en esta misma cuestión con Claude de Anthropic, un modelo que lleva la fiabilidad más lejos, en nuestro artículo sobre Claude.
Cuánto cuesta
Los precios públicos de ChatGPT evolucionan rápido, y dependen de la oferta. En la fecha de redacción, se dibujan tres niveles para una pyme.
La suscripción individual (Plus) cuesta una veintena de euros al mes, y da acceso a los GPT personalizados y al modo agente. Es suficiente para probar, pero no para un equipo: no hay gestión de accesos ni garantías profesionales sobre los datos.
La oferta Business (antes Team) se factura por usuario, en torno a veinticinco o treinta euros al mes por persona, con un mínimo de dos puestos. Ahí es donde empiezan las garantías de confidencialidad y la administración del espacio de trabajo.
Más allá, la oferta Enterprise se negocia directamente con OpenAI, con un mínimo de varias decenas de usuarios. No concierne a la pyme típica.
A estas suscripciones se suma el coste real: el tiempo de configurar el GPT, mantenerlo y verificar que responde bien. Este tiempo se suele subestimar. Una auditoría de sus necesidades permite cuantificarlo todo antes de lanzarse.
Preguntas frecuentes
¿Hay que saber programar para crear un agente con ChatGPT?
No, para los GPT personalizados y el modo agente. La configuración se hace en una interfaz visual, en español, sin una línea de código. Solo la creación de acciones (la conexión a herramientas externas) requiere un mínimo de técnica, y es opcional.
¿Mis datos se usan para entrenar a ChatGPT?
No en las ofertas profesionales. OpenAI se compromete a no entrenar sus modelos con sus conversaciones ni sus datos. En cambio, en la suscripción individual, los ajustes por defecto son menos protectores: hay que desactivar el entrenamiento en la configuración.
¿Puede un GPT personalizado trabajar con mis herramientas de negocio?
En parte. Las acciones permiten conectar API, pero la integración con un ERP o un software de gestión español casi siempre requiere desarrollo. El GPT por sí solo no se conecta a Sage o Contasol.
¿Se puede hacer funcionar un agente ChatGPT en los propios servidores?
No. ChatGPT es un servicio en la nube: todo pasa por los servidores de OpenAI. Para una ejecución local, hace falta otro enfoque: un modelo alojado en sus instalaciones o en la Unión Europea, junto con una herramienta de orquestación. Es una arquitectura que NexeAI diseña para las profesiones reguladas.
¿ChatGPT o un agente a medida, por dónde empezar?
Empiece por un GPT personalizado en una tarea única y bien delimitada. Si la tarea afecta a datos sensibles, o si debe integrarse con sus herramientas, un agente a medida es más adecuado. El factor que más pesa no es la herramienta, es la claridad de la tarea que se quiere automatizar.
Pasar a la acción
ChatGPT es la forma más rápida de crear un primer agente IA sin programar, y para muchas tareas genéricas, basta. Sus límites aparecen cuando se exige la confidencialidad de los datos, la integración con las herramientas de negocio, o un agente que trabaje a lo largo del tiempo.
Empiece por una tarea repetitiva, pruébela con un GPT personalizado, y mida el tiempo ganado. Si el resultado le convence y la tarea afecta a datos sensibles, un agente a medida tomará el relevo.
Hablemos de su proyecto de agente IA: le ayudamos a elegir entre un GPT, un agente a medida o una ejecución local, según sus datos y sus herramientas. Descubra también nuestra oferta de desarrollo de agentes IA y nuestra formación en agentes IA para hacer autónomo a su equipo.
