Un tipo rubio aparece sentado frente a una pantalla gigante. De repente mueve la mano izquierda, en la que tiene algún tipo de puntero virtual, y dice "Crea un círculo amarillo... allí". Acto seguido, en efecto, aparece un círculo amarillo en pantalla.
La demo "Put that there" no parece a priori demasiado espectacular, pero es que fue creada hace casi 50 años, en 1979. La realizó el MIT Architecture Machine Group y apuntaba a un futuro en el que le diríamos cosas a una máquina y esa máquina las haría.
Ese futuro está al fin mucho más cerca, y lo está de la mano de GPT-6 Astra.
Esa es la gran revolución, creemos, de este modelo.
Olvidémonos un momento de los benchmarks
No la de los benchmarks, que están muy bien pero solo cuentan parte de la historia. Lo demuestra el hecho de que en unos puntúe increíblemente bien y en otros el resultado sea mucho menos espectacular. Por ejemplo: ha saturado el prestigioso test ARC-AGI-3 y ha logrado un 99,9% (Opus 5 llegó al 30,2%). Eso, por cierto, no significa que GPT-6 Astra sea AGI.
Sorprende que en Artificial Analysis GPT-6 Astra "solo" puntue con 61 puntos cuando Fable 5.1 llega a los 66 e incluso el reciente Muse Spark 1.3 llega a 62.
También es inquietante que haya saturado también ExploitBench (Opus 5 llegaba al 70%). Eso da buena cuenta de su capacidad en el ámbito de la ciberseguridad, algo de lo que ya avisaba OpenAI hace un par de días. Al presentarlo definitivamente, eso sí, tratan de tranquilizarnos afirmando que es el modelo de IA más alineado que jamás han creado. Según ellos, será difícil (pero no imposible) que haga cosas que no debe.
Sus resultados en muchos benchmarks son, insistimos, excepcionales, aunque curiosamente en Artificial Analysis solo logra quedar empatado con Fable 5 con 61 puntos, algo lejos de los 66 de Fable 5.1.
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El análisis de esta plataforma. eso sí, destaca que su uso de tokens por tarea es relativamente bajo, pero estamos ante el modelo más caro de la historia de OpenAI: 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 dólares por millón de tokens de salida.
Todo llamativo, sin duda, pero vamos a lo que vamos.
"Pon eso ahí"
Chris Schmandt estudiaba en el prestigioso MIT en 1977 cuando vio un anuncio de uno de sus departamentos para trabajar en un proyecto de "programación gráfica en PL/I", un arcano lenguaje de la década de los 60.
Se apuntó, y eso le llevó a manejar uno de los primeros sistemas que podían "dibujar" píxeles en una pantalla. Eso acabó llevándole a desarrollar la citada demo "Pon eso ahí" ("Put that there") que hoy nos parece prehistoria de la tecnología pero que entonces fue visionaria y espectacular: tú le hablabas a una máquina, y la máquina hacía lo que decías.
La humanidad no ha dejado de perseguir esa idea desde entonces, aunque solo la hemos visto realmente cumplida en una industria: la del cine, que una y otra vez ha hecho realidad ese sueño tanto en series ('Star Trek', 'El coche fantástico'), como en películas ('Her' es el mejor ejemplo reciente, diría).
Pero costaba llegar a hacer que ese futuro cristalizase. Con GPT-4o ya hubo un salto espectacular que nos permitía hablar con las máquinas de forma natural. y en el Google I/O de mayo de 2025 Project Astra nos mostró ese futuro en el que arreglar una bici con ayuda de la IA era coser y cantar.
Pero eso de que las máquinas realmente hicieran cosas por nosotros no estaba del todo a punto. Lograban hacer algunas cosas, pero no siempre del todo bien y al final siempre teníamos que 1) usar teclado y ratón para ir corrigiendo a las máquinas en cada paso y 2) la voz no era aún la interfaz definitiva.
Ahí es donde entra GPT-6 Astra. O donde promete entrar, al menos.
GPT-6 quiere hacer cosas por nosotros en nuestro PC
El nuevo modelo de OpenAI se presentaba al mundo con un vídeo singular. Uno que precisamente se iniciaba con un fragmento de esa citada demo de 1979, para luego viajar a 2026 e ir mucho más allá con la tecnología actual.
Pero claro, lo de dibujar un círculo amarillo era solo el principio. A partir de ahí los protagonistas de ese vídeo promocional muestran cómo utilizan GPT-6 Astra para convertir ese punto amarillo en parte de un cohete y luego en un videojuego, o cómo creaban una presentación sobre diseño de ropa, o cómo compraban una mesa cuya foto tenían guardada en algún lado en su ordenador, o cómo ayudaban a redactar un documento legal a un abogado.
La demo no era especialmente espectacular porque en realidad muchas de esas cosas "más o menos" ya se las podíamos pedir a la IA. Y lo del tipo comiendo comida china mientras juega a su videojuego "vibecodeado" (argh, terrible palabro) es un poco demasiado, pero la idea que nos traslada es la que este modelo al fin nos va a permitir todo eso que las películas y las series llevan décadas mostrándonos.
Decirles a las máquinas qué queríamos, y que ellas lo hicieran.
El concepto no es en absoluto nuevo, pero son muchos los modelos de IA que llevan tiempo avanzando en ese ámbito. Hay benchmarks que precisamente muestran que aquí GPT-6 Astra puede marcar un antes y un después: OSWorld 2.0 muestra la capacidad de una IA para manejar un ordenador: GPT-5.6 Sol conseguía un 65,7% y Claude Opus 5 un 70,2%, pero Astra pega otro pequeño empujón con el 72,6%. En el test ScreenSpot-Pro, una prueba que mide la capacidad de la IA para localizar correctamente elementos de una interfaz, Astra llegaba al 92,7%.
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En OpenAI precisamente destacaban que este era "el mejor modelo de uso en uso de un ordenador" gracias a la velocidad, precisión y seguridad de este tipo de control del ordenador. "Puede rellenar formularios online, actualizar registros de clientes en un CRM, y organizar tu calendario", indican en su anuncio oficial, entre otros ejemplos. Pero hay muchos más ejemplos, como el de la competición de Excel en la que GPT-6 logra ser cuatro veces más rápido que el ganador de la competición en 2023, o el de generar un testamento con la jerga legal perfecta sin despeinarse en apenas unos segundos.
Ya habíamos visto algo parecido en un ámbito muy específico de la industria tecnológica: crear pequeñas aplicaciones y herramientas se ha vuelto sorprendentemente accesible gracias a estos modelos de IA, y el célebre vibe coding permite que cualquiera pueda conseguir resultados que hace apenas unos años exigían saber programar
La idea ya no se limita a que la IA desarrolle y programe código por ti en tu ordenador, sino de que lo haga prácticamente todo por ti en tu ordenador. Y todo controlado por la voz, aunque por supuesto puedas seguir usando ratón y teclado.
Esa capàcidad de actuar directamente sobre la interfaz gráfica de nuestro ordenador hace que este elemento se convierta en una especie de API universal. Una API tradicional o protocolos como MCP siguen siendo de momento una forma mucho más eficiente y fiable de que una IA interactúe con un servicio, pero el problema es que alguien tiene que haber creado antes esa integración.
No estamos diciendo que GPT-6 Astra sea perfecto, ni mucho menos, o que ya podemos ir olvidándonos de manejar nuestro ordenador con ratón y teclado. Eso tardará si es que acaba ocurriendo: El 72,6% de Astra en OSWorld también se puede leer a la inversa: en más de una cuarta parte de las tareas del benchmark no logra completar con éxito lo que se le pide. Una tasa de fallo todavía terrible para muchas tareas profesionales o delicadas.
Sea como fuere, lo que plantea GPT-6 Astra es un cambio al que ya hace tiempo que parece apuntar el mundo de la IA: Hasta ahora usar un ordenador consistía en saber cómo conseguir algo. Si queríamos averiguar cuánto habíamos gastado en viajes el último año había que saber abrir la hoja de cálculo, escribir fórmulas, crear una tabla y quizás exportarla después a PDF.
