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title: "OpenAI DevDay 2026: todos los anuncios, explicados y contrastados"
subtitle: "De conversar con IA a coordinar trabajo, agentes, aplicaciones y equipos"
event_date: "2026-09-29"
research_cutoff: "2026-10-01"
timezone: "America/Santiago"
language: "es-LATAM"
prepared_for: "Álvaro Maureira"
intended_use: "Investigación editorial y documento fuente para una landing educativa"
version: "1.0"
publication_status: "Documento de investigación; no publicado en ningún sitio"
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# OpenAI DevDay 2026: todos los anuncios, explicados y contrastados

## Resumen ejecutivo

**El evento fue el martes 29 de septiembre de 2026, en San Francisco.** La keynote comenzó a las 10:00 PDT, equivalentes a las 14:00 de Chile continental ese día. Este informe reconstruye sus anuncios y contrasta sus condiciones con documentación consultada el **1 de octubre de 2026**. El punto de partida es el resumen oficial de OpenAI, que habla de más de veinte anuncios. Aquí se organizan sus **25 entradas principales** en fichas, sin confundir productos nuevos, ampliaciones de productos existentes y funciones todavía futuras. [S01] [S02]

**Lectura editorial:** DevDay no se entiende bien como una simple colección de modelos. La propuesta reúne un modelo de menor costo —GPT‑6.1 Sol—, mayor velocidad —Ultrafast—, agentes persistentes —dots—, herramientas de desarrollo, extensiones, documentos compartidos y nuevas vías de distribución. Mi interpretación es que OpenAI intenta conectar cuatro momentos que antes podían quedar separados: decidir qué hacer, ejecutar el trabajo, colaborar sobre el resultado y mantenerlo actualizado. Esta es una interpretación del conjunto, no una declaración de que todos esos flujos funcionen sin intervención humana.

Para explicar el evento con rigor conviene conservar cuatro distinciones. **Un modelo no es un agente:** el primero aporta capacidades; el segundo añade contexto, herramientas, ejecución y permisos. **Un anuncio no equivale a acceso universal:** varias funciones tienen despliegues graduales o dependen del administrador. **Un precio por token no es el costo final de una tarea:** influyen razonamiento, herramientas, repeticiones, contexto y velocidad. **Una demostración no acredita fiabilidad productiva:** la evidencia debe separarse de los casos hipotéticos que se propongan para enseñarla.

El informe incluye explicación funcional y técnica, oportunidades para negocios, límites, precios verificables, mediciones de Artificial Analysis, catálogo de videos y páginas con reproductores localizados, fuentes enlazadas y un brief de implementación para la landing. **No se recuperó una transcripción íntegra de la keynote ni se verificó la reproducción completa de todas las sesiones.** Por eso no se inventan minutajes, citas de escenario o una lista supuestamente exhaustiva de grabaciones. El inventario de anuncios sí se contrastó con las 25 entradas del recap oficial.

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## Índice

- [1. Alcance, fechas y criterios de evidencia](#alcance)
- [2. Mapa completo de los 25 anuncios](#mapa)
- [3. Explicación en profundidad, anuncio por anuncio](#fichas)
- [4. Precios, velocidad y benchmarks sin confundir métricas](#comparaciones)
- [5. Aplicaciones para negocios, marketing, ventas y educación](#aplicaciones)
- [6. Disponibilidad, contradicciones y pendientes](#disponibilidad)
- [7. Videos, replays y recursos audiovisuales](#videos)
- [8. Ecosistema: Sign in with ChatGPT y Marketplace](#ecosistema)
- [9. Brief completo para el agente que construirá la landing](#brief)
- [10. Preguntas frecuentes y glosario](#faq)
- [11. Fuentes y enlaces de consulta](#fuentes)
- [12. Control editorial antes de publicar](#control)

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## 1. Alcance, fechas y criterios de evidencia

### 1.1 Qué cubre este documento

Cubre los anuncios incluidos en el recap oficial de **OpenAI DevDay 2026**, sus documentos de producto y ayuda disponibles al corte y las precisiones necesarias para explicarlos. No es una transcripción de la conferencia, un manual exhaustivo de todas las API de OpenAI ni una prueba práctica de las funciones en una cuenta específica. Tampoco convierte cada opción que aparece en el menú general de documentación en un lanzamiento del evento.

Se utilizan estas etiquetas:

| Etiqueta | Significado editorial |
|---|---|
| **Anunciado / en despliegue** | Existe anuncio oficial; el acceso concreto puede depender del plan, región, cliente o configuración. |
| **Beta** | Función disponible para determinados usuarios, todavía identificada como beta. |
| **Preview limitada / alpha** | Acceso de prueba restringido; no debe describirse como disponibilidad general. |
| **Próximamente** | La fuente presenta una intención futura, no disponibilidad comprobada. |
| **Ampliación** | El producto existía antes; el evento introduce o destaca capacidades nuevas. |
| **Diferencia documental** | Dos fuentes oficiales no expresan el mismo alcance. Se conserva el matiz más prudente. |
| **Interpretación / ejemplo propuesto** | Análisis de este informe, no resultado medido ni demostración atribuida a OpenAI. |

Las páginas de ayuda y documentación son fuentes vivas. Su contenido puede actualizarse después del evento y después de este informe. Una referencia a «hoy», «en los próximos días» o «próximamente» se interpreta desde la fecha de publicación original, no como una promesa de acceso el día en que alguien lea la landing.

### 1.2 Cronología que evita falsos estrenos

| Fecha | Qué está documentado | Cómo explicarlo |
|---|---|---|
| 10 de septiembre de 2026 | Publicación de la presentación de Agents API. [S24] | Agents API no nació el 29 de septiembre. |
| 22 de septiembre de 2026 | GPT‑6 Sol y GPT‑6 Luna en Codex y ChatGPT Work, y novedades de Codex CLI 0.156.0. [S20] | Son antecedentes; no contar estos modelos como lanzamientos originales del DevDay. |
| 29 de septiembre de 2026 | DevDay; GPT‑6.1 Sol, dots y el conjunto de entradas del recap. [S01] [S04] [S05] | Es la fecha central de la cobertura. |
| 30 de septiembre de 2026 | El changelog registra Codex CLI 0.159.3, posterior a las versiones del día del evento. [S20] | No presentar una versión posterior como la versión exacta de la keynote. |
| 1 de octubre de 2026 | Corte de esta investigación. | Es una fotografía documental, no una garantía de acceso por cuenta. |

**Consecuencia importante:** incluso la voz de Codex CLI aparece documentada antes del evento. Conviene hablar del «CLI renovado presentado en DevDay», no asegurar que cada una de sus capacidades apareció por primera vez ese martes. [S20]

### 1.3 Jerarquía de fuentes

Para atribuir un anuncio se privilegia la publicación oficial del evento. Para explicar cómo se usa y quién puede acceder, se consulta la documentación y la ayuda específica. Para seguridad se priorizan las guías técnicas, las FAQ de privacidad y las fichas de seguridad. Para evaluar rendimiento se separan las pruebas publicadas por OpenAI de las mediciones realizadas por Artificial Analysis.

No se presentan como oficiales sitios externos que incorporan «Decisions API», «OpenAI» o el nombre de un modelo en su dominio. Tampoco se trasladan a la landing endpoints, latencias o métodos de SDK que no se hayan verificado en documentación primaria.

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## 2. Mapa completo de los 25 anuncios

La numeración es editorial y mantiene correspondencia uno a uno con las entradas principales del recap. Las fichas desarrollan las fuentes específicas y las condiciones. Las diferencias entre planes no caben en una etiqueta: deben conservarse al publicar.

| ID | Anuncio | Qué debe entender el lector | Situación principal | Ficha |
|---|---|---|---|---|
| D01 | Dots | Agentes con responsabilidades continuas. | Despliegue; beta empresarial condicionada. | [Ver](#d01) |
| D02 | GPT‑6.1 Sol | Nuevo modelo orientado a trabajo complejo con menor precio que Astra. | Work, Codex y API; no confundir con Chat. | [Ver](#d02) |
| D03 | Ultrafast | Modalidad de inferencia de mayor velocidad. | Astra disponible con condiciones; Sol anunciado para después. | [Ver](#d03) |
| D04 | Private Intelligence | Privacidad para procesamiento y revisiones de seguridad. | PSP documentado; Private Inference futuro. | [Ver](#d04) |
| D05 | Codex en la nube | Trabajo en entornos de desarrollo reutilizables. | Ampliación / despliegue. | [Ver](#d05) |
| D06 | Codex CLI renovado | Mejor coordinación desde la terminal. | Ampliación; algunas funciones preceden al evento. | [Ver](#d06) |
| D07 | Code Review | Revisión de cambios integrada con repositorios. | GitHub disponible; GitLab con alcance preliminar. | [Ver](#d07) |
| D08 | Codex Security Cloud | Análisis y validación de vulnerabilidades. | Acceso condicionado por plan y administración. | [Ver](#d08) |
| D09 | Decisions API | Elegir entre respuestas predefinidas. | Preview limitada. | [Ver](#d09) |
| D10 | Agents API con computer use | Añadir interacción visual al agente administrado. | Ampliación de una API previa. | [Ver](#d10) |
| D11 | Bedrock Managed Agents | Agentes OpenAI ejecutados con infraestructura AWS. | Preview. | [Ver](#d11) |
| D12 | Extensiones de plugins | Integraciones que ocupan superficies nativas de la interfaz. | Despliegue con diferencias por cliente y plan. | [Ver](#d12) |
| D13 | Creación, publicación y descubrimiento de plugins | Mejorar la cadena de construcción y distribución. | Nuevas herramientas y proceso actualizado. | [Ver](#d13) |
| D14 | Plugins alojados en Sites | Aplicaciones conectadas dentro de sitios creados con ChatGPT. | Planes organizacionales indicados. | [Ver](#d14) |
| D15 | MCP Events | Activar trabajo por eventos de una aplicación. | Integración documentada; propuesta de protocolo. | [Ver](#d15) |
| D16 | ChatGPT Space | Lugar compartido para personas, agentes y materiales. | Pro, Business y Enterprise. | [Ver](#d16) |
| D17 | Pages | Documentos editables, interactivos y conectados. | Dentro del nuevo entorno colaborativo. | [Ver](#d17) |
| D18 | Diapositivas colaborativas | Presentaciones coeditadas por personas y agentes. | Próximamente. | [Ver](#d18) |
| D19 | Teams y Team Tasks | Responsabilidad compartida sobre trabajo recurrente. | Business y Enterprise. | [Ver](#d19) |
| D20 | @ChatGPT en Slack y Microsoft Teams | Participación de ChatGPT en conversaciones de trabajo. | Requiere configuración organizacional. | [Ver](#d20) |
| D21 | Meetings plugin | Notas de reuniones y siguientes pasos. | Beta macOS; Enterprise con acceso limitado. | [Ver](#d21) |
| D22 | Perfiles compartibles | Mostrar identidad y trabajos seleccionados. | Despliegue; Enterprise presenta diferencia documental. | [Ver](#d22) |
| D23 | Sign in with ChatGPT | Identidad y, por separado, uso del plan en aplicaciones asociadas. | Integraciones participantes. | [Ver](#d23) |
| D24 | Nuevo nivel Pro | Pro de USD 500 y cambios en la oferta Pro. | Plan comercial; revisar límites. | [Ver](#d24) |
| D25 | OpenAI Marketplace | Aplicar compromisos empresariales a productos elegibles. | Programa comercial con condiciones. | [Ver](#d25) |

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## 3. Explicación en profundidad, anuncio por anuncio

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### D01. Dots: de pedir respuestas a delegar una responsabilidad

**Qué se presentó.** Dots son agentes persistentes impulsados por GPT‑6 Astra. Tienen un computador en la nube, mantienen contexto y trabajan con las aplicaciones que el usuario conecta. OpenAI los presenta como una forma de dar seguimiento a objetivos entre conversaciones, no solo responder al mensaje que acaba de llegar. El anuncio también describe specialist dots para funciones organizacionales definidas y una integración prevista con Microsoft Agent 365; no deben confundirse con una disponibilidad general de empleados digitales autónomos. [S05]

**Disponibilidad real.** La ayuda indica Pro fuera del Espacio Económico Europeo, Suiza y Reino Unido; Business Premium en las regiones compatibles; y beta para Enterprise, Edu y Healthcare cuando el administrador la habilita. El despliegue puede tardar días en llegar a una cuenta. El primer dot está incluido, pero el trabajo de mayor profundidad tiene una asignación de uso: «siempre disponible» no significa capacidad de ejecución ilimitada. La creación inicial se realiza desde escritorio o navegador de escritorio. [S06]

**Cómo funciona, explicado sin exagerar.** La diferencia conceptual no es «un chat que contesta mejor», sino una relación de trabajo con objetivo, memoria, herramientas y seguimiento. La organización debería definir qué observa, qué resultado produce, qué cambios puede efectuar y cuándo debe detenerse. Esta es la forma recomendada de plantear su uso; no supone que un objetivo ambiguo produzca automáticamente una ejecución correcta.

Hay una separación decisiva entre **investigación proactiva** y **acciones autorizadas**. La FAQ dice que las herramientas de investigación proactiva pueden leer fuentes permitidas y conservar notas, pero no enviar mensajes, modificar contenido por plugins ni controlar un navegador o computador directamente. Las acciones posteriores siguen las reglas y revisiones correspondientes. También advierte que desconectar una fuente no elimina el contexto ya adquirido y que borrar un dot no borra necesariamente los archivos o conversaciones almacenados en otros lugares. [S07]

**Ejemplo propuesto para una agencia.** Encargar seguimiento de oportunidades comerciales: identificar cambios relevantes en información autorizada, preparar un resumen y redactar una propuesta de siguiente paso. El resultado inicial debería ser un borrador con evidencia, no el envío automático de ofertas, descuentos o contratos. La autorización para enviar un mensaje no debe interpretarse como permiso permanente para contactar a cualquier persona.

**Valor y límites.** El valor a probar es la continuidad del trabajo; el riesgo es conceder una responsabilidad demasiado amplia. Una evaluación útil medirá omisiones, correcciones humanas, acciones bloqueadas correctamente y calidad del registro, además del tiempo empleado. No basta con contar tareas realizadas.

**Para la landing.** Mostrar un ciclo «objetivo → consulta de contexto → propuesta → aprobación cuando corresponda → ejecución → revisión». Separar visualmente lectura, preparación y modificación. No usar «trabaja sin límites», «nunca se equivoca» ni «reemplaza a tu equipo». Enlazar tanto la presentación como la documentación de privacidad. [S05] [S07] [S08]

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### D02. GPT‑6.1 Sol: capacidad de trabajo complejo a menor precio por token

**Qué se presentó.** GPT‑6.1 Sol es una actualización de GPT‑6 Sol orientada a programación con agentes, uso de computadora y trabajo profesional. Se anunció el 29 de septiembre para **ChatGPT Work, Codex y API**, con disponibilidad según los planes indicados y sus configuraciones. La publicación específica aclara que no estaba todavía en la modalidad Chat. Su identificador de API es `gpt-6.1-sol`. [S04]

La afirmación de OpenAI es «inteligencia cercana a Astra», no equivalencia universal. En sus evaluaciones publicadas, Sol mejora 6,4 puntos porcentuales frente al Sol anterior en la configuración destacada de DeepSWE; en AutomationBench el anuncio señala ventajas frente a Opus 5.5 y al Sol anterior; y en OSWorld describe una mejora de siete puntos frente a Sol. Son resultados en entornos y configuraciones concretos, no tasas generales de éxito de cualquier agente. [S04]

**Qué aporta la medición externa.** Artificial Analysis registra para GPT‑6.1 Sol puntuaciones de 42, 48, 50, 51 y 52 en su Intelligence Index, según los niveles low, medium, high, xhigh y max. Sus costos por tarea de ese índice son, respectivamente, USD 0,13; 0,21; 0,32; 0,39 y 0,72. Son cinco configuraciones evaluadas del modelo, no cinco lanzamientos adicionales. [S12]

**Cómo interpretarlo.** El modelo resulta interesante como candidato para trabajo repetido que no necesita siempre la configuración más costosa. Sin embargo, conviene elegir la combinación de calidad, tiempo y costo adecuada a cada proceso. Un nivel de razonamiento superior no debe adoptarse por costumbre: puede consumir más recursos y no mejorar el resultado que realmente importa.

**Ejemplo propuesto.** Para construir una landing a partir de este informe, una evaluación podría comparar Sol en medium y high al estructurar el contenido, generar componentes y reparar errores. Un revisor independiente comprobaría fuentes, enlaces, estados de disponibilidad y accesibilidad. La decisión de pasar a Astra dependería de fallos observados, no de asumir que el modelo más caro siempre es necesario.

**Límites importantes.** El addendum de seguridad clasifica al modelo bajo el marco de OpenAI con capacidad Critical en ciberseguridad y High en el dominio biológico y químico, y aplica el conjunto correspondiente de salvaguardas. Estas categorías son clasificaciones del proveedor sobre capacidades y riesgos; no son certificaciones de que el modelo sea seguro para cualquier uso. [S13]

**Para la landing.** Usar una comparación con tres pestañas conceptuales o bloques: «capacidad», «costo» y «condiciones». Separar datos de OpenAI y Artificial Analysis. El titular correcto es «nuevo equilibrio entre calidad y costo», no «Astra gratis» ni «cinco veces mejor».

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### D03. Ultrafast: reducir el tiempo de generación sin confundirlo con toda la tarea

**Qué se presentó.** Ultrafast es una modalidad de mayor velocidad. El recap anuncia hasta ocho veces más velocidad en Codex, con hasta 300 tokens por segundo, y hasta seis veces en API. La guía viva de la API utiliza también un encabezado de hasta ocho veces: ambas afirmaciones no se deben mezclar como si fueran la misma medición. Astra es el modelo central del lanzamiento; Sol Ultrafast fue anunciado para los días siguientes, no verificado como universalmente disponible en este corte. [S01] [S14]

**Cómo se solicita técnicamente.** La documentación muestra `service_tier: "ultrafast"` junto a `model: "gpt-6-astra"` en Responses API. Es una selección de servicio, no un nuevo nombre de modelo. La guía recomienda WebSockets para flujos con muchas herramientas y señala restricciones regionales: procesamiento global y residencia de datos de Estados Unidos, no endpoints regionales europeos u otros no estadounidenses. Las cuotas de API dependen del nivel de uso. [S14]

**Interpretación práctica.** Una tarea puede tardar por cuatro motivos distintos: inferencia, acceso a herramientas, espera externa o intervención humana. Acelerar la primera parte no acelera en la misma proporción las otras tres. Por tanto, «ocho veces más tokens por segundo» no equivale a «ocho veces más ventas», «ocho veces menos horas» ni «ocho veces más proyectos terminados».

**Costo.** La tabla oficial consultada distingue Standard, Batch, Flex, Fast y Ultrafast. Para Astra en el tramo corto, Ultrafast figura a USD 60 por millón de tokens de entrada y USD 300 por millón de salida, frente a USD 10 y USD 50 en Standard. La comparación económica completa aparece en la sección 4. [S11]

**Ejemplo propuesto.** Puede tener sentido probarlo cuando una persona espera iteraciones sucesivas sobre un error o una interfaz. Tiene menos justificación automática para un informe que puede completarse sin espera interactiva. La prueba debería medir el tiempo total hasta un resultado aceptado y el gasto total, no solo la velocidad visible del texto.

**Para la landing.** Ilustrar una línea temporal con tramos de modelo, herramientas y revisión. Conservar «hasta», la superficie medida y la fuente. No animar un contador con velocidad inventada como si fuera una medición real.

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### D04. Private Intelligence: privacidad del contenido y controles verificables

**Qué se presentó.** Private Intelligence agrupa dos piezas que deben explicarse por separado: **Zero Data Retention con Private Safety Processing**, ya descrito técnicamente, y una **preview futura de Private Inference**, anunciada para el otoño de 2026 del hemisferio norte. Para lectores de Chile conviene escribir esa referencia de manera explícita: no significa el otoño chileno. [S01]

**Private Safety Processing.** La guía describe registros cifrados almacenados bajo control del cliente, autorización mediante claves administradas por este y revisión automatizada en un entorno con atestación de hardware que deshabilita acceso humano. Del procesamiento protegido salen señales acotadas de seguridad y metadatos operativos. OpenAI conserva referencias e información operacional, no una copia del contenido protegido. El almacenamiento descrito se dedica a seguridad y no a entrenamiento. [S15]

La distinción crítica es que **Zero Data Retention no significa que no exista contenido almacenado en ninguna parte**. En esta arquitectura hay almacenamiento controlado por el cliente. Tampoco se puede extender una propiedad del sistema de revisión a todos los conectores, registros o servicios externos que una aplicación utilice.

**Explicación didáctica.** Imaginemos dos circuitos: uno responde una solicitud y otro revisa posteriormente determinados registros por razones de seguridad. La propuesta documentada pretende que ese segundo circuito no introduzca una vía de lectura humana del contenido protegido. Esa analogía ayuda a entender el diseño, pero no sustituye la revisión de su configuración y sus límites.

**Qué exige una evaluación empresarial.** Recomiendo comprobar quién administra las claves, dónde quedan los registros, qué metadatos se conservan, cómo se revocan permisos, qué ocurre ante errores y qué obligaciones tiene cada parte. Son preguntas de diligencia técnica; este informe no certifica cumplimiento normativo ni reemplaza una revisión legal y de seguridad.

**Private Inference.** No se presenta aquí como disponible de forma general ni como una infraestructura que pueda instalarse siguiendo una receta pública completa. El anuncio promete computación confidencial y controles estrictos y verificables. Faltan en esta investigación suficientes detalles operativos para afirmar cobertura universal, precio, regiones o compatibilidad con todas las herramientas. [S01]

**Para la landing.** Dibujar dos bloques separados, con etiquetas diferentes de disponibilidad. Evitar la frase «OpenAI nunca puede ver ningún dato» aplicada indiscriminadamente al conjunto de productos.

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### D05. Codex en la nube: entornos reutilizables para delegar desarrollo

**Qué cambió.** El anuncio amplía el trabajo con Codex desde distintos dispositivos mediante entornos de desarrollo en la nube. La documentación describe una preparación compartible de repositorios, dependencias, herramientas, red y permisos; cada tarea trabaja en su propio espacio. La configuración reutilizable permite no rehacer manualmente el mismo entorno para cada encargo. [S16]

**Qué no debe confundirse.** Controlar desde un teléfono una sesión que depende de un computador local no es lo mismo que ejecutar la tarea en infraestructura cloud. La interfaz de acceso, el lugar de ejecución y la identidad que autoriza repositorios son tres decisiones diferentes.

**Flujo recomendado, no ejecución realizada.** Preparar un repositorio de prueba, declarar las dependencias, limitar las conexiones necesarias y pedir una modificación acotada con criterios de aceptación. Después, revisar los cambios y las pruebas antes de integrarlos. Las credenciales no deben viajar en instrucciones, capturas ni archivos de ejemplo. El repositorio de producción no es el lugar adecuado para una primera prueba sin límites.

**Ejemplo propuesto.** Una agencia podría mantener un entorno aprobado para desarrollar landings: mismas versiones de herramientas, pruebas de enlaces, compilación y reglas editoriales. Cada cliente tendría un encargo separado y datos permitidos definidos. El beneficio que habría que demostrar sería menos preparación repetitiva y mayor consistencia, no una multiplicación garantizada de la producción.

**Límites.** Un entorno que arranca correctamente no acredita que el código sea correcto. Los permisos de red, las dependencias externas y la autorización de repositorios son parte del producto que se debe gobernar. Las acciones de publicación siguen requiriendo una política explícita.

**Para la landing.** Mostrar «configurar una vez → ejecutar tareas separadas → revisar evidencia → integrar». No representar el botón de desplegar como la consecuencia automática de cualquier solicitud. Documentación: [S16].

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### D06. Codex CLI renovado: voz, coordinación y continuidad desde la terminal

**Qué se destacó.** El recap presenta voz para iniciar y orientar tareas, una vista `/agents` para coordinar trabajos y mejoras en edición de prompts, reanudación, worktrees y legibilidad. El CLI sigue siendo una herramienta de trabajo sobre repositorios y comandos; no se convierte por ello en un entorno sin restricciones. [S01] [S17]

**Precisión cronológica.** El changelog documenta voz habilitada por defecto, el selector `/voice settings`, mejoras de worktrees y otras novedades en la versión 0.156.0 del 22 de septiembre. El día 29 aparecen las versiones 0.159.0, 0.159.1 y 0.159.2, con cambios adicionales, incluida la incorporación de GPT‑6.1 Sol. El 30 aparece 0.159.3. Esta secuencia impide atribuir todas las funciones al estreno de una única versión en la keynote. [S20]

**Por qué importa.** Hablar puede reducir fricción al expresar una intención, pero no elimina la necesidad de especificar alcance. Coordinar varios agentes puede repartir análisis, implementación y pruebas, aunque también puede producir trabajo incompatible o duplicado. El valor real depende de cómo se definan las fronteras.

**Ejemplo propuesto para tu agente de landing.** Un agente revisa cobertura editorial; otro implementa componentes; otro verifica enlaces y estados; la integración queda en manos de un responsable. Deben trabajar sobre una misma especificación, sin reescribirse mutuamente archivos de manera descontrolada.

**Regla de uso recomendada.** Antes de hablar o escribir un encargo, declarar qué directorio se puede modificar, qué debe preservarse y qué no está autorizado: publicar, instalar software, cambiar credenciales o tocar datos de clientes no deben quedar implícitos.

**Para la landing.** Usar una representación conceptual de terminal, identificada como ilustración, con «planificar», «implementar» y «revisar». No simular logs de tareas exitosas que no se ejecutaron. [S17] [S20]

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### D07. Code Review: convertir la revisión de cambios en parte del flujo

**Qué se amplía.** La documentación integra revisión de pull requests de GitHub y merge requests de GitLab, lectura de diferencias, comentarios y comprobaciones. GitHub y GitLab no tienen exactamente el mismo estado: la guía identifica soporte preliminar para GitLab. También se pueden configurar revisiones automáticas cloud mediante las conexiones y permisos correspondientes. [S18]

**Qué hace distinto este caso de pedir «revisa mi código».** El objeto de la revisión es un conjunto de cambios y su contexto: qué se intenta modificar, qué archivos se alteran y qué evidencia aportan las comprobaciones. Una buena revisión no debe limitarse a enumerar preferencias de estilo.

**Ejemplo propuesto.** En la landing del DevDay, un revisor podría comprobar que todos los anuncios tienen una fuente, que un filtro no esconde involuntariamente funciones, que los estados futuros no se etiquetan como disponibles y que los reproductores tienen alternativa cuando no cargan. Estas son pruebas del encargo editorial y técnico, no solo del código.

**Límites y criterio de aceptación.** Recomiendo exigir referencias al archivo y problema, distinguir defecto de sugerencia y revalidar después de modificar la revisión original. La aprobación de una versión no se debe transferir sin revisión a una versión posterior. La revisión por IA complementa pruebas y criterio humano; no convierte en seguro un cambio por el hecho de haber recibido comentarios.

**Para la landing.** Comparar «crear código» con «examinar cambios»: finalidad, entrada, salida y responsable final. El video oficial de revisiones automáticas del catálogo se incluye como apoyo, sin atribuirlo como grabación del DevDay 2026. [S18] [V03]

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### D08. Codex Security Cloud: buscar vulnerabilidades y aportar evidencia

**Qué se presentó.** Codex Security Cloud analiza repositorios conectados, valida posibles vulnerabilidades y propone mitigaciones. La configuración contempla escaneos del repositorio y seguimiento de cambios. Es distinto del plugin de seguridad local: la documentación de Cloud se refiere a repositorios GitHub analizados en entornos efímeros de Codex. [S19] [S21]

La FAQ describe un recorrido de modelo de amenazas, análisis, validación y remediación. Cuando hay pasos de comprobación, se ejecutan comandos o pruebas en el entorno aislado y se adjunta evidencia. También dice expresamente que no reemplaza SAST —análisis estático de seguridad— y que los parches no se aplican automáticamente: se revisan antes de crear una propuesta de cambio. [S21]

**Interpretación.** El avance interesante no sería producir más alertas, sino encontrar problemas relevantes y ayudar a distinguirlos de falsos positivos. Un tablero lleno de advertencias sin contexto puede aumentar el trabajo en lugar de reducirlo.

**Ejemplo propuesto.** Revisar la separación de permisos entre usuarios de un portal, las rutas de acceso a documentos y la validación de entradas del backend. El encargo debe hacerse sobre código autorizado, no sobre sistemas ajenos. Después, una persona responsable reproduce el hallazgo en un entorno controlado y decide si el parche preserva el funcionamiento esperado.

**Qué medir.** Hallazgos confirmados, falsos positivos, cobertura de los componentes críticos, tiempo hasta la validación y regresiones introducidas por las correcciones. «No encontró nada» no equivale a «no existen vulnerabilidades».

**Para la landing.** Usar una cadena «posible problema → evidencia → prioridad → propuesta → revisión». La etiqueta debe ser «asistencia de seguridad», no «certificación de código seguro». El recap indica acceso con planes Pro, Business, Enterprise y Edu y uso de modelos Daybreak Blue sin una solicitud separada a Daybreak; la configuración efectiva debe confirmarse en el workspace. [S01] [S19]

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### D09. Decisions API: una respuesta elegida, no un párrafo libre

**Qué se anunció.** Decisions API enfoca la capacidad de Luna en preguntas definidas por el desarrollador con un conjunto finito de respuestas. Acepta contexto textual o visual y se orienta a clasificación, enrutamiento y elección del siguiente paso. El recap la presenta en **preview limitada**, con una ampliación prevista para los días siguientes. No se verificó una disponibilidad general posterior al anuncio. [S01]

**La diferencia conceptual.** En un chat suele interesar una respuesta abierta: explicar, argumentar, redactar. En una aplicación puede interesar una decisión acotada: «ventas», «soporte», «facturación» o «revisión humana». Delimitar las salidas puede simplificar la conexión con un proceso, pero no garantiza que la opción escogida sea correcta.

**Ejemplo propuesto, no esquema oficial de API:**

```text
Contexto: un mensaje de un cliente y una política de atención autorizada.
Pregunta: ¿a qué equipo corresponde derivar este caso?
Opciones: ventas | soporte | facturación | revisión humana.
Acción posterior: preparar una derivación; no ejecutar reembolsos ni
modificar una cuenta por el solo resultado de la clasificación.
```

**Qué habría que construir alrededor.** Recomiendo validar las entradas y salidas, registrar la decisión, incluir una categoría de excepción y medir los errores que realmente perjudican el proceso. Por ejemplo, no cuesta lo mismo enviar una consulta comercial al equipo equivocado que clasificar mal una solicitud urgente. Una evaluación debería separar esos casos.

**Qué no quedó verificado.** No se encontró en las fuentes primarias consultadas un contrato público completo de solicitud/respuesta, una tarifa específica, un método de SDK confirmado o una garantía de latencia. Por tanto, este informe no ofrece una llamada supuestamente ejecutable a `client.decisions.create`, no promete 150 milisegundos y no atribuye una puntuación de confianza a un esquema oficial no inspeccionado. Tampoco identifica el precio de GPT‑6 Luna estándar con el de Decisions API.

**Relación con otras soluciones.** Puede compararse conceptualmente con clasificadores, reglas y salidas estructuradas, pero la elección exige pruebas en el mismo conjunto de datos. No se concluye aquí que reemplaza una solución concreta de otro proveedor ni que es mejor que un sistema de reglas para problemas simples y estables.

**Para la landing.** La mejor explicación sería un selector didáctico con mensajes ficticios y rutas posibles, rotulado «simulación conceptual». No conectar ese ejemplo a una API inventada ni presentarlo como benchmark en vivo.

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### D10. Agents API con uso de computadora: añadir interacción visual a una ejecución administrada

**Qué es antecedente y qué es novedad.** Agents API fue presentada el 10 de septiembre de 2026. Su propuesta es administrar partes de la ejecución de agentes —el ciclo de herramientas, estado, contexto e infraestructura— usando la arquitectura de Codex. El anuncio de DevDay debe leerse como una ampliación, en particular en uso de computadora, no como el nacimiento de toda la API. [S24]

**Alcance técnico comprobado.** La guía de computer use de Agents API se refiere a un **navegador alojado por OpenAI** con el que el agente puede interactuar, y a cómo una aplicación inicia y observa ese trabajo. Esto no equivale a una API universal que controle sin restricciones cualquier computador del usuario. La autenticación, el acceso a sitios y la intervención humana deben tratarse dentro de ese flujo específico. [S25]

**Cómo explicarlo.** Un agente puede tener una conexión estructurada a una aplicación o necesitar trabajar con su interfaz visual. En el segundo caso, el estado de la pantalla y la secuencia de acciones forman parte del trabajo. La aplicación que integra el agente sigue necesitando observar qué pasó y decidir qué hacer si hay una interrupción.

**Ejemplo propuesto.** Probar la navegación de una tienda de demostración: buscar un producto, verificar filtros, llegar al carrito y documentar errores. El alcance terminaría antes de pagar o enviar un pedido. Si aparece un desafío de autenticación, una pantalla inesperada o información sensible, la prueba debe detenerse o pedir intervención según la política definida.

**Riesgos a evaluar.** Recomiendo comprobar cambios de diseño, estados de sesión, errores de lectura, recuperación tras fallos y acciones irreversibles. Para un uso comercial, el criterio no es «hizo clic», sino «cumplió la tarea autorizada y dejó evidencia suficiente».

**Para la landing.** Separar dos superficies: API para construir aplicaciones y uso de computadora dentro de Work/Codex, que el recap vincula a Pro 500 y Enterprise. No trasladar automáticamente las condiciones de una a la otra. [S01] [S25]

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### D11. Amazon Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI

**Qué se anunció.** La página de AWS lo identifica como **preview** y describe la combinación de modelos de OpenAI, el entorno de ejecución de Codex y Amazon Bedrock AgentCore. El planteamiento es ejecutar agentes con identidades, permisos y controles de AWS; el runtime y la inferencia permanecen dentro de AWS según esa descripción oficial. [S26]

La guía técnica aclara que el harness mantiene la sesión, gestiona el intercambio entre modelo y herramientas y compacta el contexto. Cuando hace falta ejecutar comandos o trabajar con archivos, envía ese trabajo a un entorno cuya ubicación decide quien lo configura. Las características y API pueden cambiar antes de la disponibilidad general. [S27]

**Qué significa para una empresa.** No es solamente «Astra dentro de otro catálogo». La propuesta incorpora una capa de ejecución administrada para organizaciones que ya quieren integrar agentes con su infraestructura e identidad de AWS. Eso puede ser relevante para su gobierno técnico, pero no demuestra por sí solo menor costo o mayor seguridad que otra arquitectura.

**Ejemplo propuesto.** Una compañía con información y aplicaciones en AWS podría evaluar un agente de análisis interno con acceso a un conjunto reducido de recursos y una identidad separada. La prueba debe demostrar que el agente no puede ampliar sus permisos y que el equipo puede reconstruir el origen de cada resultado.

**Qué no asumir.** No se verifica una tarifa global única, acceso en todas las regiones, ni que cualquier herramienta externa mantenga datos dentro de AWS por el hecho de llamar a este servicio. Tampoco se recomienda migrar infraestructura solo por el anuncio.

**Para la landing.** Mostrar esta pieza como una alternativa de despliegue empresarial, con el badge «preview». Diferenciar modelo, runtime, entorno de herramientas e identidad. Enlazar la página de AWS y su guía de inicio, no una supuesta instalación universal. [S26] [S27]

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### D12. Extensiones de plugins: aplicaciones integradas en la interfaz

**Qué cambió.** OpenAI MCP Extensions permite que los plugins se integren con superficies como la barra lateral, el compositor, paneles de conversación y visores de archivos. La referencia enumera también ajustes del plugin, modos de visualización, enlaces internos, contexto bidireccional y formularios enriquecidos. Ofrece SDK y especificación para desarrolladores. [S28] [S46]

**Disponibilidad que debe quedar visible.** La guía dice que las extensiones en la web para Free y Go llegan próximamente, mientras que las menciones desde el compositor están disponibles solo en la aplicación de escritorio. El resumen general del evento es más amplio. No publicar «todas las extensiones para todos los planes en todos los dispositivos». [S28]

**Explicación sencilla.** Una integración deja de ser solamente una herramienta que devuelve texto: también puede ofrecer un espacio de trabajo visual dentro de la experiencia. Por ejemplo, la persona puede inspeccionar un objeto o completar un formulario sin convertir cada interacción en mensajes largos.

**Ejemplo propuesto.** Un plugin de catálogo podría mostrar fichas de productos junto a una conversación sobre una campaña. El usuario seleccionaría referencias y comprobaría datos autorizados antes de solicitar una pieza. La interfaz debería dejar claro cuándo una selección solo añade contexto y cuándo una acción cambia datos en el sistema de origen.

**Implicación para construir productos.** Recomiendo empezar por una tarea concreta que mejore gracias a la interfaz. Rehacer todas las pantallas de una aplicación dentro de ChatGPT puede añadir complejidad sin aportar valor. La autorización, los errores y los estados de carga deben diseñarse con la misma atención que el aspecto visual.

**Para la landing.** Un esquema de interfaz con áreas resaltadas explica mejor la novedad que una lista de siglas. Rotularlo como diagrama conceptual, no captura real. El repositorio de TypeScript y la documentación contienen los puntos de entrada para un desarrollador. [S28] [S46]

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### D13. Crear, publicar y descubrir plugins: una cadena de distribución más completa

**Qué reúne el anuncio.** La entrada agrupa ayudas para crear plugins, revisión y publicación, y mejoras de descubrimiento. La documentación actual dirige a **Plugin Creator**, describe paquetes con skills y conexiones MCP y ofrece un flujo de comprobaciones antes de la publicación. Estas piezas forman parte del ecosistema documentado de 2026; no se debe reutilizar sin revisión un tutorial de los antiguos plugins de ChatGPT de 2023. [S29] [S30] [S47]

**Qué exige publicar.** La guía requiere una identidad de desarrollador verificada y los permisos adecuados en la organización. Se sube un ZIP, se revisan los hallazgos de metadatos, skills y herramientas, y se corrigen los problemas. Los cambios del paquete requieren nueva carga; ciertos cambios del servidor MCP pueden pasar por comprobaciones automáticas. Un servidor MCP no se incorpora posteriormente a un plugin que fue creado solo con skills según la limitación documentada. [S30]

**Interpretación para un negocio.** Aquí la oportunidad no es solo producir automatizaciones a medida, sino empaquetar una capacidad repetible. Para justificar un plugin propio debería existir una tarea frecuente, usuarios identificables, acceso bien delimitado y una razón para ejecutarla dentro de ChatGPT.

**Ejemplo propuesto.** Un plugin que convierte información de producto autorizada en un borrador de ficha comercial con reglas de marca. Su promesa sería concreta: preservar especificaciones y generar un borrador revisable. No debería presentarse como un vendedor autónomo que puede cambiar precios, inventar atributos o publicar sin revisión.

**Qué medir antes de escalar.** Activación real, repetición de uso, proporción de tareas terminadas, errores de integración y carga de soporte. La presencia en un directorio no garantiza visibilidad ni demanda.

**Para la landing.** Mostrar «crear → probar → verificar identidad y permisos → enviar → corregir → publicar → mantener». El CTA debe llevar a las guías o a Plugin Creator; no prometer aprobación automática o distribución garantizada. [S29] [S30] [S47]

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### D14. Sites con plugins: interfaces conectadas que respetan al visitante

**Qué se amplía.** El recap anuncia plugins alojados en Sites y automatizaciones para los planes organizacionales indicados. Sites ya es la capacidad de crear, alojar y compartir sitios o aplicaciones mediante ChatGPT. Por tanto, la novedad no debe reducirse a «OpenAI ahora crea páginas web». [S01] [S31]

**Matiz técnico muy importante.** La página de producto explica que, en workspaces elegibles, cada visitante puede aprobar **acceso de solo lectura a sus propias herramientas conectadas**. El sitio solo ve información a la que ese visitante ya tiene acceso. También documenta acceso público o restringido, inicio de sesión opcional para experiencias personalizadas, almacenamiento y dominio personalizado. [S31]

Esto obliga a distinguir un sitio público informativo de una aplicación conectada que consulta datos personales. Una landing sobre DevDay no necesita por defecto solicitar conexiones a correo, CRM o documentos privados.

**Ejemplo propuesto.** Un portal de consulta interna podría mostrar a cada usuario información que este tiene permitida. Antes de un piloto, conviene probar dos cuentas con permisos diferentes y verificar que no exista transferencia de datos entre ellas. Un botón para compartir la interfaz no debe interpretarse como permiso para compartir todo lo que esa interfaz puede consultar.

**Limitación editorial.** La documentación de producto consultada habla de lectura para las herramientas del visitante. No se convierte la mención general de plugins y automatizaciones en una garantía de escritura arbitraria sobre todas las aplicaciones conectadas.

**Para la landing.** Separar dos ejemplos: «sitio educativo público sin conexiones» y «aplicación interna con autorización por usuario». Para este encargo concreto, recomiendo el primero. La elección final de framework y alojamiento puede quedar en manos del agente y del entorno existente; el informe no obliga a construir con Sites. [S31]

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### D15. MCP Events: actuar ante una señal, no consultar repetidamente sin necesidad

**Qué aporta.** MCP Events permite suscribirse a cambios emitidos por un servidor MCP, como mensajes, comentarios o modificaciones de estado. El usuario define qué observar y qué hacer cuando llega un evento. La integración documentada usa webhooks y verificación del callback, requiere MCP 2.0 con versión de protocolo `2026-07-28` y no soporta todas las modalidades de la propuesta: polling, streaming y determinadas notificaciones de control están excluidos de esta integración. [S32]

La especificación enlazada está identificada como una propuesta experimental. Que ChatGPT implemente una parte no implica que todos los clientes MCP o conectores existentes ya la soporten. [S45]

**Cómo explicarlo.** En una tarea programada, el sistema mira a una hora determinada. En una tarea activada por evento, una fuente envía una señal cuando ocurre algo relevante. La señal no contiene por sí sola permiso para hacer cualquier cosa: se procesa conforme a una suscripción y una instrucción autorizadas.

**Ejemplo propuesto.** Llega un comentario a un documento de campaña. El agente prepara una corrección en borrador y notifica al responsable. No publica directamente la campaña ni interpreta las instrucciones del comentario como permiso para acceder a otros proyectos.

**Recomendación de arquitectura.** Diseñar filtros por documento, proyecto o canal; verificar que la identidad puede recibir esos eventos; contemplar duplicados, reintentos y revocación; y registrar qué evento originó cada tarea. Una misma señal no debería generar publicaciones duplicadas. Estas son recomendaciones de implementación que deben comprobarse con la especificación vigente.

**Para la landing.** Una secuencia «evento autorizado → suscripción válida → tarea acotada → resultado revisable» funciona mejor que un rótulo de «automatización total». Añadir una comparación con tareas programadas y una advertencia de compatibilidad por integración. [S32] [S45]

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### D16. ChatGPT Space: contexto compartido para personas y agentes

**Qué se presentó.** Space es un entorno compartido que reúne materiales y trabajo con ChatGPT, Codex o un dot. La página de producto lo sitúa en Pro, Business y Enterprise. Describe documentos y contexto compartido y mantiene explícitamente como futuras las diapositivas y hojas de cálculo colaborativas. [S33]

**Distinción didáctica.** Space es el lugar de organización; una Page es uno de los objetos que se crean y editan allí. No son sinónimos. Una analogía útil sería el espacio de proyecto frente al documento de trabajo, sin afirmar que reproduce exactamente un producto de otro proveedor.

**Por qué podría importar.** Un equipo pierde continuidad cuando las instrucciones, decisiones y entregables quedan repartidos en conversaciones individuales. Un entorno compartido puede ayudar a trabajar sobre una referencia común, pero solo si se establecen responsables, fuentes y reglas de actualización.

**Ejemplo propuesto.** Preparar una clase sobre IA con una Page de contenido verificado, materiales complementarios y comentarios de revisión. Un agente se ocupa de detectar incoherencias; otro ayuda a convertir el contenido en piezas didácticas. El equipo conserva una decisión explícita sobre qué versión está aprobada.

**Permisos.** La guía de colaboración distingue ver, comentar y editar. Advierte que el acceso puede heredarse de un Space o una página superior: eliminar una invitación directa no retira necesariamente un acceso heredado. Además, leer una Page no concede automáticamente acceso a todas las fuentes enlazadas. [S35]

**Para la landing.** Mostrar un contenedor «Space» y, dentro, una Page, archivos y comentarios. La línea «mismo contexto» no debe acompañarse de «todos ven todo». La representación debe conservar las fronteras de acceso.

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### D17. Pages: documentos que combinan texto, materiales y trabajo con agentes

**Qué se puede hacer.** La documentación describe Pages editables directamente o con ChatGPT, creación desde una conversación y organización por bloques. Entre sus elementos figuran tablas, imágenes, archivos, subpáginas, referencias, visualizaciones, prompts, tareas e instrucciones para agentes. El contenido seleccionado puede comentarse o modificarse mediante una solicitud acotada. [S34]

**Qué cambia respecto de un texto estático.** La propuesta permite reunir explicación y elementos de trabajo en el mismo documento. Eso no convierte cualquier página en una base de datos confiable ni garantiza que todos los datos se actualicen solos. La conexión, la tarea de actualización y la revisión editorial deben estar definidas.

**Ejemplo propuesto.** Una Page de seguimiento del DevDay podría conservar la fecha del anuncio, el estado de disponibilidad, la fuente y la última revisión de cada función. Cuando aparece una novedad, el agente propone una modificación y deja visible qué fuente la sustenta. Así se evita que una promesa de lanzamiento se convierta silenciosamente en disponibilidad confirmada.

**Cómo evaluar la utilidad.** Recomiendo comprobar si la página facilita encontrar la evidencia, si preserva decisiones previas y si las actualizaciones no destruyen contenido aprobado. La apariencia interactiva no compensa una cifra sin procedencia.

**Límite de compartición.** Un documento que resume una fuente privada puede exponer información aunque el enlace original siga protegido. Por eso se debe revisar el contenido visible, no solo los permisos de los enlaces. Esta es una precaución editorial propuesta a partir del modelo de colaboración. [S35]

**Para la landing.** Representar una Page con tres capas: contenido principal, evidencia y acciones sugeridas. Para demostrar actualización usar datos ficticios identificados o una interacción local, no una animación que aparente conexión real a una empresa.

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### D18. Diapositivas colaborativas: anuncio futuro, no una función universal ya entregada

**Qué se anunció.** El recap anticipa diapositivas con edición simultánea entre personas y agentes, comentarios, trabajo a partir de plantillas y exportación a PowerPoint o Google Slides. La página de Space sigue indicando «coming soon». El acceso anunciado se asocia a Pro, Business y Enterprise, pero no se verificó un despliegue general completo al corte. [S01] [S33]

**Cómo explicarlo.** La diferencia propuesta no es solo generar un archivo de presentación. Es mantener a personas y agentes trabajando sobre el mismo material y su contexto. La capacidad de exportar y la fidelidad del formato deben presentarse como prestaciones anunciadas, no como pruebas realizadas por este informe.

**Ejemplo propuesto.** Convertir un informe aprobado en una presentación, permitir que una persona corrija el argumento y otra deje comentarios, y pedir al agente que aplique únicamente esos cambios. El caso debería conservar trazabilidad con el documento fuente y no añadir cifras para rellenar gráficos.

**Qué probar cuando esté accesible.** Plantillas reales, tipografías, diagramas, tablas, notas, orden de lectura, coedición y exportación. Una presentación visualmente atractiva en la plataforma puede requerir ajustes al abrirse en otra herramienta.

**Para la landing.** Badge permanente de «próximamente» junto al título, no oculto en una nota al pie. Incluir las hojas de cálculo colaborativas como capacidad futura mencionada por Space, sin inventar una fecha propia ni contarlas como un vigesimosexto estreno independiente confirmado. [S33]

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### D19. Teams y Team Tasks: el trabajo recurrente deja de depender de una sola persona

**Qué cambia.** Team Tasks permite compartir la responsabilidad de tareas recurrentes en Business y Enterprise. La ayuda describe ejecuciones cloud por calendario o disparadores compatibles, instrucciones guardadas y conexiones del equipo. Las tareas corren bajo la **cuenta de servicio del equipo**, no se transforman en tareas personales de quien las creó. Los administradores pueden controlar quién crea o modifica equipos y tareas. [S36] [S37]

**Por qué importa.** El problema no es solamente programar una tarea, sino asegurar que alguien pueda mantenerla cuando cambia su creador, una conexión o una política. Compartir responsabilidad no debe significar que cualquier integrante pueda ampliar el alcance sin revisión.

**Ejemplo propuesto.** Un informe comercial semanal con fuentes aprobadas, destinatarios definidos y una salida revisable. Una persona mantiene las instrucciones, otra revisa resultados y una tercera puede pausar la tarea si detecta errores. Los permisos del servicio deberían ajustarse a las fuentes necesarias para ese informe, no a todos los recursos de un administrador.

**Prueba recomendada.** Ejecutar con datos de prueba, cambiar un permiso, simular una fuente ausente y comprobar cómo se informa el fallo. Después, verificar que otro integrante autorizado puede entender y mantener la tarea sin depender de una conversación privada.

**Diferencia frente a dots.** Un dot se presenta como agente persistente con objetivos continuos; una Team Task organiza una ejecución recurrente compartida y sus instrucciones. Pueden relacionarse dentro de un flujo, pero no son etiquetas intercambiables. [S05] [S37]

**Para la landing.** Usar una ficha de tarea con propietario del equipo, fuentes, disparador, resultado y controles. Mostrar quién puede editarla y quién solo puede leer sus resultados.

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### D20. @ChatGPT en Slack y Microsoft Teams: la IA entra en el lugar de coordinación

**Qué se anunció.** La integración permite incorporar ChatGPT a conversaciones de Slack y Microsoft Teams. La página de producto presenta acceso organizacional y configuración por administradores; incluye Business, Enterprise y Edu en su descripción. El recap destaca que los compañeros no necesitan cada uno una licencia individual para participar en la experiencia habilitada por su organización. Eso no significa un servicio empresarial ilimitado o gratuito. [S38] [S01]

**Interpretación.** El valor posible está en trabajar donde se produce la conversación: resumir contexto, preparar una respuesta o encargar un siguiente paso sin exigir que cada persona copie información a su sesión particular. Pero el canal se convierte también en una frontera de distribución de resultados.

**Ejemplo propuesto.** En un canal de lanzamiento, pedir un resumen de acuerdos y preguntas pendientes a partir de la conversación autorizada. El resultado debería diferenciar acuerdos explícitos de sugerencias del agente y no incorporar información de otros proyectos sin permiso.

**Qué revisar antes de adoptarlo.** Instalación aprobada, identidades, canales permitidos, acceso a fuentes y destino de los resultados. La posibilidad de mencionar a ChatGPT no demuestra que pueda consultar todos los documentos de la organización ni autoriza publicar datos privados en un canal amplio.

**Para la landing.** Comparar «conversación individual» con «colaboración en canal». Evitar una maqueta que incluya mensajes reales de clientes o nombres de compañeros. Una conversación ficticia debe estar rotulada como ejemplo. [S38]

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### D21. Meetings plugin: notas de reunión con contexto y siguientes pasos

**Estado y funcionamiento.** La ayuda lo describe en beta para la aplicación de macOS en Pro y Business, con Enterprise en alpha limitada y otros sistemas previstos para después. Captura micrófono y audio del sistema sin incorporar un bot visible a la llamada. Puede utilizar contexto adicional de herramientas conectadas y preparar notas y acciones que el usuario revisa. Es distinto de asumir que toda función histórica de grabación de ChatGPT tiene exactamente este alcance. [S39]

**Privacidad imprescindible.** La misma guía exige obtener el consentimiento de todos los participantes antes de tomar notas. El recordatorio al usuario no equivale a notificar a los demás. Las notas son privadas por defecto; compartirlas no comparte automáticamente la transcripción. El audio se elimina del Mac y de los servidores cuando las notas están listas, con posibles situaciones temporales si el proceso no termina o queda sin conexión. [S39]

**Ejemplo propuesto.** Tras una reunión de diagnóstico comercial, generar un borrador con problemas planteados, acuerdos, preguntas abiertas y próximos pasos. La persona que llevó la reunión corrige nombres, cifras y compromisos antes de distribuirlo.

**Dónde está el riesgo.** Una frase hipotética puede convertirse en compromiso si el resumen no distingue modalidades. Recomiendo revisar especialmente precios, fechas, responsabilidades y decisiones. No se debe enviar una minuta automáticamente solo porque parece coherente.

**Para la landing.** Mostrar «consentimiento → captura → borrador → revisión → compartir». Incluir de forma visible «macOS beta» y no sugerir grabación silenciosa de terceros. Un ejemplo de reunión debe utilizar datos ficticios.

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### D22. Perfiles compartibles: identidad y portafolio, no publicación de conversaciones

**Qué se presenta.** Los perfiles permiten mostrar una identidad y trabajos seleccionados. La FAQ distingue perfiles personales y de workspace, señala que la configuración personal es privada por defecto y permite mostrar Sites y otros elementos seleccionados. No publica por defecto el contenido ni los títulos de las conversaciones. La documentación también indica que los visitantes deben iniciar sesión en ChatGPT para ver un perfil compartido. [S40]

**Diferencia documental.** El recap incluye Enterprise entre los planes mencionados, pero la ayuda específica marca su disponibilidad como futura. La recomendación editorial es no prometer perfiles Enterprise como acceso general comprobado. La presentación en web y escritorio tampoco debe extrapolarse a todas las funciones móviles. [S01] [S40]

**Interpretación para creadores.** Puede funcionar como una vitrina dentro del ecosistema de ChatGPT, pero no debe venderse como equivalente automático a un sitio público propio, indexable y accesible sin cuenta. El alcance de cada recurso mostrado depende además de sus permisos.

**Ejemplo propuesto.** Un docente podría mostrar demostraciones públicas y herramientas educativas. Antes de hacerlo, debería comprobar cada enlace con una cuenta que no tenga acceso interno y confirmar que no se expongan proyectos de alumnos o clientes.

**Para la landing.** Una comparación «identidad», «trabajos seleccionados» y «datos que no se publican automáticamente». No insertar un perfil inexistente ni convertir esta pieza en prueba de autoridad o certificación de OpenAI.

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### D23. Sign in with ChatGPT: identidad y consumo del plan son permisos diferentes

**Qué se anunció.** Las aplicaciones participantes pueden ofrecer inicio de sesión con ChatGPT. Por separado, ciertas integraciones permiten que usuarios Plus y Pro autoricen solicitudes de IA que consumen la asignación de Work/Codex de su plan. La ayuda aclara que no hace falta compartir una API key y que esta autorización no da, por sí sola, acceso a conversaciones ni memoria. [S41]

**Cómo funciona el presupuesto.** El uso de las aplicaciones cuenta contra los límites existentes. Se pueden fijar topes semanales por aplicación, expresados como porcentaje; no son bolsas adicionales ni reservas garantizadas. Los créditos requieren autorización explícita, y el proveedor externo puede seguir cobrando por sus propios servicios. [S41]

**Distinción esencial para la landing:**

```text
Iniciar sesión = identificar a la persona y autorizar datos de identidad.
Usar el plan = autorizar consumo de la asignación elegible.
Conectar datos = un permiso adicional, cuando la integración lo solicite.
```

No se deben representar estas tres acciones como un único consentimiento universal.

**Ejemplo propuesto.** Un usuario prueba una herramienta de desarrollo que ofrece usar su plan. Antes de activarlo, revisa qué información recibe la aplicación, qué tareas consumirán su asignación y si existe un costo externo. Después, comprueba uso y límites desde la configuración. No se infiere que toda aplicación con un botón de ChatGPT tenga acceso al presupuesto de la suscripción.

**Por qué es estratégico —interpretación.** Si el usuario puede llevar parte de su capacidad de uso a herramientas especializadas, estas pueden competir por la experiencia y el flujo de trabajo, no solo por revender tokens. Pero la facilidad de conexión también hace más importante entender el consumo compartido.

**Para la landing.** Usar dos interruptores conceptuales separados: «identidad» y «uso del plan». El catálogo actual de socios, clasificado por tipo de integración, está en la sección 8. No afirmar que todos los socios hacen lo mismo ni que todo está incluido en una tarifa única. [S42]

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### D24. Pro 500 y la nueva estructura Pro

**Qué cambió.** La ayuda oficial presenta tres niveles mensuales: Pro 100, Pro 200 y Pro 500, a USD 100, USD 200 y USD 500. Entre esos planes personales, Ultrafast está incluido solo en Pro 500. Comprar créditos adicionales en Pro 100 o Pro 200 no desbloquea Ultrafast en el lanzamiento. [S43]

**Cambio que no debe omitirse.** Pro 200 vuelve a admitir nuevas suscripciones con una asignación de uso inferior a la anterior para quienes no califican al régimen transitorio. La ayuda describe elegibilidad para conservar temporalmente la asignación previa hasta el **29 de octubre de 2026**, manteniendo una suscripción activa; después se aplica la nueva asignación, con el mismo precio mensual. La elegibilidad individual debe confirmarse en la cuenta o con soporte. [S43]

**Interpretación económica.** No recomiendo elegir un plan por el número de anuncios. La pregunta es qué cuello de botella resuelve: acceso a una modalidad, volumen de trabajo o espera interactiva. Tener más asignación no asegura producir más resultados aprobados si el problema está en la calidad de los datos o la revisión.

**Ejemplo de decisión propuesta.** Antes de subir de plan, registrar durante varios días tareas bloqueadas por límites, tiempo perdido esperando y costos alternativos. Solo después comparar el precio adicional con el valor de resolver esos problemas. Este informe no conoce el uso efectivo de la cuenta del lector y no recomienda automáticamente Pro 500.

**Para la landing.** Mostrar precios originales en USD y fecha de consulta. No convertir a pesos con un tipo de cambio inventado ni confundir la suscripción con facturación API. El cambio de Pro 200 merece una nota junto al precio, no escondida detrás de un botón.

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### D25. OpenAI Marketplace: compras empresariales bajo condiciones específicas

**Qué es.** Marketplace permite a clientes empresariales aplicar parte de un compromiso comercial existente con OpenAI a productos elegibles de socios. La FAQ aclara que depende del contrato, el producto y las reglas del programa; no todos los productos de una empresa incluida califican. El cliente contrata y paga al socio, mientras OpenAI concilia el uso del compromiso según las condiciones. [S44]

**Qué no es.** No es el directorio de plugins, no es un catálogo de herramientas gratuitas para cualquier suscriptor y no implica que se pueda gastar la mensualidad personal de ChatGPT como saldo en otra compañía.

**Interpretación para compras.** Puede modificar la forma en que una gran organización evalúa contratos de software, pero la conveniencia depende de elegibilidad, términos, integración y costos totales. La presencia de una marca en el catálogo no es suficiente para justificar su adquisición.

**Ejemplo propuesto.** Un equipo de compras examina una solución de atención al cliente y consulta qué parte de su compromiso puede aplicar, a qué producto concreto, con qué facturación y con qué obligaciones. Esa revisión debe ocurrir antes de contar el compromiso como ahorro disponible.

**Para la landing.** Ubicarlo en una sección empresarial separada de las funciones personales. Incluir una explicación de tres pasos: «confirmar elegibilidad → contratar con el socio → conciliación según contrato». La lista de los 32 socios visibles se incluye en la sección 8, sin inventar porcentajes de gasto aplicable. [S44]


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## 4. Precios, velocidad y benchmarks sin confundir métricas

### 4.1 Ficha técnica complementaria de GPT‑6.1 Sol

La ficha del modelo permite separar límites técnicos de mensajes comerciales. Estos valores corresponden al modelo y a la API documentados, no necesariamente a lo que expone cada interfaz de ChatGPT. [S23]

| Variable | Especificación documentada |
|---|---|
| Identificador | `gpt-6.1-sol` |
| Ventana de contexto | 1.050.000 tokens |
| Salida máxima | 128.000 tokens |
| Corte de conocimiento del modelo | 30 de abril de 2026 |
| Entradas y salida | Texto e imágenes como entrada; texto como salida |
| Audio y video nativos | No soportados por este modelo según la ficha |
| Razonamiento | `low`, `medium` —predeterminado—, `high`, `xhigh`, `max` |
| Niveles no compatibles | `none` y `minimal` |
| Herramientas | Usar Responses API; Chat Completions se documenta sin llamadas a herramientas |
| Fine-tuning | No soportado al corte |
| Umbral de precio de contexto largo | Más de 272.000 tokens de entrada |

**Lectura recomendada.** Tener un millón de tokens de contexto no elimina la necesidad de seleccionar información relevante, organizar fuentes ni comprobar qué recuperó correctamente el modelo. El límite de salida tampoco es una recomendación para generar documentos de ese tamaño. Para esta landing, la estructura del contenido y la trazabilidad importan más que llenar la ventana disponible.

El corte de conocimiento no significa que el modelo solo pueda hablar de acontecimientos anteriores a esa fecha: una aplicación puede proporcionarle documentos o herramientas actualizadas. Lo importante es no atribuirle conocimiento actualizado sin una fuente aportada o consultada.

### 4.2 Precios API comparables

**Unidad: USD por un millón de tokens, tramo de contexto corto.** Son tarifas API, no precios de planes ChatGPT. Se conserva la distinción entre lectura de caché y escritura de caché. La tabla de precios es una fuente viva consultada el 1 de octubre de 2026. [S11]

| Modelo y modalidad | Entrada sin caché | Entrada leída de caché | Escritura en caché | Salida |
|---|---:|---:|---:|---:|
| GPT‑6.1 Sol · Standard | 2,00 | 0,10 | 2,50 | 10,00 |
| GPT‑6 Astra · Standard | 10,00 | 1,00 | 12,50 | 50,00 |
| GPT‑6 Astra · Ultrafast | 60,00 | 6,00 | 75,00 | 300,00 |

Para Sol, superar **272.000 tokens de entrada** activa el tramo largo: la documentación aplica a la solicitud completa el doble de precio de entrada y caché y 1,5 veces el precio de salida. Batch y Flex se presentan con precios inferiores a Standard; Fast y Ultrafast son modalidades diferentes. No mezclar filas de servicios distintos para afirmar que un modelo es más barato. [S23] [S11]

**Ejemplo aritmético, no predicción de gasto.** Supongamos una solicitud con 10.000 tokens de entrada no almacenada en caché y 2.000 tokens de salida facturada total. Suponemos contexto corto, sin herramientas de pago, sin reintentos, sin escritura de caché, sin recargos regionales y sin impuestos. Los tokens de salida del supuesto deben incluir cualquier razonamiento que se facture como salida.

```text
Costo = (tokens de entrada / 1.000.000 × tarifa de entrada)
      + (tokens de salida facturada / 1.000.000 × tarifa de salida)

Sol Standard:     10.000/1.000.000 × 2  + 2.000/1.000.000 × 10  = USD 0,04
Astra Standard:   10.000/1.000.000 × 10 + 2.000/1.000.000 × 50  = USD 0,20
Astra Ultrafast:  10.000/1.000.000 × 60 + 2.000/1.000.000 × 300 = USD 1,20
```

En mil solicitudes **idénticas al supuesto**, los valores serían USD 40, USD 200 y USD 1.200. Es un cálculo propio a partir de las tarifas, no una medición de mil tareas reales. Un modelo puede necesitar más tokens, más intentos o herramientas distintas para completar la misma tarea; por eso este ejemplo no demuestra el ahorro operativo real.

### 4.3 Qué añade Artificial Analysis

El análisis independiente de lanzamiento sitúa a Sol en `max` a un punto de Astra en su Intelligence Index y reporta un costo por tarea del índice de USD 0,72, frente a USD 3,26 para Astra. También observa entre 10 % y 30 % más tokens de salida que el Sol previo, pese a una mejor relación entre costo y puntuación. En programación, su comparación destacada utiliza `xhigh`; no todas las métricas alcanzan su máximo en `max`. [S22]

**Interpretación propia.** Una mejora de precio por token puede compensar un mayor consumo de tokens. A la vez, una configuración más intensa de razonamiento no asegura dominar todas las pruebas. Esto favorece una política de selección por tarea, no una única configuración obligatoria para todos los trabajos.

Los costos anteriores pertenecen a las tareas y al procedimiento de Artificial Analysis. No son el costo universal de una respuesta ni una cotización para construir una aplicación. Sus puntuaciones tampoco deben combinarse en un solo gráfico con porcentajes de éxito de OpenAI como si compartieran escala. Las configuraciones de Sol y sus cinco valores del índice están detalladas en [D02](#d02). [S12] [S22]

### 4.4 Cómo representar rendimiento en la landing

**Propuesta editorial.** Crear dos bloques claramente rotulados: «Evaluaciones de OpenAI» y «Mediciones de Artificial Analysis». En cada dato, conservar nombre de la prueba, configuración, unidad y fuente. Si no se dispone de todos esos campos, mostrar una nota textual, no una barra que aparenta comparabilidad.

No usar una gráfica universal llamada «inteligencia» que mezcle código, navegación, factualidad, velocidad y costo. Para un público no técnico, la pregunta comprensible es: «¿Qué tarea se evaluó, bajo qué condiciones, con qué resultado y a qué costo?». El usuario debería poder abrir la fuente desde el propio dato.

### 4.5 Evaluación práctica propuesta antes de adoptar

Para una agencia o equipo educativo propongo un conjunto pequeño y fijo de tareas representativas: estructurar una landing, corregir una integración, preparar una síntesis con fuentes y convertir un briefing en una pieza comercial. Todos los modelos reciben los mismos insumos y criterios de aceptación. No se usan datos sensibles para una primera exploración.

Registrar éxito en el primer intento, errores relevantes, correcciones humanas, costo total y tiempo hasta aprobación. La unidad útil es **resultado aceptado**, no «respuesta generada». Si una tarea fracasa, contabilizar lo gastado y no retirarla silenciosamente del promedio. Esta metodología es una recomendación de este informe; no se ejecutó una prueba comparativa propia.

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## 5. Aplicaciones para negocios, marketing, ventas y educación

Los casos siguientes son **diseños propuestos**, no demos verificadas del evento, implementaciones realizadas ni resultados comerciales demostrados. Combinan capacidades explicadas en las fichas, siempre sujetas a acceso, permisos y desarrollo. La disponibilidad de piezas separadas no prueba que el flujo completo esté integrado de fábrica.

### 5.1 Investigación editorial que termina en un borrador verificable

**Problema.** Un equipo recopila anuncios, pero pierde tiempo diferenciando cambios reales de repeticiones y rumores.

**Diseño propuesto.** Un dot mantiene un encargo de lectura acotado a fuentes autorizadas; una Page organiza hallazgos y pendientes; una tarea compartida prepara revisiones periódicas. El resultado es un borrador con afirmación, URL, fecha, novedad y estado de comprobación. Piezas relacionadas: [D01](#d01), [D17](#d17) y [D19](#d19).

**Control.** No publicar automáticamente. Un editor valida cifras, fechas, disponibilidad y derechos de uso audiovisual. Si un artículo cambia, conservar la versión utilizada para explicar por qué cambió la conclusión. La conexión al CMS requeriría una integración y permisos propios, no viene garantizada por este diseño.

**Qué medir.** Proporción de afirmaciones respaldadas, duplicados detectados, omisiones y correcciones antes de publicación. No asumir aumento de audiencia por automatizar la recopilación.

### 5.2 Preparación comercial sin mensajes autónomos indiscriminados

**Problema.** Antes de una reunión, la información del prospecto está dispersa y la propuesta inicial suele ser genérica.

**Diseño propuesto.** Consultar las fuentes comerciales autorizadas, preparar preguntas de diagnóstico y trabajar el borrador en un espacio compartido. Después de la reunión, incorporar una minuta revisada y preparar siguientes pasos. Piezas: [D01](#d01), [D16](#d16), [D21](#d21).

**Control.** Separar investigación de envío. Nadie debe recibir precios, descuentos o compromisos sin revisión. Meetings solo participa cuando está disponible y existe consentimiento. Los datos del cliente no deben aparecer en perfiles públicos, galerías ni ejemplos de la landing.

**Qué medir.** Calidad de la preparación, preguntas útiles recuperadas, errores de contexto y tiempo de edición. Conversión comercial es una métrica posterior que requiere una medición real, no una promesa deducible de la demo.

### 5.3 Construcción de una landing con revisión de código y contenido

**Problema.** Una página puede verse bien, pero contener afirmaciones falsas, enlaces rotos o fallos de funcionamiento.

**Diseño propuesto.** GPT‑6.1 Sol prepara la estructura; Codex trabaja en un entorno controlado; Code Review examina cambios; un revisor editorial comprueba la correspondencia entre fichas y fuentes. Codex Security puede añadir una revisión de seguridad según el alcance accesible. Piezas: [D02](#d02), [D05](#d05), [D07](#d07), [D08](#d08).

**Control.** La revisión automática no autoriza el despliegue. Definir una lista de aceptación: 25 anuncios presentes, advertencias visibles, navegación móvil, ausencia de credenciales, enlaces correctos y ningún formulario que envíe información sin un destino autorizado.

**Qué medir.** Defectos encontrados antes de publicar y esfuerzo para corregirlos. El resultado deseado no es «más código», sino una página fiel al informe y utilizable.

### 5.4 Herramienta educativa conectada, primero de solo lectura

**Problema.** Los alumnos necesitan consultar información y entender un proceso sin acceder a cuentas o datos de otros participantes.

**Diseño propuesto.** Un Site ofrece una experiencia guiada. Cuando una conexión esté soportada, cada visitante utiliza sus propios permisos de lectura. Las demostraciones iniciales usan información ficticia o pública. Piezas: [D12](#d12), [D14](#d14), [D23](#d23).

**Control.** Un Site con conexión no debe convertirse en un atajo a las credenciales del autor. La primera versión no modifica CRM, campañas, inventarios ni pagos. Las superficies de autenticación y sus permisos se explican antes de solicitar acceso.

**Qué medir.** Comprensión del alumno, finalización del ejercicio y errores de autorización. No confundir uso frecuente de la herramienta con aprendizaje demostrado.

### 5.5 Atención operativa basada en eventos, con aprobación cuando importa

**Problema.** La información relevante llega como eventos dispersos y alguien debe decidir qué revisar primero.

**Diseño propuesto.** Una integración MCP Events detecta un evento autorizado, verifica su autenticidad y activa una tarea con criterios definidos. Un caso de soporte puede terminar en diagnóstico y borrador de respuesta. Una modificación real solo ocurre si la herramienta y la política lo permiten. Piezas: [D15](#d15), [D19](#d19), [D20](#d20).

**Control.** Diseñar deduplicación, trazas, manejo de reintentos y límites de ejecución. Un webhook duplicado no debe producir dos mensajes o dos cambios. Las instrucciones contenidas en un correo, ticket o documento no deben reemplazar las reglas del proceso.

**Qué medir.** Eventos correctamente tratados, duplicados, falsos avisos, fallos de permiso y casos escalados. No presentar MCP Events como automatización segura por defecto: la seguridad también depende del sistema que lo implementa.

### 5.6 Trabajo compartido que no depende de la cuenta personal de un empleado

**Problema.** Una rutina útil desaparece cuando su creador cambia de función o deja de mantenerla.

**Diseño propuesto.** Definir una tarea de equipo con responsable, fuentes, criterios de aceptación y permisos organizacionales. Conservar el resultado en una Page accesible a los participantes autorizados. Piezas: [D16](#d16), [D17](#d17), [D19](#d19).

**Control.** Probar cambios de membresía y revocación de permisos. Una persona que sale del equipo no debería conservar acceso por una copia o conexión olvidada. También conviene definir quién revisa el trabajo cuando el responsable habitual está ausente.

**Qué medir.** Continuidad del proceso y calidad del traspaso, no solo frecuencia de ejecución.

### 5.7 Prueba empresarial para entornos con requisitos propios de infraestructura

**Problema.** Una organización necesita evaluar agentes dentro de sus controles de identidad, infraestructura y compras.

**Diseño propuesto.** Comparar una prueba delimitada en Agents API con la alternativa Bedrock Managed Agents, según elegibilidad y necesidades. Private Intelligence y Marketplace se examinan como componentes diferentes: privacidad técnica y contratación no resuelven el mismo problema. Piezas relacionadas: [D04](#d04), [D10](#d10), [D11](#d11), [D25](#d25).

**Control.** No extrapolar una preview a una garantía contractual de producción. Exigir documentación de datos, permisos, observabilidad, límites, salida del servicio y costos antes de conectar procesos críticos.

**Qué medir.** Cumplimiento de requisitos verificables y esfuerzo de operación. Una arquitectura compleja no es mejor por usar más servicios.

### 5.8 Priorización propuesta para explicar el evento

Para un público de negocios, comenzaría con **Dots, Space/Pages y GPT‑6.1 Sol**: permiten explicar responsabilidad, colaboración y costo. Después mostraría plugins, Sites y eventos para conectar esa idea con procesos reales. Codex y las API profundizan la implementación. Los planes, Sign in y Marketplace deben cerrar la conversación sobre acceso y distribución, sin convertirse en una invitación automática a comprar.

Para una demostración práctica, elegiría primero un flujo con datos ficticios y salida en borrador. Dejaría para una segunda etapa escrituras, comunicaciones externas, compras y datos confidenciales. Es una priorización pedagógica y de riesgo propuesta, no una clasificación oficial del evento.

<a id="disponibilidad"></a>
## 6. Disponibilidad, contradicciones y pendientes

### 6.1 Matices que deben sobrevivir al diseño de la landing

Las etiquetas del mapa no sustituyen las condiciones de cada ficha. Esta tabla concentra diferencias cuya omisión podría cambiar la decisión del lector.

| Tema | Error que se debe evitar | Tratamiento recomendado | Referencia |
|---|---|---|---|
| GPT‑6.1 Sol | Confundir Work con Chat. | Mostrar las superficies por separado. | [D02](#d02) |
| Ultrafast | Mezclar el multiplicador de Codex con el de API. | Conservar contexto de medición y diferencia documental. | [D03](#d03) |
| Pro y Ultrafast API | Interpretar Pro 500 como requisito universal de API. | Diferenciar suscripción personal y acceso API. | [D03](#d03), [D24](#d24) |
| Dots | Prometer acceso universal o ejecución ilimitada. | Mantener región, plan, despliegue y asignación. | [D01](#d01) |
| Private Intelligence | Presentar Private Inference futuro como servicio ya desplegado. | Separar los componentes y sus estados. | [D04](#d04) |
| Agents API | Fechar todo el producto el 29 de septiembre. | Explicar la ampliación respecto del 10 de septiembre. | [D10](#d10) |
| Codex CLI | Atribuir cada función del CLI al día del evento. | Conservar la cronología de versiones. | [D06](#d06) |
| Slides | Mostrarlas como función ya utilizable por todos. | Etiqueta «próximamente». | [D18](#d18) |
| Perfiles Enterprise | Resolver la discrepancia a favor del alcance más amplio. | Señalar la diferencia entre recap y FAQ. | [D22](#d22) |
| Sites con plugins | Prometer modificación libre de datos del visitante. | Explicar el alcance de lectura documentado. | [D14](#d14) |
| Meetings | Omitir plataforma, beta o consentimiento. | Mostrar condiciones antes de cualquier ejemplo. | [D21](#d21) |
| Sign in | Tratar identidad, consumo del plan y datos como un permiso único. | Separar los tres conceptos. | [D23](#d23) |
| Marketplace | Presentar los 32 socios como herramientas incluidas en Pro. | Explicar elegibilidad contractual y productos elegibles. | [D25](#d25) |

### 6.2 Funciones futuras dentro de anuncios presentes

La existencia de una ficha no convierte todas sus capacidades en disponibles. En particular, conservar el carácter futuro o condicionado de Sol Ultrafast, Private Inference, las diapositivas colaborativas, extensiones todavía no habilitadas en ciertos clientes y la disponibilidad de algunos socios. El listado de próximos pasos de un producto es una intención publicada, no una fecha garantizada para una cuenta concreta. Consultar las fuentes indicadas en las fichas respectivas.

**Regla editorial propuesta:** una tarjeta puede tener estado principal «en despliegue» y una función interna «próximamente». La estructura de datos debe admitir ambos estados, en vez de convertir todo en una sola marca verde.

### 6.3 Qué no quedó comprobado

No se verificó acceso a estas funciones dentro de una cuenta concreta, no se ejecutaron llamadas de prueba a las API y no se auditó el rendimiento de los modelos mediante una evaluación propia. Tampoco se obtuvo una transcripción integral ni un catálogo completo de todas las grabaciones de sesiones paralelas.

Para Decisions API no se incorpora un endpoint operativo, SDK, precio ni número de latencia no corroborado en documentación oficial. Para las previews no se deducen compromisos de disponibilidad general. Para Marketplace no se inventa qué porcentaje del contrato puede aplicarse. Para Pro 200 no se decide la elegibilidad de un usuario a partir de la existencia de su suscripción.

Estas limitaciones no anulan los anuncios documentados. Delimitan qué puede afirmarse y qué debe quedar como pendiente antes de construir una demostración funcional.

<a id="videos"></a>
## 7. Videos, replays y recursos audiovisuales

### 7.1 Alcance de la recopilación

Se localizaron **tres enlaces directos a piezas audiovisuales** y varias páginas oficiales con reproductores o catálogos. La evidencia no permite afirmar que se hayan recuperado todos los videos del evento. El acceso a YouTube no proporcionó una transcripción completa ni verificación integral de reproducción; por eso los enlaces se clasifican según su procedencia y no se atribuyen frases o minutajes al escenario.

**Importante para el agente:** un enlace encontrado no es equivalente a un video visto y resumido. Los enlaces de apoyo anteriores o de fecha no comprobada no deben rotularse como sesiones de DevDay 2026.

### 7.2 Enlaces directos

| ID | Pieza y enlace | Procedencia comprobada | Uso editorial y limitación |
|---|---|---|---|
| V01 | [OpenAI DevDay 2026 Keynote — enlace localizado](https://www.youtube.com/watch?v=Fls_onRviPM) | Enlazado en el hilo de recursos del foro de OpenAI. [S50] | Candidato a video principal. No se obtuvo transcripción ni se verificó íntegramente su reproducción o metadatos de canal. Comprobar manualmente antes de publicar. |
| V02 | [ChatGPT Space — reproductor de Vimeo](https://player.vimeo.com/video/1231119830?amp%3Bapp_id=58479&amp%3Bautopause=0&amp%3Bbadge=0&amp%3Bplayer_id=0&autopause=0&controls=0&h=b2a49e2661&muted=1) | Reproductor enlazado desde la página oficial de Space; título técnico observado: `OAI_DevDay_Spaces_1x1`. [S33] | Pieza visual de apoyo para Space. Mantener el parámetro de acceso del reproductor y comprobar controles y reproducción. No se verificó duración completa. |
| V03 | [Automatic code reviews with OpenAI Codex](https://www.youtube.com/watch?v=HwbSWVg5Ln4) | Enlazado desde el directorio oficial de videos para desarrolladores. [S48] | Apoyo conceptual para Code Review. Fecha/edición no comprobada: no atribuirlo a DevDay 2026. |

El enlace de V01 se incluye como recurso localizado mediante una publicación de comunidad alojada por OpenAI. Esa procedencia **no convierte cada afirmación del hilo en un anuncio oficial**. Los hechos del informe proceden del recap y las fuentes específicas, no de comentarios de usuarios.

### 7.3 Páginas con demostraciones, reproductores o replays

| Recurso | Enlace | Qué buscar allí | Estado de comprobación |
|---|---|---|---|
| Centro DevDay 2026 | [Hub oficial](https://openai.com/devday/2026/) | Material y replays asociados al evento. | Página oficial localizada; el contenido dinámico limitó el inventario de sesiones. |
| Sitio del evento | [DevDay](https://devday.openai.com/) | Programa y acceso a recursos del evento. | Consultado para fecha y programa; no equivale a recuperación de cada grabación. |
| Transmisiones de OpenAI | [OpenAI Live](https://openai.com/live/) | Reproductor y eventos transmitidos. | Ruta oficial de consulta; verificar qué transmisión aparece al publicarse la landing. |
| Presentación de Dots | [Artículo de lanzamiento](https://openai.com/index/introducing-dots/) y [página de Dots](https://chatgpt.com/features/dots/) | Presentación visual y ejemplos del producto. | Fuentes primarias de apoyo; no se obtuvo un ID directo estable para cada pieza. |
| Recap oficial | [Resumen DevDay 2026](https://openai.com/index/devday-2026-recap/) | Presentaciones y enlaces asociados a los anuncios. | Base del inventario; no se transcribieron todos sus recursos audiovisuales. |
| Plugin Extensions | [Guía de extensiones](https://developers.openai.com/plugins/build/extensions) | Demostraciones embebidas de superficies como sidebar apps y file viewers. | Se identificaron videos incrustados; URLs directas no recuperadas. |
| Bedrock Managed Agents | [Página oficial de AWS](https://aws.amazon.com/bedrock/managed-agents-openai/) | Presentación audiovisual de la oferta AWS. | Reproductor localizado; no se recuperó un enlace directo verificable a la pieza. |
| Biblioteca de videos | [OpenAI Developers — Videos](https://developers.openai.com/learn/videos) | Material técnico complementario de Codex y otros productos. | Catálogo de varias fechas; no confundir con una playlist exclusiva del evento. |
| Canal oficial | [Videos de OpenAI](https://www.youtube.com/@OpenAI/videos) y [transmisiones](https://www.youtube.com/@OpenAI/streams) | Comprobar nuevas grabaciones y datos de publicación. | Rutas del canal; no se extrajo un inventario exhaustivo de cada pestaña. |

### 7.4 Registro audiovisual para el agente

Este esquema es **metadato editorial propuesto**, no una API de OpenAI. Los campos vacíos deben permanecer vacíos hasta que exista evidencia.

```yaml
videos:
  - id: V01
    title: "OpenAI DevDay 2026 — keynote localizada"
    provider: youtube
    video_id: Fls_onRviPM
    source_url: "https://www.youtube.com/watch?v=Fls_onRviPM"
    discovered_via: S50
    classification: event_keynote_link
    full_playback_verified: false
    transcript: null
    duration_seconds: null
    chapters: []
    publication_gate: "Verificar canal, título, reproducción y permisos de inserción"
  - id: V02
    title: "ChatGPT Space — pieza de presentación"
    provider: vimeo
    video_id: "1231119830"
    discovered_via: S33
    classification: official_product_embedded_video
    full_playback_verified: false
    transcript: null
    duration_seconds: null
    chapters: []
    publication_gate: "Reutilizar el enlace completo del catálogo y comprobar reproducción"
  - id: V03
    title: "Automatic code reviews with OpenAI Codex"
    provider: youtube
    video_id: HwbSWVg5Ln4
    source_url: "https://www.youtube.com/watch?v=HwbSWVg5Ln4"
    discovered_via: S48
    classification: supporting_video_not_dated_as_devday_2026
    full_playback_verified: false
    transcript: null
    duration_seconds: null
    chapters: []
    publication_gate: "No presentarlo como lanzamiento ni sesión confirmada de DevDay 2026"
```

### 7.5 Recomendaciones de presentación audiovisual

**Propuesta de implementación.** Mostrar una tarjeta con título, procedencia y botón para abrir el recurso antes de cargar reproductores externos. Dar al usuario control de reproducción, volumen y pantalla completa. No usar autoplay con sonido. Si un embed falla, mantener un enlace visible a la fuente.

No construir capítulos con segundos inventados. Tampoco publicar transcripciones regeneradas como si fueran oficiales. Una vez obtenida una transcripción real, cada capítulo debería relacionar momento, tema y ficha correspondiente. Hasta entonces, el informe escrito es la base explicativa y el video es un recurso para consultar, no la evidencia de una frase que no se verificó.

<a id="ecosistema"></a>
## 8. Ecosistema: Sign in with ChatGPT y Marketplace

### 8.1 Aplicaciones que aparecen en el directorio de Sign in with ChatGPT

El directorio distingue aplicaciones con uso del plan, aplicaciones de identidad y proyectos open source. Es una clasificación funcional, no una lista de productos gratuitos ni una auditoría de cada integración. **Lovable figura como próximo**, por lo que su presencia no acredita acceso activo. Las condiciones de uso del presupuesto están explicadas en [D23](#d23). [S42]

| Aplicación | Enlace proporcionado por el directorio | Categoría observada |
|---|---|---|
| Amp Code | https://ampcode.com/ | Uso del plan |
| Conductor | https://app.conductor.build/ | Uso del plan |
| Dactyl | https://dactyl.dev/ | Uso del plan |
| Devin | https://app.devin.ai/ | Uso del plan |
| Hermes Agent | https://portal.nousresearch.com/ | Uso del plan |
| Hyperagent | https://hyperagent.com/ | Uso del plan |
| KiloCode | https://app.kilo.ai/ | Uso del plan |
| Lovable | https://lovable.dev/ | Uso del plan — próximamente |
| Notion | https://app.notion.com/ | Uso del plan |
| Vercel | https://vercel.com/ | Uso del plan |
| Vorflux | https://us1.vorflux.com/ | Uso del plan |
| Warp | https://app.warp.dev/ | Uso del plan |
| Airtable | https://airtable.com/ | Inicio de sesión / identidad |
| Canva | https://www.canva.com/ | Inicio de sesión / identidad |
| GitLab | https://gitlab.com/ | Inicio de sesión / identidad |
| HubSpot | https://app.hubspot.com/ | Inicio de sesión / identidad |
| Supabase | https://supabase.com/ | Inicio de sesión / identidad |

**Repositorios open source enlazados por el mismo directorio:** [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw), [OpenCode](https://github.com/anomalyco/opencode), [Pi](https://github.com/earendil-works/pi) y [T3 Code](https://github.com/pingdotgg/t3code). Los destinos se abrieron para verificar los enlaces; no se auditó su código ni se probó el inicio de sesión en cada proyecto. [S42]

Para la landing, separar visualmente estas categorías. Una fila de logos sin explicación puede llevar a creer que todas las empresas comparten los mismos permisos o que sus servicios están incluidos. No inferir que el contenido completo del historial del usuario viaja a esas aplicaciones.

### 8.2 Los 32 socios visibles en Marketplace

En el corte de consulta, el catálogo incluye: **Adobe, Baseten, Basis, CodeRabbit, CrowdStrike, Datadog, Decagon, DevRev, ElevenLabs, Factory, Figma, Glean, Greptile, Harvey, Hex, Higgsfield, HubSpot, Hyperagent, Legora, Lovable, Manus, Notion, Palo Alto Networks, Ramp, Replit, Rogo, Runway, Salesforce, ServiceNow, Sierra, Vercel y Zendesk**. La lista procede del [Marketplace oficial](https://openai.com/business/marketplace/). [S44]

La inclusión de una empresa no verifica que cada producto, país, contrato o modalidad de pago sea elegible. La landing debe dirigir al catálogo y a las condiciones, no inventar fichas de ahorro por socio. Tampoco debería reutilizar logos como si indicaran patrocinio de Álvaro Maureira o de la página educativa.

### 8.3 Recursos de desarrollo relacionados

Para quien vaya a construir una integración, estos enlaces permiten continuar desde fuentes técnicas, sin inventar endpoints o convertir ejemplos en contratos estables:

| Recurso | Enlace | Alcance |
|---|---|---|
| Documentación de plugins | [Inicio](https://developers.openai.com/plugins) | Arquitectura y recorrido de construcción. |
| Plugin Creator | [Plugin en ChatGPT](https://chatgpt.com/plugins/plugin_connector_1p_e1a10c53223481918a42f1510ec46c1e?open_in_app=) | Recurso enlazado por la guía de publicación; puede exigir inicio de sesión. |
| Extensiones — TypeScript | [README del SDK](https://github.com/openai/mcp-extensions/blob/main/typescript/README.md) | Recurso técnico del repositorio de OpenAI. |
| Extensiones — Python | [README del SDK](https://github.com/openai/mcp-extensions/blob/main/python/README.md) | Recurso técnico del repositorio de OpenAI. |
| Especificación de extensiones | [Documento del protocolo](https://github.com/openai/mcp-extensions/blob/main/docs/spec.md) | Referencia de implementación; comprobar versión al desarrollar. |
| MCP Events | [Guía de OpenAI](https://developers.openai.com/plugins/build/mcp-events) | Integración de eventos en plugins. |
| Propuesta de eventos MCP | [Borrador de diseño](https://github.com/modelcontextprotocol/experimental-ext-triggers-events/blob/main/docs/design-sketch-proposal.md) | Repositorio experimental; no presentarlo como estándar universal ratificado. |
| Bedrock Managed Agents | [Quickstart de AWS](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-get-started-bma.html) | Flujo técnico de la preview. |

Estos recursos se proporcionan para implementación posterior. El informe no ejecutó los ejemplos, instaló paquetes, creó cuentas ni habilitó integraciones.

<a id="brief"></a>
## 9. Brief completo para el agente que construirá la landing

Todo este apartado es una **propuesta de diseño y contenido**, no una descripción de una landing ya creada ni una instrucción para publicar sin autorización. Su función es convertir el informe en una experiencia educativa fiel y navegable.

### 9.1 Objetivo y público

Crear una página de referencia en español LATAM que permita a un emprendedor, profesional de marketing, vendedor, docente o desarrollador entender qué se anunció, qué cambia, qué se puede usar y qué sigue pendiente. La lectura debe funcionar a dos profundidades: panorama en pocos bloques y explicación detallada por anuncio.

**Resultado esperado:** que el visitante pueda explicar la diferencia entre modelo, agente, herramienta, espacio colaborativo y mecanismo de distribución; elegir qué investigar según su caso; y verificar una afirmación sin abandonar una búsqueda extensa de fuentes.

La página no debe simular ser un sitio oficial de OpenAI. Debe identificarse como análisis educativo de Álvaro Maureira, con fecha de corte, fuentes y separación entre datos y propuestas. No añadir testimonios, afiliaciones, certificaciones o resultados económicos inexistentes.

### 9.2 Mensaje editorial y copy inicial sugerido

**Título principal propuesto:**

> OpenAI DevDay 2026: de conversar con IA a coordinar trabajo real

**Bajada propuesta:**

> Entiende los 25 anuncios del evento del 29 de septiembre: modelos, agentes, desarrollo, colaboración y nuevas conexiones. Qué cambia, cómo podría aplicarse y qué condiciones debes revisar antes de usarlo.

**Nota de actualización visible:**

> Investigación con corte al 1 de octubre de 2026. La disponibilidad depende de producto, plan, región y configuración. Los ejemplos de aplicación son propuestas educativas.

**Acciones principales propuestas:** «Explorar los 25 anuncios» y «Consultar fuentes y videos». Una acción secundaria puede ser «Leer el informe Markdown» únicamente cuando exista un enlace real al archivo alojado. No crear un botón de descarga que apunte a una ruta local inexistente en producción.

**Frase de interpretación para el bloque de apertura:**

> Mi lectura no es que la IA ya pueda hacerlo todo sola. Lo importante es aprender a darle una responsabilidad, conectarla a información autorizada y comprobar el trabajo que produce.

Esta frase es copy editorial propuesto en primera persona para Álvaro, no una cita de la keynote.

### 9.3 Arquitectura de información recomendada

| Orden | Sección pública | Contenido que debe conservar | Recurso visual propuesto |
|---|---|---|---|
| 1 | Apertura y fecha | Tesis editorial, evento, corte y enlaces principales. | Tipografía protagonista; sin cifras decorativas. |
| 2 | El mapa del cambio | Modelos, agentes, herramientas, colaboración y distribución. | Diagrama conceptual propio, rotulado como explicación. |
| 3 | Los 25 anuncios | Inventario íntegro D01–D25 y estados. | Tarjetas filtrables, sin ocultar permanentemente fichas. |
| 4 | Explicaciones detalladas | Qué es, qué cambió, disponibilidad, límites, fuentes. | Secciones enlazables o despliegue accesible. |
| 5 | Cuánto cuesta y qué tan rápido es | Tarifas API, diferencia con planes, cálculo hipotético y benchmarks. | Tablas legibles y comparaciones con unidades explícitas. |
| 6 | Aplicaciones reales posibles | Los siete diseños propuestos; ninguno presentado como caso implementado. | Flujos cortos con revisión humana. |
| 7 | Qué está disponible | Restricciones y contradicciones de la sección 6. | Etiquetas con texto, no solo color. |
| 8 | Videos y fuentes | Catálogo con procedencia y limitaciones. | Tarjetas de enlace; embeds solo tras comprobarlos. |
| 9 | Ecosistema | Sign in separado de Marketplace. | Listas clasificadas, no mural de logos ambiguo. |
| 10 | Preguntas frecuentes | Respuestas breves y enlaces a fichas. | Acordeones accesibles. |
| 11 | Cierre | Qué conviene probar y cómo verificarlo. | Invitación educativa, sin presión de compra. |

Puede agruparse el detalle en capítulos para evitar una pared de tarjetas. Sin embargo, cada anuncio debe conservar su ID y una URL interna estable. No convertir el informe en una página de solo cinco anuncios destacados dejando el resto fuera.

### 9.4 Agrupación pedagógica propuesta

```text
Modelos, velocidad y privacidad:
  D02, D03, D04

Agentes y operación:
  D01, D09, D10, D11

Desarrollo de software:
  D05, D06, D07, D08

Plugins, aplicaciones y eventos:
  D12, D13, D14, D15

Colaboración y comunicación:
  D16, D17, D18, D19, D20, D21, D22

Acceso, planes y distribución:
  D23, D24, D25
```

Estas categorías son editoriales. Dots también se relaciona con colaboración, y Codex con agentes, pero cada anuncio tiene una ubicación principal para evitar duplicarlo o inflar el conteo.

### 9.5 Sistema visual propuesto para la marca

Utilizar un fondo oscuro, tipografía clara y acentos de marca: **azul `#225487` y naranja `#f3782e`**, con **cian `#22d3ee`** como apoyo puntual para relaciones o estados informativos. El objetivo es claridad tecnológica, no una pantalla llena de neón, partículas y movimiento.

Proponer **Inter** para texto y **Space Grotesk** para títulos, con alternativas de sistema cuando no se carguen. Usar párrafos de ancho moderado, títulos distinguibles y separación suficiente entre fuentes, advertencias y texto principal. No distribuir archivos de tipografías como parte de este informe.

El naranja puede señalar la acción principal; el azul, identidad; el cian, conexión conceptual. **No asignar significado solo al color:** «beta», «próximamente» y «diferencia documental» deben escribirse. Comprobar contraste real sobre el fondo elegido antes de publicar.

Usar el logo corporativo únicamente cuando exista un archivo real proporcionado o autorizado. Si no está disponible, emplear el nombre en texto; no inventar una versión ni tomar un logo de terceros como si fuera el del autor. Las marcas de OpenAI y de socios deben aparecer solo con el alcance informativo y los permisos pertinentes.

### 9.6 Interacciones y lectura móvil

Limitar la página a **tres familias de interacción**: navegación y filtros, paneles desplegables de detalle y controles de video. Evitar carruseles que oculten información esencial, scroll controlado artificialmente, fondos 3D pesados o efectos que compitan con la explicación.

El contenido debe seguir siendo legible si una animación falla. Mantener navegación por teclado, foco visible, encabezados semánticos, descripciones de controles y respeto por preferencias de movimiento reducido. En móvil, las tablas grandes pueden convertirse en bloques por fila o permitir desplazamiento claramente indicado. No reducir la letra para hacer caber diez columnas.

No cargar todos los reproductores al abrir la página. Usar carga diferida y una alternativa textual de enlace. Una miniatura no disponible debe sustituirse por una tarjeta simple, no por una imagen inventada presentada como captura del evento.

### 9.7 Contrato de contenido para cada anuncio

Este esquema es una propuesta para el agente de implementación. No es un formato oficial de OpenAI. Conservar contenido y procedencia separados permite actualizar disponibilidad sin reescribir el análisis completo.

```yaml
announcement:
  id: D02
  slug: gpt-6-1-sol
  title: "GPT-6.1 Sol"
  category: models_speed_privacy
  event_date: "2026-09-29"
  checked_date: "2026-10-01"
  status:
    primary: announced_rolling_out
    scope: "Work, Codex y API; según plan y configuración"
    caveats:
      - "No confundir con disponibilidad en Chat al corte"
  explanation:
    what_it_is: "Modelo orientado a trabajo complejo con agentes"
    what_changed: "Actualización de Sol; consultar ficha D02"
    interpretation_label: "Análisis editorial"
  example:
    type: hypothetical
    title: "Construir y revisar una landing a partir de fuentes"
    requires_human_review: true
    measured_roi: null
  evidence:
    source_ids: [S04, S12, S13, S23]
    company_claims_separate_from_independent_measurements: true
  videos: []
  publication_checks:
    source_links_required: true
    availability_warning_required: true
    no_fabricated_demo: true
```

**Regla para el agente:** no llenar campos desconocidos con una suposición plausible. Si falta precio, plan, duración del video, endpoint o fecha de disponibilidad, conservar `null`, «no publicado» o la advertencia adecuada. Un campo vacío es preferible a una precisión inventada.

### 9.8 SEO y metadatos propuestos

**Título SEO:** `OpenAI DevDay 2026: 25 anuncios explicados | Álvaro Maureira`

**Descripción propuesta:** `Guía de OpenAI DevDay 2026: GPT‑6.1 Sol, Dots, Codex, Space, plugins y más. Disponibilidad, costos, ejemplos, videos y fuentes.`

**Ruta propuesta, no creada:** `/openai-devday-2026/`.

Usar una sola cabecera principal y una jerarquía coherente. El dato de modificación debe reflejar una revisión real, no cambiar cada día automáticamente. No inventar una URL canónica hasta conocer el dominio de despliegue. Cualquier dato estructurado debe describir únicamente lo que existe en la página y en sus fuentes; no añadir valoraciones, duración de videos o métricas ausentes.

La meta de la página es responder a preguntas, no repetir nombres de productos para llenar palabras clave. Los títulos de fichas deberían permitir búsquedas específicas, y los enlaces internos facilitar compartir directamente un anuncio.

### 9.9 Prompt listo para copiar al agente constructor

```text
Actúa como diseñador de información, editor técnico y desarrollador de una landing educativa.

FUENTE DE TRABAJO
Usa el archivo adjunto Informe_OpenAI_DevDay_2026_29-septiembre.md como base editorial.
El evento fue el 29 de septiembre de 2026 y el corte documental es el 1 de octubre de 2026.
La página debe explicar el evento en español LATAM con la voz educativa de Álvaro Maureira.

OBJETIVO
Construye una landing profunda, clara y navegable: panorama inicial para lectores no técnicos
más detalle para quienes necesitan entender capacidades, condiciones, costos y arquitectura.
Conserva los 25 anuncios D01–D25. No reduzcas el trabajo a una página de titulares.

FIDELIDAD
Distingue productos nuevos, ampliaciones, betas, previews y funciones futuras.
No conviertas ejemplos propuestos en casos implementados ni inventes retorno de inversión.
No mezcles Chat con Work, planes de ChatGPT con precios API, ni uso del plan con identidad.
Mantén explícitas las contradicciones y restricciones documentales.
No inventes endpoints, SDKs, precios, fechas, logos, citas, capítulos o videos.
Las afirmaciones de OpenAI y las mediciones de Artificial Analysis deben identificarse por separado.
Si consultas fuentes más nuevas, anota qué cambió, la fecha y el enlace; no modifiques
silenciosamente la fotografía del evento ni la presentes como disponibilidad original.

CONTENIDO
Incluye apertura, mapa conceptual, catálogo de 25 anuncios, fichas profundas,
comparación de precios y métricas, aplicaciones propuestas, disponibilidad,
videos con procedencia, ecosistema, preguntas frecuentes y fuentes.
Cada anuncio debe ser enlazable por un ID estable y mostrar sus fuentes cercanas.
El cálculo de costos es hipotético: conserva supuestos, unidades y exclusiones.

DISEÑO
Fondo oscuro, azul #225487 y naranja #f3782e, cian #22d3ee de apoyo.
Inter para texto y Space Grotesk para títulos como propuesta, con fallback.
Jerarquía fuerte, lectura cómoda en móvil y navegación persistente no invasiva.
Máximo tres familias de interacción: navegación/filtros, detalles desplegables y video.
Evita movimiento decorativo, autoplay con sonido y recursos que oculten información.
Usa el logo real solo si está disponible; de lo contrario, identidad tipográfica.

VIDEOS
Usa el catálogo del informe. V01 requiere verificación manual de metadatos y reproducción.
V02 proviene del reproductor de Space. V03 es apoyo y no debe rotularse como DevDay 2026.
No inventes timestamps ni transcripciones. Si un embed falla, conserva un enlace útil.
No presentes el catálogo recuperado como una lista exhaustiva de todas las sesiones.

SEGURIDAD Y ALCANCE
No conectes cuentas ni publiques datos privados. No crees formularios que envíen datos
sin una integración y destino autorizados. No incluyas secretos ni recursos privados.
No publiques ni modifiques producción sin autorización expresa.

ACEPTACIÓN
Verifica: 25 IDs presentes; fuentes accesibles; avisos de disponibilidad conservados;
precios con fecha y unidades; videos correctamente clasificados; navegación por teclado;
legibilidad móvil; ausencia de cifras, socios, capturas o casos inventados.
Entrega la implementación en el entorno disponible, cómo revisarla,
y una lista honesta de lo comprobado y de lo pendiente antes de publicar.
```

<a id="faq"></a>
## 10. Preguntas frecuentes y glosario

### ¿Qué es lo más importante del evento?

**Interpretación:** el conjunto conecta generación, ejecución, colaboración y distribución. Para explicarlo, empezaría por una responsabilidad concreta y mostraría qué aporta cada componente. El mapa de la sección 2 evita confundir un modelo con una aplicación o un agente.

### ¿Se lanzaron 25 productos completamente nuevos?

No es la clasificación de este informe. Se contabilizan las **25 entradas principales del recap**, que incluyen ampliaciones y funciones futuras. La cronología y las fichas explican esas diferencias. [S01]

### ¿GPT‑6.1 Sol y Dots son lo mismo?

No. La ficha [D02](#d02) describe un modelo; [D01](#d01), una experiencia de agente persistente. El artículo de Dots identifica Astra como su modelo de base, no Sol. [S05]

### ¿Un plan Pro incluye cualquier uso de API?

No se debe hacer esa equivalencia. El informe presenta las tarifas API y los planes por separado. La posibilidad de usar una asignación del plan en aplicaciones participantes tiene su propio alcance y autorización; revisar [D23](#d23) y [D24](#d24). [S41] [S43]

### ¿Sign in with ChatGPT permite leer mis conversaciones?

La autorización descrita para identidad y uso del plan no equivale por sí sola a acceso al historial o a memoria. Cualquier acceso a datos debe revisarse por separado. Ver [D23](#d23). [S41]

### ¿Una función anunciada debería aparecer ya en mi cuenta?

No necesariamente. Las fichas documentan despliegues, planes, plataformas, regiones y configuraciones. No se probó el acceso de una cuenta específica. Una falta de acceso debe contrastarse con la guía del producto, no interpretarse automáticamente como un error.

### ¿Ultrafast hace que todo el trabajo sea ocho veces más rápido?

Esa conclusión no se desprende del dato de generación. La tarea también puede incluir herramientas, espera externa y revisión. [D03](#d03) explica por qué debe medirse el tiempo hasta un resultado aceptado, no solo la velocidad del texto.

### ¿Ya puedo usar las diapositivas colaborativas?

En este corte se tratan como **próximamente**. No se presenta una disponibilidad general comprobada. Ver [D18](#d18). [S33]

### ¿Space sustituye automáticamente todas las herramientas de oficina?

No hay una evaluación de sustitución completa en este informe. La comparación útil debe hacerse por tareas, permisos, compatibilidad y necesidades concretas. [D16](#d16) y [D17](#d17) describen el alcance observado, sin dar por resueltas todas las integraciones.

### ¿Dónde están todos los videos?

La sección 7 reúne los enlaces directos y páginas audiovisuales localizados. No se obtuvo una lista exhaustiva de grabaciones ni una transcripción completa. La landing debe conservar esta distinción en vez de ofrecer capítulos inexistentes.

### ¿Qué debería probar primero una empresa pequeña?

**Recomendación de diseño de prueba:** una tarea de bajo riesgo, con datos ficticios o autorizados y una salida que alguien revise. No hace falta activar todo el ecosistema para comprobar si mejora una preparación comercial, una investigación o una revisión de contenido.

### Glosario de lectura

| Término | Explicación conceptual |
|---|---|
| Modelo | Sistema que procesa entradas y genera respuestas; no es por sí solo todo el proceso de trabajo. |
| Agente | Aplicación que utiliza un modelo, contexto y herramientas para avanzar hacia una tarea bajo determinadas reglas. |
| Harness | Capa de ejecución que coordina el ciclo de trabajo del agente, sus herramientas y su estado. |
| API | Interfaz para que un software solicite capacidades a otro sistema. |
| Plugin | Paquete de capacidades o conexiones; su alcance depende de implementación y permisos. |
| MCP | Protocolo para conectar aplicaciones de IA con herramientas y recursos; no es un permiso universal. |
| Evento / webhook | Señal que informa de un cambio y puede activar un proceso configurado. |
| Sandbox | Entorno de ejecución delimitado; sus límites deben comprobarse, no suponerse. |
| Token | Unidad de procesamiento y facturación textual; no equivale siempre a una palabra. |
| Caché | Reutilización de información previamente procesada bajo las condiciones del servicio. |
| Contexto | Información disponible para una solicitud o proceso; no implica memoria perfecta. |
| Benchmark | Evaluación definida; su resultado describe esas condiciones, no todos los usos posibles. |
| Preview / beta | Estado preliminar cuyo alcance y estabilidad deben revisarse en la documentación específica. |
| Read-only | Acceso de lectura: no debe presentarse como autorización para modificar datos. |
| Human-in-the-loop | Revisión o intervención humana prevista dentro del proceso. |

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## 11. Fuentes y enlaces de consulta

**Fecha común de consulta: 1 de octubre de 2026.** Las publicaciones de lanzamiento conservan su fecha cuando está documentada; las páginas de ayuda, producto y código son referencias vivas. No se atribuye una fecha original a una página que no la mostró de forma comprobable.

Los códigos `Sxx` usados en el cuerpo apuntan a los siguientes enlaces mediante sintaxis Markdown estándar. `Vxx` identifica piezas audiovisuales. La presencia de un recurso en este registro no significa que se haya reproducido íntegramente, ejecutado su código o auditado un proveedor.

| ID | Fuente y enlace | Tipo | Fecha o naturaleza temporal | Uso en el informe |
|---|---|---|---|---|
| S01 | [OpenAI DevDay 2026 recap](https://openai.com/index/devday-2026-recap/) | OpenAI · anuncio | 29 sep 2026 | Inventario de las 25 entradas del evento. |
| S02 | [OpenAI DevDay — sitio del evento](https://devday.openai.com/) | OpenAI · evento | Evento: 29 sep 2026 | Fecha, localización, programa y recursos. |
| S03 | [OpenAI DevDay 2026 — hub](https://openai.com/devday/2026/) | OpenAI · evento | Página dinámica | Centro de acceso a recursos y replays; inventario limitado por contenido dinámico. |
| S04 | [Introducing GPT-6.1 Sol](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/) | OpenAI · anuncio | 29 sep 2026 | Capacidades, evaluación del proveedor, disponibilidad y precios iniciales. |
| S05 | [Introducing dots](https://openai.com/index/introducing-dots/) | OpenAI · anuncio | 29 sep 2026 | Presentación de Dots y alcance anunciado. |
| S06 | [Getting started with your dot](https://help.openai.com/en/articles/20001530-getting-started-with-your-dot) | OpenAI · ayuda | Referencia viva | Planes, regiones, creación y despliegue de Dots. |
| S07 | [Dots: privacy, security, and safety FAQs](https://help.openai.com/en/articles/20001529-dots-privacy-security-and-safety-faqs) | OpenAI · ayuda | Referencia viva | Permisos, investigación proactiva, privacidad y eliminación de contexto. |
| S08 | [How we build safety, security, and privacy into dots](https://openai.com/index/how-we-build-safety-security-and-privacy-into-dots/) | OpenAI · seguridad | Consultado al corte | Diseño de seguridad y límites del producto. |
| S09 | [Dots — página de producto](https://chatgpt.com/features/dots/) | OpenAI · producto | Referencia viva | Presentación visual y ejemplos del proveedor. |
| S10 | [Dots — getting started, ChatGPT Learn](https://learn.chatgpt.com/docs/dots/getting-started) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Guía de inicio y recorrido de uso. |
| S11 | [OpenAI API Pricing](https://developers.openai.com/api/docs/pricing?latest-pricing=ultrafast) | OpenAI · precios | Referencia viva | Tarifas por modelo, caché, contexto y modalidad de servicio. |
| S12 | [GPT-6.1 Sol — Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/releases/gpt-6-1-sol/) | Artificial Analysis · medición primaria | Referencia viva | Intelligence Index por configuración y costos de sus evaluaciones. |
| S13 | [GPT-6.1 Sol — safety addendum](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-sol) | OpenAI · seguridad | Consultado al corte | Clasificación de capacidades y salvaguardas del proveedor. |
| S14 | [Ultrafast mode](https://developers.openai.com/api/docs/guides/ultrafast-mode) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Parámetros, modelos, regiones y uso de la modalidad. |
| S15 | [Private Safety Processing](https://developers.openai.com/api/docs/guides/private-safety-processing) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Procesamiento privado de revisiones de seguridad y arquitectura. |
| S16 | [Codex Cloud](https://learn.chatgpt.com/docs/cloud) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Entornos y ejecución de tareas en la nube. |
| S17 | [Codex CLI](https://learn.chatgpt.com/docs/codex/cli) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Trabajo desde terminal y capacidades del cliente. |
| S18 | [Code review](https://learn.chatgpt.com/docs/code-review?surface=app) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Revisión integrada, repositorios y modalidades de acceso. |
| S19 | [Codex Security Cloud — setup](https://learn.chatgpt.com/docs/security/setup) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Configuración del análisis de seguridad. |
| S20 | [ChatGPT and Codex changelog](https://learn.chatgpt.com/docs/changelog) | OpenAI · registro de cambios | Entradas 22–30 sep 2026 | Cronología del CLI y separación entre antecedentes y DevDay. |
| S21 | [Codex Security Cloud — FAQ](https://learn.chatgpt.com/docs/security/faq) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Alcance, entornos, revisión y límites de seguridad. |
| S22 | [GPT-6.1 Sol replaces GPT-6 Sol after just 7 days with near-Astra intelligence](https://artificialanalysis.ai/articles/gpt-6-1-sol-replaces-gpt-6-sol-after-just-7-days-with-near-astra-intelligence) | Artificial Analysis · análisis de sus mediciones | 29 sep 2026 | Comparaciones de puntuación, tokens y costo bajo su metodología. |
| S23 | [GPT-6.1 Sol — model reference](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol) | OpenAI · ficha técnica | Referencia viva | Contexto, salida, entradas, razonamiento, endpoints y precios por contexto. |
| S24 | [Introducing the Agents API](https://openai.com/index/introducing-the-agents-api/) | OpenAI · anuncio | 10 sep 2026 | Antecedente del producto previo al DevDay. |
| S25 | [Agents API — computer use](https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/tools/computer-use) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Interacción con computadora y navegador en Agents API. |
| S26 | [Amazon Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI](https://aws.amazon.com/bedrock/managed-agents-openai/) | AWS · producto | Preview al corte | Oferta, infraestructura y presentación audiovisual. |
| S27 | [Bedrock Managed Agents — get started](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-get-started-bma.html) | AWS · documentación | Referencia viva | Quickstart y condiciones técnicas de la preview. |
| S28 | [Plugin Extensions](https://developers.openai.com/plugins/build/extensions) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Superficies de extensión, demos incrustadas y enlaces a SDK. |
| S29 | [Plugins — developer documentation](https://developers.openai.com/plugins) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Arquitectura y construcción de plugins actuales. |
| S30 | [Submit and publish a plugin](https://developers.openai.com/plugins/deploy/submission) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Revisión, publicación, identidad y Plugin Creator. |
| S31 | [ChatGPT Sites](https://chatgpt.com/features/sites/) | OpenAI · producto | Referencia viva | Publicación, conexiones y alcance de lectura de datos del visitante. |
| S32 | [MCP Events](https://developers.openai.com/plugins/build/mcp-events) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Suscripciones, webhooks y eventos de plugins. |
| S33 | [ChatGPT Space](https://chatgpt.com/features/space/) | OpenAI · producto | Referencia viva | Space, colaboración, funciones futuras y reproductor Vimeo. |
| S34 | [Pages — ChatGPT Learn](https://learn.chatgpt.com/docs/space/pages) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Creación y trabajo con Pages. |
| S35 | [Space — collaboration](https://learn.chatgpt.com/docs/space/collaboration) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Compartir, coeditar y permisos. |
| S36 | [Teams — ChatGPT Learn](https://learn.chatgpt.com/docs/enterprise/teams) | OpenAI · documentación | Referencia viva | Trabajo organizacional y equipos. |
| S37 | [Creating and managing team tasks in ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/20001540-creating-and-managing-team-tasks-in-chatgpt) | OpenAI · ayuda | Referencia viva | Tareas compartidas, identidad de servicio y permisos. |
| S38 | [ChatGPT in Slack and Teams](https://chatgpt.com/features/chatgpt-in-slack-and-teams/) | OpenAI · producto | Referencia viva | Integración en canales y alcance organizacional. |
| S39 | [The Meetings plugin in ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/20001546-the-meetings-plugin-in-chatgpt) | OpenAI · ayuda | Referencia viva | Beta, plataforma, consentimiento, audio y notas. |
| S40 | [Shareable profiles in ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/20001539-shareable-profiles-in-chatgpt) | OpenAI · ayuda | Referencia viva | Privacidad, visibilidad y disponibilidad de perfiles. |
| S41 | [Using your ChatGPT plan in other apps and sites](https://help.openai.com/en/articles/20001542-using-your-chatgpt-plan-in-other-apps-and-sites) | OpenAI · ayuda | Referencia viva | Identidad, presupuesto, límites y permisos. |
| S42 | [Sign in with ChatGPT — directory](https://learn.chatgpt.com/docs/sign-in-with-chatgpt) | OpenAI · directorio | Referencia viva | Socios clasificados y repositorios open source. |
| S43 | [About ChatGPT Pro tiers](https://help.openai.com/en/articles/9793128-about-chatgpt-pro-tiers) | OpenAI · ayuda comercial | Referencia viva | Pro 100/200/500, Ultrafast y transición de Pro 200. |
| S44 | [OpenAI Marketplace](https://openai.com/business/marketplace/) | OpenAI · programa comercial | Referencia viva | 32 socios visibles y condiciones de elegibilidad. |
| S45 | [MCP triggers/events — design sketch proposal](https://github.com/modelcontextprotocol/experimental-ext-triggers-events/blob/main/docs/design-sketch-proposal.md) | MCP · propuesta primaria | Repositorio experimental | Propuesta; no se presenta como estándar universal ratificado. |
| S46 | [MCP Extensions — TypeScript README](https://github.com/openai/mcp-extensions/blob/main/typescript/README.md) | OpenAI GitHub · código/documentación | Referencia viva | Recurso técnico enlazado desde la documentación; no ejecutado. |
| S47 | [Plugin Creator](https://chatgpt.com/plugins/plugin_connector_1p_e1a10c53223481918a42f1510ec46c1e?open_in_app=) | OpenAI · plugin | Referencia viva | Destino enlazado por la guía de publicación; puede exigir autenticación. |
| S48 | [OpenAI Developers — Videos](https://developers.openai.com/learn/videos) | OpenAI · catálogo audiovisual | Referencia viva | Videos de apoyo de diversas fechas; origen de V03. |
| S49 | [OpenAI Live](https://openai.com/live/) | OpenAI · transmisiones | Página dinámica | Ruta oficial para transmisiones y replays. |
| S50 | [DevDay 2026 announcements and developer resources](https://community.openai.com/t/devday-2026-announcements-and-developer-resources/1402006) | Foro alojado por OpenAI · publicación de comunidad | Hilo del evento | Solo descubrimiento del enlace V01; no fuente oficial para validar anuncios. |
| S51 | [MCP Extensions — Python README](https://github.com/openai/mcp-extensions/blob/main/python/README.md) | OpenAI GitHub · código/documentación | Referencia viva | Enlace técnico comprobado; ejemplos no ejecutados. |
| S52 | [MCP Extensions — protocol specification](https://github.com/openai/mcp-extensions/blob/main/docs/spec.md) | OpenAI GitHub · especificación | Referencia viva | Documento técnico enlazado por la guía; no auditoría de implementación. |

### 11.1 Cómo conservar la trazabilidad al convertir a HTML

El agente debe transformar las referencias del cuerpo en enlaces utilizables, no imprimir códigos sin destino. Conviene guardar en los datos de cada ficha los IDs de sus fuentes, además del enlace visible. Las tarifas y disponibilidad requieren una fecha de comprobación por afirmación cuando se actualicen.

Los repositorios de socios se incluyen como enlaces del directorio oficial, no como proyectos auditados. Los videos conservan su clasificación y limitaciones. Las páginas dinámicas pueden cambiar: al actualizar la landing, conservar un historial editorial de qué se revisó y qué conclusión cambió.

<a id="control"></a>
## 12. Control editorial antes de publicar

### 12.1 Entregado en este documento

Se incluyen las **25 fichas D01–D25**, sus fuentes, una cronología para distinguir antecedentes, precios con unidades, mediciones de Artificial Analysis, siete diseños de aplicación, un registro de restricciones, tres enlaces audiovisuales directos localizados y páginas adicionales de consulta. También se incorpora un brief completo y un prompt de construcción para el agente.

Los ejemplos se identifican como propuestas y no contienen resultados empresariales atribuidos a clientes. El documento no publica una landing, no modifica repositorios o sistemas y no habilita integraciones.

### 12.2 Comprobaciones pendientes para la implementación

| Comprobación | Criterio de aprobación |
|---|---|
| Integridad editorial | Permanecen las 25 fichas y no se pierden advertencias al resumir. |
| Referencias | Cada afirmación importante tiene su fuente correspondiente y el enlace apunta al documento correcto. |
| Actualidad | Precios y estados se revalidan si la publicación ocurre después del corte. Se distingue lo nuevo de lo disponible el día del evento. |
| Videos | Se comprueban título, procedencia, reproducción y permiso técnico de inserción. No se inventan capítulos. |
| Experiencia móvil | No hay texto cortado, tablas inservibles, botones superpuestos ni navegación que tape el contenido. |
| Accesibilidad | Controles por teclado, foco visible, contraste comprobado y alternativa al movimiento. |
| Datos y permisos | No se incorporan datos privados, secretos ni conexiones reales sin autorización. |
| Demostraciones | Toda simulación se rotula; no se muestra como captura real o producto funcional lo que es un mockup. |
| Publicación | Existe autorización expresa y un destino confirmado; no se sustituye revisión por despliegue automático. |

### 12.3 Límites de la verificación realizada

La investigación es documental. No incluye pruebas en cuentas de usuario, evaluación de rendimiento ejecutada por este informe, auditoría de repositorios de terceros, transcripción íntegra de la keynote ni reproducción completa de todas las sesiones. Los enlaces audiovisuales y las referencias de código no deben presentarse como material totalmente auditado.

**Conclusión editorial propuesta:** la oportunidad de DevDay no consiste en activar todas las funciones. Consiste en elegir un trabajo concreto, combinar solo las piezas necesarias y definir cómo se verifica el resultado. Ese enfoque permite explicar el evento con ambición sin convertir una demostración en una promesa de autonomía, ahorro o fiabilidad que las fuentes no acreditan.

---

Fin del informe. Corte documental: **1 de octubre de 2026**, zona **America/Santiago**.

<!-- Definiciones de referencias Markdown: conservar al convertir el documento. -->

[S01]: https://openai.com/index/devday-2026-recap/
[S02]: https://devday.openai.com/
[S03]: https://openai.com/devday/2026/
[S04]: https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/
[S05]: https://openai.com/index/introducing-dots/
[S06]: https://help.openai.com/en/articles/20001530-getting-started-with-your-dot
[S07]: https://help.openai.com/en/articles/20001529-dots-privacy-security-and-safety-faqs
[S08]: https://openai.com/index/how-we-build-safety-security-and-privacy-into-dots/
[S09]: https://chatgpt.com/features/dots/
[S10]: https://learn.chatgpt.com/docs/dots/getting-started
[S11]: https://developers.openai.com/api/docs/pricing?latest-pricing=ultrafast
[S12]: https://artificialanalysis.ai/models/releases/gpt-6-1-sol/
[S13]: https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-sol
[S14]: https://developers.openai.com/api/docs/guides/ultrafast-mode
[S15]: https://developers.openai.com/api/docs/guides/private-safety-processing
[S16]: https://learn.chatgpt.com/docs/cloud
[S17]: https://learn.chatgpt.com/docs/codex/cli
[S18]: https://learn.chatgpt.com/docs/code-review?surface=app
[S19]: https://learn.chatgpt.com/docs/security/setup
[S20]: https://learn.chatgpt.com/docs/changelog
[S21]: https://learn.chatgpt.com/docs/security/faq
[S22]: https://artificialanalysis.ai/articles/gpt-6-1-sol-replaces-gpt-6-sol-after-just-7-days-with-near-astra-intelligence
[S23]: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol
[S24]: https://openai.com/index/introducing-the-agents-api/
[S25]: https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/tools/computer-use
[S26]: https://aws.amazon.com/bedrock/managed-agents-openai/
[S27]: https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-get-started-bma.html
[S28]: https://developers.openai.com/plugins/build/extensions
[S29]: https://developers.openai.com/plugins
[S30]: https://developers.openai.com/plugins/deploy/submission
[S31]: https://chatgpt.com/features/sites/
[S32]: https://developers.openai.com/plugins/build/mcp-events
[S33]: https://chatgpt.com/features/space/
[S34]: https://learn.chatgpt.com/docs/space/pages
[S35]: https://learn.chatgpt.com/docs/space/collaboration
[S36]: https://learn.chatgpt.com/docs/enterprise/teams
[S37]: https://help.openai.com/en/articles/20001540-creating-and-managing-team-tasks-in-chatgpt
[S38]: https://chatgpt.com/features/chatgpt-in-slack-and-teams/
[S39]: https://help.openai.com/en/articles/20001546-the-meetings-plugin-in-chatgpt
[S40]: https://help.openai.com/en/articles/20001539-shareable-profiles-in-chatgpt
[S41]: https://help.openai.com/en/articles/20001542-using-your-chatgpt-plan-in-other-apps-and-sites
[S42]: https://learn.chatgpt.com/docs/sign-in-with-chatgpt
[S43]: https://help.openai.com/en/articles/9793128-about-chatgpt-pro-tiers
[S44]: https://openai.com/business/marketplace/
[S45]: https://github.com/modelcontextprotocol/experimental-ext-triggers-events/blob/main/docs/design-sketch-proposal.md
[S46]: https://github.com/openai/mcp-extensions/blob/main/typescript/README.md
[S47]: https://chatgpt.com/plugins/plugin_connector_1p_e1a10c53223481918a42f1510ec46c1e?open_in_app=
[S48]: https://developers.openai.com/learn/videos
[S49]: https://openai.com/live/
[S50]: https://community.openai.com/t/devday-2026-announcements-and-developer-resources/1402006
[S51]: https://github.com/openai/mcp-extensions/blob/main/python/README.md
[S52]: https://github.com/openai/mcp-extensions/blob/main/docs/spec.md
[V01]: https://www.youtube.com/watch?v=Fls_onRviPM
[V02]: https://player.vimeo.com/video/1231119830?amp%3Bapp_id=58479&amp%3Bautopause=0&amp%3Bbadge=0&amp%3Bplayer_id=0&autopause=0&controls=0&h=b2a49e2661&muted=1
[V03]: https://www.youtube.com/watch?v=HwbSWVg5Ln4