Del vibe coding al "vibe doing": cómo con GPT-6 Astra, OpenAI quiere que las máquinas hagan cosas por nosotros
Un tipo rubio aparece sentado frente a una pantalla gigante. De repente mueve la mano izquierda, en la que tiene algún tipo de puntero virtual, y dice «Crea un círculo amarillo… allí». Acto seguido, en efecto, aparece un círculo amarillo en pantalla.
La demo «Put that there» no parece a priori demasiado espectacular, pero es que fue creada hace casi 50 años, en 1979. La realizó el MIT Architecture Machine Group y apuntaba a un futuro en el que le diríamos cosas a una máquina y esa máquina las haría.
Ese futuro está al fin mucho más cerca, y lo está de la mano de GPT-6 Astra. Esa es la gran revolución de este modelo. Olvidémonos un momento de los benchmarks, que están muy bien pero solo cuentan parte de la historia. Lo demuestra el hecho de que en unos puntúe increíblemente bien y en otros el resultado sea mucho menos espectacular. Por ejemplo: ha saturado el prestigioso test ARC-AGI-3 y ha logrado un 99,9% (Opus 5 llegó al 30,2%). Eso, por cierto, no significa que GPT-6 Astra sea AGI.
Sorprende que en Artificial Analysis GPT-6 Astra «solo» puntúe con 61 puntos cuando Fable 5.1 llega a los 66 e incluso el reciente Muse Spark 1.3 llega a 62. También es inquietante que haya saturado también ExploitBench (Opus 5 llegaba al 70%). Eso da buena cuenta de su capacidad en el ámbito de la ciberseguridad, algo de lo que ya avisaba OpenAI hace un par de días. Al presentarlo definitivamente, eso sí, tratan de tranquilizarnos afirmando que es el modelo de IA más alineado que jamás han creado. Según ellos, será difícil (pero no imposible) que haga cosas que no debe.
El análisis de esta plataforma destaca que su uso de tokens por tarea es relativamente bajo, pero estamos ante el modelo más caro de la historia de OpenAI: 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 dólares por millón de tokens de salida.
Chris Schmandt estudiaba en el prestigioso MIT en 1977 cuando vio un anuncio de uno de sus departamentos para trabajar en un proyecto de «programación gráfica en PL/I», un arcano lenguaje de la década de los 60. Se apuntó, y eso le llevó a manejar uno de los primeros sistemas que podían «dibujar» píxeles en una pantalla. Eso acabó llevándole a desarrollar la citada demo «Pon eso ahí» («Put that there») que hoy nos parece prehistoria de la tecnología pero que entonces fue visionaria y espectacular: tú le hablabas a una máquina, y la máquina hacía lo que decías.
La humanidad no ha dejado de perseguir esa idea desde entonces, aunque solo la hemos visto realmente cumplida en una industria: la del cine, que una y otra vez ha hecho realidad ese sueño tanto en series (‘Star Trek’, ‘El coche fantástico’), como en películas (‘Her’ es el mejor ejemplo reciente, diría).
Pero costaba llegar a hacer que ese futuro cristalizase. Con GPT-4o ya hubo un salto espectacular que nos permitía hablar con las máquinas de forma natural. y en el Google I/O de mayo de 2025 Project Astra nos mostró ese futuro en el que arreglar una bici con ayuda de la IA era coser y cantar.
Pero eso de que las máquinas realmente hicieran cosas por nosotros no estaba del todo a punto. Lograban hacer algunas cosas, pero no siempre del todo bien y al final siempre teníamos que 1) usar teclado y ratón para ir corrigiendo a las máquinas en cada paso y 2) la voz no era aún la interfaz definitiva.
Ahí es donde entra GPT-6 Astra. O donde promete entrar, al menos. El nuevo modelo de OpenAI se presentaba al mundo con un vídeo singular. Uno que precisamente se iniciaba con un fragmento de esa citada demo de 1979, para luego viajar a 2026 e ir mucho más allá con la tecnología actual.
Pero claro, lo de dibujar un círculo amarillo era solo el principio. A partir de ahí los protagonistas de ese vídeo promocional muestran cómo utilizan GPT-6 Astra para convertir ese punto amarillo en parte de un cohete y luego en un videojuego, o cómo creaban una presentación sobre diseño de ropa, o cómo compraban una mesa cuya foto tenían guardada en algún lado en su ordenador, o cómo ayudaban a redactar un documento legal a un abogado.
La demo no era especialmente espectacular porque en realidad muchas de esas cosas «más o menos» ya se las podíamos pedir a la IA. Y lo del tipo comiendo comida china mientras juega a su videojuego «vibecodeado» (argh, terrible palabro) es un poco demasiado, pero la idea que nos traslada es la que este modelo al fin nos va a permitir todo eso que las películas y las series llevan décadas mostrándonos. Decirles a las máquinas qué queríamos, y que ellas lo hicieran.
El concepto no es en absoluto nuevo, pero son muchos los modelos de IA que llevan tiempo avanzando en ese ámbito. Hay benchmarks que precisamente muestran que aquí GPT-6 Astra puede marcar un antes y un después: OSWorld 2.0 muestra la capacidad de una IA para manejar un ordenador: GPT-5.6 Sol conseguía un 65,7% y Claude Opus 5 un 70,2%, pero Astra pega otro pequeño empujón con el 72,6%.