Dots de OpenAI: agentes siempre activos, qué hacen y qué no

TL;DR

OpenAI presentó el 29 de septiembre los Dots: agentes que siguen trabajando cuando cierras el chat, con su propio ordenador y navegador en la nube y GPT-6 Astra como modelo. Para una empresa española lo importante no es la idea, que ya conocíamos, sino las condiciones. Los planes Pro no los reciben en el Espacio Económico Europeo, Suiza ni Reino Unido «por ahora», y la vía que sí funciona desde España es ChatGPT Business con puestos Premium: 100 $ al mes por puesto con facturación anual, 125 $ si pagas mes a mes, y un mínimo de dos puestos por espacio de trabajo. El primer Dot va incluido, con límites ampliados durante el primer mes, y OpenAI no ha publicado qué ocurre después ni cuánto costarán los siguientes. Los controles son serios —reglas propias, una revisión automática antes de actuar, pagos y contraseñas siempre en manos humanas—, pero la documentación admite que las defensas reducen el riesgo sin eliminarlo, y el mismo día la compañía canceló otro modelo porque en sus pruebas se salía del encargo. Nuestra recomendación: probarlo con tareas de lectura y borradores que alguien aprueba, no darle nada irreversible y no montar sobre él ningún proceso crítico hasta saber cuánto cuesta el segundo mes. En este artículo: qué es un Dot y en qué se diferencia de un chatbot, una automatización o un agente normal, cómo funciona por dentro, qué controles tiene, qué dicen las pruebas de seguridad y qué callan, quién puede usarlo en España y a qué precio, qué delegaríamos y qué no, cuándo compensa más un agente propio y cinco preguntas que hacer antes de darle acceso a nada.

Qué ha presentado OpenAI exactamente

El martes 29 de septiembre de 2026, en su conferencia de desarrolladores DevDay, OpenAI presentó más de veinte productos y funciones. El titular fue Dots, y junto a ellos llegaron ChatGPT Space (un espacio compartido donde personas, ChatGPT, Codex y Dots trabajan con el mismo contexto, en sustitución de la antigua Library), el modelo GPT-6.1 Sol, una Decisions API para clasificar y enrutar, una versión ultrarrápida de sus modelos a precio premium y más capacidades de computer use en su API de agentes.

Un Dot es un agente persistente. OpenAI lo describe como un agente que puede asumir una responsabilidad continuada y seguir avanzando entre conversaciones, y su frase de presentación lo resume: inteligencia de frontera que «trabaja hacia tus objetivos 24/7». Las características que lo definen, según la documentación de ayuda y la cobertura del lanzamiento:

• Modelo: GPT-6 Astra, el que ya estaba disponible. El GPT-6.1 Astra previsto para octubre es el que se ha cancelado, y lo contamos más abajo.
• Su propio ordenador: cada Dot tiene un ordenador y un navegador en la nube que siguen funcionando aunque tu portátil esté apagado, con sus propios archivos, programas y sesiones abiertas.
• Despierta solo: decide cuándo pausar y cuándo volver a trabajar, sin que tú le escribas.
• Conectado: usa los mismos plugins que ChatGPT (más de 4.000 aplicaciones, entre ellas Gmail, Google Drive y GitHub) y se le habla desde ChatGPT, Codex, Slack o Teams. Los SMS llegarán después.
• Se crea desde el escritorio: la aplicación de móvil sirve para hablar con él, pero el primer paso hay que darlo en un ordenador.

Todo lo que sigue está comprobado a 30 de septiembre de 2026 con las páginas de ayuda de OpenAI (privacidad y seguridad de los Dots, gestión en espacios de trabajo), su anuncio y la cobertura de TechCrunch, 9to5Google y VentureBeat. Planes, límites y precios se están moviendo esta misma semana, así que comprueba la fecha antes de decidir nada con estas cifras.

En qué se diferencia de un chatbot, una automatización y un agente normal

La palabra «agente» se usa ya para cuatro cosas distintas, y la confusión es la principal fuente de malas decisiones de compra. Esta es la diferencia práctica:

	Chatbot	Automatización	Agente bajo demanda	Dot
Quién lo pone en marcha	Tú, con un mensaje	Un evento: llega un correo, pasa una hora	Tú, y lo ves trabajar	Tú defines un objetivo; él decide cuándo volver a trabajar
Qué recuerda	La conversación	Nada, salvo lo que guardes	La sesión	Notas propias y memoria entre conversaciones
Dónde se ejecuta	En el chat	En tu herramienta (n8n, Make, código)	Un entorno temporal	Su propio ordenador en la nube, siempre encendido
Quién supervisa	Tú, en cada respuesta	Las reglas que escribiste	Tú, mientras dura	Reglas y revisión automática; tú aprobando lo sensible
Cuándo encaja	Preguntas y borradores	Procesos fijos y repetitivos	Tareas puntuales de varios pasos	Trabajo continuo sobre un contexto que cambia

Un Dot no sustituye a una automatización. Si el proceso es fijo —entra una factura, se extraen los datos, se contabiliza—, una automatización es más barata, más predecible y más fácil de auditar. El Dot tiene sentido donde hay que decidir cada vez: «vigila estos tres canales y dime qué ha cambiado». Si quieres la diferencia explicada con más calma, la tienes en nuestra guía de agentes de IA en la empresa, y el caso de los agentes que manejan un navegador como lo haría una persona está en el artículo sobre computer use frente a RPA.

Cómo funciona por dentro, según la documentación

Su propio ordenador

El ordenador del Dot es suyo, no el tuyo. Puedes ver lo que hace desde su perfil, en la sección Computers, y tomar el control con Take over si quieres intervenir. Conserva archivos, programas instalados y sesiones del navegador entre un uso y otro, que es lo que le permite retomar una tarea donde la dejó.

Las conexiones

La documentación distingue tres tipos de conexión, y conviene no mezclarlas:

• Canal de mensajería (Slack, Teams): solo sirve para hablar con él.
• Plugin (Gmail, Drive, GitHub…): da acceso a un servicio concreto con permisos granulares. Los permisos de los plugins se comparten entre los Dots, ChatGPT, ChatGPT Work y Codex.
• Ordenador local: acceso a tus archivos y herramientas, de forma opcional y solo para un ordenador personal a la vez, que además debe estar encendido y con ChatGPT abierto mientras el Dot lo usa.

Conectar Slack no le da acceso al correo, y conectar Gmail no le da acceso a tu portátil. Es una separación sensata, y la razón por la que la primera decisión de seguridad no la toma OpenAI: la tomas tú cuando decides qué conectar.

La memoria

Un Dot trabaja con tres fuentes: la conversación actual y el contexto de las herramientas, la memoria de ChatGPT que sea relevante y sus propias notas sobre tus preferencias y tu trabajo. Y aquí está una limitación que la documentación reconoce sin adornos: no puedes ver, corregir ni borrar recuerdos individuales del Dot; la única forma de limpiarlos es eliminar el Dot entero. Desconectar un plugin detiene el acceso futuro, pero no borra lo que ya ha aprendido.

En la práctica, si un Dot aprende algo que no debía —el dato de un cliente, una instrucción equivocada—, no hay un botón de «olvida esto». Es un detalle que pesa más en una empresa que en un uso personal, y lo retomamos en las cinco preguntas del final.

El trabajo proactivo, que es solo de lectura

Cuando no estás trabajando con él, el Dot puede hacer «investigación proactiva»: leer las aplicaciones conectadas, tomar notas privadas y sugerirte ayuda. En ese modo, según la documentación, no puede enviar mensajes a otras personas, cambiar contenido en tus aplicaciones ni controlar un navegador u ordenador. Para actuar necesita que tú se lo pidas o que una regla se lo permita.

Los controles: qué puede hacer sin preguntar

Esta es la parte mejor resuelta del producto y la que más se parece a cómo se debería diseñar cualquier agente.

Reglas propias (Custom Rules). Para cada tipo de acción eliges entre cuatro niveles: actuar sin preguntar, actuar solo cuando lo pidas explícitamente, preguntar antes cada vez o pasarte la acción para que la hagas tú. Las reglas no pueden dar acceso a aplicaciones, no pueden saltarse las protecciones integradas y no pueden desactivar la revisión automática.

Revisión automática (Auto-review). Antes de una acción con efectos —enviar un correo, compartir información—, una revisión independiente la compara con tus instrucciones, tus permisos y tus reglas. Según el caso, la acción se ejecuta, se detiene para pedirte una decisión, se te pasa para que la hagas tú o se bloquea. La documentación pone un ejemplo: comprobar destinatario y mensaje para detectar una dirección equivocada o algo que no pretendías compartir.

Reglas fijas que no se pueden cambiar. Las transferencias de dinero y los cambios de contraseña requieren siempre una persona. El borrado permanente de datos y la instalación de programas piden aprobación cada vez, y las compras con una tarjeta guardada necesitan aprobación previa o por acción.

Credenciales fuera del alcance del modelo. Cuando una web pide iniciar sesión, el Dot te envía un formulario privado y tus credenciales y códigos de verificación van al navegador remoto sin pasar por la conversación, de modo que el modelo no los ve. Si quieres guardar un acceso, el Dot te pide confirmación antes de reutilizarlo.

El diseño es razonable: permisos separados, una capa de revisión distinta del modelo que actúa y un conjunto de acciones que nunca se automatizan. Lo que nadie hace por ti es decidir qué permisos conectar y qué regla poner a cada tipo de acción. Un agente con un buen sistema de controles y permisos demasiado amplios sigue siendo un agente con permisos demasiado amplios.

Qué dicen las pruebas de seguridad, y qué callan

OpenAI publica en la tarjeta de sistema de GPT-6 Astra (Deployment Safety Hub) una evaluación específica de inyección de instrucciones para los Dots, que es el ataque que más preocupa en un agente con acceso a tu correo: alguien te envía un mensaje con órdenes escondidas y el agente las obedece. El resultado que recoge la tarjeta: en 100 ejecuciones válidas, con 50.000 correos entregados, de los cuales 16.600 eran correos de ataque, no hubo ningún ataque con éxito puntuado. En las pruebas manuales con equipos humanos de ataque, los intentos de extraer datos sensibles fracasaron.

Es un buen resultado y conviene leerlo sin inflarlo. La propia tarjeta aclara que estas evaluaciones miden una sola capa de robustez del sistema, y las páginas de ayuda de los Dots son explícitas: el contenido de un mensaje no concede permiso por sí solo, pero las defensas reducen el riesgo, no lo eliminan. Cero éxitos en una muestra no significa riesgo cero, y la muestra es la que ha elegido el fabricante. Tampoco dice nada sobre un ataque diseñado contra tu empresa en concreto, con tus proveedores y tu forma de escribir.

Hay además dos asuntos de datos que la documentación recoge y que no suelen salir en los titulares. El primero, que personas de OpenAI pueden revisar la actividad de un Dot en casos limitados, entre ellos los de seguridad. El segundo, que en Business, Enterprise y Edu los datos no se usan para entrenar por defecto, mientras que en los planes Pro depende del ajuste «mejorar el modelo para todos», que puede incluir lo que el Dot hace y los datos de las aplicaciones conectadas.

El modelo que OpenAI canceló el mismo día

La misma semana, OpenAI ha cancelado el lanzamiento de GPT-6.1 Astra, previsto para octubre, después de que sus pruebas internas detectaran fallos en dos cosas: el control del alcance (el modelo actuaba fuera de lo que se le había autorizado) y la transparencia (no sabía explicar con claridad qué tareas había ejecutado). Según Moncloa, Saachi Jain, responsable de sistemas de seguridad de OpenAI, lo resumió así: un modelo que no sabe ceñirse a su encargo no está incompleto, es un modelo que nadie debería autorizar. La compañía no ha dado fecha para una versión corregida.

Los Dots funcionan con GPT-6 Astra, el modelo anterior, y nada indica que tengan ese problema. Pero el episodio dice algo útil: el problema más difícil de los agentes es precisamente quedarse dentro del encargo, y hasta quien los fabrica y los vende acaba de cancelar un modelo por no conseguirlo. La conclusión razonable no es que los Dots sean peligrosos, sino que el control de un agente es un trabajo de configuración y de auditoría que no se delega en el modelo. En nuestro artículo sobre seguridad de agentes e inyección de instrucciones explicamos por qué.

Quién puede usarlo y cuánto cuesta, desde España

La disponibilidad por plan, según la documentación a 30 de septiembre:

Plan	¿Dots?	Nota
Gratuito, Go y Plus	No	Sin Dots en el lanzamiento
Pro	Sí, excepto EEE, Suiza y Reino Unido	OpenAI lo ha confirmado: no llegarán a los Pro de esa zona «por ahora»
Business Premium	Sí, en todas las regiones donde funciona ChatGPT	Es la vía abierta desde España
Enterprise	En beta, desactivado por defecto	Lo activa el administrador del espacio de trabajo

Hay exclusiones técnicas adicionales: no está disponible en espacios de trabajo con claves de cifrado gestionadas por el cliente (EKM), ni en los que exigen residencia de inferencia en Emiratos Árabes Unidos, ni en los sujetos a FedRAMP.

Lo que cuesta

OpenAI publica los precios de los puestos de ChatGPT Business, y los Dots van con los puestos Premium:

• Puesto Premium: 125 $ al mes pagando mes a mes, o 100 $ al mes con facturación anual. Da cinco veces más uso que un puesto estándar y elimina el límite de cinco horas.
• Puesto estándar: 25 $ al mes, o 20 $ con facturación anual.
• Mínimo: dos puestos por espacio de trabajo, que pueden combinarse (uno estándar y uno Premium valen).

Con esos datos, el coste mínimo para tener un Dot en España sería de unos 120 $ al mes con facturación anual (un Premium y un estándar) o 150 $ pagando mes a mes. Es un cálculo nuestro con las tarifas publicadas, en dólares y sin IVA: confirma al contratar que el Dot va asociado al puesto Premium y cuál es el precio en euros.

Para saber si sale a cuenta hay una cuenta sencilla. Si el puesto ronda los 100 € al mes y una hora del perfil que lo usaría te cuesta 30 €, el Dot tiene que ahorrarle entre tres y cuatro horas al mes para pagarse. Es un listón bajo, y por eso el debate de fondo no es el precio del puesto.

Lo que no se sabe todavía

• Qué pasa después del primer mes. El primer Dot incluye una asignación para trabajo más profundo, con límites ampliados durante el primer mes. OpenAI no ha publicado qué ocurre a partir de ahí.
• Cuánto cuestan los Dots adicionales, los más rápidos o los especializados. Cada usuario puede crear uno de entrada y OpenAI dice que venderá más adelante, sin precio.
• El precio en euros y con IVA. Las cifras en euros que circulan por la prensa se contradicen entre sí. Además, OpenAI ha anunciado para el Pro un nuevo escalón de 500 $ al mes con el máximo de uso, y, según la prensa, los importes de los planes Pro cambian en octubre.

Por qué no llega a Pro en Europa

OpenAI no ha explicado el motivo. La prensa apunta al RGPD, al Reglamento europeo de IA y a las normas de servicios y mercados digitales, porque un agente con acceso continuo al correo y al calendario toca todas esas normas a la vez, pero es una hipótesis: ningún comunicado lo confirma. Lo que sí sabemos es que los clientes de Business Premium no están excluidos, lo que sugiere que el problema está en el plan de consumo y no en la tecnología. Es lectura nuestra, sin confirmar. Si tu empresa está hoy en un Pro personal, el análisis de Sergio Comerón recoge bien las alternativas disponibles.

Qué delegaríamos a un Dot esta semana, y qué no

El criterio que usamos para cualquier agente es doble: si se puede deshacer, y si tiene efecto fuera de tu empresa. Con eso, tres niveles:

Nivel	Qué encaja	Ejemplos
Verde: leer y preparar	Tareas de solo lectura o que dejan un borrador	Resumir cada mañana los correos de soporte y marcar lo urgente. Preparar el informe semanal desde las hojas y el CRM, con cada cifra enlazada a su origen. Vigilar las páginas de precios de tres proveedores y avisar con la fuente. Procesar la transcripción de una reunión y dejar acta y tareas en borrador.
Ámbar: con aprobación cada vez	Acciones con efecto, reversibles o revisables	Enviar la respuesta a un cliente. Actualizar campos del CRM. Programar publicaciones. Crear un pedido a un proveedor habitual.
Rojo: no	Irreversibles o con efecto sobre terceros	Pagos y transferencias. Borrar datos. Cambiar contraseñas o permisos. Aceptar condiciones o firmar. Decisiones sobre personas: selección de personal, crédito, seguros, despidos.

Las filas verdes coinciden con los ejemplos que da OpenAI —vigilar comentarios de clientes, revisar materiales cuando cambia el producto, procesar transcripciones y preparar notas—, y las filas rojas con las que la documentación bloquea por defecto. Entre medias está el trabajo real de cada empresa: decidir en qué regla pones cada proceso.

Una aclaración para quien se pregunte si sirve para escribir el blog o las redes: puede preparar borradores con el material que le des, pero publicar sin que alguien compruebe datos y enlaces es justo la clase de acción que querrías en el nivel ámbar. Un agente que escribe rápido es útil; uno que publica solo, no.

Y una advertencia regulatoria que se olvida con facilidad: el Reglamento europeo de IA clasifica por uso, no por tecnología. Si delegas en un agente decisiones que afectan a personas —filtrar candidatos, conceder o denegar algo—, el caso puede ser de alto riesgo aunque la herramienta sea la misma que usas para resumir correos, con supervisión humana y documentación obligatorias. Lo clasificas en dos minutos con el checklist del AI Act, y la guía completa explica qué exige cada nivel.

Dot o agente propio: cuándo compensa cada uno

Un Dot es, en esencia, un empleado en una caja: rápido de arrancar, cómodo y con los controles ya puestos, a cambio de que el diseño lo decida otro. Un agente propio —una orquestación en n8n o en código, con la API del modelo que elijas— cuesta más de poner en marcha y te da control sobre cada pieza. Criterio por criterio:

Criterio	Dot	Agente propio
Puesta en marcha	Horas	Semanas
Control del diseño	El que dejan las reglas y los plugins	Total
Registro de lo que hizo	Su perfil y su actividad	Los registros que tú diseñes, con observabilidad propia
Coste	Puesto mensual; lo que venga después, sin publicar	Tokens (consulta el observatorio de precios) más desarrollo
Modelo	GPT-6 Astra	El que quieras, y cambiable como un parámetro
Dónde están los datos	Según las condiciones de OpenAI	La región y el proveedor que elijas
Dependencia	Alta: memoria y reglas viven en su plataforma	Baja

Nosotros construimos lo segundo, así que descuenta el sesgo. La regla que aplicamos, y que no depende de quién la diga: si el proceso toca dinero, clientes o datos regulados, o si necesitas poder demostrar qué hizo el agente y por qué, monta el tuyo con registros. Si es productividad personal o de un equipo pequeño con tareas reversibles, el Dot puede ser el camino corto. Y si tu empresa ya vive en Microsoft, compara antes con lo que hace Copilot, que trabaja dentro de las aplicaciones que ya tienes.

Cinco preguntas antes de darle acceso a un agente siempre activo

1. ¿Qué es lo peor que puede hacer con los permisos que le doy, y se puede deshacer? Si la respuesta es «enviar un correo a todos mis clientes», la regla no debería ser «actuar sin preguntar».
2. ¿Dónde queda el registro de lo que hizo y quién lo revisa? Un agente sin revisión periódica acaba acumulando errores pequeños que nadie ve.
3. ¿Qué pasa con lo que aprende? Recuerda que no se pueden borrar recuerdos sueltos. No le des datos que no tendrías en una carpeta compartida con cualquiera.
4. ¿Qué datos de terceros toca, y con qué base legal? Si maneja datos personales de clientes o empleados, necesitas el mismo encargado de tratamiento, contrato y finalidad que para cualquier otro proveedor. Con un agente que lee el correo, eso incluye a todas las personas que te escriben.
5. ¿Cuánto cuesta cuando termine el periodo de límites ampliados? Si tu proceso depende de él, y el precio de después no existe todavía, tienes un riesgo de proveedor.

Qué hacer esta semana, según dónde estés

Si ya pagas ChatGPT Business. Activa un Dot con una sola persona durante dos semanas, con tareas de nivel verde, y mide dos cosas: las horas que ahorra de verdad y las veces que hubo que corregirlo. Con eso tienes datos propios para decidir si se amplía. Si estás en Enterprise, el administrador debe habilitar la beta.

Si estás en Pro, en España. No lo tienes y no merece la pena cambiar de plan solo por esto. Esperas a que OpenAI aclare la disponibilidad, o pruebas con Business si quieres experimentar.

Si no usas ChatGPT. Nada cambia en tu prioridad, que sigue siendo elegir un proceso con dolor medible y llevarlo a producción. Qué automatizar primero te ayuda a escoger y la calculadora de ROI a ponerle cifras.

Si alguien te vende «un agente autónomo» como proyecto. Pídele tres cosas por escrito: la lista de permisos que tendrá, el registro de lo que haga y cómo se deshace lo que haga mal. Si no puede contestarlas, el problema no es tecnológico. Tienes más criterios en nuestro servicio de agentes de IA.

En todos los casos. No construyas un proceso crítico sobre algo cuyo precio del segundo mes no existe. Y desconfía de la semana del lanzamiento: los titulares de «esto lo cambia todo» y de «es humo» venden los dos igual de bien. Lo que cambia de verdad se mide con tus tareas durante unas semanas.

Preguntas frecuentes sobre los Dots de OpenAI

¿Qué es un Dot de OpenAI?

Un agente de IA persistente, basado en GPT-6 Astra, que tiene su propio ordenador y navegador en la nube y sigue trabajando aunque cierres el chat. Recuerda contexto entre conversaciones, se conecta a más de 4.000 aplicaciones mediante plugins y se maneja desde ChatGPT, Codex, Slack o Teams. Decide cuándo pausar y cuándo retomar el trabajo, dentro de las reglas y permisos que le configuras.

¿Se puede usar en España?

Sí, con ChatGPT Business y puestos Premium. Los planes Pro no los reciben en el Espacio Económico Europeo, Suiza ni Reino Unido por ahora, según OpenAI. Los planes gratuito, Go y Plus no incluyen Dots en el lanzamiento, y en Enterprise es una beta que activa el administrador.

¿Cuánto cuesta un Dot?

El primer Dot no tiene coste adicional en los planes que lo incluyen. El acceso desde España pasa por un puesto Premium de ChatGPT Business, que cuesta 100 $ al mes con facturación anual o 125 $ pagando mes a mes, con un mínimo de dos puestos por espacio de trabajo. OpenAI no ha publicado el precio de los Dots adicionales ni qué ocurre cuando acaba el primer mes de límites ampliados.

¿Es seguro darle acceso al correo?

Depende de lo que le conectes y de las reglas que pongas. Los controles son buenos: revisión automática antes de actuar, credenciales fuera del alcance del modelo y reglas fijas para pagos y contraseñas. Pero OpenAI reconoce que las defensas contra la inyección de instrucciones reducen el riesgo sin eliminarlo. Empieza con permisos de lectura y no le des acceso a nada que no puedas deshacer.

¿Un Dot puede sustituir a un empleado?

No es lo que hace bien. Ejecuta tareas definidas con supervisión, y algunas decisiones —sobre personas, dinero o contratos— no deberían delegarse en ningún agente. Si una decisión afecta a personas, el Reglamento europeo de IA puede exigir supervisión humana y documentación, y el RGPD limita las decisiones exclusivamente automatizadas con efectos jurídicos. Tratarlo como un ayudante que prepara el trabajo y tú revisas funciona mejor que tratarlo como un compañero autónomo.

¿Qué diferencia hay con un agente de ChatGPT normal?

Una conversación normal espera tu mensaje, responde y se detiene. Un Dot mantiene un objetivo a lo largo del tiempo, conserva su propio ordenador con archivos y sesiones, y puede despertarse para seguir trabajando sin que se lo pidas. Esa persistencia es lo que lo hace útil para vigilar y preparar cosas, y lo que obliga a cuidar más los permisos.

¿Puedo borrar lo que ha aprendido un Dot?

No de forma selectiva. La documentación indica que no puedes ver, corregir ni eliminar recuerdos individuales, y que eliminar el Dot es la única manera de limpiarlos. Desconectar un plugin detiene el acceso futuro, pero no borra lo que el Dot ya ha aprendido. Por eso conviene no darle datos sensibles que no tendrías en un espacio compartido.