Explora los anuncios de OpenAI en DevDay 2025, incluyendo el Apps SDK, Agent Kit y Model Context Protocol. Descubre por qué el prompting es más importante que nunca para construir agentes y aplicaciones de IA efectivos.
El DevDay 2025 de OpenAI marcó un hito significativo en la evolución de la infraestructura de desarrollo de IA. El evento presentó tres grandes anuncios tecnológicos que están transformando cómo los desarrolladores crean, implementan y escalan aplicaciones de IA: el Apps SDK, Agent Kit y la adopción del Model Context Protocol (MCP). Más allá de estos lanzamientos técnicos, surgió un tema fundamental en toda la conferencia: la constatación de que el prompting es más importante que nunca en la era de los agentes autónomos de IA. Esta guía integral explora cada uno de estos desarrollos, sus implicaciones para los desarrolladores y por qué dominar el arte del prompting se ha convertido en una habilidad fundamental para cualquiera que trabaje con sistemas modernos de IA.
El recorrido desde simples endpoints de API hasta sistemas agentivos sofisticados representa un cambio fundamental en la forma en que la inteligencia artificial se distribuye y despliega. Cuando OpenAI lanzó por primera vez su API, tomó la decisión deliberada de abrir su tecnología a desarrolladores de todo el mundo, reconociendo que ninguna organización por sí sola podría llevar los beneficios de la IA avanzada a cada rincón del planeta. Esta filosofía se ha mantenido constante a lo largo de la evolución de OpenAI, pero los mecanismos para lograr esta distribución se han vuelto cada vez más sofisticados. El modelo original de API permitía a los desarrolladores llamar a endpoints específicos y recibir respuestas, pero era fundamentalmente reactivo: los desarrolladores debían orquestar todo el flujo de trabajo por sí mismos. El panorama actual es radicalmente diferente, con desarrolladores que esperan herramientas que habiliten agentes autónomos, integraciones fluidas y experiencias de usuario enriquecidas que se sientan nativas de las plataformas donde se implementan.
Las métricas de crecimiento cuentan una historia convincente sobre esta evolución. OpenAI ahora atiende a más de 800 millones de usuarios activos semanales de ChatGPT, lo que lo convierte en uno de los sitios web más grandes del mundo. Más importante aún para los desarrolladores, la plataforma ahora cuenta con 4 millones de desarrolladores creando aplicaciones, frente a 3 millones el año anterior. Este crecimiento explosivo refleja no solo una mayor adopción, sino un cambio fundamental en la percepción de la IA por parte de los desarrolladores: ya no es una función novedosa para añadir a productos existentes, sino una capacidad central capaz de transformar modelos de negocio completos. La infraestructura que da soporte a este ecosistema ha tenido que evolucionar en consecuencia, pasando de simples llamadas de API a sistemas de orquestación complejos capaces de manejar llamadas de herramientas, gestión de contexto e interacciones sofisticadas con el usuario.
El Model Context Protocol representa un momento decisivo en el desarrollo de la infraestructura de IA. En lugar de que OpenAI cree soluciones propietarias para cada reto de integración, la compañía reconoció que un estándar abierto beneficiaría a todo el ecosistema. MCP es básicamente una forma estandarizada para que las aplicaciones proporcionen contexto y herramientas a los grandes modelos de lenguaje, funcionando como un conector universal que opera en diferentes plataformas y aplicaciones de IA. El protocolo fue desarrollado originalmente por Anthropic, pero la decisión de OpenAI de adoptarlo e integrarlo demuestra un compromiso con los estándares abiertos que trasciende los intereses de una sola empresa. Esto es especialmente significativo porque permite a los desarrolladores construir integraciones una sola vez y desplegarlas en múltiples plataformas de IA, en lugar de crear implementaciones separadas para cada sistema.
La belleza de MCP reside en su simplicidad y generalidad. En lugar de requerir que los desarrolladores aprendan patrones de integración específicos de cada plataforma, MCP ofrece una interfaz consistente que funciona tanto si te conectas a Claude, ChatGPT u otros sistemas de IA. La integración de MCP en el Agent SDK de OpenAI en marzo de 2025 fue un momento clave, señalando que la compañía veía este protocolo abierto como la evolución natural de cómo los sistemas de IA deberían conectarse a herramientas y fuentes de datos externas. El protocolo gestiona todo, desde definiciones simples de herramientas hasta gestión de contexto compleja, permitiendo a los desarrolladores centrarse en crear integraciones valiosas en vez de luchar con la mecánica de la integración. Al contar con miembros del equipo como Nick Cooper en el comité de dirección de MCP, OpenAI se asegura de que el protocolo evolucione para servir a la comunidad de desarrolladores en general y satisfacer las necesidades específicas de las diferentes plataformas de IA.
Durante años, la forma estándar de integrar IA en aplicaciones seguía un patrón predecible: tenías un sitio web o aplicación y, en algún rincón, un chatbot impulsado por IA. El Apps SDK invierte fundamentalmente esta relación. Ahora, ChatGPT se convierte en la interfaz principal y las aplicaciones se integran en él como experiencias ricas e interactivas. Esta inversión va más allá de lo cosmético: representa un cambio profundo en cómo los usuarios interactúan con la IA y cómo los desarrolladores piensan la distribución. En vez de intentar llevar usuarios a tu sitio web o aplicación, ahora los desarrolladores pueden encontrarse con los usuarios donde ya están: en ChatGPT, que se ha convertido en un destino principal para millones de personas que buscan información, asistencia y soluciones.
El Apps SDK se basa directamente en MCP, permitiendo a los desarrolladores crear aplicaciones que se sientan nativas de ChatGPT sin perder control sobre la experiencia de usuario. Esta es una diferencia crucial respecto a los sistemas de plugins anteriores, criticados por limitar el control de los desarrolladores. Con el Apps SDK, compañías como Canva pueden crear experiencias que lucen y se sienten como Canva, con componentes de interfaz personalizados y un diseño coherente con la marca, pero accesibles directamente desde ChatGPT. Los usuarios pueden conversar con la IA, recibir recomendaciones y luego interactuar con la aplicación integrada sin salir nunca de la interfaz de ChatGPT. Esta integración fluida es posible porque el Apps SDK proporciona a los desarrolladores las herramientas para definir componentes de interfaz personalizados, gestionar el estado y crear experiencias que se perciben como extensiones naturales de ChatGPT en lugar de funciones añadidas a la fuerza.
El aprendizaje de iteraciones anteriores es evidente en el diseño del Apps SDK. Cuando OpenAI lanzó los plugins en marzo de 2023, los desarrolladores dieron su feedback: querían mayor control sobre cómo sus integraciones aparecían y funcionaban dentro de ChatGPT. La compañía escuchó, y el Apps SDK representa la culminación de ese ciclo de retroalimentación. Ahora los desarrolladores pueden controlar toda la experiencia, desde la apariencia de su aplicación hasta su funcionamiento dentro del entorno de ChatGPT. Este cambio de la integración basada en herramientas a la basada en experiencia es especialmente importante para las empresas que han invertido mucho en su marca y experiencia de usuario: ya no deben sacrificar su identidad para llegar a la enorme base de usuarios de ChatGPT.
Agent Kit representa el intento más ambicioso de OpenAI hasta la fecha para democratizar el desarrollo de sistemas autónomos de IA. Lanzado en DevDay 2025, Agent Kit proporciona a los desarrolladores un conjunto completo de herramientas para crear agentes capaces de realizar tareas complejas y de varios pasos con mínima intervención humana. El kit incluye APIs diseñadas específicamente para aplicaciones agentivas, capacidades de evaluación para probar el comportamiento de los agentes e integración con MCP para conectar con herramientas y fuentes de datos externas. Lo que hace especialmente relevante a Agent Kit es que reduce la barrera de entrada para crear agentes sofisticados: los desarrolladores ya no necesitan ser investigadores de IA ni tener experiencia profunda en prompt engineering para crear agentes efectivos.
Agent Kit incluye varios componentes críticos que trabajan juntos para habilitar el desarrollo de agentes. El Agents API permite definir cómo deben comportarse los agentes, a qué herramientas tienen acceso y cómo deben manejar distintos escenarios. Las capacidades de evaluación permiten probar los agentes de forma sistemática, usando conjuntos de datos y evaluación de trazas para entender dónde los agentes tienen éxito y dónde fallan. La optimización automática de prompts ayuda a refinar los prompts del sistema sin necesidad de prueba y error manual. Las integraciones de terceros permiten conectar los agentes con herramientas y servicios existentes, creando flujos de trabajo que abarcan varios sistemas. En conjunto, estos componentes crean un entorno donde los desarrolladores pueden concentrarse en definir qué quieren que hagan sus agentes, sin pelear con detalles técnicos sobre cómo hacer que funcionen.
La importancia de Agent Kit va más allá de las capacidades técnicas. Al proporcionar un kit de herramientas estandarizado, OpenAI está diciendo esencialmente que crear agentes autónomos debe ser tan accesible como crear aplicaciones tradicionales. Esta democratización tiene profundas implicaciones para la implantación de IA en las industrias: empresas que antes necesitaban talento especializado en IA ahora pueden usar Agent Kit para crear agentes que gestionen servicio al cliente, análisis de datos, creación de contenido y muchas otras tareas. El kit abstrae gran parte de la complejidad, permitiendo que los desarrolladores se concentren en la lógica de negocio y la experiencia de usuario en vez de la mecánica interna de la IA.
En este panorama en evolución de herramientas y frameworks de desarrollo de IA, plataformas como FlowHunt están emergiendo como infraestructura esencial para equipos y desarrolladores que usan estas nuevas capacidades. FlowHunt reconoce que, aunque herramientas como Apps SDK, Agent Kit y MCP proveen los bloques de construcción para aplicaciones de IA, los desarrolladores siguen necesitando una plataforma unificada para orquestar, monitorizar y optimizar estos flujos. FlowHunt se integra con herramientas y protocolos modernos de IA, permitiendo construir flujos de trabajo complejos sin tener que gestionar múltiples sistemas desconectados. Al proporcionar una plataforma centralizada para la gestión de flujos, FlowHunt permite a los desarrolladores centrarse en crear valor y no en manejar la infraestructura.
El enfoque de la plataforma se alinea perfectamente con la filosofía detrás de Apps SDK y Agent Kit: proporcionar herramientas que abstraen la complejidad sin perder flexibilidad y control. FlowHunt permite a los equipos definir flujos que abarcan varios modelos de IA, integrarse con servicios externos mediante MCP y monitorizar el rendimiento en todo su portafolio de aplicaciones de IA. Esto es especialmente valioso a medida que las organizaciones escalan sus iniciativas de IA, pasando de casos de uso únicos a despliegues empresariales. La integración de FlowHunt con estos estándares emergentes garantiza que los desarrolladores puedan construir sobre bases sólidas y mantener la flexibilidad necesaria para adaptarse a medida que el panorama de la IA sigue evolucionando.
Quizá la lección más importante de DevDay 2025 es el reconocimiento de que el prompting —el arte y la ciencia de instruir a los sistemas de IA— es hoy más crítico que nunca. A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos y capaces, la calidad de los prompts que los guían determina directamente su efectividad, fiabilidad y alineación con las intenciones del usuario. Esto representa un cambio fundamental en la forma en que los desarrolladores deben concebir el desarrollo de IA. En los primeros días de los grandes modelos de lenguaje, el prompting a menudo se consideraba secundario, algo que se podía resolver por prueba y error. Hoy, el prompting es un aspecto de primer orden que merece el mismo rigor y atención que la ingeniería de software tradicional.
La razón de la creciente importancia del prompting radica en el funcionamiento de los agentes modernos de IA. A diferencia del software tradicional, que sigue instrucciones explícitas codificadas, los agentes de IA interpretan instrucciones en lenguaje natural y toman decisiones basadas en su comprensión de esas instrucciones. La calidad de esa interpretación depende casi por completo de la claridad, especificidad y completitud del prompt. Un prompt de sistema bien elaborado puede guiar a un agente a tomar buenas decisiones de forma consistente, manejar casos extremos con elegancia y mantener la alineación con la intención del usuario incluso en situaciones novedosas. Por el contrario, un prompt mal diseñado puede llevar a comportamientos impredecibles, alucinaciones y fallos difíciles de depurar porque surgen de la interpretación ambigua del agente.
El prompting efectivo para agentes de IA requiere tener en cuenta varias dimensiones clave. Primero, la claridad es fundamental: los prompts de sistema deben usar un lenguaje simple y directo, presentando ideas al nivel de abstracción adecuado para el agente. Más que intentar ser exhaustivos, los prompts efectivos se centran en las restricciones y comportamientos más importantes. Segundo, el contexto es crucial. Los agentes deben comprender no solo qué deben hacer, sino por qué y bajo qué restricciones. Tercero, los ejemplos son invaluables. Proporcionar ejemplos concretos de comportamiento deseado ayuda a los agentes a identificar patrones y aplicarlos a nuevas situaciones. Por último, la mejora iterativa es esencial. Incluso los prompts bien diseñados pueden mejorarse mediante pruebas sistemáticas y evaluación, usando herramientas como las que ofrece Agent Kit para entender dónde el agente tiene éxito y dónde falla.
La importancia del prompting va más allá de la corrección técnica. Los prompts de sistema también son el mecanismo mediante el cual los desarrolladores pueden codificar directrices éticas, restricciones de seguridad y valores en los agentes de IA. Al diseñar cuidadosamente los prompts, los desarrolladores pueden definir procesos que aseguren un uso reflexivo y responsable de la IA, en vez de simplemente optimizar para métricas estrechas que podrían tener consecuencias no deseadas. Esto convierte el prompting no solo en una habilidad técnica, sino en una responsabilidad crítica para cualquiera que construya sistemas de IA. A medida que los agentes de IA se vuelvan más autónomos y capaces, los prompts que los guían serán cada vez más importantes para garantizar que los sistemas de IA se comporten de forma beneficiosa y alineada con los valores humanos.
Las implicaciones prácticas de estos desarrollos son significativas para desarrolladores de todos los niveles. Construir agentes de IA efectivos requiere un enfoque sistemático que combine comprensión técnica con atención cuidadosa al prompting y la evaluación. El primer paso es definir claramente qué quieres que haga tu agente. Esto puede parecer obvio, pero muchos desarrolladores se lanzan a la implementación sin pensar a fondo en los objetivos, restricciones y criterios de éxito del agente. Tomarse el tiempo para escribir especificaciones claras sobre el comportamiento del agente facilita todo lo que sigue. ¿Qué decisiones debe tomar el agente? ¿A qué herramientas debe tener acceso? ¿Qué debe hacer ante situaciones ambiguas? Estas preguntas deben responderse antes de escribir una sola línea de código.
Una vez que tengas las especificaciones claras, el siguiente paso es redactar el prompt de sistema. Aquí es donde el arte del prompting cobra importancia. Tu prompt debe comunicar claramente el rol del agente, sus objetivos y las restricciones bajo las que debe operar. Debe incluir ejemplos de comportamientos deseados y explicar cómo manejar casos extremos. En vez de intentar ser exhaustivo, céntrate en los comportamientos más importantes y deja que el entrenamiento del agente haga el resto. Muchos desarrolladores cometen el error de escribir prompts demasiado largos y complejos que intentan cubrir todos los escenarios posibles. En la práctica, los prompts más cortos y enfocados suelen funcionar mejor porque son más fáciles de entender y aplicar de manera consistente por el agente.
El tercer paso es la evaluación sistemática. Agent Kit ofrece herramientas para ello, pero el principio se aplica uses la herramienta que uses. Debes probar tu agente en una variedad de escenarios, tanto casos típicos como extremos. Usa conjuntos de datos para evaluar el rendimiento de forma sistemática y la evaluación de trazas para identificar dónde el agente tiene éxito y dónde falla. Este proceso de evaluación no es una actividad puntual, sino continua, a medida que refinas tu agente y el mundo cambia. Al tratar la evaluación como un aspecto fundamental, puedes detectar problemas pronto y mejorar constantemente el rendimiento de tu agente. Este enfoque iterativo en el desarrollo de agentes es fundamentalmente diferente del desarrollo de software tradicional, donde puedes escribir el código una vez y solo hacer mantenimiento. Con agentes de IA, la mejora continua basada en evaluación es esencial para mantener la calidad.
El crecimiento hasta 4 millones de desarrolladores representa un cambio fundamental en la forma en que la IA se está desplegando. Ya no se trata de una comunidad de investigadores de IA y early adopters: es un ecosistema mainstream que abarca todas las industrias y geografías. Esta escala trae consigo oportunidades y desafíos. Entre las oportunidades, la gran comunidad de desarrolladores implica que se comparten mejores prácticas, se crean herramientas para resolver problemas comunes y el ecosistema se vuelve cada vez más sofisticado. Entre los desafíos, esta escala exige que la calidad de las herramientas para desarrolladores sea mucho mayor. Los desarrolladores esperan herramientas fáciles de usar, bien documentadas y fiables a gran escala.
El Apps SDK y Agent Kit están diseñados pensando en esta escala. Ofrecen abstracciones que facilitan la construcción de aplicaciones sofisticadas sin necesidad de comprender toda la complejidad subyacente. Al mismo tiempo, ofrecen la flexibilidad suficiente para que los desarrolladores avanzados personalicen el comportamiento y optimicen para sus casos de uso específicos. Este equilibrio entre simplicidad y flexibilidad es crucial para herramientas que deben servir a una comunidad de desarrolladores diversa. La adopción de MCP como estándar abierto también es importante a escala: permite crear integraciones que funcionan en múltiples plataformas, en lugar de quedar atados al ecosistema de un solo proveedor.
Las implicaciones de esta escala van más allá de consideraciones técnicas. Con 4 millones de desarrolladores creando en la plataforma de OpenAI, la empresa tiene la responsabilidad de asegurar que estos desarrolladores cuenten con las herramientas, documentación y soporte necesarios para tener éxito. Por eso DevDay 2025 incluyó no solo anuncios técnicos, sino también un enfoque en la experiencia del desarrollador. El estudio de podcast en el evento, los juegos arcade y las instalaciones de arte fueron diseñados para crear un entorno atractivo donde los desarrolladores pudieran aprender, establecer redes y sentirse valorados. Parecen detalles menores, pero reflejan la conciencia de que la experiencia del desarrollador es tan importante como las capacidades técnicas para construir un ecosistema próspero.
Uno de los hallazgos más profundos de DevDay 2025 es el reconocimiento de que la relación entre las aplicaciones y la IA se ha invertido fundamentalmente. Durante años, el modelo era: tienes una aplicación y le añades un chatbot. Ahora, el modelo es: tienes ChatGPT y le integras aplicaciones dentro. Esta inversión tiene enormes implicaciones para cómo los desarrolladores deben pensar la creación de productos impulsados por IA. En vez de intentar atraer usuarios a tu aplicación, ahora puedes encontrarte con ellos donde ya están. ChatGPT se ha convertido en un destino principal para millones de personas, y el Apps SDK hace posible crear experiencias ricas e interactivas dentro de esa plataforma.
Esta inversión es posible gracias a la combinación del Apps SDK y MCP. El Apps SDK proporciona el mecanismo para crear experiencias enriquecidas dentro de ChatGPT, mientras que MCP estandariza la manera de conectar esas experiencias con herramientas y datos externos. Juntos, crean un entorno donde los desarrolladores pueden construir aplicaciones que se sienten nativas de ChatGPT sin perder control sobre la experiencia de usuario. Esto es fundamentalmente diferente de los enfoques anteriores, donde las integraciones parecían añadidos forzados a ChatGPT en vez de parte integral de la plataforma. El ejemplo de Canva en la keynote lo ilustra perfectamente: los usuarios pueden conversar con ChatGPT sobre ideas de diseño y luego interactuar con Canva directamente dentro de la interfaz de ChatGPT, todo sin salir de la plataforma.
Las implicaciones de esta inversión también afectan la forma en que los desarrolladores deben pensar la distribución y adquisición de usuarios. Tradicionalmente, conseguir usuarios para tu aplicación requería marketing, SEO y otras estrategias de adquisición. Con el Apps SDK, la distribución pasa a ser función de construir una gran experiencia que los usuarios quieran utilizar. Si tu aplicación aporta valor dentro de ChatGPT, los usuarios la descubrirán y la usarán. Esto no elimina la necesidad de marketing, pero cambia la naturaleza del reto. En vez de tratar de llevar tráfico a tu sitio web, estás intentando construir una experiencia que los usuarios quieran usar dentro de ChatGPT. Es un camino más directo hacia los usuarios, pero también significa que la calidad de tu experiencia es aún más crítica.
A medida que los desarrolladores crean agentes más sofisticados, la capacidad de evaluarlos y optimizarlos cobra cada vez más importancia. Agent Kit incluye varias herramientas para este fin, pero los principios aplican uses lo que uses. La evaluación debe ser sistemática, continua y centrada en las métricas realmente relevantes para tu caso. Más que medir solo la exactitud, deberías medir aspectos como satisfacción del usuario, tasa de finalización de tareas y calidad del razonamiento del agente. Diferentes aplicaciones tendrán métricas de éxito distintas, así que es importante pensar cuidadosamente en lo que realmente quieres optimizar.
Una de las funciones más valiosas de Agent Kit es la optimización automática de prompts. Esta herramienta utiliza evaluación sistemática para sugerir mejoras a tu prompt de sistema, ayudando a refinar el comportamiento del agente sin necesidad de prueba y error manual. Esto es especialmente valioso porque la optimización de prompts puede ser tediosa y consumir mucho tiempo si se hace a mano. Al automatizar este proceso, Agent Kit permite a los desarrolladores centrarse en aspectos de mayor nivel mientras la herramienta se encarga de los detalles de la optimización. Sin embargo, es importante recordar que la optimización automática es una ayuda para el juicio humano, no un reemplazo. Los desarrolladores deben seguir entendiendo qué hacen sus agentes y por qué, aunque utilicen herramientas automáticas para optimizar el rendimiento.
El proceso de evaluación también debe incluir pruebas de casos extremos y modos de fallo. ¿Qué ocurre cuando tu agente se enfrenta a una situación para la que no fue entrenado? ¿Cómo maneja solicitudes ambiguas? ¿Qué hace cuando no tiene suficiente información para tomar una decisión? Al probar sistemáticamente estos escenarios, puedes identificar problemas antes de que afecten a los usuarios. Esto es especialmente importante para agentes que se desplegarán en producción, donde los fallos pueden tener consecuencias reales. La función de evaluación de trazas de Agent Kit es muy útil para ello: te permite examinar exactamente lo que hizo tu agente en escenarios concretos y entender por qué tomó las decisiones que tomó.
Mirando hacia adelante, la trayectoria es clara: la infraestructura de desarrollo de IA seguirá volviéndose más sofisticada, más accesible y más estandarizada. La adopción de MCP como estándar abierto indica que la industria avanza hacia la interoperabilidad y se aleja del bloqueo por proveedor. Esto es positivo para los desarrolladores porque les permite construir sobre bases sólidas sin preocuparse de que sus inversiones queden obsoletas si un proveedor cambia de rumbo. El Apps SDK y Agent Kit representan el estado del arte actual en hacer accesible el desarrollo de IA para el público general de desarrolladores, pero no son el final del camino. A medida que el ecosistema madure, veremos herramientas aún más avanzadas que faciliten la creación, despliegue y escalado de aplicaciones de IA.
Un área que probablemente verá grandes avances es la de herramientas para prompting y evaluación. A medida que más desarrolladores crean agentes, la necesidad de mejores herramientas para gestionar prompts, probar agentes y optimizar el rendimiento será cada vez más acuciante. Ya estamos viendo los inicios de esto con funciones como la optimización automática de prompts en Agent Kit, pero es solo el principio. En el futuro, podemos esperar herramientas más sofisticadas que ayuden a los desarrolladores a entender el comportamiento de los agentes, identificar problemas y optimizar resultados. Estas herramientas probablemente incorporarán aprendizaje automático, utilizando datos de millones de agentes para sugerir mejoras e identificar mejores prácticas.
Otra área de desarrollo será la seguridad y alineación. A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos y capaces, asegurar que se comporten de manera segura y alineada con los valores humanos es cada vez más importante. Esto probablemente impulsará el desarrollo de mejores herramientas para especificar restricciones, detectar comportamientos no deseados y monitorizar agentes en producción. El énfasis en el prompting como mecanismo para codificar valores y restricciones es un paso en esa dirección, pero seguramente surgirán enfoques más sofisticados a medida que el campo madure. Esta es un área donde los desarrolladores tienen la responsabilidad de reflexionar cuidadosamente sobre las implicaciones de los sistemas que construyen y usar las herramientas disponibles para asegurar que sus agentes actúen de manera responsable.
Para los desarrolladores que quieran aprovechar estas nuevas herramientas y capacidades, hay varios pasos prácticos para empezar. Primero, familiarízate con la documentación del Apps SDK y Agent Kit. Estas herramientas están diseñadas para ser accesibles, pero requieren cierto aprendizaje. Tómate el tiempo para entender los conceptos básicos, sigue los tutoriales y construye una aplicación sencilla para obtener experiencia práctica. Segundo, piensa cuidadosamente qué quieres construir. En lugar de intentar crear el agente más sofisticado, comienza con un caso de uso claro y bien definido. Esto facilitará la evaluación de si tu agente funciona correctamente y la iteración de mejoras.
Tercero, invierte tiempo en redactar tu prompt de sistema. Aquí es donde el arte del prompting es fundamental. Escribe un prompt claro y enfocado que comunique el rol y los objetivos de tu agente. Pruébalo en una variedad de escenarios y mejóralo en función de los resultados. No intentes que el prompt sea perfecto a la primera: trátalo como un proceso iterativo donde mejoras de forma continua en base a la evaluación. Cuarto, utiliza las herramientas de evaluación disponibles en Agent Kit para probar sistemáticamente tu agente. Crea conjuntos de datos que cubran tanto escenarios típicos como casos extremos, y usa la evaluación de trazas para entender dónde tu agente tiene éxito y dónde falla. Este proceso de evaluación es esencial para construir agentes fiables en producción.
Por último, participa en la comunidad de desarrolladores. Ahora hay millones de desarrolladores usando estas herramientas y muchos comparten sus experiencias, mejores prácticas y soluciones a problemas comunes. Participa en foros, lee blogs y aprende de las experiencias de otros. La comunidad de desarrollo en IA es todavía relativamente joven y se aprende mucho en tiempo real. Al involucrarte, puedes acelerar tu propio aprendizaje y contribuir al conocimiento colectivo que ayudará a madurar todo el ecosistema.
Los anuncios de OpenAI en DevDay 2025 representan un hito en la evolución de la infraestructura de desarrollo de IA. El Apps SDK, Agent Kit y la adopción de MCP crean colectivamente un entorno donde los desarrolladores pueden construir aplicaciones sofisticadas de IA sin necesidad de ser investigadores en IA o expertos en machine learning. La inversión del modelo de integración de IA —del chatbot en la aplicación a la aplicación dentro de ChatGPT— abre nuevas posibilidades para la distribución y el acceso a la IA. Pero lo más importante es el reconocimiento de que el prompting es más importante que nunca, lo que refleja un cambio fundamental en cómo los desarrolladores deben abordar el desarrollo de IA. A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos y capaces, la calidad de los prompts que los guían se convierte en la principal palanca para asegurar que se comporten de manera efectiva y responsable. Para los desarrolladores que trabajan en este ámbito, la combinación de herramientas potentes, estándares claros y una comunidad vibrante crea oportunidades sin precedentes para construir aplicaciones de IA valiosas que lleguen a millones de usuarios.
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El Model Context Protocol es una especificación abierta que estandariza cómo las aplicaciones proporcionan contexto a los grandes modelos de lenguaje. Piénsalo como un puerto USB-C para aplicaciones de IA: permite una integración fluida entre clientes LLM y herramientas y recursos externos.
El Apps SDK ofrece a los desarrolladores mucho más control sobre la experiencia de usuario en comparación con los sistemas de plugins anteriores. Ahora los desarrolladores pueden crear componentes de interfaz personalizados, mantener su identidad de marca y controlar toda la experiencia dentro de ChatGPT, en lugar de estar limitados a simples llamadas de herramientas.
A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos y capaces de realizar tareas complejas, la calidad de los prompts del sistema determina directamente el comportamiento, la fiabilidad y la efectividad del agente. Prompts claros y bien estructurados son esenciales para definir procesos, garantizar un uso ético y lograr resultados consistentes.
OpenAI informó que 4 millones de desarrolladores están creando activamente con su plataforma, frente a 3 millones el año anterior. Este ecosistema en crecimiento refleja la adopción cada vez mayor de aplicaciones impulsadas por IA en todas las industrias.
Arshia es ingeniera de flujos de trabajo de IA en FlowHunt. Con formación en ciencias de la computación y una pasión por la IA, se especializa en crear flujos de trabajo eficientes que integran herramientas de IA en las tareas cotidianas, mejorando la productividad y la creatividad.
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