Why OpenAI Is Racing to Make Computer Use Superhuman
📚 Temas principales
- Modelos más capacesAri Weinstein y James Sun dicen que los modelos más recientes han mejorado la velocidad, la fiabilidad y la seguridad de los agentes que usan computadoras. También destacan una mayor resistencia a la inyección de prompts y a las acciones no deseadas. 1:32
- Usos personales y proactivosLos agentes pueden encargarse de tareas cotidianas, como reservar citas, detectar invitaciones que faltan en el calendario y revisar mensajes para encontrar asuntos importantes. También pueden realizar tareas de varios pasos, como consultar registros de errores y resumir sus hallazgos. 5:08
- Automatización empresarialEntre las oportunidades están los sistemas antiguos sin APIs, la gestión de compras, la conciliación financiera y la actualización de CRM. Aunque sean tareas rutinarias, pueden consumir mucho tiempo y beneficiar a las empresas al automatizarse. 20:36
- La web y sus modelos de negocioEl uso de agentes puede entrar en conflicto con sitios que dependen de la publicidad, pues las visitas de un agente quizá no generen ingresos publicitarios. Estándares como WebMCP pueden ayudar a que agentes y personas interactúen con los sitios de manera complementaria. 11:47
- Software antiguo y nuevas aplicacionesLos agentes pueden operar programas heredados, mientras que el menor costo de crear software facilita productos nuevos y personalizados. Los participantes esperan que ambas tendencias convivan y que las interfaces sigan teniendo valor. 25:47
✨ Conclusiones clave
- Rendimiento cercano al nivel superhumanoLos agentes ya pueden usar computadoras más rápido que la persona promedio, y el equipo espera que pronto superen también a usuarios expertos. La velocidad importa para que delegar no resulte más lento que hacerlo uno mismo. 8:13
- Controles y supervisiónLas empresas necesitan límites deterministas sobre qué aplicaciones, sitios y datos puede usar un agente, además de decidir qué acciones requieren aprobación humana. Los registros y las evaluaciones de seguridad también ayudan a generar confianza. 17:30
- Interacción según la tareaLas tareas sensibles pueden requerir revisión, mientras que las repetitivas o de varios pasos son buenas candidatas para delegarse. Los agentes pueden actuar como una interfaz universal porque usan las aplicaciones como lo haría una persona, incluso sin conectores específicos. 13:54
- No todo debe automatizarseEn el consumo, las personas pueden valorar la experiencia directa, el aprendizaje y el placer de usar una interfaz. En el ámbito empresarial, hace falta poder comprender por qué se ejecutó una acción y mantener cierto control sobre ella. 27:21
- Oportunidades para startupsLos fundadores pueden enfocarse en industrias y flujos de trabajo que conocen a fondo, especialmente donde hay muchas herramientas distintas y poca adopción de IA. La oportunidad incluye conectar sistemas y diseñar experiencias apropiadas para cada cliente. 33:04
🧠 Lecciones aprendidas
- Diseñar la colaboración humano-agenteHay que decidir cuándo el agente debe pedir aprobación, informar un error o resumir lo ocurrido, evitando saturar a las personas con notificaciones. El formato de colaboración depende de si el agente ayuda a un usuario directamente o trabaja en segundo plano. 33:36
- La interfaz sigue siendo importanteLos agentes pueden ejecutar procesos, pero las personas aún necesitan interfaces para fijar objetivos, revisar resultados y entender decisiones. Un software más barato de producir también puede permitir experiencias más cuidadas y personalizadas. 29:24
- La proactividad reduce la fricciónLos agentes que detectan necesidades y ofrecen ayuda pueden hacer que las personas no tengan que acordarse de delegar cada tarea. El objetivo es que la tecnología se adapte al usuario, sin quitarle la capacidad de orientar el trabajo. 40:16
🏁 Conclusión y próximos pasos
- Hacer el uso más fluidoOpenAI quiere combinar distintas interfaces y modalidades, mejorar la colaboración en tiempo real y unificar la experiencia entre navegadores y computadoras en la nube. También busca que el uso sea más sencillo para quienes no son usuarios avanzados. 37:43
- Ampliar el accesoLos participantes describen el momento actual como una etapa de escalado, tanto para consumidores como para empresas. Llevar agentes confiables y fáciles de usar a más personas será clave para que la tecnología se adopte ampliamente. 41:18
Transcript excerpt
0:00 We've gotten computer use now to a place where it's faster than the average human. And I think we're getting really close where it is superhuman. >> What sorts [music] of tasks do you think are ready to hand over to the agent versus the ones like okay it still requires some checking [music] and correcting >> computer using agents now since Astra is now capable of doing anything that a person would do. We think a lot about what new consumer experiences can we enable with a faster better model. And then on the enterprise side that's kind of naturally why the safety becomes more interesting. How do we give the ability to control the amount of human the loop
0:30 there is and then the auditability? It's unlike any other thing that we've built where the developer has to do some work to adopt it. Someone has to build a connector MCP server. You know, computer use works with everything. Now we have like capable models. They're getting cheap enough to run at scale. What should companies think of automating? >> I think of it as in two big categories. The first category is like >> Welcome to the A16Z podcast. I'm Seema Amble. I'm joined by my colleague Fabrizio Serafini. In August, we wrote about uh computer using agents and
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Questions & Answers
Common questions about this video
¿Qué aportó Astra a los agentes que usan computadoras?
Astra es algo más rápido porque necesita menos tokens de razonamiento para completar las mismas tareas, funciona mejor en ciertos trabajos creativos y es más fiable. También está más alineado y es más resistente a la inyección de prompts y a las acciones no deseadas, algo importante para usos empresariales sensibles. 2:02
¿Qué significa que los agentes estén cerca de ser superhumanos en el uso de computadoras?
Ya pueden trabajar más rápido que una persona promedio, y están cerca de superar también a usuarios expertos. Cuando puedan hacer más rápido cualquier tarea que una persona realiza manualmente, cambiará la manera en que interactuamos con las computadoras, aunque algunas personas todavía querrán hacer ciertas cosas por sí mismas. 8:44
¿Cómo pueden las empresas controlar y supervisar a los agentes?
Pueden establecer límites deterministas: permitir que el agente use ciertas aplicaciones o sitios y bloquear otros. También pueden exigir aprobación humana para acciones específicas, como descargar o subir archivos, y configurar cuánta supervisión se requiere. 18:02
¿Qué tareas empresariales ven como buenas oportunidades para automatizar?
Entre las oportunidades más prometedoras están los flujos de trabajo tediosos en sistemas de registro: compras y adquisiciones, conciliación de datos financieros entre distintos libros contables, y tareas de ventas como prospectar y actualizar un CRM. También mencionan la investigación de mercado. 21:06
¿Los agentes reemplazarán el software heredado o convivirán con él?
Esperan que ambas cosas ocurran. El software heredado no va a desaparecer de la noche a la mañana, y los agentes pueden operarlo; a la vez, crear software nuevo es cada vez más fácil. También prevén nuevas aplicaciones con interfaces propias y agentes que trabajen bajo el capó o automaticen sistemas antiguos. 26:17
¿Qué deberían tener en cuenta los fundadores que construyen productos empresariales con uso de computadora?
Deben diseñar la colaboración entre la persona y el agente según el flujo de trabajo: decidir cuándo el agente pide ayuda, avisa de errores o éxitos y resume lo ocurrido, sin inundar al usuario con notificaciones. También hay oportunidades en sectores menos familiarizados con la IA y en procesos que conectan varios programas distintos. 33:36
¿Qué cambios futuros esperan para la experiencia de uso de computadora?
Quieren que sea más rápida, barata, accesible y coherente entre navegadores y dispositivos, y que permita una colaboración más fluida y en tiempo real. También esperan más proactividad: que el agente identifique situaciones en las que puede ayudar y se adapte al usuario, en vez de exigir que el usuario se adapte a él. 37:43
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