La idea es que los usuarios puedan delegar tareas que antes debían hacer paso a paso, sin tener que estar pendientes de cada movimiento de la herramienta.
OpenAI mejoró la capacidad de su inteligencia artificial para interpretar lo que aparece en pantalla y trabajar con esa información.
Pasar los datos de una factura a una planilla o completar formularios puede consumir buena parte de una jornada laboral. La Inteligencia Artificial lleva tiempo intentando facilitar estas tareas, y OpenAI presentó GPT-6.1 Terra, un modelo que busca ir más allá de responder preguntas para empezar a realizar trabajos dentro de una computadora.
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La actualización también incorpora mejoras para interpretar imágenes y reducir los errores en las respuestas. La intención es que estas herramientas puedan encargarse de tareas cotidianas con mayor precisión y sin necesitar tantas correcciones por parte del usuario.
GPT-6.1 Terra es un modelo de OpenAI capaz de interpretar lo que aparece en una pantalla y realizar acciones dentro de distintas aplicaciones. Puede trabajar con documentos, completar campos y utilizar programas informáticos para llevar adelante tareas que normalmente requieren intervención humana.
La diferencia está en que el usuario no necesita limitarse a pedir instrucciones. Cuando tiene acceso a las herramientas correspondientes, Terra puede interactuar con ellas y avanzar con el trabajo. Por ejemplo, puede leer la información de una factura y cargar los datos necesarios en un programa de contabilidad.
El costo también tuvo bastante importancia en su desarrollo. Los precios estándar de su API son un 50% más bajos que los de GPT-5.6 Terra, una reducción pensada para las empresas que necesitan procesar grandes cantidades de información. El ahorro puede ser considerable cuando se realizan miles de operaciones similares.
La nueva versión se está incorporando a ChatGPT Work y Codex para usuarios de planes pagos, incluidos Plus y Pro. Los desarrolladores también pueden utilizarla mediante la API de OpenAI, aunque por el momento no está disponible como opción en las conversaciones habituales de ChatGPT.
Una de las capacidades más importantes de Terra es reconocer elementos de la pantalla y trabajar con ellos. Puede identificar información en documentos digitales, interpretar tablas y completar formularios, siempre que tenga acceso a las aplicaciones necesarias para realizar esas operaciones.
Los planos de arquitectura representan una dificultad bastante mayor. Para entenderlos, no alcanza con leer las medidas o identificar los nombres de las habitaciones. También es necesario reconocer cómo están distribuidos los elementos y utilizar esa información para construir una representación tridimensional.
OpenAI evaluó esta capacidad mediante una prueba que incluía convertir dibujos técnicos en modelos 3D. Terra superó por 15 puntos porcentuales a GPT-5.6 Terra cuando ambos utilizaron un nivel medio de razonamiento, con un costo por tarea considerablemente menor.
En esa misma evaluación consiguió igualar el rendimiento de GPT-6 Astra, uno de los modelos más potentes de la compañía. La diferencia está en que Terra tiene un precio por token diez veces inferior, lo que permite realizar este tipo de trabajos con un gasto menor.
La comprensión visual también se puso a prueba con una película animada. Terra debía analizarla plano por plano y preparar un documento con los tiempos correspondientes a cada escena, para que un equipo de restauración pudiera localizar las partes que necesitaba revisar.
El modelo consiguió realizar esa tarea identificando las secuencias y organizando sus marcas de tiempo. Este tipo de trabajo suele demandar muchas horas cuando se hace manualmente, especialmente en producciones extensas que necesitan una revisión detallada.
Otra de las mejoras está relacionada con un problema conocido de la inteligencia artificial: la generación de información incorrecta que parece verdadera. Para medir los cambios, OpenAI utilizó una evaluación interna con preguntas especialmente diseñadas para provocar equivocaciones.
Con un nivel bajo de razonamiento, GPT-5.6 Terra había presentado una tasa de errores del 53,6%. La nueva versión redujo ese porcentaje al 16,7%, mientras que con la máxima capacidad de análisis llegó al 4,3%. Las cifras corresponden a esas pruebas específicas y no significan que el modelo tenga la misma precisión en cualquier tarea.
En programación también hubo una diferencia importante. Terra consiguió resolver correctamente el 50,3% de los problemas de Terminal-Bench 4.0, frente al 21,5% obtenido por su antecesor. La evaluación incluye dificultades que pueden aparecer durante el desarrollo de programas, como corregir una página web cuyos elementos cambian de posición mientras se carga.
Para los trabajos de programación más complejos, GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra siguen ofreciendo un rendimiento superior. Terra está orientado principalmente a las tareas informáticas que requieren rapidez y pueden repetirse muchas veces, como procesar documentos o interactuar con aplicaciones.