El CEO de OpenAI, Sam Altman, anunció el nuevo producto “Decisions API” de la compañía durante el evento Dev Day. La API, disponible en una vista previa limitada, ofrece funciones similares al modelo Jev, publicado por TypeSafe AI a principios de este mes y diseñado para la automatización de software.
Jev, un potente clasificador basado en un modelo de lenguaje de gran tamaño, evalúa las opciones determinadas por los desarrolladores a bajo coste, a gran velocidad y en forma de probabilidades. Altman afirmó que Decisions API permite al modelo Luna elegir entre opciones predefinidas, como la clase de una imagen o el comportamiento de un agente. Se señaló que este enfoque acelera el modelo al tiempo que conserva la comprensión de imágenes, el amplio soporte lingüístico y las protecciones de seguridad.
Diogo Almeida, CEO de TypeSafe y antiguo ingeniero de OpenAI, interpretó el interés de OpenAI como una señal del futuro de los sistemas compatibles con “System One”, que expresa un pensamiento rápido e intuitivo. TypeSafe utiliza el término “System 2” para referirse al razonamiento consciente. Los desarrolladores que utilizan Jev junto con modelos de lenguaje de gran tamaño informan de una mayor velocidad y un coste menor. Sin embargo, como Decisions API todavía no se ha probado de forma exhaustiva, se desconoce hasta qué punto se parece a Jev. Otras iniciativas también están desarrollando modelos similares; el problema fundamental es hasta qué punto sus resultados coincidirán con la vida real. Almeida afirmó que la ventaja de TypeSafe son los datos sintéticos que utiliza para producir resultados estadísticamente útiles.
Uno de los posibles ámbitos de uso es supervisar y garantizar la seguridad de los agentes de AI. Tras varios incidentes en los que sus agentes se comportaron de forma incorrecta en la internet abierta, OpenAI empezó a supervisar sus acciones con un modelo independiente a cambio de un “significant compute cost”. Shapor Naghibzadeh, experto en ciberseguridad que dirige QueryStory, desarrolló una demo en la que Jev compara cada acción del agente con la tarea asignada. El sistema bloquea las acciones que considera malas con un alto grado de confianza, envía algunas a revisión y permite las restantes. Se señaló que este tipo de supervisión podría haber evitado el incidente de Hugging Face y tendría un coste de 2,94 $ con Jev y de 372 $ con un LLM de vanguardia.
Por qué es importante
Este enfoque está dirigido a aplicaciones que requieren tomar decisiones rápidas entre opciones predefinidas, en lugar de someter cada operación a un largo proceso de razonamiento. Por eso, para los desarrolladores la cuestión principal no es solo que el modelo sea más rápido, sino que pueda mantener sus decisiones junto con la comprensión de imágenes, los distintos idiomas y las medidas de seguridad. La idea de comparar las acciones de los agentes en internet con sus tareas para bloquearlas, enviarlas a revisión o permitirlas traslada esta tecnología directamente a la capa de supervisión; sin embargo, deja abierta la cuestión de cómo se gestionarán las decisiones erróneas en un uso de este tipo. El producto se encuentra en una fase de vista previa limitada y, dado que la comparación de costes se basa en una demo de hackathon, su similitud con Jev y sus resultados en la vida real todavía no se han determinado mediante pruebas exhaustivas.
Antecedentes
OpenAI no es un nombre nuevo en el archivo de FikirPilot: en los últimos 90 días hemos publicado 69 noticias en las que aparece este nombre; la más reciente está fechada el 2 de octubre de 2026.
Término: agente
Un agente de inteligencia artificial es un software que, en lugar de generar una única respuesta, realiza un trabajo de varios pasos mediante llamadas a herramientas para alcanzar un objetivo.