OpenAI presentó dots el 29 de septiembre de 2026. Y aunque a primera vista parece otro lanzamiento de agentes de IA, la idea detrás es bastante más interesante: dejar de usar ChatGPT solamente para pedir cosas y empezar a delegarle procesos que continúan aunque cierres la conversación.
Según el anuncio oficial de OpenAI, un dot puede recordar contexto, trabajar con las apps que decidas conectar, ejecutar tareas de forma recurrente y seguir avanzando sin que estés hablando con él todo el tiempo. Funciona con GPT-6 Astra y tiene su propia computadora en la nube.
Para marketing, ahí está la diferencia.
Hoy podrías abrir ChatGPT y escribir:
Analiza estas campañas y dime qué mejorarías.
Con un dot podrías decir:
Todos los lunes revisa el performance de mis campañas, compáralo contra la semana anterior, identifica qué merece mi atención y prepara un resumen con los tres puntos más importantes. No cambies nada sin mi aprobación.
Parece un cambio pequeño, pero no lo es. Ya no le estás pidiendo un output. Le estás delegando una responsabilidad.
¿Qué es exactamente un dot?
OpenAI lo define como un agente que puede encargarse de responsabilidades que continúan entre conversaciones. Tú defines qué quieres conseguir, qué herramientas puede usar y hasta dónde puede actuar por su cuenta. A partir de ahí, el dot puede decidir qué pasos necesita seguir, realizar parte del trabajo y pedirte contexto o una decisión cuando lo necesite.
La documentación oficial explica además que puede ejecutar tareas programadas y continuar trabajando sin que tengas que iniciar cada interacción desde cero.
También puede utilizar las apps que conectes a ChatGPT. OpenAI habla de un ecosistema de más de 4,000 apps mediante plugins, además de integraciones con herramientas como Slack y Teams.
Eso abre casos bastante más útiles que “hazme un copy”.
Podrías tener un dot revisando información antes de tus reuniones, monitoreando determinadas fuentes, preparando reportes recurrentes o reuniendo el contexto necesario antes de que alguien del equipo tome una decisión.
¿Dots ya está disponible en México?
Sí, México está contemplado dentro del despliegue. Pero eso no quiere decir que necesariamente ya lo tengas activado.
La guía oficial de Dots indica que OpenAI lo está habilitando para usuarios de ChatGPT Pro fuera del Espacio Económico Europeo, Suiza y Reino Unido. También está disponible para Business Premium en las regiones soportadas por ChatGPT. Enterprise, Edu y Healthcare pueden acceder mediante una beta habilitada por el administrador de su workspace.
México aparece en la lista oficial de países soportados por ChatGPT, igual que buena parte de Latinoamérica: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Guatemala, Perú, Uruguay y otros mercados de la región.
El detalle importante es que OpenAI está habilitando Dots gradualmente. Incluso si tu plan y tu país son elegibles, pueden pasar algunos días antes de que aparezca en tu cuenta.
Si tienes Pro en México y todavía no lo ves, probablemente sólo te toca esperar a que llegue a tu cuenta.
¿Cuánto cuesta?
Aquí hay que tener cuidado, porque Dots no tiene una tarifa propia por token como si fuera un servicio independiente.
Tu primer dot está incluido dentro de los planes elegibles y las conversaciones normales con él no consumen los límites habituales de ChatGPT, según OpenAI.
Actualmente los planes personales Pro publicados por OpenAI son:
- Pro 100: USD 100/mes.
- Pro 200: USD 200/mes.
- Pro 500: USD 500/mes.
Puedes consultar las diferencias entre niveles en la documentación de ChatGPT Pro.
Para empresas, Dots requiere Business Premium, que cuesta USD 100 por usuario al mes con facturación anual o USD 125 con facturación mensual, de acuerdo con la página oficial de precios de OpenAI. Business Standard no incluye Dots actualmente.
Entonces, ¿dónde aparece el consumo adicional?
Cuando el dot necesita ejecutar trabajo más pesado puede iniciar tareas en ChatGPT Work o Codex. Esas tareas sí utilizan la capacidad incluida en tu plan y, dependiendo de la cuenta, pueden consumir créditos adicionales.
suscripción → dot incluido → cierta capacidad de trabajo incluida → consumo adicional cuando rebasas esa capacidad.
OpenAI publica una tabla de tarifas para ciertos entornos donde GPT-6 Astra consume 250 créditos por cada millón de tokens de entrada, 25 créditos por millón de tokens en caché y 1,250 créditos por millón de tokens de salida cuando se utiliza a través de Work y Codex.
En algunos contratos Enterprise donde el consumo se factura directamente por tokens, OpenAI publica para GPT-6 Astra USD 10 por millón de tokens de entrada, USD 1 por millón de tokens en caché y USD 50 por millón de tokens de salida.
Pero ojo: eso no significa que hablar con tu dot cueste USD 10 por millón de tokens. Son tarifas que aplican al trabajo que puede delegar a otros productos bajo determinados esquemas de facturación.
Para un usuario Pro, yo no me preocuparía por calcular tokens desde el primer día. Primero vería cuánto trabajo realmente puede resolver dentro de los límites del plan.
No tienes que instalar otra app
Dots vive dentro de ChatGPT. Puedes crear uno desde ChatGPT en el navegador de tu computadora o desde la app de escritorio. Por ahora no puedes crearlo directamente desde la app móvil o desde el navegador del celular, aunque después sí puedes interactuar con él desde el teléfono cuando esa opción esté habilitada para tu cuenta.
Cada dot además recibe una computadora propia en la nube. Conectar tu computadora personal es opcional y está desactivado de forma predeterminada. Si decides hacerlo, puede trabajar con archivos locales y utilizar algunas herramientas de tu equipo cuando su computadora en la nube no sea suficiente.
Yo no empezaría por ahí.
Primero probaría hasta dónde puede llegar con la información que ya tengas dentro de ChatGPT y sólo las apps que realmente necesita.
Cómo configuraría el primero
La tentación va a ser crear un dot y decirle: “encárgate de mi marketing”.
No lo hagas.
El mejor primer experimento es un proceso que ya conoces, que se repite con frecuencia y donde sabes claramente cómo debería verse un buen resultado.
Empieza definiendo cuatro cosas:
Objetivo → Fuentes → Frecuencia → Límites
Después conecta únicamente las herramientas necesarias, define qué puede hacer automáticamente, qué requiere tu aprobación y con qué frecuencia quieres que trabaje.
La documentación de OpenAI permite consultar las tareas que están en curso, programadas o terminadas. También puedes abrir la computadora del dot para revisar qué está haciendo.
Eso importa porque, al menos al principio, yo trataría Dots como un colaborador al que todavía estás supervisando, no como alguien a quien ya le entregaste las llaves del negocio.
Un ejemplo para marketing
Supongamos que manejas varias campañas de Google Ads y todos los lunes repites prácticamente lo mismo: entrar a las cuentas, revisar gasto, conversiones, CPA, CPC, términos de búsqueda y tratar de detectar qué cambió.
Tu dot podría tener esta responsabilidad:
Cada lunes revisa la información disponible de las campañas de Google Ads y compara los últimos siete días contra los siete anteriores.
No quiero un reporte de todas las métricas. Identifica únicamente anomalías, oportunidades o problemas que requieran una decisión.
Para cada caso explícame qué cambió, por qué merece atención y cuál sería tu siguiente paso recomendado.
No modifiques campañas, presupuestos, anuncios ni keywords sin mi aprobación.
Eso ya es bastante más interesante que pedirle a ChatGPT un análisis cada lunes.
Tú sigues decidiendo, pero llegas a la decisión con buena parte del trabajo previo hecho.
Lo mismo podría aplicarse a contenido:
Cada mañana revisa fuentes confiables de marketing, publicidad, tecnología e IA. Identifica cambios relevantes para marketers en México y LATAM y propón tres temas para publicar. Incluye la fuente primaria, la fecha, qué cambió y por qué merece cobertura. No publiques nada.
O a un proceso comercial B2B:
Antes de cada reunión revisa mi calendario, conversaciones anteriores y documentos relacionados con esa empresa. Prepárame un brief con contexto, personas involucradas, últimos acuerdos, pendientes y cinco preguntas que valga la pena hacer.
El mejor caso de uso probablemente no sea el más espectacular. Es el que te evita repetir trabajo que ya sabes hacer.
Los permisos importan más de lo que parece
Aquí sí conviene empezar con cautela.
La documentación de privacidad y seguridad de Dots explica que los permisos de plugins se comparten entre Dots, ChatGPT, Work y Codex. El dot también puede consultar las fuentes que autorices y guardar contexto para utilizarlo después.
Hay un detalle que vale la pena conocer: si después desconectas una app, el dot deja de tener acceso a nueva información de esa fuente, pero eso no elimina automáticamente lo que ya había incorporado a su contexto. Para borrar ese contexto tienes que restablecerlo.
Mi regla sería muy sencilla:
si no necesita esa información para hacer su trabajo, no necesita ese permiso.
OpenAI también aplica distintos niveles de aprobación. Hay acciones que el dot puede realizar solo, otras que requieren autorización y operaciones especialmente sensibles en las que tú tienes que tomar el control.
Y sí, todavía puede equivocarse.
OpenAI reconoce riesgos como el prompt injection, donde una página, email o documento contiene instrucciones diseñadas para manipular al agente. Hay controles para reducir ese riesgo, pero no desaparece por completo.
Por eso empezaría con tareas reversibles, información poco sensible y aprobación humana antes de cualquier acción importante.
¿Y WhatsApp?
Por ahora, no de forma nativa.
OpenAI menciona ChatGPT, Slack y Teams como canales desde los que puedes interactuar con un dot. También está probando SMS para algunos usuarios Pro en Estados Unidos, pero su documentación actual no presenta WhatsApp como canal disponible.
Para México y LATAM es una limitación relevante. Buena parte de las ventas, customer service y operación comercial vive en WhatsApp, así que todavía no asumiría que un dot puede convertirse directamente en “el agente que maneja mi WhatsApp”.
Entonces, ¿vale la pena probarlo?
Yo sí lo probaría, pero no empezaría intentando construir un “empleado de IA”.
Buscaría primero un proceso que se repita varias veces por semana y que normalmente siga esta lógica:
buscar información → reunir contexto → comparar → preparar algo → decidir.
Dots puede hacerse cargo de buena parte de los primeros cuatro pasos. La decisión puede seguir siendo tuya.
Para marketing eso puede significar reportes, monitoreo de campañas, investigación de competidores, preparación de reuniones, seguimiento de cambios en plataformas o un flujo constante de ideas de contenido.
Si funciona, aumentas gradualmente la responsabilidad.
No necesitas automatizar todo para que sea útil.
