Las GPT personalizadas (también llamadas "GPT" o "Asistentes personalizados") permiten a usuarios y equipos crear versiones personalizadas de ChatGPT que integran instrucciones, archivos de referencia, herramientas y flujos de trabajo. Son fáciles de usar, pero presentan limitaciones, riesgos y opciones importantes que debe conocer antes de diseñar, publicar o integrar una.
¿Qué es un GPT personalizado?
Las GPT personalizadas (a menudo llamadas simplemente "GPT" en ChatGPT) son versiones personalizadas de ChatGPT que se pueden crear sin necesidad de programar. Combinan instrucciones del sistema, conocimiento especializado (archivos, URL, incrustaciones) e integraciones de herramientas opcionales para funcionar como un asistente específico de dominio, por ejemplo, un resumidor legal, un socio de diseño de producto, un asesor de entrevistas o un bot de soporte técnico interno. OpenAI diseñó la experiencia de creación de GPT para que sea accesible mediante un constructor visual: le indicas lo que quieres y este construye el asistente, mientras que la pestaña "Configurar" te permite añadir archivos, herramientas y barandillas.
¿Por qué construir uno?
Los GPT personalizados permiten a los equipos y a las personas:
- Capture flujos de trabajo repetibles (incorporación de proyectos, plantillas de contenido).
- Hacer cumplir las pautas de tono/marca y las políticas de preguntas y respuestas.
- Conocimiento propietario de la superficie (cargar documentos y políticas del producto).
- Reduce la fricción: los usuarios interactúan con un asistente experto en lugar de repetir instrucciones en cada sesión.
A continuación, te mostraré una guía profesional y práctica: paso a paso: creación, configuración y publicación, patrones de integración, pruebas y gobernanza.
¿Cómo creo un GPT personalizado paso a paso?
Paso 1: Planifique el propósito y las limitaciones del asistente
Decida las tareas principales, los usuarios objetivo y lo que el asistente nunca debe hacer (por seguridad y cumplimiento). Ejemplo: «Un resumidor de contratos para operaciones legales que nunca ofrece asesoramiento legal y detecta cláusulas ambiguas». Aclarar esto de antemano agiliza la instrucción y las pruebas.
Paso 2: Abra el generador de GPT
Desde la barra lateral izquierda de ChatGPT, vaya a GPT → Crea (o visite chatgpt.com/gpts). El constructor suele mostrar una pestaña de "Crear" (creación), una pestaña de "Configurar" para metadatos y recursos, y una pestaña de "Vista previa" para pruebas en vivo.
Paso 3: Definir las instrucciones del sistema y la personalidad
En la pestaña Configurar proporcione instrucciones concisas pero completas:
- Rol: ¿qué hace el asistente? is (por ejemplo, “Resumidor de contratos para equipos de adquisiciones”).
- Comportamiento: tono, verbosidad y restricciones (por ejemplo, “Siempre pregunte por el alcance del documento antes de resumir”).
- Acciones prohibidas: qué rechazar (por ejemplo, “No cree asesoramiento legal; recomiende siempre un abogado”).
Estas instrucciones forman la columna vertebral de un comportamiento coherente.
Paso 4: Subir conocimientos y ejemplos
Adjunte archivos de referencia (PDF, documentos), preguntas frecuentes y ejemplos de preguntas y respuestas para que el asistente pueda basar sus respuestas en sus datos. Mantenga cada archivo bien estructurado y enfocado; los documentos extensos y confusos pueden reducir el rendimiento. El conocimiento cargado ayuda al asistente a generar respuestas consistentes y objetivas durante las sesiones (pero tenga en cuenta las advertencias de memoria que se explican más adelante).
Paso 5: Agregar acciones (conectar API o herramientas) si es necesario
Si su asistente necesita datos externos (controles de inventario, acceso al calendario, búsquedas en CRM), configúrelo Acciones personalizadas (también llamadas herramientas). Una acción es una llamada definida a la API web que el asistente puede realizar durante una conversación. Úsalas para obtener datos en tiempo real, ejecutar transacciones o enriquecer respuestas. Las acciones amplían la utilidad, pero aumentan la complejidad y los requisitos de seguridad.
- Plugins o API web invocables para datos en tiempo real (inventario, calendarios).
- Acciones personalizadas a través de puntos finales de webhook (activar compilaciones, enviar tickets).
- Ejecución de código o herramientas avanzadas para matemáticas, análisis de archivos o búsquedas en bases de datos.
Paso 6: Seleccione el modelo y las compensaciones de rendimiento
OpenAI permite a los creadores seleccionar entre diferentes modelos de ChatGPT (incluyendo varias familias GPT-5 y opciones más compactas) para equilibrar costo, velocidad y capacidad. Elija un modelo según la complejidad de la tarea: modelos grandes para un resumen o razonamiento preciso; modelos más pequeños y económicos para preguntas y respuestas sencillas. Compatibilidad ampliada con modelos GPT personalizados: preste atención a los modelos que su cuenta puede usar.
Paso 7: Vista previa, prueba e iteración
Utilice la pestaña Vista previa para simular indicaciones de usuario reales. Pruebe casos extremos, indicaciones adversas y rutas de error (p. ej., datos faltantes o intención ambigua del usuario). Repita las instrucciones, los archivos y las acciones hasta que el comportamiento sea fiable.
Pista:
- Precisión de las respuestas (¿los hechos se basan en los archivos cargados?)
- Tono y formato (¿produce resultados en la estructura esperada?)
- Respuestas de seguridad (¿se niega o intensifica la acción cuando se le piden acciones prohibidas?)
Paso 8: Publicar, compartir o mantener privado
Puedes publicar tu GPT en:
- El catálogo privado de su organización (Teams/Enterprise),
- La tienda pública GPT (si desea un descubrimiento más amplio),
- O manténgalo privado sólo para uso interno.
Si publica, siga las normas de divulgación: indique si utiliza API externas, recopila datos o tiene límites. La Tienda GPT facilita el descubrimiento y (en algunos periodos) programas de ingresos para los creadores.
¿Qué API externas puedes utilizar para integrar un GPT personalizado?
Existen varios patrones de integración y muchas API que puedes conectar a un GPT personalizado (o a una aplicación que lo encapsula). Elige según la capacidad que necesites. datos en vivo / acciones, recuperación (RAG) / conocimiento, automatización / orquestación o servicios específicos de la aplicación.
1) Complementos OpenAI/ChatGPT (OpenAPI + manifiesto): para llamadas API iniciadas por el modelo
Qué es: una forma estandarizada de exponer su API REST a ChatGPT a través de un ai-plugin.json manifiesto + una especificación OpenAPI para que el modelo pueda llamar al Sus puntos finales durante una conversación. Úselo cuando desee que el GPT obtenga información en tiempo real o realice acciones (reservar un vuelo, consultar el inventario, realizar una búsqueda).
Cuándo usarlo: desea que el GPT solicite datos o realice una acción during Un turno de chat (el modelo elige la API a la que llamar). Ejemplos típicos: sistemas de tickets, catálogos de productos, motores de precios, puntos de conexión de búsqueda personalizados.
Ventajas:
- Flujo natural LLM→API (el modelo elige y razona qué llamadas realizar).
- Utiliza OpenAPI, por lo que se integra con herramientas API estándar.
Desventajas: - Requiere la creación de una API segura, un manifiesto y flujos de autenticación (OAuth o clave API).
- Área de superficie de seguridad: siga las mejores prácticas para obtener el mínimo privilegio.
2) Asistentes OpenAI / API de respuestas y llamada de funciones
Qué es: Las funciones de Asistentes/Respuestas/Llamada a Funciones de OpenAI te permiten crear asistentes dentro de tu propia aplicación mediante la composición programática de instrucciones, herramientas y definiciones de funciones. Úsalas cuando tu aplicación necesite orquestación determinista: tu aplicación llama al modelo, este devuelve una llamada a función, tu aplicación la ejecuta y tú envías el resultado.
Cuándo usarlo: necesita un control más estricto sobre el flujo de trabajo, desea mediar llamadas de herramientas en su backend o desea integrar modelos con sus API existentes mientras registra y valida cada llamada externa.
Ventajas:
- Control total y mayor facilidad para aplicar la validación y auditoría.
- Funciona bien con la orquestación del lado del servidor y los controles de seguridad.
Desventajas: - Su aplicación debe implementar la capa de orquestación (más trabajo de desarrollo).
- para control programático
3) API de recuperación/RAG (bases de datos vectoriales + servicios de incrustación)
Qué es: La generación aumentada por recuperación (RAG) utiliza un motor de incrustaciones y una base de datos vectorial para contextualizar el modelo. Opciones comunes: Pinecone, tejido, Chroma, milvus — Se utilizan para indexar sus archivos PDF y documentos, y devolver los fragmentos más relevantes al modelo cuando se solicitan. Esta es la forma estándar de proporcionar a los GPT información confidencial y a gran escala.
Cuándo usarlo: necesitas el GPT para responder a grandes corpus de documentos internos, manuales de productos, contratos o para tener “memoria” almacenada externamente.
Ventajas:
- Reduce en gran medida las alucinaciones al poner a tierra las respuestas.
- Escalas a grandes corpus.
Desventajas: - Requiere ETL (fragmentación, incrustación, indexación) y una capa de recuperación.
- Consideraciones de latencia y costo para conjuntos de datos muy grandes.
- Para conectar a tierra los GPT en sus documentos
4) Plataformas de automatización sin código (Zapier, Make/Integromat, n8n, Power Automate)
Qué es: Usa plataformas de automatización para conectar ChatGPT (o el backend que llama a ChatGPT) con cientos de API de terceros (Hojas de cálculo, Slack, CRM, correo electrónico). Estos servicios te permiten activar flujos de trabajo (por ejemplo, al obtener un resultado de chat, llamar a un Zap que se publique en Slack, actualice Hojas de cálculo de Google o cree una incidencia en GitHub).
Cuándo usarlo: desea integraciones de bajo esfuerzo, prototipos rápidos o conectar muchos puntos finales SaaS sin crear código de unión.
Ventajas:
- Se conecta rápidamente, no se necesita una parte trasera pesada.
- Ideal para automatizaciones y notificaciones internas.
Desventajas: - Menos flexible y a veces más lento que los backends personalizados.
- Debe gestionar cuidadosamente las credenciales y la residencia de los datos.
5) API y webhooks específicos de la aplicación (Slack, GitHub, Google Workspace, CRM)
Qué es: Muchas integraciones de productos son simplemente las API de plataforma que ya conoce: API de Slack para conversaciones, API de GitHub para incidencias/PR, API de Hojas de Cálculo de Google, API de Salesforce, API de calendario, etc. Una GPT o su capa de orquestación puede llamar a estas API directamente (o mediante plugins/zaps) para leer/escribir datos. Ejemplo: una GPT que clasifica incidencias y abre PR mediante la API de GitHub.
Cuándo usarlo: necesitas que el asistente interactúe con un SaaS específico (publicar mensajes, abrir tickets, leer registros).
Ventajas:
- Capacidad directa para actuar en sus herramientas.
Desventajas: - Cada integración externa aumenta los requisitos de autorización y seguridad.
6) Bibliotecas de middleware/orquestación y marcos de agentes (LangChain, Semantic Kernel, LangGraph, etc.)
Qué son: Bibliotecas que simplifican la creación de aplicaciones LLM al proporcionar conectores a bases de datos vectoriales, herramientas y API. Ayudan a estructurar solicitudes, gestionar la recuperación, encadenar llamadas y proporcionar observabilidad. LangChain (y frameworks relacionados) se utilizan comúnmente para conectar modelos a API externas y pipelines RAG.
Cuándo usarlo: estás creando una aplicación de producción, necesitas componentes reutilizables o quieres administrar el uso de herramientas, los reintentos y el almacenamiento en caché en un solo lugar.
Ventajas:
- Acelera el desarrollo; muchos conectores incorporados.
Desventajas: - Agrega una capa de dependencia que debes mantener.
Patrones de integración sugeridos (recetas rápidas)
- Plugin-first (mejor para flujos de trabajo basados en modelos): Implementar una API REST segura → Publicar la especificación OpenAPI + ai-plugin.json → Permitir que GPT (con plugin habilitado) la invoque durante los chats. Ideal para búsquedas y acciones de productos.
- Orquestado por aplicación (mejor para un control estricto): Tu aplicación recopila la información del usuario → llama a la API de Asistentes/Respuestas de OpenAI con herramientas/definiciones de funciones → si el modelo solicita una función, tu aplicación la valida y la ejecuta con tus API internas (o llama a otros servicios) y devuelve los resultados al modelo. Esto mejora la auditabilidad y la seguridad.
- Respaldado por RAG (ideal para GPT con gran cantidad de conocimiento): Indexar documentos en una base de datos vectorial (Pinecone/Weaviate/Chroma) → cuando el usuario lo solicita, recuperar los pasajes principales → pasar el texto recuperado al modelo como contexto (o usar un complemento de recuperación) para fundamentar las respuestas.
- Puente de automatización (ideal para unir SaaS): Use Zapier/Make/n8n para conectar las salidas GPT con las API de SaaS (publicar en Slack, crear tickets, añadir filas). Ideal para integraciones que no requieren ingeniería y automatizaciones rápidas.
¿Cómo diseño llamadas de herramientas seguras?
- Utilice credenciales con el mínimo privilegio (solo lectura cuando sea posible).
- Valide todas las respuestas externas antes de confiar en ellas para tomar decisiones críticas.
- Limite la velocidad y supervise el uso de la herramienta y registre las llamadas API para auditoría.
GPT vs complemento: Un GPT personalizado es un asistente configurado dentro de ChatGPT (no requiere código), mientras que un plugin es una integración que permite a ChatGPT llamar a API externas. Puedes combinar ambos: un GPT con instrucciones integradas y ganchos de plugin adjuntos para obtener datos en tiempo real o realizar acciones.
¿Cómo debo probar, medir y gobernar un GPT implementado?
¿Qué pruebas debo ejecutar antes del lanzamiento?
- Pruebas funcionales¿Los resultados coinciden con las expectativas en 50 a 100 indicaciones representativas?
- Pruebas de estrés:proporcione información adversa o malformada para verificar los modos de falla.
- Pruebas de privacidad:garantizar que el asistente no filtre fragmentos de documentos internos a usuarios no autorizados.
¿Qué métricas importan?
- Exactitud/precisión contra un conjunto etiquetado.
- Tasa de éxito rápida (porcentaje de consultas que devolvieron resultados útiles).
- Tasa de escalamiento (con qué frecuencia falló y fue necesaria la intervención humana).
- Satisfacción del usuario a través de breves indicaciones de calificación en el chat.
¿Cómo mantener la gobernanza?
- Mantener un registro de cambios para los cambios de instrucciones y actualizaciones de archivos.
- Utilice acceso basado en roles para editar/publicar GPT.
- Programe una nueva auditoría periódica para verificar la sensibilidad de los datos y la alineación de las políticas.
Limitaciones y problemas importantes que debes conocer
- Los GPT personalizados pueden llamar a las API durante una sesión (a través de complementos/acciones), pero existen limitaciones para enviar datos a un GPT personalizado "en reposo". En la práctica, esto significa que puedes tener llamadas iniciadas por GPT (plugins o funciones) o que tu aplicación puede llamar al modelo mediante la API. Sin embargo, generalmente no puedes enviar datos de forma asíncrona a una instancia de GPT personalizada alojada, como al activar webhooks externos que GPT consumirá automáticamente más adelante. Consulta la documentación del producto y los hilos de la comunidad para obtener información actualizada.
- Seguridad y Privacidad: Los plugins y las integraciones de API aumentan la superficie de ataque (flujos OAuth, riesgo de exfiltración de datos). Considere los endpoints de los plugins y las herramientas de terceros como no confiables hasta su validación y siga el protocolo de autenticación y registro de privilegios mínimos. Los informes y auditorías del sector han puesto de manifiesto los riesgos de seguridad de los plugins; trátelos con seriedad.
- Latencia y costo: Las llamadas API en vivo y la recuperación añaden latencia y tokens (si se incluye el texto recuperado en las solicitudes). Diseñe para el almacenamiento en caché y limite el alcance del contexto recuperado.
- Gobernanza: Para GPT internos, controlar quién puede agregar complementos, qué API se pueden llamar y mantener un proceso de aprobación/auditoría.
¿Cómo puedo optimizar las indicaciones, reducir las alucinaciones y mejorar la confiabilidad?
Técnicas prácticas
- Anclar las respuestas a las fuentes:solicite al GPT que cite el nombre del documento y el número de párrafo al extraer datos de los archivos cargados.
- Requiere razonamiento paso a paso:para decisiones complejas, pida una cadena corta de pensamientos o pasos numerados (luego resuma).
- Utilice los pasos de verificación:después de que GPT responda, indíquele que ejecute una breve verificación en los archivos adjuntos y que devuelva un puntaje de confianza.
- Limitar la inventiva:agrega una instrucción como “Si el asistente no está seguro, responde: 'No tengo suficiente información, carga X o pregunta Y'”.
Utilice pruebas automatizadas y ciclos de revisión humana
- Construya un pequeño corpus de “indicaciones de oro” y resultados esperados para ejecutarse después de cualquier cambio de instrucción.
- Utilice un sistema de intervención humana (HITL) para consultas de alto riesgo durante la implementación inicial.
Recomendaciones finales
Si recién comienza, elija un caso de uso específico (por ejemplo, asistente de incorporación interna o revisor de código) e itere rápidamente con el flujo de creación conversacional de GPT Builder. Mantenga las fuentes de conocimiento concisas y versionadas, cree un conjunto reducido de pruebas y aplique permisos estrictos. Tenga en cuenta la limitación de memoria para las GPT personalizadas actuales: use Proyectos y referencias cargadas para proporcionar continuidad hasta que evolucionen las opciones de memoria persistente.
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