Artículo de información
José Carlos Botto Cayo y Abel Marcial Oruna Rodríguez
17 de noviembre del 2025
La expansión de los sistemas de inteligencia artificial hacia usos colaborativos marca un cambio significativo en la manera en que se gestionan tareas digitales dentro de equipos de trabajo. La reciente función de “ChatGPT grupal”, habilitada en fase de prueba en países como Japón, Corea del Sur, Taiwán y Nueva Zelanda, representa un ensayo controlado de OpenAI para evaluar cómo los usuarios interactúan colectivamente con un modelo de lenguaje en un entorno compartido. El despliegue inicial busca medir eficiencia, seguridad, estabilidad y utilidad real antes de extender la herramienta a regiones adicionales, siguiendo un patrón de implementación gradual que la industria tecnológica suele emplear en productos que requieren observación de comportamiento colectivo. La modalidad implica que múltiples personas puedan ingresar a una misma conversación con el asistente y ejecutar consultas de forma simultánea, lo que amplía el concepto tradicional de chat individual centrado en un solo usuario (OpenAI, 2025).
El objetivo principal de esta etapa piloto es comprender si un modelo conversacional mantiene coherencia entre varias intervenciones humanas al mismo tiempo, cómo se gestionan los turnos de la conversación y qué grado de control mantienen los participantes sobre la información compartida. La herramienta debe procesar entradas diversas, provenientes de distintas perspectivas, y producir respuestas útiles sin perder consistencia temática. Además, la empresa monitorea cómo influye esta interacción en contextos educativos, periodísticos y corporativos, donde la colaboración es fundamental. Se trata de medir capacidades, límites y riesgos antes de avanzar hacia una disponibilidad global. La atención se centra no en el entretenimiento o la comunicación casual, sino en la utilidad real del trabajo grupal en línea, en un entorno donde la IA actúa como un participante más, no como un recurso aislado (Park, 2025).
Funcionamiento del chat grupal
El sistema de ChatGPT grupal se estructura a partir de salas virtuales que pueden integrarse mediante un enlace de invitación generado por un usuario anfitrión. Estas salas permiten que entre dos y veinte personas participen de una misma conversación con el modelo. En estos espacios, los miembros pueden compartir mensajes, archivos, imágenes y documentos que la IA procesa de forma conjunta, ofreciendo respuestas adaptadas al contexto del grupo. La función admite la interacción simultánea de varios usuarios, quienes observan en tiempo real tanto sus aportes mutuos como la respuesta del sistema. Este formato busca replicar dinámicas de trabajo en grupo dentro de plataformas digitales de uso extendido, pero con la particularidad de que la IA sirve como facilitador o asistente articulador de la conversación (Dutta, 2025).
Las características del modelo responden a una lógica de adaptación automática: ChatGPT selecciona la versión más adecuada del sistema según la disponibilidad de cada usuario, combinando capacidades de análisis, búsqueda, generación de contenido y procesamiento multimedia. Así, en un mismo grupo pueden converger usuarios del plan gratuito y de planes de pago, mientras la IA ajusta su respuesta al nivel máximo autorizado por el conjunto. El sistema también admite operaciones de organización interna, como resúmenes, clasificación de ideas o integración de documentos, elementos que suelen ser esenciales en reuniones de trabajo o proyectos colaborativos. A diferencia del chat individual, donde el modelo opera sobre una sola línea argumental, en el modo grupal debe atender múltiples hilos de entrada e identificar patrones comunes para producir respuestas manejables (Park, 2025).
Uno de los componentes centrales del modo grupal es la capacidad de visualizar la conversación completa como un historial compartido. Cada participante conserva acceso al registro del intercambio, lo que facilita la revisión, auditoría o seguimiento de tareas. El objetivo es garantizar que la información no quede fragmentada y que todos los miembros dispongan del mismo contexto. Para OpenAI, esta función apunta a cubrir un vacío entre herramientas tradicionales de mensajería y plataformas más rígidas de gestión documental. La integración de archivos busca reducir el uso de aplicaciones externas y concentrar en un solo espacio los insumos de trabajo, aprovechando la capacidad de la IA para analizar documentos de manera inmediata (OpenAI, 2025).
En entornos periodísticos y académicos, esta función piloto ha comenzado a emplearse como mecanismo para recopilar datos, discutir enfoques y generar preinformes colectivos. La herramienta permite que distintos miembros de un equipo redacten, debatan y revisen con la guía del modelo, lo que puede reducir tiempos de producción. La expectativa es que esta modalidad contribuya a mejorar la eficiencia operativa, aunque también implica desafíos sobre control editorial, manejo de versiones y responsabilidad en el contenido generado. Este tipo de pruebas iniciales ha permitido observar escenarios de uso real, los cuales son fundamentales para que la empresa ajuste el comportamiento del sistema y refine sus mecanismos de coherencia interna antes de una adopción más amplia (Zhou, 2025).
Alcance y usos previstos
El despliegue limitado de ChatGPT grupal responde a la necesidad de validar casos de uso concretos. En los países donde está disponible, se ha observado interés en sectores como educación superior, atención al cliente, comunicación corporativa y medios informativos. Instituciones educativas han experimentado con grupos donde estudiantes y docentes discuten documentos, corregidos en tiempo real por la IA. En empresas, se utiliza para proponer soluciones colectivas, depurar informes o generar análisis multiseccionales. OpenAI supervisa estos usos para identificar patrones de comportamiento y detectar puntos de fricción, especialmente en relación con la calidad del contenido producido y la distribución del tiempo de respuesta entre usuarios múltiples (Park, 2025).
El componente colaborativo se traduce en una reconfiguración del rol de la IA: ya no es un asistente individual sino una herramienta integrada al trabajo de un equipo. En este formato, el modelo responde a prioridades compartidas y no solo a preferencias personales. La empresa busca evaluar si esta dinámica aumenta la productividad o si genera interrupciones por exceso de intervenciones simultáneas. También se examinan los efectos en grupos grandes, donde la coherencia temática es más difícil de mantener. La prueba piloto sirve así para proyectar posibles mejoras que permitan administrar grandes volúmenes de interacción sin perder estabilidad conversacional (OpenAI, 2025).
En el ámbito periodístico, el uso grupal permite que redactores, editores, fotógrafos y analistas trabajen en un mismo hilo, reduciendo la fragmentación típica de herramientas de mensajería o correos electrónicos. El sistema puede generar bosquejos, ordenar información y preparar borradores iniciales que luego el equipo ajusta según sus criterios. Esto no elimina la intervención humana, sino que reduce tiempos de recopilación y hace más eficiente el proceso de edición. La idea es que la IA funcione como un recurso de apoyo sin alterar el control editorial, un aspecto que los propios medios analizan con cautela para evitar depender de contenido automatizado sin supervisión adecuada (Zhou, 2025).
Por otro lado, organizaciones públicas y privadas en los países pilotos han comenzado a explorar usos administrativos. Reuniones rutinarias, diagnósticos preliminares y consolidación de documentos son tareas que podrían beneficiarse de esta herramienta. Sin embargo, la empresa monitorea las dificultades asociadas al manejo de datos sensibles y la seguridad interna de los grupos. El desafío es equilibrar utilidad operativa con protección de información, especialmente cuando varios usuarios pueden cargar archivos sin restricciones. En este escenario, la prueba piloto es esencial para definir protocolos antes de liberar la herramienta globalmente (Chou, y otros, 2024).
Desafíos tecnológicos y expectativas
Entre los desafíos principales se encuentra la gestión de privacidad. Un chat grupal implica que varios usuarios comparten información dentro de un mismo entorno y que la IA la procesa de forma conjunta. El riesgo de filtración involuntaria o exposición accidental de datos es más alto que en el uso individual. Estudios recientes han identificado incidentes donde bots integrados en grupos pueden acceder a información residual o mensajes cruzados sin intención explícita de los usuarios. Por ello, la fase piloto está orientada también a evaluar mecanismos que limiten la lectura del modelo a datos estrictamente necesarios para responder una consulta, sin procesar información adyacente (Chou, y otros, 2024).
Otro reto importante es la coherencia conversacional. En grupos grandes, las interacciones simultáneas pueden generar ramificaciones temáticas que dificultan al modelo establecer prioridades. El sistema debe identificar qué solicitud atender primero y cómo unificar el contexto sin omitir aportes relevantes. La fase piloto permite medir el rendimiento en situaciones de alta actividad, lo que orienta a la empresa a diseñar controles que organicen el flujo de mensajes y eviten confusiones. Además, se evalúa la capacidad del modelo para reconocer cambios de temática bruscos y ajustar sus respuestas de manera proporcional a la demanda del grupo (Zhou, 2025).
Las expectativas institucionales se centran en que esta modalidad se convierta en una herramienta estable para equipos. La IA podría servir como integrador de información, facilitador de síntesis y apoyo en tareas rutinarias. Sin embargo, también se espera que la empresa defina estándares para la gestión de archivos, historial compartido, permisos diferenciados y trazabilidad de acciones. Cada usuario debe saber qué información se procesa y bajo qué condiciones. El piloto internacional sirve como laboratorio para establecer estos parámetros, cuyo cumplimiento será clave para la adopción global (OpenAI, 2025).
Finalmente, la prueba busca determinar si la IA colaborativa mejora la eficiencia real de los equipos o si introduce nuevas necesidades de supervisión. El impacto se medirá no solo por la velocidad de producción, sino también por la estabilidad, la claridad en el flujo conversacional y la utilidad del contenido generado. Los datos recogidos en esta etapa ayudarán a evaluar si ChatGPT grupal puede convertirse en una herramienta central de colaboración digital o si requerirá ajustes sustanciales antes de una implementación generalizada. Las expectativas son altas, pero dependen directamente de los resultados de esta fase acotada en países seleccionados (Park, 2025).
Referencias
Chou, K.-H., Lin, Y.-M., Wang, Y.-A., Li, J. W., Kim, T. H.-J., & Hsiao, H.-C. (9 de Octubre de 2024). Arxiv. Obtenido de Bots can Snoop: Uncovering and Mitigating Privacy Risks of Bots in Group Chats: https://arxiv.org/abs/2410.06587?utm_source=chatgpt.com
Dutta, A. (15 de Noviembre de 2025). Gadgets 360. Obtenido de ChatGPT Group Chats Feature Launched, OpenAI Brings Social Interactions to the AI App: https://www.gadgets360.com/ai/news/chatgpt-group-chats-feature-launch-openai-multiple-users-collaboration-social-details-9632655?utm_source=chatgpt.com
OpenAI. (13 de Noviembre de 2025). OpenAI. Obtenido de Piloting group chats in ChatGPT: https://openai.com/index/group-chats-in-chatgpt/?utm_source=chatgpt.com
Park, K. (14 de Noviembre de 2025). Techcrunch. Obtenido de ChatGPT launches pilot group chats across Japan, New Zealand, South Korea, and Taiwan: https://techcrunch.com/2025/11/14/chatgpt-launches-pilot-group-chats-across-japan-new-zealand-south-korea-and-taiwan/?utm_source=chatgpt.com
Zhou, C. (15 de Noviembre de 2025). Medium. Obtenido de OpenAI Introduces ChatGPT Group Chat: Transforming Collaborative AI Experiences: https://medium.com/@CherryZhouTech/openai-introduces-chatgpt-group-chat-transforming-collaborative-ai-experiences-65a3d80378ad
