Adiós a los GPT y Gems: llegan los plugins y las skills

Durante los últimos años, una de las formas más sencillas de personalizar la inteligencia artificial ha sido crear un asistente para una tarea concreta. Le dábamos instrucciones, añadíamos documentos y guardábamos esa configuración para volver a utilizarla. En ChatGPT se llamaban GPT personalizados; en Gemini, Gems.

Ahora OpenAI y Google han anunciado su retirada, aunque con calendarios y mecanismos de sustitución diferentes. Los GPT personalizados darán paso a plugins; los Gems de Gemini se convertirán en skills o habilidades reutilizables.

A primera vista podría parecer otro cambio de nombres. Pero hay algo más interesante detrás: las empresas están pasando de pedirnos que entremos en un asistente especializado a ofrecernos capacidades que podemos utilizar dentro de una conversación o un proceso de trabajo más amplio.

Eso abre posibilidades, aunque también obliga a revisar lo que ya habíamos construido. Y conviene empezar por un matiz: a 31 de octubre de 2026, los GPT y Gems existentes no han desaparecido todavía para todos sus usuarios.

Qué desaparece exactamente y en qué fechas

Los dos fabricantes han confirmado el cambio en su documentación. No obstante, las fechas dependen del producto, del tipo de cuenta y, en algunos casos, de los permisos del espacio de trabajo.

Producto	Cambio previsto	Calendario principal
GPT personalizados de ChatGPT	Retirada de los GPT y transición a plugins	11 de diciembre de 2026; determinadas organizaciones con prórroga aprobada y entornos FedRAMP, 11 de febrero de 2027
Gems de Gemini (cuentas personales de adultos)	Conversión a skills; Gems originales primero en solo lectura y después retirados	17 de noviembre de 2026: conversión y solo lectura. 17 de diciembre de 2026: retirada
Gems de Google Workspace	Transición a skills en una fase posterior	Marzo de 2027 para empresas y organizaciones; junio de 2027 para educación

Estas fechas figuran en las preguntas frecuentes de OpenAI sobre retirada y migración de GPT y en la ayuda oficial de Google sobre la transición de Gems a habilidades.

Hay excepciones y despliegues progresivos. En OpenAI, por ejemplo, la creación de GPT nuevos ya terminó el 26 de octubre para determinados espacios Enterprise, mientras que otras cuentas deben consultar sus avisos específicos. La fecha de retirada no significa que todos los usuarios tengan disponible desde hoy el botón de migración.

Por qué los GPT y Gems fueron tan importantes

En noviembre de 2023 OpenAI presentó la posibilidad de crear GPT personalizados. Un usuario podía definir un asistente especializado sin tener que programar: instrucciones propias, documentos de referencia y, en ciertos casos, conexiones a servicios externos. Google extendió una idea parecida a Gemini mediante los Gems.

Fue una puerta de entrada a algo muy útil: convertir el conocimiento de una tarea en instrucciones reutilizables.

Por ejemplo, una persona podía preparar un GPT que revisara propuestas comerciales siguiendo una plantilla y criterios establecidos. Un docente podía configurar un Gem para adaptar explicaciones a una determinada etapa educativa.

En lugar de explicar todas las reglas desde cero cada vez, abríamos ese asistente y trabajábamos dentro de él.

Ese enfoque resolvía un problema real, pero tenía una limitación: cada asistente constituía, en gran medida, una experiencia separada. Si queríamos combinar distintas especialidades, archivos y herramientas, el trabajo podía fragmentarse entre varios asistentes.

La evolución actual intenta solucionar precisamente eso.

OpenAI: de GPT personalizados a plugins

Un plugin de ChatGPT es un conjunto de capacidades preparado para un trabajo. Según la documentación oficial de plugins, puede reunir skills, archivos o conocimiento de referencia y apps conectadas que dan acceso autorizado a otros servicios.

Las piezas tienen funciones distintas:

Skill: instrucciones reutilizables para ejecutar una tarea siguiendo determinados criterios.
Archivos de referencia: materiales que aportan información o ejemplos.
App conectada: integración con un servicio externo, como un repositorio, un gestor documental o un sistema empresarial.
Plugin: paquete que puede combinar esas capacidades para un flujo de trabajo.

No todos los plugins necesitan conexiones externas. Algunos solo incorporan instrucciones especializadas.

La diferencia práctica es que ya no necesariamente debemos abandonar la conversación en la que estamos trabajando para entrar en otro GPT. Podemos utilizar una capacidad instalada mediante una mención o una selección de herramientas; en situaciones compatibles, ChatGPT puede reconocer cuándo una skill resulta pertinente. Esto no significa que la active siempre ni que disponga automáticamente de permisos sobre todos nuestros datos.

¿Qué pasa con los GPT que ya hemos creado?

OpenAI ha preparado un proceso de migración para los creadores. Cuando aparezca la opción «Migrar a complemento» en Mis GPTs, se podrá iniciar la conversión del GPT propio.

Según sus preguntas frecuentes oficiales:

Las instrucciones se convierten en una skill dentro del plugin.
Los archivos de conocimiento se copian como archivos de referencia.
Las apps conectadas pueden incorporarse al nuevo plugin.
Las acciones personalizadas que llamaban a APIs no se trasladan automáticamente; pueden exigir una integración nueva, incluso mediante MCP.
El modelo seleccionado en el GPT original no se conserva.
Los permisos para compartir no se trasladan automáticamente: el plugin empieza privado.
Las conversaciones anteriores no se incorporan al plugin; OpenAI indica que seguirán siendo accesibles después de la retirada del GPT.

Además, la migración utiliza la última versión publicada, no un borrador con cambios pendientes. Publicar esa versión no significa hacer el GPT público.

Una vez migrado, el GPT original puede seguir utilizándose hasta su fecha de retirada, pero queda en modo de solo lectura. No debemos asumir que el plugin responderá exactamente igual: hay que probarlo.

Si utilizamos un GPT creado por otra persona, tampoco podemos migrarlo por nuestra cuenta. Habrá que comprobar si su creador ofrece un sustituto y si tenemos acceso a él.

Google: de Gems a skills dentro de Gemini

Google está aplicando una idea parecida, aunque no idéntica.

En septiembre de 2026 presentó las skills de Gemini como sucesoras de los Gems. En lugar de abrir un Gem separado, podemos invocar una habilidad mediante / y su nombre, o dejar que Gemini reconozca cuándo resulta apropiada. También es posible combinar varias skills en una misma conversación.

Por ejemplo, podríamos tener una habilidad para aplicar unas pautas de redacción y otra para revisar la estructura de una propuesta. La idea es que ambas puedan ayudar en el mismo trabajo, sin mantener necesariamente dos asistentes independientes.

Google indica que realizará una conversión automática de los Gems personales a habilidades. Eso no implica que todo el contenido se conserve sin cambios.

Su guía oficial de migración advierte de limitaciones concretas:

Las skills admiten un máximo total de 100 MB en archivos. Si un Gem supera ese límite, Google puede excluir los archivos de mayor tamaño.
No se trasladan determinados formatos, como archivos de GitHub, audio, vídeo, archivos comprimidos o formatos antiguos de Office.
Algunas capacidades, como compartir habilidades o añadir determinados materiales de Google Drive y Notebook, siguen un calendario de disponibilidad propio.

Por tanto, una conversión automática no equivale a una migración revisada. Es especialmente importante comprobar los archivos y las instrucciones de los Gems de los que dependa nuestro trabajo.

Google también ha anunciado la retirada de Opal y Gems by Google Labs en el contexto de esta transición, pero señala que estos productos de Labs no tienen necesariamente el mismo mecanismo de migración que los Gems convencionales.

No todas las «skills» significan exactamente lo mismo

Aquí merece la pena aclarar una cuestión técnica.

En octubre de 2025 Anthropic introdujo Agent Skills para proporcionar a Claude conocimientos y procedimientos reutilizables. Una skill de ese ecosistema puede contener un archivo SKILL.md, referencias, instrucciones y scripts. En diciembre de 2025 el formato se publicó como estándar abierto.

El 22 de octubre de 2026 Anthropic anunció la cesión de Agent Skills a la Agentic AI Foundation, bajo el paraguas de la Linux Foundation. La empresa sostiene que más de 70 plataformas habían integrado el estándar, entre ellas ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot y Visual Studio Code.

La tendencia es importante: los procedimientos reutilizables empiezan a convertirse en una pieza compartida del ecosistema de agentes.

Pero no debemos dar por hecho que la skill de Gemini, una skill incluida en un plugin de ChatGPT y un paquete SKILL.md sean intercambiables sin adaptación. Pueden compartir la filosofía de reutilizar instrucciones, pero las herramientas, archivos admitidos, permisos y formatos dependen de cada plataforma.

¿Qué cambia de verdad al trabajar con inteligencia artificial?

El cambio más interesante no está en los nombres, sino en separar el asistente general de las capacidades especializadas que utiliza.

Antes, para redactar una propuesta con unas reglas concretas, podíamos entrar en un GPT dedicado a propuestas. Después, si necesitábamos consultar documentación o preparar una tabla, quizá cambiábamos de asistente o trasladábamos información manualmente.

El nuevo enfoque busca que distintas instrucciones y conexiones puedan intervenir en un mismo proceso, cuando la herramienta y nuestros permisos lo permitan.

Esto encaja con una evolución más amplia que ya analizamos al explicar qué es el bucle agéntico: la IA no solo genera respuestas, sino que puede consultar información, utilizar herramientas, realizar acciones y comprobar parte del resultado.

Conviene no confundir posibilidad con resultado. Un plugin no convierte por sí mismo un proceso mediocre en una automatización fiable, y una skill no sustituye la revisión humana.

¿Y los Proyectos de ChatGPT?

Una confusión razonable es pensar que, al desaparecer los GPT personalizados, también desaparecen los Proyectos.

No son lo mismo. Los Proyectos de ChatGPT organizan conversaciones, documentos e instrucciones relacionadas con un trabajo continuado. Un plugin permite incorporar capacidades reutilizables a determinadas tareas. Proyecto y plugin cumplen funciones diferentes y pueden ser complementarios.

La retirada anunciada afecta a los GPT personalizados; no supone, por sí misma, la eliminación de los Proyectos.

Qué debería hacer ahora quien utiliza GPT o Gems

Mi recomendación no sería migrar todo indiscriminadamente. Sería aprovechar el cambio para revisar qué asistentes aportan valor real.

Primero, hacer inventario. Identificar los GPT y Gems que utilizamos, quién los creó, qué tarea resuelven y cuáles son imprescindibles.

Segundo, conservar los materiales importantes. Revisar instrucciones, plantillas, documentos y configuraciones. En Gemini hay que prestar especial atención a los formatos incompatibles y al límite de archivos.

Tercero, revisar las conexiones. Si un GPT utiliza acciones personalizadas, puede que la migración de su contenido sea sencilla pero la reconstrucción de sus integraciones no lo sea.

Cuarto, probar las alternativas. Tomar varios ejemplos conocidos y comparar los resultados antes y después de migrar: calidad, fuentes, formato, pasos omitidos y capacidad para utilizar las herramientas necesarias.

Quinto, revisar privacidad y permisos. Una capacidad que accede a correo, documentos, CRM o repositorios requiere controles distintos de otra que únicamente aplica un estilo de redacción.

Para una pyme, esta revisión también puede servir para eliminar asistentes duplicados y organizar mejor los procedimientos que realmente utiliza el equipo. Conecta con otra idea que hemos tratado en ARCIORA: antes de automatizar con IA, conviene cuestionar el propio proceso.

Un ejemplo: del GPT comercial a una capacidad reutilizable

Imaginemos un GPT que prepara borradores de ofertas a partir de notas comerciales. Contiene instrucciones, una plantilla y documentos de referencia.

En el nuevo enfoque podríamos conservar esas reglas como habilidad, revisar los archivos y, si se justifica, conectar de forma controlada la fuente de datos necesaria. La persona responsable seguiría aprobando precios, plazos y condiciones antes de enviar nada.

El beneficio potencial no sería únicamente evitar abrir un GPT separado. Sería utilizar ese procedimiento como parte de un trabajo más amplio sin tener que repetir sus instrucciones.

Es un ejemplo de diseño, no una promesa de que cualquier GPT vaya a migrar con todas sus funciones ni de que el resultado vaya a ser automáticamente mejor.

En resumen

La retirada de los GPT personalizados y los Gems es real, pero no equivale a la desaparición de la personalización de la IA.

OpenAI apuesta por plugins que pueden combinar habilidades, archivos y aplicaciones. Google sustituye los Gems por skills reutilizables dentro de Gemini. Anthropic ha contribuido a impulsar un estándar abierto de habilidades que ya utilizan numerosas plataformas.

El reto inmediato es práctico: revisar qué hemos construido, qué migra realmente, qué conexiones debemos rehacer y cómo comprobamos que el nuevo sistema funciona.

Y hay algo que permanece por encima de cualquier cambio de interfaz: saber definir bien una tarea, aportar contexto, elegir qué se puede delegar y evaluar el resultado. Son precisamente algunas de las capacidades que explicamos en las 4D de la fluidez en IA.

No se trata de aprender un botón nuevo cada seis meses, sino de construir formas de trabajar que sobrevivan al siguiente cambio de herramienta.