ChatGPT ya no necesita que le copiemos la información para trabajar con ella. Los complementos, reunidos en un directorio único desde julio de 2026, le dan acceso a los servicios donde ocurre el trabajo cotidiano.
El texto recorre su evolución y los pone a prueba en tareas reales, sin perder de vista el control sobre lo que el asistente hace en nuestro nombre.
Autor: Claudio Bottini
Una idea vieja con otra base técnica
El nombre no es nuevo. OpenAI presentó una primera generación de complementos en marzo de 2023, pero la discontinuó en abril de 2024 para darles lugar a los GPT personalizados, asistentes con instrucciones y archivos propios que se publicaban en la GPT Store.
El regreso llegó en octubre de 2025 con las apps dentro de ChatGPT y su kit de desarrollo, seguidas en diciembre por un directorio abierto a cualquier empresa. El 9 de julio de 2026, junto con el modo agéntico ChatGPT Work, ese directorio pasó a ser el de complementos, compartido con Codex.
La diferencia con 2023 es el Model Context Protocol (MCP, un estándar abierto que define cómo un modelo descubre y usa herramientas externas). Creado por Anthropic y adoptado por OpenAI, Google y Microsoft, permite que una misma integración sirva para distintos asistentes.
Para quienes armaron GPT personalizados con acciones propias hay una advertencia: el formato se retira el 11 de diciembre de 2026 y esas conexiones no migran solas a los complementos.
Cada complemento instalado amplía lo que ChatGPT puede hacer dentro de una conversación, desde consultar una agenda hasta modifi car una base de datos.
Qué trae un complemento y cómo se instala
Cada complemento es un paquete que puede combinar apps, capaces de consultar y actuar sobre otro servicio, con skills (instrucciones reutilizables para resolver una tarea siempre de la misma manera) y plantillas para administradores. Algunos traen una sola de esas piezas.
Si la idea es que ChatGPT actúe sobre un servicio externo, hace falta una app. Si solo se busca repetir un procedimiento, alcanza con una skill, el mismo terreno que hasta ahora cubrían los GPT personalizados.
El directorio está en chatgpt.com/plugins. Al instalar un complemento con conexión, el acceso se autoriza mediante OAuth (un estándar que permite actuar sobre la cuenta sin conocer la contraseña). Después se lo invoca con @ en el cuadro de mensaje o desde el menú +.
Ver un complemento en el directorio no garantiza poder usarlo, porque la disponibilidad depende del plan y, en cuentas de empresa, de lo que habilite el administrador.
Quienes desarrollan pueden sumar servidores MCP propios desde el modo desarrollador. En cuentas Pro, esas conexiones quedan limitadas a lectura.
El autor señala además un riesgo: un complemento que lee correos o documentos también lee las instrucciones que alguien haya escondido en ellos. Por eso conviene conectar solo servicios de confianza.
MCP fue creado por Anthropic. Hoy lo administra una fundación dentro de la Linux Foundation y lo adoptaron OpenAI, Google y Microsoft.
Pautas y pruebas en tareas reales
El error habitual es pedirle a ChatGPT lo mismo que sin complementos. Bottini propone nombrar la fuente con @, acotar el alcance con fechas o carpetas, encadenar servicios en un mismo pedido y separar la consulta de la acción.
Esto último se apoya en una política de OpenAI: el asistente lee con libertad, pero pide confirmación antes de cualquier operación con efecto fuera del chat. Saltear ese paso para ahorrar clics no es buena idea.
Las pruebas muestran el alcance real. Con Gmail, Google Calendar y Google Drive, un solo pedido cruzó los vencimientos de la agenda con los correos asociados y dejó un documento de pagos en Drive, tarea que en planes pagos puede programarse cada lunes.
Con GitHub, el complemento solo trabaja sobre repositorios de la cuenta propia, así que para estudiar un proyecto ajeno hay que hacer antes un fork (una copia en nuestra cuenta). El análisis orienta, pero conviene contrastarlo con el código.
Trello armó un tablero completo de lanzamiento sin pedir confirmación adicional, un detalle a revisar antes de usarlo sobre tableros existentes. Spotify, en cambio, solo crea listas nuevas con cuentas Premium.
Supabase permitió levantar desde la conversación una base de datos para una biblioteca escolar y mostró el SQL antes de ejecutarlo. Como tiene permisos de escritura, la regla es trabajar en proyectos de prueba y nunca tocar datos reales sin una copia de seguridad.
Spotify aclara que no comparte su contenido de audio con OpenAI para entrenar modelos y que la conexión puede revocarse en cualquier momento desde la configuración.
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