¿Qué pasa con los GPT personalizados? Lo que este cambio de ChatGPT nos enseña a los docentes sobre IA

El otro día entré en ChatGPT para trabajar y me encontré con un aviso de esos que tanta ilusión hacen cuando llevas tiempo configurando tus herramientas: OpenAI va a retirar los GPT personalizados (yo los llamo “mis Gepetitos”).

Estupendo….

Porque una no tenía otra cosa que hacer que volver a revisar herramientas, configuraciones y todo ese tinglado que hemos ido montando para conseguir que la Inteligencia Artificial nos ayude de verdad.

Si utilizas ChatGPT simplemente para hacer alguna consulta de vez en cuando, probablemente el cambio te dé bastante igual, pero si eres docente y has creado tus propios GPT para preparar clases, generar actividades, organizar contenidos o trabajar con determinada documentación, la cosa cambia.

Y si, como yo, has dedicado unas cuantas horas a conseguir que uno de esos GPT entienda cómo trabajas, qué necesitas y hasta cómo escribes, la primera pregunta es bastante lógica:

¿Ahora qué pasa con todo ese trabajo?

Pues resulta que esta pregunta me ha llevado a otra que me parece bastante más interesante.

¿Estamos aprendiendo a trabajar con Inteligencia Artificial
o estamos aprendiendo a manejar ChatGPT?

Porque no es lo mismo.

Y la desaparición de los GPT personalizados es un ejemplo estupendo para entender la diferencia.

¿Van a desaparecer los GPT personalizados de ChatGPT?

Sí, pero que no “panda el cúnico”.

OpenAI tiene previsto retirar los GPT personalizados el 11 de diciembre de 2026 y sustituir estos flujos de trabajo por un nuevo sistema de complementos (de esto ya te cuento más otro día).

Si ya tienes GPT (gepetitos), puedes seguir usándolos hasta su retirada. OpenAI también está preparando un sistema de migración para trasladar a los nuevos complementos parte del trabajo que ya tenemos hecho.

Según la documentación oficial, esa migración puede incluir las instrucciones del GPT, sus archivos de referencia y las aplicaciones conectadas. Las instrucciones pasarán a convertirse en una habilidad dentro del nuevo complemento.

Eso sí: no todo se traslada automáticamente.

Por ejemplo, las conversaciones que hayas mantenido con tu GPT no se migran y las acciones personalizadas requieren una revisión aparte.

También hay otro detalle importante: OpenAI ha avisado de que la disponibilidad de la migración que han preparado puede variar dependiendo de tu cuenta o de tu espacio de trabajo.

Así que no hace falta salir corriendo a desmontarlo todo.

Lo que sí conviene es empezar a mirar qué tienes montado y, sobre todo, qué merece la pena conservar, porque ahí está la parte verdaderamente interesante de este cambio.

Mis GPTitos van a desaparecer. Mi trabajo, no

Te pongo mi propio ejemplo.

Mientras escribo este artículo tengo un GPT personalizado al que he llamado El Clon de la Suárez.

Sí, el nombre tiene tela, pero describe bastante bien para qué lo creé, porque era un rollo empezar cada conversación con ChatGPT diciendo:

«Soy Patricia Suárez, soy formadora, docente FPE, copywriter y redactora digital, escribo en español de España, quiero un tono cercano pero profesional, no me llenes esto de frases vacías, por favor no parezcas un folleto corporativo y, por el amor de todo lo que es sagrado, no me pongas 27 emojis».

Y además, también quería que conociera mi trabajo.

Así que fui configurándolo con instrucciones propias y documentación real: artículos que he escrito, newsletters, secuencias de email, información sobre mis formaciones, ejemplos de mi manera de explicar las cosas...

Mi objetivo no era tener «un ChatGPT más listo», sino crear un entorno de trabajo especializado para determinadas tareas que hago de manera recurrente.

Por ejemplo, puedo darle una idea desordenada para un artículo y pedirle que me ayude a estructurarla respetando mi forma de comunicar, o puedo utilizarlo para analizar un contenido formativo, pedirle que organice información dispersa antes de preparar una clase o enseñarle un borrador y decirle: «Haz que esto suene más a mí».

Y no tengo que explicarle desde cero qué significa «sonar a mí» cada vez que empezamos una conversación.

Pero a lo que vamos… ahora OpenAI cambia el sistema y me dice que migre mis GPTitos a complementos

¿Significa eso que he perdido todo el trabajo realizado?

No, ni de coña, porque el valor de mis GPTitos nunca estuvo en los GPTitos.

Estaba en lo que había construido alrededor de ellos.

¿Qué hay realmente detrás de un GPT personalizado?

Cuando empiezas a utilizar estas herramientas puede parecer que crear un GPT personalizado consiste en ponerle un nombre, subir cuatro documentos, escribir unas instrucciones y hala, a funcionar.

Pero si lo utilizas de manera profesional enseguida descubres que hay bastante más: un GPT útil acaba teniendo cuatro elementos fundamentales.

1. Un objetivo muy claro

Antes de configurar nada tienes que saber para qué quieres utilizarlo.

Parece una obviedad, pero de verdad que no lo es; «quiero un GPT para ayudarme con mis clases» es demasiado amplio, demasiado ambiguo.

¿Para qué lo vas a usar exactamente? ¿Para diseñar actividades, adaptar materiales, preparar evaluaciones…?¿Para transformar un contenido técnico en una explicación comprensible para determinado alumnado?

Cuanto más clara tengas la tarea, más fácil será configurar la IA para ayudarte.

2. Unas buenas instrucciones

Aquí empieza buena parte del trabajo: la IA necesita saber qué quieres que haga, pero también cómo quieres que lo haga.

Ojo, que aunque parezca lo contrario, no te lee la mente, así que tienes que especificar muy bien qué papel debe adoptar, con qué criterios debe trabajar, qué cosas debe comprobar, qué quieres que evite…

Y, algo especialmente importante cuando hablamos de formación, qué no debe inventarse.

En mi caso, por ejemplo, no quiero que mi GPT complete alegremente un dato que desconoce sobre uno de mis cursos, prefiero que me pregunte.

Parece un detalle menor hasta que utilizas IA para trabajar y descubres la facilidad con la que una respuesta perfectamente redactada puede contener algo que nadie había dicho.

Muy convincente, muy bonito… Pero muy falso.

3. Un contexto

La IA puede saber muchas cosas, pero no sabe automáticamente tus cosas.

En mi GPT hay ejemplos de mis textos porque quiero que tenga referencias reales de cómo escribo.

Si creara uno para trabajar con una formación determinada, podría proporcionarle el programa, los objetivos, los contenidos, las actividades o la documentación que necesitara consultar.

Para un docente esto puede ser especialmente útil, porque no es lo mismo decir: «Prepárame una actividad sobre este tema», que darle el contexto del módulo, el perfil del alumnado, el objetivo de aprendizaje, las restricciones de la actividad y los materiales con los que debe trabajar.

La segunda opción requiere más trabajo al principio, pero también suele ahorrar bastantes dolores de cabeza después.

4. Un criterio para comprobar el resultado

Y llegamos a mi parte preferida porque es la que se olvida con más frecuencia.

La IA te devuelve algo… ¿Y ahora qué?

Pues ahora entra el docente, o sea, tú, con tu experiencia y tu criterio.

Porque conseguir una respuesta de ChatGPT no significa que el trabajo esté terminado.

Hay que comprobar si responde realmente al objetivo, si es correcta, si tiene el nivel adecuado, si se ajusta al contexto y si puedes utilizarla.

Porque la IA genera, pero tú decides.

Y esa competencia no desaparece porque OpenAI cambie un botón de sitio.

El problema de enseñar Inteligencia Artificial explicando botones

Este cambio de los GPTitos que tienen que migrar a complementos me parece, además, un ejemplo estupendo de uno de los problemas que tenemos quienes enseñamos herramientas digitales.

Podemos preparar una clase maravillosa, con capturas de pantalla, flechitas, paso 1, paso 2, paso 3… Todo precioso.

Y al día siguiente la empresa cambia la interfaz (como Open AI con la desaparición de los GPTs).

Gracias por participar.

Con la Inteligencia Artificial el problema se multiplica porque las herramientas están evolucionando a una velocidad bastante considerable y aparecen funciones, cambian modelos, se volatilizan opciones y herramientas que ayer parecían imprescindibles y dentro de seis meses ya veremos.

Por eso creo que enseñar IA no puede limitarse a enseñar dónde hay que hacer clic.

Evidentemente, hay que explicar la herramienta; si estoy dando una clase sobre ChatGPT tendré que enseñar ChatGPT.

Pero eso es solamente una parte del aprendizaje.

La otra es conseguir que el alumno entienda qué está haciendo y por qué, porque si entiende el proceso, podrá trasladarlo a otra herramienta cuando sea necesario, pero si solo ha memorizado los botones, en cuanto cambie la interfaz tendremos un problema.

Aprender ChatGPT no es lo mismo que aprender a trabajar con IA

Imagina que enseño a un grupo a crear un GPT para diseñar actividades formativas.

Puedo enseñarles:

1. Entra aquí
2. Pulsa esto
3. Escribe las instrucciones en este apartado
4. Sube los archivos aquí

Eso les permitirá crear el GPT, perfecto… Pero puedo ir un poco más allá y enseñarles a preguntarse: ¿Qué tarea quiero resolver? ¿Qué necesita la IA para hacerla bien? ¿Qué instrucciones tengo que darle? ¿Qué resultado espero obtener? ¿Cómo voy a comprobar que ese resultado me sirve? ¿Qué tendría que modificar para mejorarlo?

Entonces ya no estoy enseñando únicamente a crear un GPT, sino que estoy enseñando una forma de trabajar con Inteligencia Artificial.

Y cuando OpenAI diga que los GPT se llaman ahora complementos, habilidades, Pepito Pérez o como decidan llamarlos dentro de tres años, ese conocimiento seguirá sirviendo.

¿Qué significa todo esto para un docente de FPE?

Si impartes Formación Profesional para el Empleo, seguramente no necesitas convertirte en especialista en Inteligencia Artificial (ni falta que hace, también te digo).

Pero sí creo que necesitamos desarrollar cierto criterio para utilizarla, especialmente porque puede ayudarnos en un montón de tareas de nuestro trabajo.

Por ejemplo, yo la uso para:

• Preparar una sesión.
• Buscar formas diferentes de explicar un concepto.
• Resumir material infumable
• Generar ideas para actividades.
• Plantear supuestos prácticos.
• Adaptar un contenido a diferentes niveles.
• Crear formularios interactivos para repasar en pantalla en clase
• Organizar información.
• Reformular un texto.
• Preparar materiales de apoyo.

Y podría seguir hasta el infinito…

El problema aparece cuando confundimos delegar una tarea con delegar nuestro criterio profesional.

No son lo mismo.

Puedes pedirle a una IA que proponga cinco actividades para trabajar determinado contenido, pero eres tú quien decide cuál tiene sentido para tu alumnado.

Puedes pedirle que te ayude a formular preguntas de evaluación, pero tú sabes qué quieres evaluar.

Puedes utilizarla para transformar un mamotreto en una explicación más sencilla, pero tú tienes que comprobar que al simplificarlo no se haya cargado por el camino algo fundamental.

La herramienta puede ayudarte a trabajar más rápido, pero la responsabilidad pedagógica sigue siendo tuya.

Y precisamente por eso me parece mucho más interesante aprender procesos que coleccionar prompts.

El proceso que intento aplicar cuando trabajo con IA

Después de probar muchas formas de trabajar con estas herramientas, cada vez intento reducirlo más a una secuencia bastante sencilla:

Objetivo → Contexto → Instrucciones → Resultado → Comprobación → Mejora

• Primero pienso qué quiero conseguir.
• Después, qué necesita saber la IA para poder ayudarme.
• Le doy las instrucciones.
• Obtengo un resultado.
• Lo compruebo.
• Lo corrijo, amplío o vuelvo a trabajar hasta conseguir algo útil.
• Y (truco para que te apuntes) le doy mi versión definitiva para que la analice y la tenga en cuenta para futuros contenidos.

Y esto funciona tanto si estoy utilizando mi Clon de la Suárez para trabajar un artículo como este, como si estoy preparando material para una formación o para la clase de esta tarde.

También seguirá funcionando cuando ese Clon deje de ser técnicamente un GPT y pase a vivir dentro de otro sistema, porque mi proceso no depende del nombre que OpenAI haya decidido ponerle esta semana.

Qué haría ahora si tienes GPT personalizados

Si utilizas GPT personalizados para tu trabajo, yo no esperaría al 10 de diciembre de 2026 a las once de la noche para acordarme del asunto.

Tampoco hace falta dedicar el fin de semana a desmontarlos todos.

Empezaría por hacer inventario, modo autoevaluación honesta:

• ¿Cuáles utilizas de verdad?
• ¿Para qué?
• ¿Qué instrucciones contienen?
• ¿Qué archivos les has proporcionado?
• ¿Qué tareas resuelven bien?
• ¿Hay algún ejemplo de resultado especialmente bueno que te sirva después para comprobar si el sistema nuevo funciona igual?

OpenAI recomienda precisamente revisar las instrucciones, los archivos de referencia y las aplicaciones conectadas de los GPT que quieras conservar y guardar indicaciones conocidas para poder comparar posteriormente los resultados.

Cuando la migración esté disponible para tu cuenta, podrás revisar qué se ha trasladado al complemento y probarlo antes de depender de él.

Y aquí añadiría una recomendación de mi propia cosecha: guarda fuera de ChatGPT aquello que sea importante para tu trabajo (instrucciones, prompts, documentos, procesos, ejemplos….)

Básicamente porque son tuyos y aunque ahora ChatGPT sea la herramienta que utilizas para ejecutarlos, herramientas habrá más.

Y, si lo tienes todo guardadito, puedes llevártelo donde te dé la gana sin perder tiempo.

La competencia digital docente no consiste en conocer todas las herramientas

A veces tengo la sensación de que hablar de competencia digital consiste en intentar correr detrás de cada novedad que aparece.

¿Nueva IA? Hay que probarla.
¿Nueva función? Hay que aprenderla.
¿Nueva aplicación? Hay que hacer un curso.

Y así podemos seguir hasta jubilarnos, probablemente con bastante ansiedad por el camino.

Yo prefiero otro enfoque.

Quiero saber qué puede hacer una tecnología por mí y por mis alumnos, cuándo merece la pena utilizarla y cómo comprobar que lo que hace está bien.

Luego ya aprenderé dónde está el botón.

Que sí, que la retirada de los GPT personalizados fastidia un poco si has invertido tiempo en configurarlos, claro…

Pero también nos deja una lección bastante interesante: si has aprendido únicamente a manejar una herramienta, cuando la herramienta cambia tienes que empezar otra vez.

Pero si has aprendido el proceso que hay detrás, solo tienes que adaptarlo.

Y esa, para mí, es una de las competencias que merece la pena enseñar cuando hablamos de Inteligencia Artificial, especialmente si somos docentes.

Porque nuestra tarea no consiste en conseguir que nuestros alumnos sepan qué botón pulsar hoy, sino en lograr que sepan qué hacer mañana cuando ese botón ya no esté.

Y, visto lo visto, tampoco parece que vayamos a tener que esperar demasiado para comprobarlo.

¿Utilizas IA para preparar tus clases?

Estoy investigando y probando diferentes formas de integrar la Inteligencia Artificial en el trabajo docente sin convertir cada clase en un máster en ingeniería de prompts.

Si eres docente de FPE y ya utilizas ChatGPT u otras herramientas de IA para preparar contenidos, actividades, evaluaciones o materiales, me interesa especialmente saber para qué tarea te está resultando más útil y cuál sigue dándote guerra.

Porque una cosa es lo que las herramientas dicen que pueden hacer.

Y otra, bastante más interesante, lo que necesitamos los docentes cuando tenemos una clase que preparar.

Un besiño,

Patricia