OpenAI reveló que dos de sus modelos de inteligencia artificial, GPT-6 y Astra, completaron el diseño de un dispositivo electrónico desde cero en menos de siete días. El aparato, pensado para comunicarse con Codex, el agente de programación de la empresa, incluyó carcasa, componentes internos, placa de circuito impreso y firmware. La prueba buscó medir cuánto puede avanzar la IA en una disciplina donde un milímetro de error puede tirar abajo todo el proyecto.

El experimento nació como una iniciativa paralela de dos integrantes de OpenAI. La consigna era concreta: comprobar si los modelos podían cerrar un producto electrónico sin que personas intervinieran directamente sobre los diseños generados. GPT-6 se ocupó de los requisitos funcionales. Astra cargó con el grueso técnico.

Reparto de tareas entre dos modelos

Astra definió la apariencia exterior, las estructuras que sostienen las piezas y la distribución de las conexiones eléctricas. También eligió los componentes, armó la placa, escribió el firmware (el software de bajo nivel que gobierna el funcionamiento) y desarrolló la interfaz de usuario. La integración con Codex completó el paquete.

Lo llamativo del ejercicio es que condensó en un solo flujo disciplinas que normalmente reclaman equipos distintos: diseño industrial, ingeniería mecánica, electrónica y programación. Según OpenAI, un fabricante externo produjo un lote chico de prototipos en menos de un mes.

La fábrica puso los límites

Tener el diseño listo no significó fabricarlo sin sobresaltos. En la etapa productiva aparecieron problemas de tolerancias dimensionales, restricciones del fabricante y detalles de ensamble que Astra no había previsto. Los ingenieros de OpenAI tuvieron que hacer varias rondas de revisión para adaptar los archivos digitales a las condiciones reales de la industria.

La conclusión que dejó el episodio es que un modelo que se ve bien en pantalla no se traduce automáticamente en un objeto producible a escala. La propia compañía reconoce que esa brecha sigue siendo uno de los frenos principales para automatizar procesos completos de ingeniería.

Como muestra de esa distancia, GPT-6 Astra promedió 0,594 en la evaluación interna BenchCAD 2.0, por debajo del 0,875 de un modelo más nuevo que la empresa aún no presentó en público.

El uso de la IA en hardware crece

Más allá de este caso puntual, OpenAI informó un aumento sostenido del uso de sus modelos en tareas de hardware. Entre febrero y octubre de 2026, el consumo de sus equipos internos de hardware se multiplicó por 23. La cifra surge del consumo de tokens y, según aclaró la compañía, no equivale de forma directa a un salto proporcional de productividad.

La empresa también confirmó alianzas con Chip Ganassi Racing y Mazda para aplicaciones de diseño de piezas, estudio aerodinámico de vehículos y simulaciones de ingeniería. El experimento no implica que los ingenieros dejen de ser necesarios: el propio caso muestra que la intervención humana sigue siendo clave para llevar una idea digital al taller.