Pero la dirección del producto está cambiando. La app de Codex para macOS fue presentada como una interfaz para gestionar varios agentes a la vez, ejecutar trabajo en paralelo y colaborar con ellos en tareas de larga duración . Dicho de forma sencilla: Codex empieza a parecer menos una caja de respuestas y más una mesa donde se dejan encargos para que un agente los continúe.
La función más relevante para el trabajo cotidiano en un equipo es Computer Use. Según la documentación de OpenAI, el usuario puede instalar el plugin Computer Use y conceder permisos de Grabación de pantalla y Accesibilidad en macOS; a partir de ahí, Codex puede ver y operar interfaces gráficas en el sistema .
OpenAI plantea esta función para situaciones en las que las integraciones normales no alcanzan: revisar una aplicación de escritorio, usar un navegador, cambiar ajustes de una app, trabajar con una fuente de datos que no existe como plugin o reproducir un error que solo aparece en una interfaz gráfica . En sus casos de uso, la compañía dice que Codex puede hacer clic, escribir y navegar por apps en un Mac, además de encargarse de tareas de varios pasos entre aplicaciones, ventanas, sesiones de navegador y archivos locales
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Eso cambia el papel de Codex. Ya no se limita a producir instrucciones o fragmentos de código: en entornos compatibles, puede actuar dentro del software. Aun así, no es control universal de cualquier ordenador. OpenAI indica que Computer Use está disponible actualmente en macOS, salvo en el Espacio Económico Europeo, el Reino Unido y Suiza en el lanzamiento .
Un agente generalista necesita algo más que una ventana de chat: necesita un lugar donde administrar varias tareas. Codex avanza en esa dirección con hilos paralelos, worktrees, automatizaciones y flujos de trabajo orientados a Git en la app de escritorio . En el lanzamiento de la app, OpenAI habló explícitamente de gestionar múltiples agentes a la vez y colaborar con ellos en tareas largas
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El ADN de desarrollo sigue siendo evidente, sobre todo por Git y los worktrees. Pero el patrón de interacción es más amplio: encargar varias piezas de trabajo, vigilar el progreso y volver después para colaborar con los agentes mientras las tareas siguen abiertas .
OpenAI también está construyendo una capa de acciones alrededor de plugins e integraciones. En el changelog de Codex de marzo de 2026, la compañía dijo que los plugins pasaban a ser un flujo de trabajo de primera clase: Codex podía sincronizar plugins asociados al producto al iniciar, explorarlos en la interfaz de plugins e instalarlos o eliminarlos con una gestión más clara de autenticación y configuración . En abril de 2026, OpenAI añadió mejoras como instalación desde marketplace, caché remota de paquetes y desinstalación remota
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Codex también se ha ido acercando a los flujos de trabajo de equipos. Cuando OpenAI anunció la disponibilidad general de Codex, destacó una integración con Slack para delegar tareas o hacer preguntas desde un canal o hilo, además de un SDK de Codex para insertar el agente en flujos de trabajo, herramientas y aplicaciones .
La lógica del producto es bastante clara: usar integraciones estructuradas cuando una API, un plugin o una herramienta de equipo resuelve bien la tarea; recurrir a Computer Use cuando el trabajo depende de una app local, una sesión de navegador, una pantalla de ajustes o una interfaz que no está expuesta como plugin .
OpenAI también está añadiendo persistencia. En un anuncio de la comunidad, la compañía dijo que Codex se está expandiendo más allá de la programación para cubrir una gama más amplia de trabajo, aunque mantiene el foco en flujos de desarrollo más sólidos, mejores integraciones y menos fricción entre proyectos . En el mismo anuncio, OpenAI señaló que lanzaba una vista previa de memoria y que Codex incorporaría en el futuro programación de trabajo y ayuda más proactiva en proyectos en curso
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Esto es importante porque un asistente de código de una sola respuesta solo necesita contexto para contestar al prompt actual. Un agente al que se le delega trabajo necesita conservar contexto entre sesiones, recordar preferencias y retomar tareas recurrentes. OpenAI describe esas capacidades como una vista previa o una dirección futura, no como prueba de que Codex ya sea un asistente de oficina plenamente autónomo .
Los cambios de producto van acompañados de una estrategia de modelos. OpenAI afirma que GPT-5.4 se lanza en ChatGPT, la API y Codex, y lo describe como su modelo frontera más capaz y eficiente para trabajo profesional . La compañía también dice que GPT-5.4 es su primer modelo generalista en Codex y la API con capacidades nativas de uso de ordenador, lo que permite a los agentes operar equipos y ejecutar flujos complejos entre aplicaciones
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Ese punto es central para entender el giro de Codex. Controlar el escritorio no consiste solo en pedir permisos al sistema: el agente tiene que interpretar pantallas, elegir acciones y avanzar por flujos de varios pasos. OpenAI está colocando GPT-5.4 como parte de esa pila de capacidades .
Codex no es, al menos por ahora, un asistente personal universal para cualquier ordenador. La propia documentación de OpenAI sigue centrando la app en hilos paralelos de Codex, worktrees, automatizaciones y funciones de Git . El anuncio más amplio sobre Codex dice que el producto se expande más allá del código, pero que el foco continúa en flujos de desarrollo, integraciones y reducción de fricción entre proyectos
. Y la capacidad más generalista, Computer Use, está limitada actualmente a macOS con exclusiones regionales en el lanzamiento
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La descripción más precisa hoy sería esta: Codex es una plataforma de agentes pensada primero para desarrolladores que se está abriendo a más trabajo de escritorio. Su novedad más fuerte no es que responda a más preguntas, sino que empieza a funcionar como una superficie donde delegar tareas entre aplicaciones, archivos, navegadores, servicios conectados y proyectos de larga duración .
OpenAI está convirtiendo Codex en un agente para trabajo en el ordenador mediante tres capas: una app de escritorio para agentes paralelos y tareas largas, una capa de acción basada en plugins más Computer Use, y una capa de modelo con las capacidades nativas de uso de ordenador de GPT-5.4 . El resultado es un producto que se mueve más allá de la generación de código hacia el trabajo delegado, aunque todavía nace del mundo del desarrollo y lo sirve principalmente
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