OpenAI mejora Codex: nuevas funciones para programar con IA

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OpenAI mejora Codex: nuevas funciones para programar con IA

OpenAI presenta una serie de mejoras a Codex pensadas para convertirlo en un compañero de desarrollo más integrado y práctico. ¿Te imaginas delegar tareas repetitivas, ver diffs claros y revisar pull requests desde el teléfono? Eso es precisamente lo que busca esta actualización, y sí, viene con controles para que no pierdas el control. (openai.com)

Qué cambia en Codex

Las novedades son concretas y orientadas a fluir dentro de tu flujo de trabajo: Codex ya no es solo una demo en ChatGPT, ahora se usa desde la terminal, extensiones de IDE como VS Code, integraciones en la web y mediante la CLI. Puedes arrancar tareas, generar parches, ejecutar tests y empujar PRs sin salir de tu entorno habitual. (openai.com)

Además, se han añadido capacidades técnicas que mejoran la experiencia y la seguridad operativa:

  • Acceso a internet durante la ejecución de tareas, opcional y con controles por dominio y método HTTP. Esto permite instalar dependencias o ejecutar pruebas que requieren recursos externos, pero viene desactivado por defecto. (help.openai.com)
  • Soporte para actualizar pull requests existentes cuando Codex acompaña una tarea. Ideal para iterar sin crear PRs nuevos cada vez. (help.openai.com)
  • Dictado por voz para crear tareas y mejoras en la interfaz para revisar diffs y aplicar parches. También aumentaron límites de tiempo y tamaño para scripts de setup y diffs en planes Pro y de equipo. (help.openai.com)
  • Generación de múltiples respuestas simultáneas (Best of N) para explorar varias soluciones rápidas. (help.openai.com)

¿Qué implica esto para ti como desarrollador o equipo?

Primero: productividad real. Si trabajas en features repetitivas, refactoring o tests, Codex puede proponerte cambios, ejecutar las pruebas y preparar un PR listo para revisión. Piensa en delegar la primera versión de un fix y revisar en 5 minutos en vez de escribir todo desde cero.

Segundo: integración en tu flujo. ¿Usas VS Code o GitHub? La extensión y las mejoras en la conexión con repositorios permiten que el agente actúe dentro de los procesos que ya usas, sin empujarte a APIs nuevas. Esto baja la fricción para equipos que quieren experimentar con IA sin reconfigurar todo. (openai.com)

Tercero: movilidad. Puedes iniciar y revisar tareas desde la app móvil de ChatGPT, lo que facilita revisiones rápidas fuera del escritorio. (help.openai.com)

Riesgos prácticos y cómo mitigarlos

¿Suena perfecto y da miedo? Normal. Hay puntos concretos a vigilar:

  • Acceso a internet: útil pero puede exponer dependencias o permitir llamadas no deseadas. Activa acceso solo para entornos controlados y define una lista blanca de dominios. (help.openai.com)
  • Revisión humana obligatoria: no aceptes PRs automáticamente. Usa a Codex para acelerar el trabajo y deja la aprobación final a un revisor. Esto evita que errores silenciosos o cambios no intencionales lleguen a producción.
  • Trazabilidad: revisa los diffs y los mensajes de commit que Codex genera. Pide tareas pequeñas y verificables para auditar su comportamiento.

Recomendación concreta: habilita internet solo en entornos de staging y con dominios concretos, y configura alertas cuando Codex intente instalar paquetes nuevos.

Cómo empezar hoy

  • Si tienes ChatGPT Plus, Pro, Team, Edu o Enterprise, Codex ya está disponible para probar en tu cuenta. Revisa la documentación oficial y el changelog para conocer límites y permisos por plan. (openai.com)
  • Comienza con tareas pequeñas: crear tests, renombrar funciones o generar un script de setup. Revisa el resultado y ajusta prompts antes de escalar su uso.

Qué deberías preguntar ahora

¿Quieres que Codex actúe solo como asistente que propone cambios, o que también ejecute y cree PRs automáticamente? ¿Tu equipo necesita revisar políticas de seguridad antes de dar acceso a internet? Estas decisiones afectan cómo configuras permisos y flujos.

OpenAI está moviendo a Codex de una herramienta experimental a un agente integrado en el desarrollo diario. Eso facilita mucho trabajo repetitivo, pero la clave está en configurar límites claros y mantener la revisión humana. ¿Listo para probarlo y diseñar las guardrails en tu equipo?

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