ChatGPT para equipos

 (openai.com)
1 puntos por GN⁺ 2024-01-12 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • ChatGPT Business es un plan que reúne un workspace compartido, controles de administrador y apps para conectar herramientas de la empresa, para que los equipos adopten rápidamente ChatGPT en el trabajo
  • El acceso a modelos incluye mensajes ilimitados de GPT-5, GPT-5 thinking, deep research y Codex; la suscripción también incluye acceso a GPT-5.4 y GPT-5.4 Thinking/Pro
  • En los flujos de trabajo, puede encargarse de sintetizar información, crear reportes y hojas de cálculo, realizar tareas de programación en paralelo con Codex, responder con base en fuentes internas, analizar y visualizar datos, generar documentos e imágenes y colaborar
  • En seguridad y administración, ofrece exclusión del entrenamiento por defecto, cifrado en reposo y en tránsito, SAML SSO, MFA, consola de administración, roles de usuario, SOC 2 Type 2 y soporte para cumplimiento de GDPR y CCPA
  • Los equipos pueden asignar seats estándar o basados en uso de Codex y agregar créditos cuando sea necesario, pero el uso ilimitado está sujeto a guardrails contra abuso (abuse guardrails)

Configuración de ChatGPT Business

  • ChatGPT Business es un plan para equipos que quieren usar ChatGPT en el trabajo
  • Su configuración básica está orientada al uso y la administración por equipo
    • Un workspace compartido para trabajar en conjunto
    • Controles de administrador para gestionar usuarios y accesos
    • Apps que se conectan con herramientas de la empresa
  • Se ofrecen enlaces para comenzar y consultar precios

Acceso a modelos y funciones avanzadas

  • El plan incluye acceso a funciones avanzadas de IA
    • Mensajes de GPT-5 ilimitados
    • GPT-5 thinking
    • deep research
    • Codex
    • Otros modelos y funciones avanzadas
  • La suscripción también incluye accesos relacionados con GPT-5.4
    • Mensajes de GPT-5.4 ilimitados
    • Acceso generoso a GPT-5.4 Thinking
    • Acceso a GPT-5.4 Pro
    • Posibilidad de agregar créditos cuando sea necesario
  • El uso ilimitado está sujeto a guardrails contra abuso

Funciones de trabajo y casos de uso

  • ChatGPT puede hacerse cargo de proyectos, sintetizar grandes cantidades de información, crear reportes detallados y hojas de cálculo, e incluso ejecutar tareas
  • Codex es un agente de programación en la nube que se ejecuta en un sandbox seguro
    • Permite delegar varias tareas de programación en paralelo con repositorios precargados
  • Al conectar herramientas internas con ChatGPT, se pueden recibir respuestas personalizadas basadas en el contexto real de trabajo del equipo
    • Respeta los permisos existentes
  • Puede analizar hojas de cálculo para responder preguntas, explorar patrones y crear gráficos necesarios para la toma de decisiones
  • Puede generar materiales visuales realistas, resumir reuniones y convertir viñetas en documentos largos sin cambiar de herramienta

Privacidad de datos y seguridad

  • La propiedad y el control de los datos pertenecen al usuario y a la organización
    • Los usuarios son dueños de sus datos y los controlan
    • OpenAI no usa los datos de negocio para entrenar modelos por defecto
    • La propiedad de las entradas y salidas pertenece al usuario
  • Las funciones de administración ofrecen el control de acceso y la previsibilidad de facturación necesarios para operar equipos
    • Workspace dedicado y consola de administración
    • Control de acceso mediante roles de usuario
    • Precio mensual predecible con opción de agregar créditos cuando sea necesario

  • Autenticación y cifrado

Qué incluye la suscripción

  • Según las necesidades del equipo, se pueden asignar seats estándar o seats de Codex basados en uso
  • Con más de 60 apps, se pueden llevar herramientas y datos de Slack, Google Drive, SharePoint, GitHub, Atlassian y otras a ChatGPT
  • Incluye workspace dedicado, controles esenciales de administrador, SAML SSO y MFA
  • Da soporte para el cumplimiento de normativas de privacidad como GDPR y CCPA
    • Está alineado con CSA STAR y SOC 2 Type 2
  • Las funciones de negocio incluyen apps, análisis de datos, record mode, canvas, proyectos compartidos y GPT personalizados de workspace
  • El acceso a Codex está incluido para razonar y ejecutar tareas en documentos, herramientas y codebases
  • Si se requiere seguridad de nivel empresarial, se ofrece información sobre un plan aparte

Casos de organizaciones y materiales de aprendizaje

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1 comentarios

 
GN⁺ 2024-01-12
Opiniones de Hacker News

  • Publicación del anuncio: https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-team

  • Estaría bueno que existiera ChatGPT for Family
    La versión gratuita también se usa mucho en casa, pero la función más potente, la búsqueda web, solo está disponible para usuarios de pago. Ya pago 20 dólares al mes para uso personal y estaría dispuesto a pagar un poco más por toda la familia, pero 20 dólares al mes por persona se vuelve pesado. Al final, mi familia termina pidiéndome prestado el teléfono seguido
    Sería bueno que ofrecieran un plan para 3 o 4 personas por 30 o 40 dólares al mes; ahora mismo, en la práctica, están dejando dinero sobre la mesa

    • Kagi planea ofrecer algo así por 20 dólares al mes con 6 familiares incluidos
      Ofrecerá búsqueda de pago (que me parece mucho mejor que OpenAI Bing) junto con IA (gpt-3.5-turbo/claude-instant), y si se necesita gpt-4, habrá una actualización opcional de 15 dólares al mes por cada integrante de la familia
    • No sentí que la función de búsqueda web fuera especialmente útil ni de mucha ayuda
      Demasiados sitios bloquean al bot de ChatGPT, y tampoco parece dar mejores resultados de búsqueda que cuando busco directamente. La calidad de los resultados varía mucho, y ChatGPT tampoco parece distinguir bien entre contenido de alta calidad y contenido que no lo es
      En desarrollo de software, Phind funciona bastante bien combinando resultados de búsqueda con GPT-4 para mejorar la calidad de las respuestas
      OpenAI podría convencer al equipo de Bing de indexar todo con embeddings. Si ChatGPT pudiera leer texto directamente desde Bing sin “navegar por la web”, podría procesar varios resultados de búsqueda al mismo tiempo. Más adelante, parece posible que motores de búsqueda como Bing ejecuten un LLM al indexar páginas para extraer resúmenes, palabras clave, veracidad, utilidad y otras informaciones y estadísticas
    • Creé un GPT personalizado que le cuenta cuentos para dormir a mi hijo de 3 años, y es realmente adorable escucharlos colaborar e intercambiar ideas
      Cuando mi hijo agrega nuevos personajes, como amigos de la escuela o muñecos, y giros disparatados en la aventura, el GPT narrador genera una versión actualizada
      Sería bastante genial si con un plan familiar pudiera simplemente instalar la app en la tablet del niño. No la usa lo suficiente como para justificar su propia suscripción, pero si pudiera compartir GPTs entre dispositivos, podría recibir los GPTs que hice para él sin que quedaran enterrados entre mis GPTs de trabajo e investigación
    • Estoy seguro de que pronto lanzarán algo para ampliar aún más las suscripciones
      Parece que seguirán saliendo cosas como ChatGPT for Family, ChatGPT for Gov, etc.
    • Ahora mismo parece haber bastantes alternativas competidoras de ChatGPT que hacen búsqueda web. Quizás valga la pena probar phind.com
      Dicho eso, todavía no he probado personalmente una alternativa que sienta claramente al nivel de ChatGPT 4

  • La función que llama la atención aquí es “no entrenamos con datos o conversaciones de negocio”, pero en realidad es raro que algo así tenga que ser una función
    Las solicitudes enviadas a la API de ChatGPT ya no se usan para entrenamiento

    • En las cuentas personales también se puede optar por excluirse del entrenamiento del lado de ChatGPT. [0]
      Sin embargo, parece que de forma predeterminada usan para entrenamiento tanto las conversaciones de cuentas normales como las de Plus
      [0] https://privacy.openai.com/policies
    • Me cuesta estar de acuerdo con esto
      Si aceptaste los términos de uso, OpenAI debería tener la libertad de entrenar con esos datos. Y, de hecho, lo aceptaste. Si piden un poco más de dinero a cambio de no usar información valiosa, me parece justo
      Si quieres una experiencia de LLM completamente libre y abierta, también puedes ejecutar en tu propio hardware modelos open source que siguen mejorando. Pero para muchas empresas, quizá la mayoría, usar una herramienta asombrosa como ChatGPT-4 por 25 dólares al mes por usuario es muy barato
    • Esto es ChatGPT, no la API de OpenAI que usa el modelo gpt4
      Permite que el equipo use chat.openai.com en conjunto sin tener que construir o desplegar algo directamente con la API
    • Por alguna razón, el nombre “impuesto de confidencialidad para pequeñas empresas” no suena tan bien como “Teams”
    • Viendo la postura de OpenAI frente al copyright, me pregunto si de verdad se puede creer que no entrenen con esos datos
      Para ellos parecería tener más sentido simplemente entrenar con todo

  • Hay que tener en cuenta que “no entrenamos con tus datos” solo aplica a Team y Enterprise: https://openai.com/chatgpt/pricing

    • Aquí puedes hacer una solicitud de privacidad a OpenAI para pedir que no entrenen con tus datos: https://privacy.openai.com/
      O también puedes usar directamente una UI/token de API. Las llamadas a la API no se usan para entrenamiento. Chatbot UI tuvo una gran actualización y funciones como carpetas y búsqueda de conversaciones están bastante bien: https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui
    • La API tampoco se usa para entrenamiento
      La integré con Telegram hace más de un año y la usé más por comodidad que por ahorro de costos. Desde entonces pago en promedio unos 2 dólares al mes, y también incluye “no entrenamos con tus datos”
    • La API tampoco se usa con fines de entrenamiento: https://openai.com/enterprise-privacy
    • De entrada, los datos de usuarios probablemente no tengan mucho valor para entrenamiento
      Porque estarían llenos de cosas falsas que los usuarios dicen para manipular al bot
      Pero “no entrenaremos con tus datos” es una frase de marketing potente y, aunque en realidad no tengan intención de entrenar con datos de nadie, sirve como diferenciador para separar niveles de clientes

  • El gran cambio es que, si no tienes una cuenta de equipo, no puedes hacer opt-out para que tus conversaciones no se usen en el entrenamiento.
    Las cuentas de equipo son bastante caras para uso individual.

  • OpenAI parece entender que el liderazgo tecnológico no es una barrera defensiva sostenible, así que parece estar apuntando a los efectos de red.
    Es parecido a los canales compartidos de Slack Connect.

    • Ya había escuchado antes la teoría de que “no hay barrera defensiva”, pero no la termino de entender.
      Los modelos open source están, en calidad, más o menos 1 o 2 años por detrás del ChatGPT más reciente. Entonces las empresas siempre van a pagar un premium por ChatGPT en vez de depender de open source.
      Aunque Google y Apple, y tal vez Meta, alcancen a OpenAI en calidad de IA, OpenAI todavía tiene mucho dinero por ganar.
      Un subproducto interesante de este capitalismo tardío es que, a medida que la IA haga desaparecer cada vez más empleos, también desaparecerán las suscripciones. Si ya no hay una economía real que compre productos, al final eso también podría tener un resultado ambiguo para las grandes tecnológicas, pero todavía estamos lejos de ese punto.
    • Creo que la verdadera “barrera defensiva” de OpenAI es la red de personas que conocen, entienden y saben usar esa tecnología.

  • Dejando de lado la propuesta de valor, una pregunta tangencial: ¿las empresas realmente compran 1000 asientos así?
    No sabía que Slack costaba 5 dólares al mes por usuario. Me pregunto si hay descuentos por volumen, o si las empresas pagan 5 mil dólares al mes, 60 mil al año. Da la impresión de que estas suscripciones se acumulan muchísimo.
    En All In hablaron del apalancamiento de las herramientas de IA; supongo que también se referían a open source, pero dijeron que una empresa terminó creando su propia instancia de un producto SaaS porque, desde el punto de vista de una startup, el costo mensual era demasiado alto.

    • No conozco los detalles internos, pero supongo que los descuentos empresariales empiezan recién cuando hay decenas de miles de usuarios.
      En todo caso, 60 mil dólares puede parecerle una cifra total grande a alguien de contabilidad, pero la lógica comercial suele seguir el mismo patrón:
      “Esta es una herramienta premium indispensable. ¿Acaso no les va a dar laptops o almuerzo gratis a sus empleados?”
      “5 dólares al mes por usuario es barato comparado con la molestia de construirlo y alojarlo ustedes mismos, atravesar el firewall cada vez que reciben un webhook, y manejar problemas de seguridad y autenticación.”
      “60 mil dólares es la mitad del costo de una persona que ya no necesitan contratar en el equipo interno de IT. ¿Ahora tiene sentido?”
    • Por eso el precio Enterprise de SaaS siempre es “contáctenos”.
      Las condiciones del contrato, es decir, el lock-in, se negocian por detrás.
    • Te sorprendería saber cuántas startups desperdician cientos de miles de dólares, o incluso millones, comprando asientos de herramientas que casi nadie usa.
      Después de la suba de tasas, las startups financiadas por VC se volvieron un poco más inteligentes, pero hace unos años era terrible. Es parecido a la cantidad de startups que queman enormes sumas en AWS por pura pereza.
    • Las empresas realmente pagan eso.
      En mi empresa también recibimos una factura bastante grande una vez al año. Incluye 15 mil usuarios y varios servicios.
      Pero la factura de los sueldos que hay que pagarles a esas personas es muchísimo mayor, como unas 100 veces más grande, así que el monto adicional en sí no se siente tan significativo.

  • Entonces, ¿ahora hay 2 niveles que no entrenan modelos con nuestros datos?
    Los límites de uso más altos claramente buscan atraer clientes nuevos, pero me pregunto qué pasa con los usuarios existentes de ChatGPT Plus. ¿Estos nuevos equipos se van a comer la cuota de los usuarios actuales?

    • El plan Plus de 20 dólares al mes ahora parece usar los datos para entrenar modelos.
      Parece que quitaron esa “función” de la tabla comparativa lado a lado.
    • No está clarísimo, pero en Plus también se puede elegir quedar fuera del entrenamiento.
      Además, si se pueden ver las interacciones de colegas con GPT personalizados/privados, podría ser una forma bastante eficiente de compartir conocimiento. Parece especialmente útil para personas distribuidas en distintas zonas horarias.
    • Sobre “qué pasa con los usuarios existentes de ChatGPT Plus y si los nuevos equipos consumen su cuota”, probablemente corra en servidores de Microsoft, en la práctica Azure, y no compita directamente por capacidad con los servidores de OpenAI.
      Esto se parece más a una situación en la que “el pastel creció”.

  • Veo algunos buenos casos de uso.
    Un GPT personalizado entrenado solo con la base de código podría ayudar a escribir casos de prueba con la sintaxis deseada, y un GPT personalizado entrenado con PRD internos podría ayudar a hacer mejor brainstorming del siguiente conjunto de funcionalidades.
    Espero que salga algo bueno de esto.

    • Esta versión Teams no ofrece esa función.
      Se pueden crear Custom GPTs y agregar cierta cantidad de documentos a un GPT específico para conectarlos y usarlos en búsquedas, pero no se puede conectar toda la base de código a ChatGPT para obtener respuestas. Github[1] habló de algo así hace más o menos un año, pero no sé si la gente realmente lo usa.
      Los casos de uso visibles son los generales: usar ChatGPT de forma básica, pero con un administrador que pueda controlar el acceso, que la empresa pueda pagar directamente en vez de reembolsar a individuos, y tener más control. También se podrían crear GPT separados para documentos y políticas de RR. HH. Aunque lo que requiere control de acceso multinivel sería difícil.
      [1]: https://githubnext.com/projects/copilot-view/

  • El movimiento en sí no sorprende. Es una estrategia de segmentación típica.
    Pero me sorprendió que las capturas de ejemplo mostraran tan mal el producto.
    Había una respuesta de marketing sin acciones ejecutables, un gráfico de crecimiento sin ejes (¿qué se supone que haga la gente con eso?) y un archivo Python que sería más fácil simplemente ejecutar para ver el error.
    Esto refuerza mi creencia de que, aunque estas herramientas de IA estén en lenguaje natural, no significa que no tengan curva de aprendizaje.