Entrada de blog corporativo de **Block** (`block.xyz/inside`), sin firma —el autor mostrado es **«Block»**—, publicada el **18 de agosto de 2026**, ~930 palabras, que anuncia **la apertura del código de Berd**, la aplicación de escritorio interna de Block para trabajar con agentes, y expone la tesis de diseño que la guió: dar carácter a los agentes *«no solo mediante roles, instrucciones, skills y herramientas, sino mediante identidades visuales distintivas»* —de ahí los personajes animados desarrollados internamente, los *«Gloopies»*—. La entrada parte de una constatación de fragmentación (*«The technology was powerful, but the experience around it was fragmented»*) y de un problema de interfaz precisamente nombrado: *«the product gives people little sense of how the agent is configured, which context and tools are available to it, and how it differs from another agent»*. Dos aportaciones estructurantes. **(A) Una articulación en tres niveles**: **goose** sigue siendo el framework y el *runtime* que sostiene el bucle del agente; **Berd** es el cliente de escritorio (proyectos, contexto, sesiones, agentes, configuración); ambos se comunican mediante el **Agent Client Protocol**. **Buzz** se designa como la continuación, para cuando el trabajo en solitario se vuelve colaborativo (*«Start alone, then go multiplayer»*). **(B) Seis requisitos transmitidos a Buzz**, enunciados como conclusión: *«private space, durable context, recognizable agent identities, reusable skills, visible configuration, and clearer visibility into an agent's configured context, tools, and capabilities»* —una parrilla directamente reutilizable para evaluar un cliente de agentes—. El propio texto distingue identidad de capacidad: *«The avatars make the agent recognizable. Its role, skills, and tools make it useful.»* No se aportan cifras de uso ni se nombra ninguna licencia para la apertura del código.
#Berd#Block#código abierto
**Aucun auteur nommé** : le billet est signé **« Block »** — le champ *Author* de la page porte le nom de l'entreprise. Publié le **18 août 2026** sur `block.xyz/inside` · le blog **corporate** · et non sur `engineering.block.xyz`.
Post e informe de **OpenAI Economic Research** publicado el **27 de julio de 2026**, primera entrega de la serie **Work at the Frontier**, que analiza **más de 800.000 mensajes de usuarios estadounidenses de ChatGPT**. **Concepto acuñado**: ***task crossover*** — *« trabajo históricamente asociado a una ocupación que aparece en el uso de la IA de personas de otra »*. **La cifra destacada es en realidad dos cifras, y eso es lo que la cobertura pierde**: **el 16,8% de los mensajes relacionados con el trabajo** corresponden a tareas asociadas a otra ocupación, y **el 43,5% de los mensajes específicos de la ocupación**. El embudo explica la diferencia: **el 61,5% del uso es genérico** (redactar, resumir, planificar — demasiado compartido entre ocupaciones para contar como evidencia de cruce) y queda excluido; del **38,5% restante**, **el 43,5% queda fuera de la ocupación** y el 56,5% está *« dentro **o cerca** »* — de modo que el límite superior se calcula sobre una base reducida, mientras que el límite inferior se calcula sobre la totalidad del uso profesional. **Por ocupación** (proporción de mensajes específicos de la ocupación que apuntan a una tarea externa): experiencia de cliente **77%**, diseño **75%**, RR. HH. **69%**, legal **56%**, marketing **53%**, ventas **40%**, finanzas **40%**, ingeniería **28%** — *« una mayoría en cinco de ocho grupos »*. **Dos direcciones de circulación distintas**: diseño **importa** (35,2%) y **exporta** casi nada (1,7%); ingeniería hace lo contrario (importa 18,5%, exporta 7,4%); **marketing hace ambas cosas** (importa 24,3%, exporta **8,9%**, la mayor proporción de salida de la muestra). **Dos tareas aparecen en el top 3 de préstamos para los otros siete grupos**: **el cálculo financiero** y **la resolución de incidencias tecnológicas**. **El mapa de calor, ausente de la cobertura, es el objeto más rico**: ofrece la distribución completa de las tareas por ocupación del usuario, y su diagonal es llamativa — ingeniería conserva el **53%** de su propio trabajo mientras que experiencia de cliente conserva solo el **11%**, RR. HH. el **10%** y diseño el **12%**. **Efecto tamaño**: la proporción fuera de la ocupación cae del **18,9%** (2-5 empleados) al **16,3%** (>100 empleados) — **pero solo « entre los usuarios promedio »**, precisa OpenAI, que señala que *« entre los usuarios más intensivos, no observamos el mismo patrón monótono »*, y concluye de forma condicional: *« la IA **podría ser** especialmente útil como herramienta generalista allí donde escasean los recursos especializados »*. **Estatus reivindicado**: una **señal temprana**, visible *« antes de que las empresas reescriban las descripciones de puesto o creen nuevos títulos »*. **Reserva estructural**: OpenAI mide el uso de su propio producto, únicamente entre usuarios estadounidenses de ChatGPT, y presenta esta posición como un activo — *« nuestra ventana única sobre cómo está cambiando el mundo del trabajo »*.
#OpenAI Economic Research#Work at the Frontier#task crossover
**OpenAI Economic Research** — équipe de recherche économique d'OpenAI ; la page crédite simplement *« OpenAI »* et la classe sous les tags *Economic Research* et *2026*. Le billet est la porte d'entrée d'un **rapport PDF** (`work-at-the-frontier-report.pdf`) et s'adosse à un cadre antérieur de la même équipe · l'**AI Jobs Transition Framework** · dont il reprend la thèse que de nombreux métiers vont **se réorganiser** plutôt que disparaître.