Hasta ahora, pedirle algo a un chatbot era como hablar con un compañero muy listo por mensajería: te respondía con texto, te explicaba pasos y, con suerte, te dejaba un resultado para copiar y pegar en otra herramienta. Con la nueva función de aplicaciones interactivas en Claude, Anthropic intenta acortar ese paseo de “ida y vuelta” entre pestañas: dentro del propio chat aparecen interfaces de herramientas de trabajo para ejecutar acciones y ver resultados en un formato visual, no solo en forma de párrafos. La noticia la adelantó TechCrunch y la compañía la presentó como una forma de trabajar “más rápido” combinando la inteligencia del modelo con paneles dedicados para diseñar, analizar datos o gestionar proyectos.
La idea de fondo es sencilla de entender con una metáfora cotidiana: si el chatbot era el copiloto que te iba leyendo instrucciones, ahora también puede abrirte el salpicadero y tocar algunos mandos contigo mirando. No sustituye a las apps, sino que acerca sus controles al lugar donde ya estás pidiendo cosas.
Qué incluye el lanzamiento y para quién está disponible
El despliegue arranca con un paquete centrado en entornos profesionales. Entre las primeras integraciones que se han visto figuran Slack, Canva, Figma, Box y Clay, con más herramientas de productividad y analítica en la lista inicial, como Asana, monday.com, Amplitude o Hex. En paralelo, Salesforce aparece como “próximo en llegar” en forma de implementación pendiente.
En cuanto al acceso, la función no se abre a usuarios gratuitos: queda reservada a planes de pago, incluidos Pro, Max, Team y Enterprise, y se activa desde un directorio dentro del servicio de Claude. Esta decisión encaja con la orientación empresarial de Anthropic: si la propuesta busca conectarse a sistemas corporativos, el control de permisos, auditoría y administración suele venir de la mano de planes pensados para equipos.
Del “te explico cómo” al “lo hago aquí contigo”
La diferencia práctica está en el tipo de interacción. En lugar de pedir “redacta un mensaje para mi equipo” y luego pegarlo en Slack, la integración permite que Claude trabaje con una sesión autenticada y envíe el mensaje desde el propio flujo conversacional, si el usuario lo autoriza. Con Box, el beneficio típico es localizar y abrir archivos de la nube para consultarlos sin ir saltando de ventana. Con Figma o Canva, el punto fuerte es lo visual: cuando estás iterando un diseño, un texto descriptivo se queda corto; ver el lienzo y ajustarlo es como cocinar siguiendo una receta frente a hacerlo con el plato delante.
Este cambio importa porque muchas tareas de oficina no fallan por falta de ideas, sino por fricción. La fricción es ese minuto perdido buscando el documento correcto, ese copiar-pegar que se rompe, esa captura de pantalla que no refleja la última versión. Si el chat es el lugar donde empiezas a pensar y a pedir, tener la herramienta “a mano” reduce pasos y, por tanto, errores tontos.
MCP: el enchufe universal que conecta modelos con herramientas
Técnicamente, estas integraciones se apoyan en el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto impulsado por Anthropic para conectar modelos con herramientas y fuentes de datos. TechCrunch lo describe como la base común que están usando tanto Anthropic como OpenAI para sus sistemas de apps. La comparación es relevante: OpenAI lanzó sus apps dentro de ChatGPT en octubre de 2025 y explicó que su Apps SDK se construye sobre MCP para que los desarrolladores definan lógica e interfaz de forma portable.
Una forma de entender MCP sin jerga es pensar en los adaptadores de corriente cuando viajas. Antes, cada “enchufe” era distinto: una integración se hacía a medida, con reglas propias. Con un estándar, el objetivo es que el mismo adaptador funcione en más países. En la práctica, esto puede acelerar el ecosistema: si una empresa ya tiene un conector MCP para su servicio, le cuesta menos aparecer en distintos chats o agentes que adopten el protocolo.
En el terreno de las apps interactivas, The Register menciona que la extensión para interfaces en MCP se propuso en noviembre de 2025 y que permite que los servidores MCP entreguen elementos de interfaz que el cliente puede renderizar “dentro de la conversación”. Esa pieza es la que convierte una integración en algo más que “traer datos”: la vuelve manipulable y visible.
Cowork y los agentes de IA: cuando el asistente recibe tareas por etapas
El anuncio de apps llega pegado a otro movimiento de Anthropic: Claude Cowork, un producto orientado a delegar tareas de varios pasos, apoyado en Claude Code. TechCrunch explicó a mediados de enero de 2026 que Cowork busca que trabajos que antes exigían terminal o configuración técnica se puedan encargar desde una experiencia más guiada, incluso delimitando una carpeta donde Claude puede leer o modificar archivos.
Aquí la conexión con las apps es casi inevitable: un agente resulta más útil cuanto más acceso tiene a tu contexto de trabajo. Si el agente puede ver archivos en la nube, consultar métricas y tocar piezas de un diseño, se acerca a lo que muchas empresas llaman “automatización real”, no solo “asistencia”. En el propio planteamiento de TechCrunch, el ejemplo es claro: Cowork podría apoyarse en archivos de Box o actualizar un recurso de marketing en Figma cuando entren nuevos datos. Por ahora, Anthropic reconoce que las apps no están integradas en Cowork desde el primer día, pero las describe como una función “próxima”.
En términos cotidianos, es como pasar de pedirle a alguien “¿me dices qué tren tengo que coger?” a darle un encargo con varias paradas: “consigue los billetes, avisa al grupo, guarda el PDF y prepara un resumen del itinerario”. Si todo eso ocurre con permisos bien acotados, el ahorro de tiempo puede ser considerable.
Permisos y seguridad: lo que se gana en comodidad se paga en cuidado
Cada vez que un chatbot puede “tocar cosas” fuera del chat, crece el perímetro de riesgo. Anthropic lo reconoce en su propia documentación de seguridad para Cowork, recomendando supervisar de cerca al agente y no otorgar permisos innecesarios, con una advertencia explícita sobre información sensible como documentos financieros, credenciales o registros personales. También sugiere crear una carpeta de trabajo dedicada en lugar de conceder acceso amplio.
Este consejo tiene sentido aunque no uses Cowork. Si Claude puede acceder a Slack o Box, el principio básico es el mismo que con cualquier app con permisos: autoriza lo mínimo imprescindible y separa lo delicado. En una empresa, eso se traduce en permisos por proyecto, carpetas “limpias” para colaboración con IA y revisiones periódicas de accesos.
El contexto del sector refuerza la prudencia. En enero de 2026, TechRadar informó de vulnerabilidades en un servidor oficial relacionado con MCP que fueron parcheadas por Anthropic, recordando que la combinación de componentes “capaces” puede abrir vías inesperadas si se encadenan fallos o se abusa de instrucciones maliciosas. No significa que la propuesta sea insegura por definición, pero sí que el salto a integraciones profundas exige hábitos más maduros, igual que cuando pasamos de guardar fotos en el móvil a sincronizar toda la vida digital en la nube.
Por qué la batalla de las apps dentro del chat va a marcar 2026
Que Anthropic y OpenAI converjan en una idea similar no es casualidad: el chat, por sí solo, ya no es suficiente cuando el trabajo real vive en herramientas. Si el modelo entiende instrucciones y, al mismo tiempo, puede ver el estado de un proyecto, un diseño o un repositorio de archivos, el valor percibido sube. The Verge describía esta evolución como un paso hacia que el chatbot no solo “conteste”, sino que “muestre” y te deje manipular elementos de otras plataformas sin salir de la conversación.
Para usuarios individuales, esto puede ser la diferencia entre usar IA como un bloc de notas inteligente o como un asistente que realmente ejecuta. Para empresas, el atractivo está en estandarizar integraciones y mantener gobernanza: quién puede activar qué, con qué permisos y con qué trazabilidad. En ese tablero, MCP funciona como el idioma común que puede evitar que cada integración sea un proyecto artesanal.
Si todo sale bien, pedirle a Claude “prepara una diapositiva con estos datos y avisa al canal de marketing” se parecerá menos a encadenar instrucciones y más a trabajar codo con codo con una interfaz viva. Si sale regular, la lección será que no basta con conectar herramientas: hay que diseñar controles, límites y revisiones como parte del producto.