New Relic quiere que las empresas dejen de “volar a ciegas” cuando llevan sus servicios al interior de ChatGPT. La compañía, especializada en observabilidad y monitorización de aplicaciones, ha anunciado una nueva capacidad orientada a apps que se ejecutan dentro de la interfaz conversacional, con el objetivo de ofrecer visibilidad sobre rendimiento, fiabilidad y experiencia de usuario en un entorno donde —según el propio proveedor— las herramientas tradicionales suelen quedarse cortas.

La propuesta llega en un momento en el que cada vez más equipos de ingeniería exploran ChatGPT como canal de adquisición y conversión: no solo para responder preguntas, sino para llevar al usuario hacia acciones concretas (comprar, reservar, solicitar una demo o completar un flujo). El problema, argumenta New Relic, es que cuando una aplicación “vive” dentro de ChatGPT, puede entrar en una especie de zona opaca: una experiencia embebida en la conversación donde el desarrollador ya no controla el contenedor ni tiene garantizada la misma telemetría que en un navegador “normal”.

El “punto ciego” del i-frame y las restricciones de seguridad

New Relic sitúa el reto técnico en un patrón muy común: aplicaciones renderizadas en un i-frame dentro de la conversación. En estos casos, el equipo de desarrollo puede perder señales clave para optimizar UX y conversión: desde cambios inesperados de diseño (layout shifts) hasta botones que parecen clicables pero no responden, o abandonos sin una causa evidente.

A ese “punto ciego” se suman capas habituales de endurecimiento del entorno: cabeceras de seguridad complejas, Content Security Policy (CSP), reglas de sandbox del i-frame y limitaciones del almacenamiento en cliente. En conjunto, estas restricciones pueden dificultar que las soluciones estándar de monitorización en frontend recopilen datos fiables o comparables.

Además, New Relic introduce un matiz específico de las experiencias generadas o mediadas por Inteligencia Artificial: la interfaz final puede verse afectada por comportamientos “programáticamente extraños”, como elementos de UI que parecen correctos pero fallan, textos generados que rompen un layout CSS cuidadosamente diseñado, o incluso referencias que la IA muestra como si fueran citas pese a que el backend de la app no haya servido realmente esos datos.

De la observabilidad “clásica” a métricas para experiencias con IA

La tesis comercial es directa: si ChatGPT se convierte en un nuevo escaparate, los fallos de experiencia ya no son solo incidencias técnicas; son fricción en un embudo de ventas. Por eso, la compañía insiste en que antes de corregir un problema (por ejemplo, una “alucinación” de interfaz), hay que detectarlo y medirlo con precisión.

En su anuncio, New Relic sostiene que su browser agent está preparado para capturar telemetría relevante incluso en ese contexto embebido. Entre las señales que destaca: latencia y conectividad dentro del i-frame, fallos de scripts o errores de sintaxis disparados por respuestas dinámicas, y eventos registrados en la consola del navegador.

La novedad, sin embargo, no se limita al “rendimiento”. New Relic pone el foco en cómo interactúa el usuario con la app dentro de ChatGPT y propone instrumentar “acciones de valor” (por ejemplo, un clic en “comprar ahora”, completar un formulario o finalizar un paso clave). Con esa base, la compañía sugiere que los equipos pueden construir cuadros de mando que relacionen calidad del renderizado con tasa de rebote o conversión, y monitorizar indicadores diseñados para este tipo de experiencias, como un AI Render Success Rate o métricas “prompt-to-action”.

Qué mide exactamente: frustración, estabilidad visual y trazabilidad extremo a extremo

El paquete se presenta como parte de la plataforma de Intelligent Observability de New Relic y se articula alrededor de cuatro bloques funcionales:

• Detección de frustración del usuario: señales como rage clicks, clics sobre elementos que generan error o clics “muertos” ayudan a identificar puntos donde el usuario intenta avanzar pero la interfaz no responde como debería.
• Monitorización de inestabilidad visual: el anuncio pone el foco en Cumulative Layout Shift (CLS) dentro del i-frame, una métrica clave de estabilidad visual. En escenarios donde el contenido se va “inyectando” o “streameando”, los desplazamientos inesperados pueden disparar frustración y errores de interacción (por ejemplo, hacer clic en el lugar equivocado).
• Insights cross-origin: visibilidad del comportamiento cuando la aplicación no controla la ventana principal (top-level), algo habitual en experiencias embebidas.
• Trazabilidad de extremo a extremo: conexión entre la interacción del usuario en el i-frame y los servicios backend, para reconstruir el recorrido completo de una transacción.

El enfoque apunta a un cambio de mentalidad: medir no solo si “carga rápido”, sino si se comporta como se espera cuando una capa de Inteligencia Artificial participa en el renderizado, el texto o la composición final.

Disponibilidad y primeros pasos

Según New Relic, la capacidad de monitorización para apps dentro de ChatGPT ya está disponible en su plataforma. Para empezar, plantea un flujo de adopción típico: instalar la versión más reciente del browser agent, definir acciones de valor (las interacciones críticas del negocio) y, a partir de ahí, instrumentar eventos personalizados para analizar resultados y construir paneles de control.

La lectura entre líneas es que New Relic está intentando ocupar un espacio emergente: la observabilidad de experiencias “hosteadas por terceros” (en este caso, dentro de ChatGPT), donde la UX depende tanto del código propio como del contenedor, las políticas de seguridad y la forma en que se presenta el contenido generado.

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Preguntas frecuentes

¿Qué significa “monitorización para apps dentro de ChatGPT”?

Se refiere a instrumentar y medir el rendimiento y la experiencia de usuario de aplicaciones que se ejecutan embebidas en ChatGPT (por ejemplo, dentro de un i-frame), donde el desarrollador no controla el contenedor principal.

¿Por qué un i-frame dificulta la monitorización tradicional?

Porque la app no “posee” la ventana superior (top-level) y puede estar sujeta a políticas de seguridad (CSP, sandbox) y limitaciones de almacenamiento/telemetría que reducen la visibilidad de errores, interacción y métricas de UX.

¿Qué es CLS y por qué importa en experiencias con contenido generado por IA?

CLS (Cumulative Layout Shift) cuantifica la estabilidad visual y mide con qué frecuencia se producen desplazamientos inesperados del contenido. Si el contenido se inserta dinámicamente, los cambios de layout pueden provocar frustración y clics erróneos.

¿Qué debería medir una empresa si quiere vender dentro de ChatGPT?

Además de latencia y errores, conviene definir “acciones de valor” (clics clave, formularios completados, conversiones) y relacionarlas con señales de calidad de renderizado, estabilidad visual y fricción (clics muertos, errores, abandonos).