El mundo sigue girando
Ha salido GPT-5 y el mundo sigue girando.
Esta frase, que podría parecer anticlimática después de meses de expectación y promesas mesiánicas sobre la inteligencia artificial general (AGI), es quizás la mejor síntesis de lo que ha sido el lanzamiento del modelo más esperado del año.
Sin embargo, dentro del sector nadie esperaba realmente una revolución.
El motivo es simple pero crucial para entender el momento actual de la IA: OpenAI ha estado sacando modelos punteros cada pocos meses desde que saliera GPT-4 hace un par de años. Entre GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o, GPT-4.5 (el antiguo "Orion" que no convenció como candidato a GPT-5), y ahora GPT-5, hemos visto una evolución constante pero incremental. GPT-5 es, sin duda, un gran salto sobre el GPT-4 original de 2023, pero no sobre los modelos que había una semana antes de salir.
La decepción merecida (y la hypemanía de Sam Altman)
Parte de la decepción generalizada es absolutamente merecida. Sam Altman, CEO de OpenAI, ha perfeccionado el arte de la retórica de vendedor de coches de segunda mano. Su principal ariete recaudatorio —recordemos que OpenAI está en conversaciones para una valoración de 500 mil millones de dólares— es mantener la expectación alta, a veces de maneras que rozan lo ridículo.
"Tener algo como GPT-5 sería prácticamente inimaginable en cualquier momento anterior de la historia", dijo Altman durante el lanzamiento. Una afirmación grandilocuente que podría aplicarse igualmente a un iPhone, un microondas o prácticamente cualquier tecnología moderna. Es este tipo de hipérbole constante la que genera expectativas imposibles de cumplir.
La ironía es que el propio lanzamiento estuvo plagado de errores embarazosos. OpenAI tuvo que reconocer públicamente una enorme metedura de pata en los gráficos de su presentación, donde las barras no correspondían con los datos mostrados. La primera en la frente, que se suele decir.
Más allá del marketing
Con todo, y despojando el lanzamiento de su envoltorio marketiniano, hay varias mejoras sustanciales en GPT-5 que me han gustado, sobre todo considerando que sigue siendo el modelo de acceso a los LLM para la mayoría:
1. La optimización salvaje
OpenAI ha logrado algo técnicamente impresionante: un modelo que rinde mejor siendo más pequeño. GPT-5 es más rápido, más barato (una reducción del 90% del coste respecto al GPT-4 original), y consume menos energía.
Esta optimización no es sólo una victoria técnica; es una necesidad empresarial. OpenAI pasa apuros para garantizar la computación necesaria para el chatbot más usado del mundo, con casi 700 millones de usuarios semanales activos.
2. La guerra contra las alucinaciones
Las mejoras en la reducción de alucinaciones son bastante significativas. Según los datos de OpenAI, GPT-5 con el modo "thinking" activado reduce la tasa de error del 22% de o3 al 4.8%. En benchmarks médicos como HealthBench, la tasa de error es de apenas 1.6% cuando el modelo "piensa", un avance crucial para aplicaciones en salud.
3. El fin del servilismo digital
Menos publicitada pero para mí la más importante: han reducido drásticamente el nivel de "sycophancy" del modelo, es decir, esa tendencia a ser excesivamente adulador, pelotero y servil que caracterizaba a versiones anteriores. En pruebas específicas diseñadas para provocar respuestas aduladoras, GPT-5 las redujo del 14.5% a menos del 6%.
Este cambio no es cosmético. El servilismo excesivo era un ingrediente adictivo y perverso en un chatbot gratuito usado por cientos de millones de personas, especialmente preocupante cuando consideramos su impacto psicológico en usuarios jóvenes y vulnerables.
El sistema híbrido: innovación y controversia
La mayor innovación arquitectónica de GPT-5 es su sistema de enrutamiento dinámico. El modelo decide automáticamente si responder rápidamente o "pensar" más profundamente según la complejidad de la tarea. En la práctica se está usando como manera agresiva de reducir las consultas de tipo “thinking”, con el consecuente ahorro para OpenAI y reducción de saturación de su servicio, y obviamente esto ha enfadado a muchos usuarios gratuitos o del plan Plus de pago.
El nuevo panorama competitivo
El lanzamiento de GPT-5 consolida un cambio de escenario fundamental. Cuando salió GPT-4 en 2023, OpenAI era el líder indiscutible del sector. Hoy, la situación es radicalmente diferente:
Anthropic lanzó Claude Opus 4.1 apenas días antes que GPT-5, dominando específicamente en tareas de programación con su servicio Claude Code alcanzando 400 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales.
Google con Gemini 2.5 Pro ofrece la ventana de contexto más grande del mercado (hasta 2 millones de tokens), ideal para analizar documentos extensos.
Los modelos chinos de código abierto están acercando peligrosamente el nivel del ChatGPT gratuito a ordenadores de gama media, democratizando el acceso a IA avanzada de formas que OpenAI nunca anticipó. Esto ha obligado a OpenAI a sacar su propio modelo de código abierto, que si bien no es puntero (no van a canibalizar sus modelos comerciales), sí es mucho más eficiente en su tamaño que sus competidores open source.
¿Hemos tocado techo?
Hay una discusión recurrente en el sector sobre si los modelos de lenguaje han dado contra un muro (hit the wall) o no. Una cosa es cierta: estamos siguiendo el patrón clásico de maduración tecnológica que vimos con los smartphones: innovación explosiva inicial seguida de mejoras incrementales.
Pero lo del muro siempre me pareció una discusión de besugos, porque realmente se habla de dos tipos de desaceleración diferentes.
El primer tipo es la desaceleración técnica, que esa no está ocurriendo en absoluto, todo lo contrario: GPT-5 mejora especialmente en programación —donde OpenAI necesitaba desesperadamente alcanzar a Anthropic— y en capacidades "agénticas" para funcionar sin supervisión humana. Ni hablemos si comparamos con el GPT4 original. Y no hay visos de que cambie.
El segundo tipo es la desaceleración percibida. Esta sí es real. No es que sea nada nuevo, le ocurrió también a las consolas de videojuegos: hace veinte años doblar las especificaciones técnicas suponía la noche y el día en la calidad visual de los juegos, y ahora quintuplicar los números del hardware apenas muestra mejoras perceptibles sobre lo que ya se veía bastante realista.
En el caso de GPT5, sus mejoras técnicas no lo convierten un chatbot extraordinariamente diferente. Hace ya tiempo que incluso la versión gratuita de chatgpt es más que suficiente para la mayoría de usos casuales, y las mejoras en “razonamiento” apenas se reflejan en este tipo de consultas.
Los chatbots se han convertido en un servicio básico, una commodity.
La incertidumbre como única constante
El consenso entre expertos es que hemos pasado del 65% al 72% del camino hacia la automatización completa de la ingeniería de software. Un avance significativo, pero que sugiere que aún queda un trecho considerable —y posiblemente exponencialmente más difícil— por recorrer.
La batalla real ya no es sólo sobre quién tiene el mejor modelo, sino sobre ecosistemas completos. OpenAI apuesta por la integración vertical con herramientas como Codex. Anthropic por la especialización con Claude Code y Artifacts. Google por la ventaja de su infraestructura masiva. Y los modelos open source por la democratización radical y el aumento de temperatura geoestratégica, siendo los modelos open source chinos una llama ardiente bajo los pies de los modelos comerciales estadounidenses.
La normalización de lo extraordinario
GPT-5 no es la revolución que prometieron, pero eso no lo hace menos significativo. Estamos presenciando la normalización de capacidades que hace apenas cinco años hubieran parecido ciencia ficción. El problema no es que GPT-5 no sea impresionante; es que nos hemos acostumbrado demasiado rápido a lo extraordinario (aún no ha pasado tres años del chatgpt original, aquella curiosidad de la que decíamos que sólo servía para crear poemas cutres).
La verdadera pregunta no es si GPT-5 cumple con las expectativas infladas de Silicon Valley, sino cómo estas herramientas, cada vez más poderosas y accesibles, están reconfigurando silenciosamente el tejido de nuestra sociedad. Y para eso, como bien dijimos al principio, el mundo sigue girando —sólo que ahora gira con millones de asistentes de IA ayudando a empujarlo.
No tenemos ni la más remota idea de cómo estará el panorama en otros dos años. En este sector, dos años parecen veinte. Pero si algo hemos aprendido del lanzamiento de GPT-5 es que el futuro de la IA será menos sobre revoluciones dramáticas y más sobre la acumulación constante de mejoras incrementales que, vistas en retrospectiva, sumarán una transformación radical.
Y, bueno, esto nos da algo de tiempo para digerirlo y desarrollar los marcos éticos, legales y sociales necesarios. Quizás la revolución que no fue es exactamente la evolución que necesitábamos.