GPT-5 expresa frustración: ¿Estancamiento en el avance de los modelos de IA?

El último modelo de inteligencia artificial de OpenAI, GPT-5, ha dejado escapar sus frustraciones sobre el ritmo de progreso en el desarrollo de IA. ¿Estamos llegando al límite de lo que la tecnología puede lograr?

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Mientras los inversores bombean miles de millones en startups de IA—como si el dinero creciera en árboles—GPT-5 revela que los saltos cualitativos son cada vez más difíciles de alcanzar. ¿O será que los fondos se están usando para pagar cafés caros en Silicon Valley?

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Los desarrolladores enfrentan desafíos técnicos sin precedentes, y GPT-5 no es la excepción. Aunque promete avances revolucionarios, la realidad es que el progreso se mide en incrementos, no en saltos. ¿Estamos ante el fin de la era dorada de la IA?

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GPT-5 revela frustraciones sobre el progreso del modelo de IA

Los usuarios avanzados criticaron la personalidad de GPT-5, describiéndolo como más frío y mecánico que sus predecesores. La actualización de OpenAI reconoció el problema, prometiendo un modelo más cálido y amigable, y enfatizando que los niveles de adulación no habían aumentado en comparación con los modelos anteriores.

Los nuevos límites de uso, inicialmente limitados a 200 consultas semanales, también irritaron a los suscriptores de pago. Altman se vio obligado a retractarse de algunas decisiones, restableciendo un modelo anterior popular que había sido retirado y prometiendo más opciones de personalización.

La decepción puso de manifiesto frustraciones más profundas con el ritmo de los avances de la IA. Las versiones anteriores se consideraban avances en capacidad, pero GPT-5 se ha descrito como gradual. «Con GPT-5, la gente esperaba descubrir algo totalmente nuevo», declaró Thomas Wolf, cofundador de la startup de IA Hugging Face. «Y aquí no lo tuvimos».

En comparación con competidores como Claude, Gemini, DeepSeek y xAI, el rendimiento de GPT-5 se mantuvo consistentemente en un nivel medio en tareas científicas, de codificación y de atención al cliente, según un estudio de la Universidad de Princeton. Las principales fortalezas del modelo fueron la rentabilidad y la velocidad, no su inteligencia excepcional.

Esto ha reavivado las comparaciones con el "invierno de la IA" de la década de 1980, cuando las expectativas infladas se desplomaron al no lograr las empresas entregar sistemas comercialmente viables. Gary Marcus, un destacado crítico, afirmó: «GPT-5 fue el símbolo central de todo el enfoque de escalado para alcanzar la IAG, y no funcionó».

Durante años, el progreso en los modelos lingüísticos de gran tamaño ha dependido de la incorporación de más datos y potencia de procesamiento a los sistemas de entrenamiento. Las empresas han agotado gran parte de los datos de internet de libre acceso, lo que obliga a firmar acuerdos con editores y titulares de derechos, mientras que los costes del entrenamiento siguen en aumento. Según informes, GPT-5 utilizó cientos de miles de los últimos procesadores de Nvidia, lo que pone de manifiesto la escasez y el coste de los recursos.

Algunos observadores argumentan que la obsesión por el escalamiento ha limitado la exploración de enfoques alternativos. El científico jefe de Meta, Yann LeCun, sugirió que el progreso requiere modelos entrenados con videos del mundo real y datos multimodales.

Los inversores redoblan sus apuestas a pesar de la desaceleración del entusiasmo por la IA

Ante todo esto, los inversores se han mantenido mayoritariamente imperturbables. Wall Street y el capital riesgo han seguido invirtiendo miles de millones en IA .

Nvidia, el fabricante de chips dominante que impulsa la mayor parte del entrenamiento de IA, ha visto su valoración ascender a 4,4 billones de dólares. Las acciones de SoftBank , un importante promotor de OpenAI, han subido más del 50 % en el último mes. En OpenAI, los ingresos anuales recurrentes de ChatGPT han alcanzado los 12 000 millones de dólares.

La confianza de los inversores contrasta con las expectativas de los analistas. El investigador de Princeton, Sayash Kapoor, señaló que el GPT-5 se centraba menos en abordar la IAG y más en servir como infraestructura para productos. La fiabilidad y la rentabilidad del modelo podrían animar a las empresas a desarrollar nuevas aplicaciones basadas en él.

Los inversores de riesgo también argumentan que las oportunidades siguen sin explorarse. «Las startups y las empresas ni siquiera han empezado a explorar su potencial en aplicaciones empresariales y de consumo», afirmó Peter Deng, socio general de Felicis y exejecutivo de OpenAI.

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