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A estas alturas, se ha vuelto casi una verdad incuestionable en la opinión pública que la inteligencia artificial avanza a un ritmo “exponencial”, con pocos precedentes. Se repite con frecuencia que estamos ante una revolución tecnológica de magnitud histórica, comparable con la masificación de la electricidad o la llegada de internet.
Sin embargo, no todo crecimiento acelerado es exponencial, y el lanzamiento de GPT-5, el modelo más reciente de OpenAI, ha encendido una luz amarilla sobre la promesa de progreso infinito de la IA generativa: por primera vez desde que esta carrera comenzó, el avance se percibe más tibio que revolucionario.
OpenAI, la empresa que desató la fiebre global de la IA con el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, hasta ahora ha sido el líder indiscutible en el desarrollo de modelos de lenguaje (LLMs). Tras GPT-4, su modelo lanzado en 2023 y que en los últimos meses solo tuvo algunas mejoras parciales, el mundo esperó durante más de dos años la llegada de un prometido salto cuántico: GPT-5.
El evento de lanzamiento de este último modelo, programado para los primeros días de agosto y orquestado por OpenAI a la usanza de los keynotes de Apple que encabezaba Steve Jobs, parecía el momento decisivo para consolidar el liderazgo de la compañía que dirige Sam Altman. Se habló de avances masivos en la capacidad de razonamiento, menor propensión a inventar información —en la jerga de la IA, “alucinaciones”— y una experiencia más cercana a interactuar con un experto en infinidad de temas, acercando al mundo un poco más a la posibilidad de contar, en el lapso de una generación, con algo que se asemeje a las IA generales de las películas de ciencia ficción. La expectación era inmensa.
Sin embargo, la reacción al lanzamiento de GPT-5 ha sido decepcionante. Los usuarios han reportado errores básicos en asuntos que se creían resueltos —como la generación de mapas o la resolución de operaciones aritméticas simples—, una personalidad percibida como menos creativa y una interfaz más impersonal, descrita como fría. Aunque es más rápido y ligeramente más preciso, GPT-5 no supone un salto sustancial respecto de sus predecesores: es, en esencia, una mejora incremental y lineal; no lo que cabría esperar de una tecnología que promete un crecimiento exponencial.
En una industria acostumbrada a avances disruptivos cada seis meses, este ritmo de progreso más moderado ha generado inquietud. El modelo cumple las proyecciones de mejora de capacidad que han observado las organizaciones que miden estos avances, pero no las supera.
Esta desaceleración podría tener implicaciones mayores. Silicon Valley ha construido una narrativa —y una nueva economía— sobre la idea de que la IA crecerá sin restricciones. Las inversiones en chips, centros de datos y la captación de millones de dólares por miles de startups asumen que cada modelo superará con creces al anterior. Si ese crecimiento se ralentiza, podría producirse un efecto dominó en las expectativas del mercado. El recuerdo del “invierno de la IA” de los años ochenta —cuando las promesas no se materializaron, los inversionistas huyeron en masa y el avance quedó detenido por décadas— vuelve a aflorar en las voces de algunos analistas.
El principal problema parece ser que la estrategia de escalar las capacidades de cada nuevo modelo alimentándolo con más datos y más poder de cómputo está llegando a sus límites: ya ni siquiera internet podría ofrecer datos de calidad suficientes para seguir entrenando modelos más grandes, y el costo energético y computacional de cada entrenamiento se ha disparado. OpenAI, que entrenó GPT-5 con cientos de miles de chips de última generación de Nvidia, está chocando con los límites de lo técnica y financieramente viable: podríamos estar ante un panorama en el que las mejoras incrementales a los modelos, si llegan, serán cada vez más costosas y lentas.
Si la IA no crece al ritmo previsto, muchas valoraciones tecnológicas podrían estar infladas. El caso de Nvidia es ilustrativo: su capitalización se disparó hasta convertirla, por momentos, en la empresa más valiosa del mundo, en buena medida por las expectativas sobre el crecimiento de la IA que impulsaron la demanda de sus chips de última generación. Pero si esa demanda se estabiliza —o cae—, podríamos estar ante una burbuja a punto de desinflarse.
El efecto también alcanzaría a la economía real: muchos gobiernos y empresas han anclado sus planes de productividad en la promesa de una IA capaz de automatizar tareas complejas y reducir la necesidad de trabajo humano. Si esa transformación se demora o resulta menos profunda de lo anticipado, habrá que replantear presupuestos, estrategias y narrativas.
Ahora bien, la decepción con GPT-5 tampoco basta para ponerle una lápida al futuro de la IA: la tecnología probablemente está entrando en una fase de maduración más que de estancamiento. Las mejoras continuarán, aunque, hasta que haya un nuevo salto cualitativo, a un ritmo menos espectacular.
Como sugiere la famosa frase atribuida al científico Roy Amara, “tendemos a sobrestimar el efecto de una tecnología en el corto plazo y a subestimarlo en el largo plazo”. Tal vez eso sea lo que está ocurriendo con la inteligencia artificial.