Durante el primer town hall público en la historia de OpenAI, su director ejecutivo, Sam Altman, hizo una confesión poco habitual en la industria tecnológica: el modelo más reciente de la compañía, GPT-5, tiene una peor calidad de escritura que versiones anteriores como GPT-4.5. La afirmación sorprendió a desarrolladores y expertos en inteligencia artificial que seguían la transmisión en vivo de aproximadamente 50 minutos a través de YouTube.
El encuentro reunió a arquitectos de IA, ingenieros y fundadores de startups para debatir sobre la dirección del producto, el equilibrio entre costo y rendimiento, y el rol cada vez más relevante de ChatGPT en el trabajo científico y empresarial. En ese contexto, Altman reconoció abiertamente que OpenAI priorizó otras capacidades en detrimento de la escritura y la conversación natural.
“La arruinamos”: una admisión directa
La declaración más llamativa surgió tras una pregunta de Ben Hylak, cofundador de la startup de IA Raindrop. Al ser consultado sobre la percepción de que GPT-5.2 escribe peor que modelos anteriores, Altman respondió sin rodeos:
“La arruinamos” (“We just screwed that up”).
Según explicó, la compañía tomó una decisión consciente al asignar sus recursos de entrenamiento. Con un ancho de banda de desarrollo limitado, OpenAI enfocó sus esfuerzos en fortalecer áreas consideradas críticas para el mercado profesional y técnico, dejando en segundo plano la calidad narrativa y conversacional.
¿Qué se priorizó en GPT-5?
Altman detalló que el entrenamiento de GPT-5.2 se concentró principalmente en:
- Razonamiento estructurado
- Programación e ingeniería
- Resolución de problemas matemáticos
El resultado fue un modelo más competente en tareas lógicas y técnicas, pero menos refinado al momento de redactar textos creativos, mantener conversaciones fluidas o producir contenidos con estilo humano. De hecho, OpenAI confirmó que la caída en la calidad de escritura es más pronunciada que la observada entre GPT-4 y GPT-4.5, a pesar de los avances significativos en lógica, código y matemáticas.
La lógica de negocio detrás del cambio
Más allá de lo técnico, Altman también abordó la estrategia comercial de OpenAI. Explicó que los ingresos provenientes de clientes empresariales, que pagan por uso de tokens, superan a los obtenidos por suscripciones de consumidores con tarifa fija.
Este dato fue clave en la toma de decisiones: para empresas y desarrolladores, las capacidades más valiosas suelen ser el razonamiento confiable, la generación de código y la precisión técnica, incluso si eso implica sacrificar creatividad o “calidez” en la escritura.
En otras palabras, OpenAI optó por potenciar aquello que mejor vende en el mercado corporativo, aun sabiendo que el modelo podía volverse menos atractivo para usos creativos como redacción de artículos, storytelling o respuestas conversacionales más naturales.
¿Volverá la buena escritura?
La noticia no es del todo negativa para quienes valoran la calidad narrativa. Altman aseguró que las futuras versiones de GPT-5.x tendrán como objetivo restaurar y superar la calidad de escritura de GPT-4.5, equilibrando nuevamente creatividad, conversación e inteligencia técnica. Esto sugiere que OpenAI reconoce el problema y planea corregirlo en próximas iteraciones.
IA, eficiencia y el futuro del trabajo
Durante el town hall, Altman también se refirió a la llamada paradoja de Jevons, que plantea que una mayor eficiencia no reduce el uso de recursos, sino que puede aumentar la demanda total. Aplicada a la IA, esta idea implica que herramientas más rápidas y baratas no eliminarán empleos, sino que transformarán la forma de trabajar.
En el caso de la ingeniería y el desarrollo de software, Altman señaló que los profesionales pasarán menos tiempo escribiendo y depurando código y más tiempo dirigiendo a las máquinas, diseñando experiencias y creando valor para otros. La IA, según su visión, no reemplazará a los ingenieros, sino que cambiará radicalmente su rol.
Un equilibrio aún en construcción
La admisión de Altman deja claro que el desarrollo de modelos de lenguaje implica decisiones difíciles y compromisos inevitables. GPT-5 puede ser más potente en razonamiento y código, pero a costa de una escritura menos pulida. El desafío para OpenAI —y para toda la industria— será encontrar el equilibrio entre inteligencia técnica, creatividad y experiencia humana, sin perder de vista las necesidades del mercado ni las expectativas de los usuarios.