El 7 de agosto de 2025 podría haber marcado el inicio del fin de la frenética carrera hacia la inteligencia artificial. Ese día, OpenAI, la empresa de IA más seguida del mundo, lanzó GPT-5, un producto que habían prometido como revolucionario y que dejaría atrás a toda la competencia. El resultado fue un rotundo fracaso.
Un lanzamiento desastroso
GPT-5 resultó ser menos amigable y en muchos aspectos menos capaz que sus predecesores. Los errores fueron tan evidentes que resultaron embarazosos: cuando un usuario pidió un mapa de Estados Unidos con todos los estados etiquetados, el modelo creó una fantasía geográfica que incluía estados como Tonnessee, Mississipo y West Wigina.
Otro usuario solicitó una lista de los primeros 12 presidentes con nombres y fotos, y GPT-5 solo proporcionó nueve, incluyendo presidentes como Gearge Washington, John Quincy Adama y Thomason Jefferson.
La reacción del público y los expertos
Los usuarios experimentados quedaron consternados. «GPT5 es horrible«, escribió un usuario en Reddit. «Respuestas cortas insuficientes, más conversación estilizada y molesta de IA, menos ‘personalidad’… y no tenemos la opción de usar otros modelos«.
Los medios tecnológicos tampoco se mostraron impresionados. Futurism lo calificó como «algo decepcionante» y Ars Technica describió el lanzamiento como «un gran desastre«.
El mito del escalamiento se desmorona
El fracaso de GPT-5 destruyó uno de los principios más sagrados del mundo de la IA: que «escalar» —proporcionar más poder de cómputo y más datos— acercaría cada vez más la inteligencia general artificial (AGI) a la realidad.
Este principio ha justificado los vastos gastos de la industria en centros de datos y chips de alto rendimiento. Morgan Stanley estima que la demanda de más datos y capacidades de procesamiento requerirá aproximadamente 3 billones de dólares en capital solo para 2028, lo que superaría la capacidad de los mercados globales de crédito y valores derivados.
Una burbuja peligrosa
Según Alex Hanna, coautora del libro «The AI Con«, «las empresas de IA están realmente impulsando la economía estadounidense ahora mismo, y se ve muy parecido a una burbuja«.
Cientos de miles de millones de dólares han sido invertidos por capitalistas de riesgo y grandes corporaciones como Google, Amazon y Microsoft en OpenAI y multitud de laboratorios de IA, aunque ninguno de los laboratorios de IA ha obtenido beneficios.
Las empresas públicas se han apresurado a anunciar inversiones en IA o reclamar capacidades de IA para sus productos con la esperanza de impulsar sus precios de acciones, de la misma manera que una generación anterior de empresas se promocionó como «dot-coms» en los años 90.
La máquina de hype sigue en marcha
A pesar del fracaso de GPT-5, la máquina de propaganda que sustenta las expectativas públicas sobre la IA no se ha detenido. Una proyección llamada «AI 2027» afirma: «Predecimos que el impacto de la IA superhumana durante la próxima década será enorme, superando al de la Revolución Industrial«.
Inteligencia artificial: ¿Ciencia o marketing?
Como señalan Emily M. Bender y Alex Hanna en su libro, «inteligencia artificial» no es un término científico o de ingeniería. Es un término de marketing. Los promotores de IA han mantenido cautivados a inversores y seguidores dependiendo de una comprensión vaga del público sobre el término «inteligencia».
Los bots de IA parecen inteligentes porque han logrado la capacidad de parecer coherentes en su uso del lenguaje. Pero eso es diferente de la cognición. Como dice Hanna: «Estamos imaginando una mente detrás de las palabras, y eso se asocia con conciencia o inteligencia. Pero la noción de inteligencia general no está realmente bien definida«.
Las promesas incumplidas
El público general podría estar finalmente descubriendo que las promesas fallidas de la IA son más generales. Las predicciones de que la IA llevaría a pérdidas masivas de empleos en campos creativos y STEM no se han cumplido como se esperaba.
Las predicciones de que la IA produciría un aumento en la productividad de los trabajadores tampoco se han materializado; en muchos campos, la productividad declina, en parte porque los trabajadores tienen que ser desplegados para verificar las salidas de IA.
El veredicto de los economistas
Algunos economistas están arrojando agua fría sobre las predicciones de ganancias económicas más generalmente. El economista del MIT Daron Acemoglu, por ejemplo, proyectó el año pasado que la IA produciría un aumento de solo aproximadamente 0.5% en la productividad estadounidense y un aumento de aproximadamente 1% en el producto interno bruto durante los próximos 10 años, meras fracciones de las proyecciones del campo de la IA.
Conclusión: El despertar de la realidad
Como recuerdan Bender y Hanna, las afirmaciones sobre conciencia y sensibilidad son «una táctica para venderte la IA«. También lo es la charla sobre los miles de millones, o billones, que se harán en IA. Como con cualquier tecnología, las ganancias irán a un pequeño grupo, mientras el resto de nosotros pagamos el precio… a menos que obtengamos una percepción mucho más clara de lo que es la IA, y más importante, de lo que no es.
La lección de GPT-5 es clara: la era dorada de las promesas ilimitadas de la inteligencia artificial podría estar llegando a su fin, y es hora de que tanto inversores como consumidores se preparen para una realidad mucho más sobria.
