El lanzamiento de GPT-5 estaba llamado a ser un hito para OpenAI, pero se ha convertido en un ejemplo de cómo incluso los gigantes de la inteligencia artificial pueden tropezar. La compañía dirigida por Sam Altman tuvo que rectificar en apenas unos días y devolver a ChatGPT la opción de usar GPT-4o, después de una avalancha de quejas en redes como Reddit y X. El nuevo modelo, presentado como la evolución natural, fue recibido con frialdad por buena parte de la comunidad de usuarios, que lo percibieron como más “frío” y menos natural en sus respuestas.
“Creo que metimos la pata en algunas cosas durante el despliegue”, reconoció Altman en una cena con periodistas en San Francisco. Su sinceridad no oculta un hecho incómodo: OpenAI falló en entender la relación emocional que muchos usuarios mantienen con su producto estrella.
Una compañía que corre más de lo que puede
Altman defendió que, pese al error, la compañía batió récords de uso y que la API duplicó su tráfico en 48 horas. Pero esa visión triunfalista no termina de convencer a todos. El despliegue apresurado de GPT-5 refleja un problema más profundo: OpenAI está corriendo a una velocidad que ni sus usuarios ni su infraestructura parecen capaces de sostener.
El propio Altman admitió que se han quedado “sin GPUs”, un síntoma claro de los límites físicos que enfrenta el sector. Detrás de cada avance en IA hay una realidad material: centros de datos que consumen cantidades colosales de electricidad, miles de chips de altísimo coste y una cadena de suministro cada vez más tensionada.
La fiebre por los centros de datos
Altman no esconde sus planes: levantar billones de dólares para construir infraestructuras que soporten la próxima generación de modelos de IA. Una ambición que recuerda inevitablemente a otras épocas de euforia tecnológica, desde la burbuja puntocom hasta la fiebre de las criptomonedas.
Hoy en día, cada gran anuncio de un modelo de IA viene acompañado de cifras astronómicas en inversiones y consumo energético, y la promesa de que todo ello se amortizará en un futuro cercano gracias a la revolución de la productividad. Sin embargo, cada vez más voces en la industria advierten que se está entrando en un ciclo especulativo donde el capital fluye más rápido de lo que se generan retornos reales.
El riesgo es claro: una burbuja de la IA en la que empresas, gobiernos y fondos soberanos inviertan cantidades ingentes en centros de datos que tal vez no alcancen nunca los beneficios esperados.
El espejismo de la hiperaceleración
El caso de GPT-5 es un recordatorio incómodo de los límites de esta narrativa. La obsesión por la innovación rápida puede erosionar la experiencia de usuario, y lo que debería ser un salto cualitativo se percibe como un retroceso. OpenAI corre el riesgo de convertirse en víctima de su propia aceleración, empujada por expectativas desmesuradas y la presión de no perder ventaja frente a rivales como Anthropic, DeepSeek, Perplexity, Google o Meta.
Altman asegura que menos del 1 % de los usuarios mantiene una relación “no saludable” con ChatGPT, pero las discusiones internas en OpenAI sobre este tema muestran que incluso dentro de la compañía se empieza a cuestionar el impacto real que tiene poner modelos cada vez más poderosos en manos del gran público.
Entre la innovación y la burbuja
El futuro de la inteligencia artificial depende tanto de los avances técnicos como de la sostenibilidad del modelo económico que los soporta. Si la industria sigue escalando sin control, el riesgo de estrellarse contra la realidad de costes energéticos, limitaciones de hardware y expectativas infladas es muy real.
El fiasco de GPT-5 no es solo un error de comunicación o de despliegue. Es, quizás, la primera grieta visible en una industria que podría estar inflándose demasiado rápido.
