Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT ha dejado de ser una curiosidad tecnológica para convertirse en uno de los motores de cambio más influyentes de la última década. Hoy conviven miles de herramientas de inteligencia artificial (IA), nuevos modelos y debates intensos sobre regulación, productividad o dependencia. En este contexto, ChatGPT representa un antes y un después: para muchos, una herramienta de trabajo o estudio; para otros, el símbolo de una disrupción global que transforma mercados, empresas, la educación… y también nuestra forma de informarnos.

Un auge global: millones de usuarios, usos diversos, adopción masiva

La expansión de ChatGPT ha sido meteórica. Es utilizado diariamente por millones de personas en todo el mundo, y su adopción ha coincidido con una transformación clara en la manera en que buscamos información: muchos ya no escriben una consulta en un buscador tradicional, sino que “preguntan” directamente a un chatbot. En ámbitos profesionales, ChatGPT ha pasado de ser una curiosidad tecnológica a ofrecer soluciones prácticas: resúmenes, borradores, apoyo en redacción o código, ideas — incluso tareas rutinarias de oficina. Las capacidades del modelo han evolucionado: lo que empezó como un simple generador de texto ha ido integrando razonamiento más complejo y, en muchos casos, soporte multimodal (texto, imágenes, audio). Estas mejoras han permitido que ChatGPT se utilice en contextos tan variados como educación, comunicación corporativa, asistencia personal o generación de contenido profesional.

En el terreno empresarial, un reporte reciente sugiere que los modelos de IA de frontera pueden completar ciertas tareas cien veces más rápido y a menor coste que un experto humano. Al mismo tiempo, muchas empresas han relajado su dependencia exclusiva y comienzan a combinar herramientas: algunos trabajadores ya no usan solo ChatGPT, sino también otras soluciones de la competencia, lo que evidencia un ecosistema cada vez más fragmentado.

Choque geopolítico y tecnológico: China, Estados Unidos y la incertidumbre europea

El impacto de ChatGPT va más allá del consumo individual o corporativo. Su aparición ha contribuido a redefinir quién lidera el desarrollo de IA a nivel global. A pesar de que Estados Unidos sigue dominando en número absoluto de modelos punteros, China avanza rápidamente gracias a modelos de código abierto eficientes. Europa, por su parte, atraviesa una contradicción: mientras una parte de sus ciudadanos reclama regulación, sus empresas y gobiernos promueven la adopción de IA. El continente sigue muy rezagado en inversión, patentes y desarrollo propio — lo que plantea el riesgo de que Europa quede dependiente de infraestructura, patentes, chips y software desarrollados fuera, mayormente en Estados Unidos o China. Además, la carrera por la eficiencia —tanto técnica como económica— favorece la aparición de modelos “ligeros”, con menor coste computacional, lo que amplía el dominio de los actores mejor preparados para optimizar recursos.

Impacto en el trabajo: más eficiencia, pero también riesgos de descontextualización

Tres años tras su lanzamiento, ChatGPT —y la generación de IA en general— ya han modificado los flujos de trabajo en muchos sectores. En ciertos casos, las tareas se completan más rápido; en otros, simplemente desaparecen. En algunos sectores como el desarrollo de software, los cambios son especialmente sensibles. No obstante, existe una evidencia clara de que ChatGPT no ha suprimido completamente el stack tecnológico anterior (foros de discusión, motores de búsqueda, plataformas especializadas). Más bien lo ha reorganizado: las búsquedas rápidas y los borradores se hacen mediante chat, mientras que las investigaciones profundas, los debates técnicos complejos o la verificación rigurosa siguen requiriendo métodos tradicionales.

Aprendizaje con IA: ¿comodidad a costa de profundidad?

Un reciente estudio publicado en PNAS Nexus, basado en siete experimentos realizados con más de 10.000 participantes, concluye que aprender a través de un modelo de lenguaje como ChatGPT conduce a un conocimiento más superficial que usar una búsqueda tradicional por internet. Los participantes asignados a usar ChatGPT tendieron a producir consejos más cortos, menos informativos y menos adaptados que quienes navegaron por enlaces convencionales. Incluso cuando la información base era la misma, la síntesis automática redujo la motivación para profundizar, lo que se tradujo en una representación mental menos elaborada del tema aprendido.

Esto no significa que el uso de IA sea negativo per se, sino que su conveniencia —respuesta rápida, formato digerible, sin necesidad de moverse por varias fuentes— puede transformar el aprendizaje activo en algo pasivo. En educación, esto plantea un dilema: aunque ChatGPT puede servir como ayuda puntual (resúmenes, introducciones, primer enfoque), depender exclusivamente de él para adquirir conocimientos podría limitar la profundidad, la retención y la capacidad crítica. Estudios previos ya habían mostrado que reducir la “carga cognitiva” con IA puede debilitar la calidad del razonamiento y la argumentación. En ese sentido, para tareas que exigen pensamiento complejo, discernimiento y estructura, el uso indiscriminado de IA podría volverse contraproducente.

¿Qué hay detrás de toda esta expansión? Economía, infraestructuras y modelo de negocio

El crecimiento explosivo de ChatGPT y otras IA no es fruto únicamente de su utilidad inmediata. Hay tres factores estructurales que lo explican. Primero, la infraestructura: centros de datos, chips especializados, cloud computing — tecnologías que durante años han evolucionado, preparándose para soportar algoritmos intensivos. Sin esa base, los modelos de lenguaje grande (LLMs) no serían viables masivamente. Pero en Europa esa infraestructura es escasa y costosa, lo que limita el desarrollo interno. Segundo, el coste de desarrollo: los nuevos modelos “pseudo-neuronales” con entrenamiento optimizado reducen drásticamente los recursos necesarios: no hace falta hardware súper caro para crear un modelo competitivo. Esto ha contribuido al ascenso de proyectos en China que —con menor inversión— logran resultados muy eficaces. Tercero, el modelo de negocio: muchas de estas herramientas serían inviables si dependieran únicamente de usuarios gratuitos. Transformarlas en un servicio recurrente (suscripciones, integraciones corporativas, APIs) es clave. Pero ese modelo aún cojea: en Europa, aunque el número de usuarios sigue creciendo, la conversión a suscriptores de pago parece haberse estancado. Esto crea tensiones: mantener infraestructura, investigación y desarrollo exige inversión continua; sin ingresos suficientes, la sostenibilidad a largo plazo puede comprometerse.

Reflexiones: entre oportunidades y alertas — lo que conviene vigilar de cara al futuro

Estos tres años de ChatGPT permiten vislumbrar varias posibilidades y riesgos. Por un lado, hay una oportunidad real para aumentar productividad, democratizar el acceso al conocimiento, facilitar tareas rutinarias y liberar tiempo para trabajo creativo. Para quien ya traía experiencia y talento, la IA actúa como un multiplicador de esfuerzo.

Pero también hay una advertencia: si la economía de la IA se estructura en torno a pocos gigantes —sean de EE. UU. o China—, corremos el riesgo de que buena parte del mundo (y Europa en particular) quede dependiente de tecnologías externas, perdiendo soberanía. En ese escenario, la regulación, migración de talento y desarrollo de infraestructura serán claves. Además, la presión por convertir usuarios en clientes de pago podría forzar decisiones precipitadas: priorizar funciones atractivas a corto plazo sobre calidad, seguridad, privacidad o transparencia.

En el ámbito laboral, la clave estará en adaptarse: quienes desarrollen habilidades cognitivas, creatividad, juicio crítico, capacidad de supervisar IA o de trabajar en entornos híbridos tendrán ventaja. Los trabajos altamente rutinarios, estructurados o dependientes de tareas repetitivas tendrán un futuro mucho más incierto.

Desde el punto de vista educativo y cognitivo, vale preguntarse qué ocurre cuando dependemos de sistemas de IA para informarnos, aprender o crear. ¿Perdemos riqueza en nuestras búsquedas, en el debate, en la profundidad? ¿O simplemente optimizamos lo prescindible para dedicar nuestro tiempo a lo verdaderamente importante?

Quizá el mayor reto en los próximos años será aprender a usar la IA con criterio: como una herramienta de apoyo, no como un sustituto de nuestra curiosidad, reflexión o esfuerzo.