OpenAI destina 80‑90% de su I+D a GPT‑7 y posteriores

OpenAI ha confirmado que entre el 80 % y el 90 % de su trabajo de investigación está orientado a los futuros modelos GPT‑7, GPT‑8 y versiones posteriores. Boris Power, responsable de Applied Research, explicó que el verdadero valor se genera al saltar de una generación a otra, mientras que los incrementos dentro de una misma generación –por ejemplo de GPT‑5.1 a 5.2– son apuestas a corto plazo basadas en datos de entrenamiento especializados.

Según Power, los “saltos” de generación hacen que "todo lo demás simplemente funciona mucho mejor" y obligan a la compañía a redefinir rápidamente dónde invertir para obtener ganancias inmediatas. Las actualizaciones menores se consideran “extremadamente cortoplacistas” dentro de la empresa, aunque sirven para iterar y aprender con mayor velocidad. No obstante, Power advierte que esa no es la estrategia a largo plazo.

El principal reto de los asistentes actuales, según Power, no es la calidad del modelo sino la incorporación del usuario. La mayoría de los usuarios de ChatGPT desconocen las capacidades del sistema. Los futuros modelos deberán ser más proactivos al mostrar lo que pueden hacer y anticipar las necesidades del usuario. GPT‑4 requería una formulación cuidadosa de los prompts; GPT‑5 resultó más sencillo, pero aún necesitaba retroalimentación constante. GPT‑6 ya se comporta como un colega capaz al que se le puede asignar un objetivo sin demasiada guía.

Power subrayó que la próxima generación buscará cerrar esa brecha de onboarding, ofreciendo una interacción más intuitiva y menos dependiente de instrucciones explícitas. Mientras tanto, la empresa sigue invirtiendo en investigación fundamental para alcanzar esos saltos de generación, aceptando que los avances intermedios son útiles pero no el objetivo final.

Power says en una charla reciente que la visión a medio plazo es que los modelos actúen como asistentes autónomos, capaces de comprender y ejecutar metas complejas sin supervisión continua.

Este enfoque plantea preguntas sobre la hoja de ruta de los clientes empresariales: ¿deberán esperar a GPT‑7 para integrar soluciones críticas, o seguirán apoyándose en versiones intermedias mientras se afinan los flujos de trabajo? La respuesta dependerá de la rapidez con que OpenAI convierta esos saltos de generación en productos comercializables.

En definitiva, la estrategia de OpenAI apunta a concentrar recursos en los grandes saltos de capacidad, mientras mantiene una corriente de mejoras menores para seguir aprendiendo. Los profesionales de IA deberán monitorizar tanto los anuncios de nuevas generaciones como las herramientas que faciliten la adopción de esas capacidades en entornos reales.