En el mundo de la inteligencia artificial (IA), la llegada de modelos de lenguaje como ChatGPT ha suscitado tanto admiración como escepticismo. Durante los últimos años, estos sistemas han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología, ofreciendo respuestas rápidas, generando textos y asistiendo en diversas tareas creativas y productivas. Sin embargo, más allá del entusiasmo inicial, expertos como Nilay Patel, editor en jefe de The Verge, han señalado que la calidad de escritura generada por ChatGPT es, en el mejor de los casos, un C+. Esta valoración, aparentemente sencilla, encierra una perspectiva profunda sobre las limitaciones y el potencial de las herramientas basadas en inteligencia artificial hoy en día. La noción de calificar la escritura de un modelo de lenguaje con una nota que típicamente se asocia con un rendimiento medio puede parecer injusta en primera instancia para muchos usuarios no especializados.
Después de todo, ChatGPT puede redactar ensayos, correos electrónicos y artículos en cuestión de segundos, tarea que para una persona puede consumir tiempo considerable. Sin embargo, es fundamental entender la diferencia entre cantidad y calidad, así como el contexto en el que estas inteligencias artificiales operan para no sobrestimar sus capacidades. Una diferencia crucial radica en la naturaleza probabilística de los modelos de lenguaje frente al comportamiento determinista de los programas de software tradicionales. Los softwares convencionales responden a instrucciones con resultados predecibles y consistentes, generando confianza en su uso y estableciendo expectativas claras. En contraste, la inteligencia artificial basada en modelos de lenguaje funciona prediciendo la siguiente palabra en una secuencia según grandes cantidades de datos de entrenamiento, lo que implica una inherente incertidumbre y variabilidad en las respuestas.
Esta característica convierte a ChatGPT y similares en una especie de asistente rápido y siempre disponible, pero cuya producción suele estar a un nivel sólido, pero no sobresaliente. Tomar como necesaria y constante la perfección en sus resultados es un error que puede generar frustración. La clave está en bajar las expectativas y entender que, si se equipara a un asistente de nivel medio —un pasante que posee conocimientos generales pero no experiencia profunda— las interacciones pueden ser más satisfactorias y productivas. Desde una perspectiva práctica, esta aproximación es especialmente útil para profesionales que necesitan apoyo en áreas periféricas de sus especialidades. En la actualidad, muchas profesiones requieren conocimientos amplios que van más allá de un core especializado.
Aquí, un modelo de lenguaje puede actuar como un puente para explorar temas nuevos o procesar tareas rutinarias, acelerando el día a día sin la necesidad de ser un experto en todo. En un terreno desconocido, la contribución de un “interno” que rente un C+ puede significar un punto de partida valioso. Sin embargo, también es crucial reconocer que los resultados óptimos en trabajos centrales, especialmente aquellos en los que la calidad es determinante, no pueden delegarse totalmente a estas herramientas. La responsabilidad de entregar un trabajo A+ continúa en manos humanas, y las mejoras que suponga el ahorro de tiempo al usar inteligencia artificial deben canalizarse hacia la mejora cualitativa del producto final. En ocasiones, la inteligencia artificial no representa un ahorro de tiempo directo, y eso también es válido y entendible.
La naturaleza del aprendizaje y la colaboración con sistemas imperfectos no es nueva, pues los procesos de integración de pasantes humanos también implican inversión de tiempo y supervisión. Este panorama nos invita a reflexionar sobre la verdadera naturaleza y evolución de la inteligencia artificial. A pesar de los avances tecnológicos evidentes en nuevos modelos y algoritmos, la esencia del desempeño sigue siendo consecuente con la calidad de los datos humanos usados en el entrenamiento: una mezcla de conocimientos mediocres y aciertos excepcionales. Hasta que se desarrollen métodos que superen esta limitación fundamental, es probable que la inteligencia artificial continúe operando en un rango de “suficientemente bueno” pero no excelso. Adoptar cambios de mentalidad hacia la IA, como considerar a ChatGPT un colaborador de nivel medio, permite una interacción más balanceada y productiva.
Este enfoque reduce la decepción generada por expectativas desmedidas y promueve un uso consciente de las herramientas, maximizando sus fortalezas y cubriendo sus debilidades mediante la supervisión y el toque humano. Además, es importante entender que el progreso tecnológico es acumulativo y que, si bien los modelos actuales pueden no ser perfectos, representan un avance significativo en la automatización y asistencia cognitiva. La inteligencia artificial hoy funciona como un complemento invaluable para potenciar capacidades, experimentar con ideas y desafiar los límites del conocimiento con mayor rapidez. En términos de futuro laboral, la integración de estas tecnologías implica que profesionales deben aprender a colaborar con estas “inteligencias” incipientes, capacitándose para usar sus outputs con juicio crítico y sabiduría. Así, se construye un ecosistema donde las habilidades humanas y la eficiencia de la IA se complementan, un escenario en el que una inteligencia artificial de nivel C+ puede ser una palanca para que los humanos alcancen trabajos de calidad A+.
En conclusión, la declaración de que ChatGPT es “solo un C+ en escritura” no es una crítica destructiva, sino más bien un llamado a desarrollar una percepción realista de lo que la inteligencia artificial puede ofrecer en su estado actual. Entender esta evaluación ayuda a establecer expectativas adecuadas, evita frustraciones y fomenta una colaboración inteligente entre humanos y máquinas, beneficiando tanto la productividad como la innovación en múltiples campos profesionales. En definitiva, la clave está en reconocer el valor práctico de estas herramientas manteniendo una distancia crítica respecto a sus limitaciones.