12 de agosto de 2025 # GPT-5 no es peor: eres tú quien esperaba otra cosa Te aquí te explico cómo funciona de verdad y te cuento cómo sacarle provecho  ### Antes de empezar Decía Sam Altman hace algo más de un año que GPT-5 iba a decepcionar a mucha gente... > No es que GPT-5 sea peor; es que ha dejado de contarte lo que quieres oír y ha empezado intentar ser más preciso. Ya no te maquilla la respuesta ni busca caerte simpático: va al grano, sin florituras. Y para quien venía buscando un masaje al ego, eso sabe a bofetada. GPT-5 no es un único cerebro gigante como sus versiones anteriores. Es un **sistema de orquestación** con un **enrutador** que decide, en tiempo real, qué “especialista” interno usar: uno más rápido, uno que razona más, otro que combina modalidades… Esto cambia la experiencia: ya no es “yo elijo mi modelo y ya está”, y ahí empieza parte del ruido. ## Por qué se queja la gente de GPT-5 Hay dos tipos de quejas: las de la gente normal y las de los youtubers. Los youtubers viven de captar atención. Necesitan convertir cualquier novedad en algo sensacionalista para que el algoritmo les premie. Exagerar o distorsionar es parte del juego. A esos, ni caso. Con la gente normal, el problema es de **expectativas** y **gestión del cambio**. Incluso muchos de los que se consideran “expertos” se habían acostumbrado a elegir su modelo manualmente, como quien saca la herramienta exacta de una caja. De repente, ese control desaparece: ahora es el sistema el que decide qué usar en cada momento. Para los menos “expertos”, la experiencia es más sencilla: no hay que pensar qué modelo elegir. Pero esa misma simplicidad desconcierta a quienes estaban acostumbrados a tener la última palabra... y a veces también a quienes, más que una buena respuesta, preferían una respuesta bonita que les sonara bien. Vamos a quitarle misterio al asunto. Esto es lo que **realmente** es GPT-5 y cómo funciona, sin ruido ni exageraciones. ## ¿Qué es y cómo funciona GPT-5?  La arquitectura de GPT-5 es más cercana a un _“orquestador de modelos”_ que a un bloque único y monolítico como las generaciones anteriores. No es que tengas un solo modelo gigante y estático, sino que internamente combina varias capacidades y submodelos especializados —de texto, de razonamiento a largo plazo, de visión, de planificación, etc.— y un componente que decide cuál usar, en qué orden y cómo combinar las respuestas. La metáfora sería algo así: - En GPT-3 o GPT-4, imagínate una sola mente que lo hace todo. - En GPT-5, tienes un “director de orquesta” que sabe cuándo llamar al violinista, al pianista o al percusionista, y cómo sincronizarlos para producir la pieza final. Esto permite que: - **Sea más flexible**: usa razonamiento profundo cuando hace falta o va rápido si la tarea es simple. - **Combine modalidades**: texto, imágenes, análisis estructurado, etc. - **Escale mejor**: no hace falta reentrenar un mega-modelo entero, basta con añadir o mejorar el especialista correspondiente. Con lo que GPT-5 no es “un único bloque” como antes; es un **sistema unificado** con varias piezas y un **enrutador** que decide, en tiempo real, qué usar en cada momento. La información oficial está [aquí publicada](https://openai.com/index/introducing-gpt-5/). ### Cómo está montado - **Modelo rápido (“gpt-5-main”)**: contesta la mayoría de cosas con agilidad. - **Modelo de razonamiento (“gpt-5-thinking”)**: para tareas complejas, “piensa más” antes de responder. - **Router en tiempo real**: decide según la conversación, la dificultad, la necesidad de herramientas y señales del usuario (“piensa a fondo…” fuerza razonamiento). - **Minis y nano**: versiones más pequeñas para respuestas rápidas o límites de uso. - **Pro**: versión que lleva el razonamiento más lejos, usando más cómputo en paralelo. ## Qué implica para nosotros los usuarios - **Mejor respuesta por defecto**: si la pregunta es simple, va rápido; si es compleja, activa razonamiento sin que cambies de modelo. - **Menos “meter la pata”**: reducción de alucinaciones y mejor seguimiento de instrucciones. - **Escala por especialización**: se combinan especialistas en lugar de reentrenar todo. En el futuro, OpenAI planea integrar todo en un solo modelo, pero hoy la orquestación es lo práctico. ### Una analogía: las urgencias del hospital Piensa en **urgencias**: te atiende un médico general (rápido). Si ve algo raro, llama al neurólogo (razonamiento). El **coordinador** (router) decide a quién activar y en qué orden. Tú solo explicas el caso (tu prompt). ## Preguntas típicas **¿Tengo que elegir el modelo?** No. Por defecto el sistema decide. Solo si quieres, fuerzas razonamiento o eliges _GPT-5 Thinking_. **¿Es literalmente muchos modelos externos pegados?** No. Es un **diseño integrado** con variantes coordinadas por un router. **¿Funciona siempre perfecto?** No. A veces el enrutador no acierta, dispara razonamiento para cosas simples o da vueltas sobre ideas triviales. También pasa lo contrario: quieres detalle y te responde rápido. Irá afinándose. ## ¿Por qué es importante el cambio? Porque ahora la carrera no es solo “crear el modelo más listo”. El modelo se ha convertido en un **sistema modular** que puede crecer en múltiples direcciones a la vez. OpenAI podría, por ejemplo, desarrollar un módulo experto en derecho y, cuando esté maduro, integrarlo en GPT-5. A partir de ahí, cada vez que le preguntes sobre un tema legal, notarás la mejora, sin que eso afecte al resto de habilidades. En otras palabras: la IA ya no crece como un bloque que se reemplaza cada año, sino como un ecosistema que suma piezas especializadas y mejora de forma continua. Y eso cambia por completo la forma en que va a escalar de ahora en adelante. Este cambio no es solo técnico: es cultural. Pasamos de usar ‘una herramienta’ a convivir con un sistema vivo que evoluciona por piezas. Y como todo lo que evoluciona, no espera a que te pongas al día.” ## Cómo sacarle el máximo provecho a GPT-5 GPT-5 es distinto porque ya no eliges siempre el modelo: él elige por ti. Eso significa que optimizar tu uso no es cuestión de “cuál modelo” sino de _cómo interactúas_. ### 1. Aprende a dar contexto desde el inicio - Cuanto más claro y completo sea tu primer mensaje, más probabilidades hay de que el enrutador active la capacidad correcta. - Incluye el objetivo final, el formato deseado y cualquier restricción relevante. - Ejemplo: en vez de “explícame la fotosíntesis”, di “explícame la fotosíntesis como si fuera profesor de 1º de ESO, en tres párrafos y con una metáfora visual”. ### 2. Usa señales explícitas para forzar razonamiento - Frases como “piensa a fondo sobre esto” o “razona paso a paso antes de responder” empujan al router hacia el modelo de razonamiento (_GPT-5 Thinking_). - Esto es clave en problemas complejos, planificación, o cuando quieres minimizar errores lógicos. ### 3. Aprovecha la multimodalidad - GPT-5 puede analizar texto, imágenes y datos estructurados. Combínalos para tareas más ricas. - Ejemplo: sube una imagen de una gráfica y pide “analízala y explica las tendencias principales en lenguaje claro”. ### 4. Encadena interacciones - No busques que te dé la respuesta perfecta en un solo mensaje. Trabaja iterativamente: pide, revisa, corrige, y añade nueva información. - Piensa en GPT-5 como un colaborador al que puedes ir afinando, no como una máquina expendedora de respuestas finales. ### 5. Cambia el ritmo según la tarea - Para borradores rápidos, di explícitamente “respuesta breve y directa” para que no active razonamiento innecesario. - Para trabajos críticos, sé claro: “quiero precisión, no rapidez”. ### 6. Guarda y reutiliza tus mejores prompts - Los prompts que activan el tipo de respuesta que quieres son reutilizables. - Mantén un repositorio y adáptalos, en vez de inventar desde cero cada vez. ### 7. Entiende sus límites - El router puede equivocarse y usar el modelo equivocado para tu intención. - Si notas que una respuesta no tiene la profundidad o el formato esperado, dilo: “responde como si fuera el modelo de razonamiento” o “hazlo más breve y directo”. ## Un ejemplo de inteligencia: habilidad o suerte jugando al Chinchón  Os comparto una imagen de una ejemplo que hice el otro día con GPT-5, que me parece bastante bueno. Además de la imagen, tenéis la pizarra Excalidraw disponible aquí --> https://link.excalidraw.com/l/9gMeTZLXisg/7hIvsYaz7Sf  ### Bonus Se me ocurrió pedirle a Claude que me hiciera una valoración de la respuesta de ChatGPT. Este es el párrafo final: > [!info] > Máquina es una IA inteligente y bien informada que demuestra comprensión profunda del problema. La respuesta es útil y fundamentalmente correcta, aunque algunos números específicos parecen más estimaciones educadas que datos empíricos. Para un juego sin estudios formales publicados, es una aproximación muy razonable y metodológicamente sólida. > La sugerencia del método ANOVA al final es particularmente valiosa para quien quiera datos reales de su grupo de juego. > --- Publicado el 12 de agosto de 2025, [LinkedIn](https://www.linkedin.com/posts/davidhurtadotoran_mentesinquietas-activity-7360911779486466048-z-9d?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAAT5UsBH3ISG9LTxrgEnB7glCf9CerKWno), [Substack](https://open.substack.com/pub/davidhurtado/p/gpt-5-no-es-peor-eres-tu-quien-esperaba?r=4uyjfg&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=false) y [X](https://x.com/dhtoran/status/1955210256637710568)