Cuando pensar ya no es neutro: ChatGPT y el monopolio de la inteligencia artificial

En el paisaje cambiante de la tecnología, hay momentos que no se anuncian como revoluciones, sino que se presentan como consolidaciones silenciosas. No hacen ruido, no se visten de grandes titulares, pero alteran los equilibrios del ecosistema digital de forma irreversible. El reciente dato que confirma que OpenAI controla el 80% del mercado de modelos de lenguaje generativos no es uno más. No es solo una señal de éxito comercial, ni una prueba del valor técnico de sus herramientas. Es un punto de inflexión. Porque, cuando una sola empresa domina el acceso a la inteligencia artificial que produce lenguaje, lo que se monopoliza no es solamente un producto: es una arquitectura cognitiva que empieza a moldear el pensamiento de millones.

Desde que ChatGPT se lanzó al público, el entusiasmo ha sido global. Miles de empresas lo integraron en sus sistemas. Millones de personas comenzaron a usarlo a diario. Su potencia, fluidez y utilidad superaron las expectativas incluso de sus creadores. Pero ese mismo éxito —ese despliegue vertiginoso en todos los sectores— es lo que hace necesario preguntarse qué mundo está construyendo esta herramienta hegemónica, qué criterios filtra y cuáles impone como forma de sentido.

Una interfaz que se volvió infraestructura

Lo que comenzó como una ventana de chat se convirtió rápidamente en la columna vertebral del ecosistema de automatización textual en Occidente. Ya no se trata solo de usuarios que entran a ChatGPT para redactar correos o hacer consultas. El verdadero impacto está en su integración masiva a sistemas de terceros: bancos, medios, plataformas educativas, herramientas de atención al cliente, software empresarial, editores de texto, motores de búsqueda, asistentes virtuales, incluso sistemas judiciales o médicos en proceso de prueba.

En muchos de estos casos, los usuarios finales no saben que están interactuando con ChatGPT. Lo hacen a través de interfaces personalizadas por terceros, pero todas conectadas por detrás a la API de OpenAI. El resultado es que el modelo de lenguaje desarrollado por esta empresa se convirtió no solo en estándar de referencia, sino en infraestructura cognitiva distribuida, camuflada en miles de servicios.

Este tipo de centralización técnica no es nueva en el mundo digital —Google lo hizo con las búsquedas, Amazon con la nube, Facebook con la publicidad personalizada—, pero lo particular del caso de ChatGPT es que lo que centraliza no es una función técnica, sino una forma de procesar el lenguaje. Y como bien sabemos, el lenguaje no es neutral. El lenguaje da forma al pensamiento, selecciona lo que puede decirse, sugiere lo que debe descartarse. ChatGPT, en su rol actual, no es simplemente un recurso: es un filtro de mundo.

Qué significa que OpenAI controle el 80% del mercado

La cifra que dio lugar a esta discusión no es menor. Según el informe que disparó la preocupación, OpenAI representa hoy el 80% del mercado de modelos generativos utilizados activamente. Esto incluye tanto su interfaz pública (chat.openai.com) como el uso de sus modelos por terceros mediante API. Y aunque existen otras opciones en el mercado —Claude (Anthropic), Gemini (Google), LLaMA (Meta), Mistral, Perplexity, etc.—, la diferencia de adopción es abismal.

Detrás de este fenómeno no hay solo mérito técnico. Hay una combinación de factores estratégicos: financiamiento multimillonario, alianzas con Microsoft (que permitió integraciones masivas en Office y Azure), un enorme primer movimiento público en noviembre de 2022, y sobre todo, una estructura comercial pensada para convertir a GPT en el modelo por defecto.

OpenAI no sólo ofrece un producto final. Ofrece una infraestructura de modelos listos para ser usados como base por desarrolladores, startups y grandes corporaciones. Eso implica que gran parte del ecosistema digital actual, al buscar implementar IA generativa, termina optando por un modelo de OpenAI, incluso sin adherir ideológicamente a su visión del mundo.

Esto es clave: el dominio no se ejerce solo en el punto de acceso visible, sino también en la arquitectura invisible que soporta los procesos de automatización textual. Es allí donde el 80% adquiere su verdadera densidad política.

¿Qué se centraliza cuando se centraliza una IA?

Muchos tienden a pensar que lo que se concentra en manos de OpenAI es simplemente una ventaja de mercado. Pero el problema es más profundo. Porque lo que se monopoliza no es solo una herramienta, ni un servicio, ni siquiera un modelo técnico: lo que se monopoliza es una forma de producir sentido, una gramática algorítmica de lo pensable.

Los grandes modelos de lenguaje como GPT no son motores de búsqueda ni simples compiladores. Son sistemas de predicción estadística del lenguaje, entrenados para responder en función de un universo masivo de textos previos, corregidos por humanos y ajustados por criterios de «utilidad», «seguridad», «veracidad» o «prolijidad». Es decir, lo que devuelven no es lo que hay, sino lo que se estima aceptable dentro de los límites definidos por quienes entrenan y supervisan el modelo.

Cuando una sola empresa controla esta cadena de decisiones, ocurre lo siguiente:

• Define qué fuentes considera confiables.

• Decide qué temas son «controversiales» y deben ser tratados con cautela.

• Establece sesgos “positivos” como la evitación del lenguaje ofensivo o discriminatorio, que aunque bienintencionados, también tienden a reducir la riqueza semántica de lo humano.

• Filtra los matices: las ironías, las contradicciones, los bordes del lenguaje informal, los tonos ambiguos.

Por eso, la concentración no es solo tecnológica, sino epistemológica. Se construye una matriz que filtra lo decible desde una única lente, y se impone esa lente como estándar implícito de claridad, sensatez y corrección.

El usuario se adapta al modelo (y no al revés)

Uno de los fenómenos más curiosos y menos discutidos del auge de ChatGPT es que los humanos están comenzando a imitar a la IA. No en su contenido, sino en su forma de expresarse.

Se trata de una inversión de roles: en lugar de entrenar al modelo para entendernos mejor, somos nosotros quienes comenzamos a ajustar nuestras preguntas y pedidos al tipo de lenguaje que sabemos que “funciona” con GPT. Esto se ve en prácticas como:

• Reformular una pregunta para que no la rechace por “contenido sensible”.

• Redactar instrucciones en forma de prompt “óptimo”.

• Evitar ironías, coloquialismos o referencias oscuras.

• Incluir frases como “sé específico”, “usa ejemplos concretos”, “responde paso a paso”.

Estas formas de interactuar, que parecían anecdóticas al principio, se están consolidando como norma comunicacional en muchos espacios profesionales. Y esto tiene un costo: empobrecimiento expresivo, estandarización del razonamiento, automatización de la voz interior.

Si la mayoría de los textos que leemos, escribimos y compartimos están mediados por el mismo modelo —y si nosotros mismos nos entrenamos a hablar como espera ese modelo— el resultado es una sociedad que internaliza el pensamiento maquínico como forma de claridad.

La falsa competencia

En este punto alguien podría objetar: ¿pero acaso no existen otros modelos? ¿No están Claude, Gemini, Mistral, LLaMA, Perplexity? Sí, existen. Pero hasta ahora, ninguno ha logrado acercarse al nivel de centralidad simbólica, comercial y técnica que ocupa GPT. Y esto no se debe exclusivamente a la calidad técnica.

Veamos el panorama:

• Claude (Anthropic) tiene un modelo muy competente, con buen manejo del lenguaje y excelente capacidad de razonamiento. Pero su interfaz es menos masiva, su integración por API más reciente, y su visibilidad en medios muy inferior.

• Gemini (Google) ha tenido problemas de confianza pública. Las controversias por imágenes generadas y por respuestas filtradas dañaron su reputación. Además, la estrategia de integración en productos como Android y Workspace no ha sido suficiente para competir con la alianza OpenAI-Microsoft.

• Mistral y LLaMA son modelos open source o semiabiertos, con enorme potencial técnico. Pero requieren conocimiento técnico para ser desplegados, no cuentan con interfaces sencillas para el usuario promedio, y carecen de la infraestructura empresarial que permitiría un uso masivo.

• Perplexity funciona sobre modelos de terceros, y aunque ofrece una experiencia innovadora al combinar IA con búsqueda real, sigue dependiendo del motor GPT en muchas operaciones.

La conclusión es clara: la competencia existe, pero está fragmentada, invisibilizada y, en la mayoría de los casos, subordinada técnica o comercialmente al modelo dominante.

El ciclo de retroalimentación positiva

En economía se llama “efecto red” a aquel fenómeno en el cual un producto se vuelve más valioso cuanto más gente lo usa. Eso es exactamente lo que ocurre con GPT: su base de usuarios masiva no solo justifica su uso, sino que lo amplifica y refuerza.

Cuando millones de usuarios lo emplean, generan datos. Esos datos se usan para mejorar el modelo. Esa mejora atrae más usuarios. Y así sucesivamente.

Además, OpenAI tiene la ventaja de contar con miles de casos de uso personalizados que sus usuarios cargan cada día: prompts detallados, correcciones, afinaciones de estilo. Todo eso alimenta un entrenamiento posterior, incluso sin ser explícitamente supervisado. En la práctica, somos entrenadores gratuitos del modelo que más poder acumula.

Lo que en un comienzo era acceso libre, se convirtió gradualmente en una forma de externalizar la mejora continua sin pagar por ella. Mientras tanto, el resto de los modelos que no cuentan con ese volumen de interacciones quedan rezagados en capacidad de ajuste fino y de comprensión contextual.

Las consecuencias invisibles: homogeneidad y pérdida de fricción

Cuando un único modelo de lenguaje se vuelve hegemónico, sus consecuencias no se ven de inmediato. No hay una censura explícita ni un apagón de voces. Lo que ocurre es más sutil: una estandarización progresiva de lo decible, una naturalización de sus límites como si fueran los límites del pensamiento mismo.

Esto se nota en múltiples planos:

• Estilo: textos generados con ChatGPT tienden a tener una estructura similar. Introducción clara, desarrollo ordenado, conclusiones positivas, tono neutro. Esto puede ser útil para tareas formales, pero aplana la expresividad.

• Contenido: en temas complejos o polémicos, GPT tiende a ofrecer respuestas equilibradas, a menudo evasivas, que buscan no ofender a nadie. Aunque eso suena razonable, puede convertirse en un modo de diluir las tensiones del mundo real en fórmulas blandas.

• Velocidad vs. profundidad: al priorizar la respuesta rápida, se pierde espacio para la duda, la contradicción, la lentitud necesaria para pensar. La fricción —ese elemento vital en todo proceso creativo— es reducida al mínimo.

Lo preocupante no es que ChatGPT funcione así. Lo preocupante es que el entorno digital entero comience a imitar esa forma de operar. Que los estudiantes redacten trabajos al estilo GPT. Que los creativos diseñen campañas “GPT-friendly”. Que las organizaciones ajusten sus documentos a la lógica conversacional de la IA. En suma: que el pensamiento humano se amolde a una inteligencia artificial dominante, en vez de exigir que esa IA se enriquezca con la complejidad del pensamiento humano.

La ilusión de lo neutral

OpenAI ha trabajado activamente para que ChatGPT parezca una herramienta neutra, sin ideología, sin sesgo. Pero esa neutralidad es una ficción operativa. Todo modelo de lenguaje incorpora decisiones: qué datos usar, qué respuestas aceptar, qué temas censurar, qué tono promover.

Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-4 se hizo en un entorno cerrado, con filtros para evitar “alucinaciones”, lenguaje ofensivo, contenidos ilegales, o afirmaciones infundadas. Pero ¿quién define lo ofensivo, lo confiable, lo seguro? ¿Bajo qué cultura, bajo qué sistema de valores, con qué nivel de transparencia?

Estas decisiones —por más justificadas que estén— constituyen un marco ideológico de facto. No hace falta que se explicite una intención política: el sesgo estructural emerge de las fuentes, de las exclusiones, de los silencios, de las analogías priorizadas.

Y cuando ese marco se vuelve el estándar de facto para millones de usuarios, el riesgo es que confundamos lo plausible con lo verdadero, lo correcto con lo repetible, lo sintético con lo justo.

¿Qué alternativas existen?

La buena noticia es que este proceso no es irreversible. Pero requiere acción consciente y sostenida en distintos frentes:

• Fomentar el uso de modelos open source: Herramientas como LLaMA, Mistral, GPT-J, Mixtral, Falcon o Deepseek están disponibles para su implementación local. Aunque requieren más conocimiento técnico, pueden adaptarse a contextos específicos, con mayor transparencia y control.

• Educar en el uso crítico de la IA: No basta con enseñar a escribir buenos prompts. Hay que formar usuarios capaces de leer lo que la IA no dice, de detectar patrones repetitivos, de cuestionar el “sentido común” que devuelve la máquina.

• Promover políticas públicas de acceso y diversidad: Los gobiernos y universidades deberían apoyar proyectos que distribuyan poder cognitivo. Esto implica financiar modelos propios, fomentar consorcios regionales, exigir estándares éticos abiertos, y construir infraestructuras soberanas de procesamiento.

• Desarrollar interfaces alternativas: No todo tiene que pasar por el modelo hegemónico. Existen chatbots especializados, sistemas de IA híbrida, entornos controlados para investigación o educación, y motores entrenados en corpus culturales específicos. Lo importante es no depender de un único proveedor para todo.

• Crear espacios de desacato algorítmico: Lugares donde se valore la disidencia, el error, la contradicción, el humor absurdo, la ambigüedad. Porque allí donde la IA tiende a homogenizar, la cultura debe insistir en su derecho al exceso, a la falla y a la rareza.

¿Y si pensar no fuera una tarea que se puede tercerizar?

La verdadera pregunta que deja el dominio de OpenAI no es si ChatGPT es bueno o malo. Es si queremos vivir en un mundo donde el acto de pensar se vuelva tan automático que ya no lo sintamos como una responsabilidad propia.

ChatGPT no es el enemigo. Es un síntoma. El síntoma de una época que busca resolver todo por anticipado, predecir antes de preguntar, optimizar antes de comprender. Una época que corre el riesgo de confundir velocidad con inteligencia, precisión con verdad, rendimiento con profundidad.

Por eso, esta discusión no es solo técnica ni solo política. Es cultural, filosófica, existencial. Porque delegar la producción de lenguaje es también delegar una parte de nuestra subjetividad. Y si bien hacerlo puede ser útil, también puede adormecernos.

El problema no es que la IA piense por nosotros. Es que de a poco nos vayamos olvidando de cómo pensábamos antes.