Durante años, la idea de ver publicidad dentro de ChatGPT se trató como un escenario extremo. La lógica era sencilla: si un asistente conversacional se parece a un compañero de trabajo o a un médico de guardia, meterle anuncios suena tan fuera de lugar como colgar carteles luminosos en una consulta. Esa frontera, sin embargo, empieza a moverse. La compañía ha señalado que los anuncios llegarán, previsiblemente con un formato “visible” y separado del contenido principal, como si fueran un banner discreto al pie de la respuesta.
Este cambio se interpreta, dentro y fuera del sector, como una pista sobre la presión del modelo económico. Mantener modelos de inteligencia artificial a escala global cuesta mucho dinero: servidores, energía, talento altamente especializado, entrenamiento continuo y medidas de seguridad. Cuando el crecimiento es vertiginoso y el gasto también, la tentación de monetizar cada interacción se vuelve difícil de ignorar.
La renuncia de Zoë Hitzig y el dilema de la publicidad basada en conversaciones
La discusión se encendió tras la decisión de Zoë Hitzig, investigadora de OpenAI, de dejar la empresa. Lo hizo público en un ensayo en The New York Times, con una postura que evita el blanco y negro: no califica los anuncios como algo intrínsecamente inmoral, reconoce que la IA es cara y que la publicidad puede sostener productos masivos. Su inquietud va por otro carril: el tipo de información que la gente entrega a un chatbot no se parece a la que se deja en un buscador.
Aquí el matiz es crucial. A un asistente conversacional se le cuentan miedos médicos, problemas de pareja, dudas sobre la fe, inseguridades laborales. Es como si el usuario depositara su “cajón de pensamientos” en una app: cosas desordenadas, íntimas, a veces contradictorias. Convertir ese archivo en materia prima para segmentación publicitaria abre una puerta que no se controla solo con buenas intenciones. Hitzig plantea que el peligro real no sería la primera generación de anuncios, probablemente “etiquetados” y colocados en un lugar visible, sino lo que viene después, cuando la competencia y los ingresos empujen a hacerlos más eficaces, más personalizados y, por lo tanto, más intrusivos.
Cuando el usuario es el producto: el precedente de Facebook y la erosión de promesas
La comparación que hace Hitzig con Facebook funciona como una advertencia conocida: al inicio, muchas plataformas prometen control y respeto por los datos; con el tiempo, esas promesas se reinterpretan, se recortan o se diluyen en políticas kilométricas que casi nadie lee. No hace falta imaginar conspiraciones para que ocurra: basta con incentivos. Si el éxito de un negocio depende de aumentar el clic, la tentación de ajustar el sistema para empujar decisiones de consumo crece como una cuesta abajo.
En un chatbot, ese empuje puede ser especialmente delicado. Si una persona pregunta por ansiedad o por un bulto extraño que le preocupa, el contexto emocional está a flor de piel. En ese momento, una recomendación comercial puede parecer una sugerencia útil cuando, en realidad, es un estímulo pagado. La frontera entre “consejo” y “anuncio” se vuelve borrosa, como cuando alguien te da una recomendación de restaurante y luego descubres que le pagaron por mencionarlo. Con la diferencia de que aquí el “alguien” es un sistema que conoce tu historial de dudas, tus patrones de lenguaje y tus temas sensibles.
Competencia y marketing: Anthropic empuja el debate sin nombrar a OpenAI
El ruido subió de volumen cuando Anthropic, rival de OpenAI, lanzó una campaña publicitaria que insinuaba que “los anuncios llegan a la IA”, con un mensaje implícito: su chatbot Claude no seguiría ese camino. Según el relato publicado por Futurism, el tono de esa campaña molestó a Sam Altman, CEO de OpenAI, que respondió acusando a Anthropic de jugar con la ambigüedad y de ser “deshonesta”. La escena retrata algo típico de un mercado en tensión: cuando la tecnología se parece cada vez más entre competidores, el “cómo monetizas” se convierte en identidad de marca.
Hay una ironía evidente: la publicidad sobre “no tener publicidad” es, en sí misma, una maniobra para capturar atención. Aun así, sirve para una cosa útil: obliga a poner el tema sobre la mesa antes de que se normalice por completo. Si el sector acaba aceptando anuncios como parte inevitable de la conversación, la pregunta deja de ser si hay publicidad y pasa a ser qué límites se imponen para que no se convierta en un sistema de influencia emocional a escala.
Salidas en OpenAI y el debate de la misión de seguridad de la IA
La renuncia de Hitzig no aparece en el vacío. En los últimos meses se han reportado salidas de perfiles destacados, como el economista Tom Cunningham, asociado a preocupaciones sobre impactos económicos, y el ingeniero Calvin French-Owen, vinculado al desarrollo de Codex, que describió un ambiente interno caótico. Cada salida tiene su propia historia, pero el patrón —gente con peso que decide marcharse— alimenta la percepción de que algo está chirriando.
En paralelo, Platformer informó de la disolución del equipo de alineamiento o “mission alignment”, creado en 2024 con la intención de asegurar que sistemas avanzados beneficien a la humanidad. En ese mismo relato aparece un movimiento llamativo: Joshua Achiam, que lideraba ese equipo, habría asumido el rol de “chief futurist”. El cambio de nombres importa menos que el mensaje simbólico: cuando una estructura pensada para vigilancia ética se reconfigura, el público se pregunta si la brújula está apuntando al producto y al ingreso por encima de la seguridad y la transparencia.
Anthropic y xAI: renuncias paralelas, inquietudes distintas
La fuga de talento no se limita a OpenAI. En Anthropic, el investigador Mrinank Sharma anunció su salida con una carta pública en X, cargada de tono filosófico y poca concreción, insistiendo en que la capacidad tecnológica crece más rápido que la sabiduría para manejarla. Ese tipo de mensaje, aunque vago, suele leerse como preocupación por la seguridad de la IA o por gobernanza interna.
En xAI, la empresa de Elon Musk, se menciona que al menos la mitad de sus cofundadores ya se han ido, con dos salidas públicas en un lapso muy corto. En este caso, el contexto se enreda con una polémica sobre Grok y la circulación de contenidos problemáticos, incluyendo material de deepfakes y referencias a CSAM. Hablar de seguridad aquí no es una abstracción académica: es la diferencia entre un producto que opera con responsabilidad y uno que se convierte en un canal de daño real.
El modelo de negocio como motor de tensión en la IA generativa
Cuando varias compañías líderes pierden talento al mismo tiempo, conviene mirar el denominador común. La tecnología avanza, sí, pero el desafío no es solo técnico: es de sostenibilidad. Si el coste de servir respuestas crece con el uso, la empresa necesita ingresos igual de escalables. Las suscripciones ayudan, los contratos empresariales ayudan, los acuerdos con gobiernos ayudan. La publicidad es tentadora porque convierte cada consulta en una oportunidad de facturación.
El problema es que, en un chatbot, cada consulta también es una pieza de vida personal. Es como si tu agenda, tu diario y tus conversaciones de madrugada se mezclaran en un mismo archivo. Monetizar eso exige reglas claras, auditorías, límites de uso de datos y un diseño que no empuje a la manipulación. Hitzig sugiere que el debate real no es “anuncios sí o no”, sino cómo construir estructuras que eviten excluir a quien no puede pagar y que reduzcan el riesgo de convertir al usuario en un consumidor guiado por palancas invisibles.
Qué se juega el sector si la conversación se convierte en inventario publicitario
Si la industria normaliza anuncios dentro de asistentes conversacionales, la confianza se vuelve el recurso más caro. La gente no solo quiere respuestas correctas; quiere sentir que no le están vendiendo algo cuando pide ayuda. En el mundo de la IA, la confianza se parece al cristal: tarda mucho en formarse y se rompe con un golpe torpe. Una mala implementación de anuncios puede empujar a usuarios hacia alternativas que prometan menos intrusión o hacia modelos locales que no dependan de monetización por atención.
El reto, para OpenAI y para cualquier competidor, es demostrar que puede separar ingresos y persuasión. Que un anuncio sea “visible” no garantiza que sea inocuo. Que esté “etiquetado” no evita que el contexto emocional convierta al usuario en un blanco fácil. Y que hoy se prometa moderación no asegura que mañana, con otra ronda de inversión o con otra guerra de precios, esa moderación siga siendo rentable.
OpenAI, Anthropic y xAI están viviendo un momento de definiciones. La salida de perfiles relevantes, las reestructuraciones internas y el debate sobre anuncios sugieren que la carrera por liderar la IA generativa ya no se juega solo en benchmarks y demos vistosas, sino en decisiones de diseño y gobernanza que, para el usuario, se traducen en una pregunta muy simple: “¿Puedo confiar en lo que me responde, o me está empujando a comprar?”
