Seth Godin, el gurú del marketing, no se equivocó cuando dijo que la estrategia no es un estado de “ser desde el inicio”, sino un proceso de “llegar a ser”. Y si alguien ha llevado esta idea al extremo, es OpenAI con ChatGPT. A tres años de su lanzamiento, empezamos a entender su manual de iteración estratégica que contagia toda la industria.
La IA generativa nos está exponiendo masivamente a otra lógica de estrategia experimental. Cuando OpenAI lanzó ChatGPT en noviembre de 2022, no entregó un producto pulido con un moño rojo, sino un experimento global, una especie de beta masiva. ¿Errores? Hubo un montón, desde respuestas alucinadas hasta sesgos incómodos. En vez de esconderse en un laboratorio hasta alcanzar la perfección, optaron por convertir a millones de usuarios en co-ingenieros que lo usaban, lo rompían y reportaban dónde dolía. De esas correcciones surgió una versión más pulida de GPT-4 y luego las versiones de los modelos que razonan. Más recientemente, con la misma lógica, lanzarón GPT-4.5 un modelo más grande, con menos alucinaciones y mejor alineado con la intención del usuario. Es una iteración en la que la IA parece estar desarrolando una “intuición”, una especie de inteligencia emocional que sus predecesores no tenían.
El contraste con Google resulta inevitable. Con semejante arsenal tecnológico y un legado de titan, nadie esperaba verlos tambalear. Pero cuando ChatGPT explotó en popularidad, Google tropezó con Bard. Su intento de cocinar el modelo a fuego lento, buscando la perfección absoluta, colisionó con una realidad implacable: la industria no perdona la cautela excesiva. Bard llegó tarde, con errores que se convirtieron en carne de meme. Solo cuando la presión los llevó a iterar en público y a aprender de sus tropiezos, reencarnaron su apuesta en Gemini. En el camino, sufrieron fiascos como generadores de imágenes con una “corrección política” tan extrema que se negaban a retratar gente rubia. El público está entendiendo entonces que la IA se está cociendo en tiempo real y parece importarle menos que el producto cometa errores.
Sam Altman, CEO de OpenAI, lleva esta filosofía de iteración al límite con un método tan impredecible como efectivo: su cuenta de X (el viejo Twitter) se ha vuelto el focus group más grande del mundo. A inicios de marzo de 2025, lanzó un globo que parecía un brainstorming de medianoche: transformar la suscripción Plus en un sistema de créditos. Pagas por lo que usas, ya sea por el modelo más avanzado, por el generador de videos de última generación o por cualquier otra herramienta de punta. Si se te acaban los créditos, compras más. ¿Innovación o caos logístico? La discusión está en marcha y Altman la usa como laboratorio en vivo. Esto es Testing 1, 2, ∞ en acción: no solo se iteran las capacidades tecnológicas, también el modelo de negocio, probándolo frente a millones de curiosos y detractores.
Meta, por otro lado, jugó al rebelde con Llama. En vez de encerrar su IA en una caja fuerte, la abrieron al mundo como un buffet libre para desarrolladores. Lograron una iteración distribuida donde miles de mentes externas han vendido puliendo el modelo más rápido de lo que cualquier equipo interno podría soñar.
La comparación con la industria automotriz de inicios del siglo XX describe bien esta dinámica: los primeros carros se lanzaron sin semáforos ni reglas de seguridad, y fueron los accidentes, los atascos y el caos real los que impulsaron las mejoras en cada versión. La experiencia directa dictaba la evolución, no los planes teóricos. Con la IA pasa lo mismo: cada error es una pista para la próxima versión, por descabellado que suene.
Los reguladores no para de pensar que este ritmo de iteración es un carnaval caótico, pero hay un mecanismo de auto control, sin precedentes, que empieza a tomar forma: el benchmarking dinámico y público, las propias empresas comparan obsesivamente cada versión con la anterior, midiendo la reducción de sesgos, la eficiencia de proceso y la calidad de las respuestas. El público no solo ve a cada competidor disputarse el podio; presencia una carrera de fondo en la que gana quien se supera más rápido a sí mismo. Estos benchmarks se han vuelto como espejos que obligan a rendir cuentas ante un usuario cada vez más exigente. También son un trampolín para la innovación, porque alimentar un benchmark actualizado se vuelve una especie de “desafío viral”.
OpenAI lanza mejoras como si fuesen sencillos de un artista pop; Google y Meta hacen lo posible por no quedarse atrapados en su propio repertorio. Este nuevo paradigma de evaluación dinámica transforma la competencia en una carrera de resistencia en la que gana quien itera mejor. La perfección inicial es un mito, la velocidad de aprendizaje es la piedra filosofal. La IA generativa no inventó la iteración, pero la ha elevado a la categoría de arte marcial. Nos recuerda que la estrategia no es un punto de partida, sino un latido que nace de probar, fallar y ajustar en tiempo récord.
