El ecosistema de los modelos de IA se vuelve confuso incluso para los observadores diarios

Los modos proliferan más rápido que su mapa

Ethan Mollick describió la confusión causada por la multiplicación de modos e interfaces de herramientas de IA. Junto a ChatGPT Work, Codex y Chat se encuentran Claude Cowork, Code y Chat, divididos además entre aplicaciones de escritorio y web. Incluso alguien que sigue la evolución del sector cada día puede no saber ya qué pertenece exactamente a dónde y en qué difieren las capacidades.

Cambiar de herramienta significa volver a buscar el contexto

La ambigüedad va más allá de los nombres de los productos. Mollick se pregunta en qué modo se conservan los complementos, las habilidades, la memoria, los permisos y los archivos. Cuando un usuario cambia entre un chat, un modo de trabajo y una herramienta de programación, debe averiguar de nuevo si dispone de los mismos recursos y contexto, o si empieza desde cero.

Las fronteras invisibles aumentan el coste de uso

Cada nuevo modo puede tener su propio sentido, pero sin un mapa claro añade otra decisión al trabajo. El usuario entonces no solo se ocupa de su tarea, sino también de la elección de la interfaz y la disponibilidad de los datos. El problema no es la amplitud de las funciones en sí, sino las fronteras entre ellas, que no son evidentes a primera vista y ralentizan la rutina diaria.

La visibilidad de los datos compartidos como condición necesaria

Más importante que otro nuevo modo o herramienta será si los proveedores muestran directamente qué complementos, habilidades, memoria, permisos y archivos se comparten entre aplicaciones. La claridad de estas conexiones demostrará finalmente si el ecosistema de IA puede expandirse sin generar más confusión frustrante.

El veredicto de Lilith

La gente quería herramientas que le ahorraran tiempo, y los proveedores, en lugar de un mapa claro, les prepararon un laberinto lleno de puertas sin marcar y memorias aisladas.