La llegada de GPT-5 fue presentada como un salto hacia la AGI con capacidades de nivel doctorado en razonamiento, escritura y programación. En el papel la propuesta prometía menos alucinaciones, un modo Thinking dedicado y enrutamiento adaptativo que equilibraría velocidad y profundidad. Sin embargo la realidad fue menos contundente y pronto la expectativa se transformó en frustración y cierta nostalgia por GPT-4o.

Desde el primer día comenzaron los problemas. El sistema de enrutamiento falló dejando a GPT-5 más lento y en ocasiones menos capaz que GPT-4o. Además modelos anteriores se retiraron sin aviso lo que rompió flujos de trabajo empresariales y desestabilizó planes de adopción. Equipos que habían optimizado procesos alrededor de GPT-4o vieron cómo el cambio a GPT-5 introducía fricción en lugar de eliminarla.

El rechazo más visible vino de desarrolladores y equipos de producto. GPT-5 Codex resultó entre cuatro y siete veces más lento en tareas estándar frente a GPT-4.1 lo que rompió la dinámica de sesiones de codificación y obligó a esperar salida en lugar de iterar en tiempo real. Sin opción de volver atrás la productividad cayó y competidores como Claude Code ofrecieron mejor velocidad y usabilidad en muchos flujos.

Por qué GPT-4o sigue pareciendo mejor tiene varias claves. No era perfecto pero funcionaba: entregaba un equilibrio entre velocidad creatividad y fiabilidad que permitió a empresas afinar operaciones en torno a él. El tono importó también; GPT-4o daba respuestas con un matiz más humano sin ser excesivamente familiar. GPT-5 fue criticado por respuestas más planas y un estilo más mecánico lo que hizo que muchos usuarios sintieran que se perdió algo esencial. Esa percepción sumada a la menor velocidad y a los flujos interrumpidos explica la lealtad persistente hacia GPT-4o.

La lección real sobre fiabilidad es clara y útil para cualquier organización que dependa de modelos: los sistemas son frágiles cuando dependen de un único proveedor o modelo. La retirada de GPT-4o dejó desprotegidas a muchas empresas sin estrategias de contingencia. El diseño de sistemas debe asumir cambios constantes en un sector que no frenará su ritmo de innovación. Para mitigar riesgos conviene implementar capas de abstracción que permitan intercambiar modelos cuando se actualizan o retiran proveedores así como planes de regresión que eviten retrocesos cuando una actualización no cumple expectativas. Estas prácticas protegen capital estabilizan operaciones y reducen la probabilidad de interrupciones.

GPT-5 mostró que el progreso no siempre se mide por un número de versión y dejó al descubierto la fragilidad de adoptar una estrategia centrada únicamente en un modelo. La recomendación no es aferrarse a GPT-4o sino diseñar arquitecturas resistentes a la volatilidad con estrategias como fallback multicloud, pruebas A B y métricas de rendimiento que prioricen la continuidad del negocio.

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