Resumen rápido: GPT-5 prometía menos alucinaciones, un modo de razonamiento y enrutamiento adaptativo, pero su lanzamiento presentó problemas que lo hicieron más lento que GPT-4o, retiraron modelos sin aviso y las herramientas para desarrolladores retrocedieron, provocando que tareas de codificación duraran entre 4 y 7 veces más. Muchos equipos extrañan GPT-4o porque se sentía más rápido, cálido y confiable.

Las expectativas sobre GPT-5 fueron altas: mejorar la precisión, ofrecer un modo de pensamiento más deliberado y optimizar la distribución de peticiones entre motores. Sin embargo, la realidad del lanzamiento mostró que un avance teórico no garantiza una experiencia estable para desarrolladores y productos en producción. La retirada de modelos sin comunicación y la regresión en las herramientas devolvieron a muchos equipos a un escenario de incertidumbre.

En la práctica los problemas más visibles fueron la latencia y la productividad. Equipos que antes resolvían tareas de desarrollo y debugging con fluidez encontraron que esas mismas tareas ahora tardaban mucho más. El coste en tiempo se traduce en retrasos en entregas y en una peor experiencia para usuarios finales, lo que explica por qué la nostalgia por GPT-4o no es solo sentimental sino pragmática.

La lección clave no es aferrarse a GPT-4o sino diseñar sistemas resistentes a la volatilidad de proveedores. Recomendamos estrategias como capas de abstracción para aislar dependencias de modelo, soluciones de fallback multmodelo que permitan cambiar automáticamente a alternativas viables y planes de rollback claros para cuando una actualización degrade rendimiento o funcionalidades críticas.

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