Marketing espectacular mientras la ingeniería corre a apagar incendios. Es un relato recurrente en el mundo tech, pero pocas veces con este alcance. Tras seguir de cerca la trayectoria de OpenAI en 2025, el patrón es claro: más anuncios y menos sustancia, más alianzas y menos productos entregados, más ruido y una posición de mercado más débil. La conclusión incómoda para los ingenieros es que OpenAI se está pareciendo cada vez más a una empresa de marketing que además hace investigación en IA.

Recordemos diciembre de 2024 y la campaña 12 Days of Shipmas. Transmisiones diarias con Sam Altman prometiendo sorpresas grandes y pequeñas. En los hechos, de 12 jornadas anunciadas solo cuatro trajeron lanzamientos verdaderamente relevantes. Día 1: lanzamiento completo de o1 y ChatGPT Pro nivel premium de 200 al mes. Día 3: modelo de vídeo Sora. Día 9: API o1 para desarrolladores. Día 12: vista previa de o3 anunciada pero no entregada. El resto fueron ampliaciones de funciones, mejoras de accesibilidad, alianzas, una línea telefónica y una integración con WhatsApp. En resumen: anuncios que suenan bien y entregas que a menudo no cumplen el ruido.

El episodio de GPT-5 en agosto de 2025 fue un termómetro. Lanzamiento publicitado como un salto importante, con cifras de uso en apariencia impresionantes. La reacción de la comunidad de desarrolladores fue casi inmediata: quejas por regresión en experiencia de usuario y en creatividad, mensajes que lo describían como plano o forzado. La respuesta pública del equipo fue admitir errores y restaurar accesos a versiones previas en menos de 24 horas. Tres revisiones mayores en cuatro meses no es innovación ágil, es control de daños tras un lanzamiento apresurado.

La realidad financiera añade otra capa de urgencia. Informes como el de HSBC señalan compromisos de infraestructura a muy largo plazo por cifras astronómicas: cientos de miles de millones en acuerdos con proveedores de nube y centros de datos, y una quema de caja alta que en 2025 alcanzó niveles que representan cerca del 70 por ciento de los ingresos. Con ese ritmo, los riesgos de subidas de precio en las APIs y de ajustes estratégicos son reales. Si la empresa con más financiación no consigue equilibrar la economía por unidad, eso plantea dudas sobre la sostenibilidad del modelo centrado en grandes LLM propietarios.

En el plano de producto, lo entregado en 2025 muestra discrepancias entre expectativas y realidad. GPT-5 aportó mejoras marginales en benchmarks y retrocesos en usabilidad. Sora prometía dominio en vídeo y quedó limitado por calidad y competencia rápida. o1 Reasoning destacó en métricas pero resultó excesivamente caro por token para la mayoría de casos de producción. Mientras tanto, rivales como Google, Anthropic y proyectos open source ampliaron opciones prácticas para desarrolladores.

Para equipos de desarrollo y líderes técnicos las lecciones son claras. No encadenarse a un único proveedor; medir exposición y riesgos de proveedor; considerar alternativas open source y arquitecturas híbridas que combinen APIs comerciales con modelos y herramientas propias. En un entorno donde la volatilidad y la subida de precios son probables, la resiliencia técnica y financiera debe ser prioritaria.

En Q2BSTUDIO entendemos esa realidad y ayudamos a empresas a diseñar soluciones prácticas y sostenibles. Ofrecemos servicios de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida pensadas para minimizar la dependencia de un solo proveedor, integrando mejores prácticas en arquitectura, seguridad y escalado. También trabajamos proyectos de inteligencia artificial para empresas, desde agentes IA hasta automatización de procesos y modelos personalizados que priorizan economías de uso y control de costes.

Nuestras capacidades incluyen ciberseguridad y pentesting para proteger productos y datos, servicios cloud aws y azure para desplegar infraestructuras escalables y seguras, y servicios de inteligencia de negocio con Power BI para convertir datos en decisiones accionables. Si buscas reducir riesgo al construir con IA, optimizar costes y garantizar continuidad de negocio, nuestras soluciones combinan experiencia técnica con enfoque pragmático.

En un momento en que el marketing puede eclipsar la ingeniería, la mejor estrategia es construir con planificación, redundancia y previsión económica. En Q2BSTUDIO diseñamos ese tipo de estrategias: aplicaciones a medida, software a medida, ia para empresas, agentes IA, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio para que tus iniciativas tecnológicas sean sostenibles y escalables.

Si tu empresa necesita una evaluación de riesgo de proveedor, migración a arquitecturas híbridas o desarrollo de soluciones de IA productivas y controlables, podemos ayudar a trazar la hoja de ruta técnica y comercial que minimice sorpresas y maximice impacto.