--- title: El momento ChatGPT: lo que noviembre de 2022 cambió para siempre description: Cómo un chatbot que nadie en OpenAI creía especial se convirtió en la aplicación de consumo que más rápido creció en la historia. La historia real de lo que pasó y por qué importó. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: ai-fundamentals --- Sam Altman publicó un tuit. Doce palabras. Sin fanfarrias. "today we launched ChatGPT. try talking with it here: chat.openai.com" Fue el 30 de noviembre de 2022, a las 12:14 PM (hora del Pacífico). Cinco días después, un millón de personas ya lo había probado. Dos meses después, 100 millones. Nada en la historia de la tecnología de consumo había crecido tan rápido. Ni Facebook, que tardó cuatro años y medio en llegar a 100 millones de usuarios. Ni Instagram, con dos meses y medio para alcanzar el millón. Ni TikTok. Ni Netflix. Nada. Lo extraño: la gente que lo construyó no tenía ni idea de que esto iba a pasar. ## El lanzamiento que nadie esperaba que importara Greg Brockman, presidente de OpenAI, más tarde admitió algo notable sobre el desarrollo de ChatGPT. ["None of us were that enamored by it. None of us were like, 'This is really useful.'"](https://simonwillison.net/2025/Nov/30/chatgpt-third-birthday/) La empresa, de hecho, había planeado archivar el proyecto por completo a favor de herramientas más enfocadas y específicas por ámbito. En noviembre cambiaron de idea, casi por capricho. El anuncio llegó durante NeurIPS, una gran conferencia de aprendizaje automático en Nueva Orleans. La mayoría de los investigadores de IA estaba distraída con presentaciones y haciendo contactos. ¿Un chatbot de OpenAI? Ya habían visto chatbots antes. Ya habían visto GPT-3. ¿Qué tenía de nuevo esto? Pero en menos de 24 horas, en Twitter estaba pasando algo inesperado. Hilos de capturas de pantalla. Gente compartiendo conversaciones. Una mujer pidiéndole a ChatGPT que explicara física cuántica al estilo de un pirata. Un desarrollador poniéndolo a depurar código. Alguien consiguiendo que escribiera un soneto sobre su gato. Jan Leike, investigador de OpenAI, [describió la experiencia](https://simonwillison.net/2025/Nov/30/chatgpt-third-birthday/): "It's been overwhelming, honestly. We've been surprised." John Schulman vio cómo las cronologías de Twitter se iban "filling up with ChatGPT screenshots" y no podía explicar por qué esta publicación en concreto había prendido cuando otras no. ## Por qué esta vez fue diferente GPT-3 se lanzó en junio de 2020. Podía escribir ensayos. Podía responder preguntas. Podía depurar código. Los desarrolladores que obtuvieron acceso quedaron atónitos con sus capacidades. Un tuit viral de aquel verano capturó la reacción: "Playing with GPT-3 feels like seeing the future." Pero GPT-3 no se convirtió en un fenómeno cultural. Se quedó en el mundo tecnológico. Los desarrolladores hablaban de ello. Los investigadores escribían artículos. La mayoría de la gente nunca oyó hablar de ello. La diferencia fue el acceso. GPT-3 solo estaba disponible a través de una API. Tenías que solicitar acceso, esperar aprobación, configurar la facturación, escribir código para hacer solicitudes. La barrera de entrada dejó fuera a todos salvo desarrolladores e investigadores. La tecnología era impresionante. La distribución era limitada. ChatGPT era gratis. Abierto a cualquiera con un navegador. Sin claves de API. Sin tarjetas de crédito. Sin código. Solo un cuadro de texto y un botón que decía "Send." Ese único cambio transformó quién podía vivir la tecnología y cómo la vivía. [El rediseño de la interfaz cambió la relación de los usuarios con la IA](https://mail.cyberneticforests.com/what-was-chatgpt/). GPT-3 se sentía como un motor de completado: tú dabas una consigna y terminaba tu texto, como un autocompletado muy inteligente. ChatGPT se sentía como una conversación: tú hacías preguntas y respondía, como hablar con alguien que lo sabía todo. La tecnología era, en gran parte, la misma. GPT-3.5 fue una mejora incremental sobre GPT-3, no un salto revolucionario. Pero la capa que lo envolvía lo cambió todo. ## Lo que la gente realmente experimentó El 11 de diciembre de 2022, menos de dos semanas después del lanzamiento, un usuario de Hacker News llamado tluyben2 [publicó un comentario](https://news.ycombinator.com/item?id=33943058) que capturó lo que muchos estaban sintiendo: > "For me this is the most mindboggling thing I have seen in my life and I don't think people realise what it means. And yes, it wooshed passed anything I thought possible in my lifetime." Tluyben2 se describió a sí mismo como "the worst sceptic of AI", alguien que había evitado el campo por completo después de terminar su máster. Se dedicó a la programación tradicional y a la gestión. No era una persona predispuesta al bombo de la IA. Pero ChatGPT le cambió la opinión. Kevin Roose, de The New York Times, lo llamó ["quite simply, the best artificial intelligence chatbot ever released to the general public."](https://ispr.info/2022/12/06/chatgpt-the-best-ai-chatbot-ever-released-to-the-general-public-inspires-awe-and-concern/) Esa valoración, publicada el 5 de diciembre de 2022, llegó menos de una semana después del lanzamiento. La velocidad de la reacción cultural igualó la velocidad del crecimiento de usuarios. En cuestión de días, los profesores ya notaron a estudiantes usándolo para los deberes. Los programadores empezaron a usarlo para depurar código. Los escritores experimentaron con él para primeros borradores. Las aplicaciones se extendieron más rápido de lo que cualquier empresa podría haber anticipado o controlado. ## Los números que dejaron a todos boquiabiertos Las métricas de crecimiento se convirtieron en una historia por sí mismas. El 30 de noviembre, el día del lanzamiento, chat.openai.com recibió 153.000 visitas. Al final de la primera semana, 15,5 millones. En la segunda, 58 millones. [Estos números consolidaron a ChatGPT como la aplicación de consumo de crecimiento más rápido jamás registrada](https://www.similarweb.com/blog/insights/ai-news/chatgpt-birthday/). Para ponerlo en perspectiva: Instagram tardó unos dos meses y medio en llegar a un millón de usuarios. Netflix tardó alrededor de tres años y medio. Facebook tardó cuatro años y medio. Twitter tardó más de cinco años en alcanzar los 100 millones. ChatGPT llegó a un millón en cinco días. A 100 millones en dos meses. La comparación que más importa es TikTok, el anterior poseedor del récord de crecimiento más rápido. TikTok alcanzó los 100 millones de usuarios en unos nueve meses. ChatGPT lo hizo en dos. La diferencia no estuvo ni cerca. A fecha de 2025, ChatGPT tiene 800 millones de usuarios activos semanales. Eso es, aproximadamente, un 10 % de la población adulta del mundo usando una sola herramienta de IA de forma habitual. ## Lo que GPT-3 entendió mal sobre la distribución GPT-3 era una demostración. ChatGPT era un producto. Cuando se lanzó GPT-3, OpenAI lo presentó como un adelanto de investigación. El acceso estaba restringido. El foco estaba en las capacidades: mira lo que puede hacer este modelo. El público objetivo eran otros investigadores y desarrolladores que pudieran construir aplicaciones encima. Desde la perspectiva de una organización de investigación, tenía sentido. OpenAI quería estudiar cómo la gente usaba modelos de lenguaje potentes. Querían identificar riesgos antes de un lanzamiento amplio. Querían mantener cierto control sobre una tecnología impredecible. Pero también significaba que la mayoría de la gente nunca experimentó GPT-3 directamente. Leían artículos sobre ello. Veían tuits sobre ello. No lo "sentían". ChatGPT le dio la vuelta al modelo de distribución. Cualquiera podía probarlo. Cualquiera podía formarse sus propias impresiones. La conversación pasó de "¿puede la IA hacer esto?" a "acabo de ver a la IA hacer esto." La experiencia personal sustituyó los relatos de segunda mano. Sandhini Agarwal, otra investigadora de OpenAI, [señaló que el equipo subestimó](https://simonwillison.net/2025/Nov/30/chatgpt-third-birthday/) lo mucho que el modelo sorprendería a los usuarios generales. Los investigadores llevaban años trabajando con estas capacidades. Habían normalizado la extraña experiencia de hablar con una máquina que responde de forma coherente. El público no. ## El giro psicológico Pasó algo cuando la gente común usó ChatGPT que no pasó cuando los desarrolladores usaron GPT-3. La experiencia se sentía personal. No estabas leyendo sobre lo que podía hacer la IA. Estabas teniendo una conversación. Le hacías preguntas sobre tus problemas específicos y obtenías respuestas relevantes. La tecnología dejó de ser abstracta y se volvió íntima. Los críticos señalaron que esa intimidad podía ser engañosa. Emily Bender, lingüista en la Universidad de Washington, advirtió que ["we haven't learned how to stop imagining a mind behind them."](https://mail.cyberneticforests.com/what-was-chatgpt/) La interfaz conversacional anima a la gente a atribuir comprensión e intención a un sistema que no tiene ninguna de las dos. Esta crítica es válida. Pero también explica el impacto emocional. ChatGPT se sentía como hablar con algo inteligente aunque no lo fuera. Esa sensación impulsó la propagación viral. La gente quería compartir la experiencia inquietante de conversar con una máquina que parecía entender. ## El contexto de la pandemia ChatGPT apareció en un momento concreto. El mundo acababa de pasar casi tres años lidiando con la COVID-19. Confinamientos, distanciamiento social, trabajo remoto, aislamiento. La conexión humana se había vuelto complicada y escasa. [Un análisis sugiere que ChatGPT triunfó en parte al cubrir necesidades sociales creadas por el aislamiento pandémico](https://mail.cyberneticforests.com/what-was-chatgpt/). Ofrecía una forma de interacción que se sentía segura. Sin riesgo de contagio. Sin charla incómoda. Sin juicio. Solo un cuadro de texto que respondía a lo que fuera que escribieras. Esto no lo explica todo. La tecnología tenía que ser lo bastante buena como para que la experiencia resultara convincente. Pero el momento importaba. Un mundo hambriento de conexión encontró algo que se le parecía. ## Lo que significó para la percepción de la IA Antes de ChatGPT, la percepción pública de la IA estaba fragmentada. Algunas personas pensaban en robots de ciencia ficción. Otras pensaban en algoritmos de recomendación que sugieren productos. La gente de tecnología pensaba en modelos de aprendizaje automático procesando datos. No había un punto de referencia cultural compartido. ChatGPT se convirtió en ese punto de referencia. Cuando hoy alguien menciona "IA", la imagen mental por defecto es una interfaz de chat. Un cuadro de texto donde escribes preguntas y obtienes respuestas. En 2022 eso no era así. ChatGPT lo creó. Esta estandarización de la percepción tuvo consecuencias. Hizo que la IA fuera tangible y accesible. También creó ideas equivocadas. La gente asumió que toda la IA funciona como un chatbot. Asumió que toda la IA puede sostener conversaciones. Generalizó a partir de una implementación concreta hacia todo un campo. La simplificación era inevitable. Las tecnologías complejas necesitan asideros culturales. El automóvil se entendió como "un carruaje sin caballos", aunque esa descripción se pierde casi todo lo que hace interesantes a los coches. ChatGPT se convirtió en el carruaje sin caballos de la IA. Un punto de referencia útil incluso cuando está incompleto. ## El terremoto corporativo Google declaró internamente un "code red". Sundar Pichai, el CEO, redirigió equipos hacia la IA. Microsoft invirtió 10.000 millones de dólares más en OpenAI. Meta aceleró su investigación de IA. Amazon, Apple y todas las demás grandes tecnológicas empezaron a tratar la IA como una prioridad existencial, no como un proyecto entre muchos. La carrera no era por ChatGPT en sí. Era por lo que ChatGPT reveló. La IA se había convertido en un producto para el gran público. La gente normal la usaba a diario. La empresa que dominara ese espacio tendría un poder enorme. Microsoft se movió más rápido. Integró ChatGPT en Bing. Añadió funciones de IA a Office. Se posicionó como la empresa que llevaba la IA al mainstream. Google, pese a haber desarrollado la arquitectura transformer que hizo posible ChatGPT, se encontró jugando a ponerse al día con su propia invención. A principios de 2024, todas las grandes tecnológicas ya habían lanzado un competidor de ChatGPT. Claude, de Anthropic. Gemini, de Google. Copilot, de Microsoft. Los modelos Llama de código abierto de Meta. El campo, que había estado dominado por unos pocos laboratorios de investigación, se convirtió en un mercado competitivo. ## Lo que no cambió Con todo el terremoto, algunas cosas se mantuvieron constantes. Las limitaciones fundamentales de los modelos de lenguaje no desaparecieron. ChatGPT sigue inventándose cosas. Sigue sin tener una comprensión real. Sigue fallando en tareas que requieren razonamiento de verdad en lugar de simple reconocimiento de patrones. La tecnología es poderosa y útil y, a la vez, fundamentalmente limitada. Arvind Narayanan, profesor de informática en Princeton, [señaló en la primera semana](https://www.similarweb.com/blog/insights/ai-news/chatgpt-birthday/) que, aunque la gente estaba entusiasmada con usar ChatGPT para aprender, "the danger is that you can't tell when it's wrong unless you already know the answer." Ese peligro no ha desaparecido. Tres años después, las alucinaciones siguen siendo un problema central. Los usuarios que asumen que ChatGPT siempre acierta se queman. La tecnología mejoró. La debilidad fundamental persiste. ## La pregunta que importaba ¿Por qué ChatGPT se hizo viral cuando GPT-3 no? Jan Leike, en OpenAI, expresó desconcierto sobre lo que impulsó la viralidad. ["We don't understand. We don't know."](https://www.technologyreview.com/2023/02/08/1068068/chatgpt-is-everywhere-heres-where-it-came-from/) Parte de la confusión del equipo venía de reconocer que gran parte de la tecnología dentro de ChatGPT no era nueva. Llevaban años trabajando con capacidades similares. ¿Por qué este envoltorio en concreto prendió cuando otros no? La respuesta parece ser una combinación de factores que se alinearon por accidente. El acceso gratuito eliminó barreras. La interfaz de chat creó enganche emocional. El momento pilló a un mundo saliendo del aislamiento y listo para algo nuevo. Por fin la tecnología era lo bastante buena como para ser útil, sin ser tan compleja que la gente normal no pudiera entenderla. Ninguno de estos factores por sí solo habría sido suficiente. Juntos crearon las condiciones para un crecimiento explosivo. El equipo no lo planeó. Tuvieron suerte con la combinación. ## Lo que todavía estamos aprendiendo Noviembre de 2022 no marcó la llegada de la inteligencia artificial general. No marcó el fin del trabajo humano ni de la creatividad. Marcó el momento en que la IA dejó de ser algo que pasaba en laboratorios y se convirtió en algo que pasaba en el portátil de cualquiera. Esa transición importa más que la tecnología en sí. Las tecnologías no cambian la sociedad hasta que la sociedad las usa. ChatGPT hizo que la IA fuera utilizable. Ese simple hecho está remodelando industrias, educación, trabajo creativo e interacción humana de maneras que todavía se están desplegando. La historia no ha terminado. Tres años después, seguimos intentando averiguar qué hacer con esta tecnología y qué hará con nosotros. Las empresas que parecían dominantes en 2023 se enfrentan a nueva competencia. Los casos de uso que parecían obvios resultaron ser complicados. Las preocupaciones que parecían exageradas resultaron más legítimas de lo que los escépticos esperaban. Pero algo sí terminó en noviembre de 2022. La pregunta de si la IA afectaría la vida de la gente normal dejó de ser teórica. La respuesta se volvió obvia para cualquiera que escribiera una pregunta en un cuadro de chat y recibiera una respuesta coherente. Lo que venga después se construye sobre ese momento.