Hubo un momento, no hace mucho, en el que la migración masiva de usuarios desde ChatGPT hacia Gemini parecía justificada por la calidad. Google había logrado, finalmente, un producto que superaba a su rival en profundidad y análisis. Parecía que la batalla por la supremacía de la IA tenía un nuevo rey. Pero esa luna de miel terminó, y lo que estamos viendo ahora tiene todas las marcas de una decisión corporativa calculada con el sacrificio de la calidad en el altar del ahorro de costes.
La experiencia del usuario “Pro” se convirtió en una carrera de obstáculos. Pagamos por un servicio premium, pero la plataforma, por defecto, nos arroja al modelo “Fast”, una versión lobotomizada para consumir menos recursos, no para pensar mejor. Es una táctica de desgaste cuando asumen que el usuario promedio no notará la diferencia o no se molestará en cambiarlo. Es la arrogancia de quien confunde cuota de mercado con lealtad inquebrantable.
Google cree que la integración con Gmail, Drive y Calendar nos hará tragar cualquier degradación. Calculan que el coste psicológico de migrar nuestra infraestructura digital es mayor que la molestia de recibir información obsoleta. Es la misma lógica que usaron los bancos antes de que las fintech les arrancaran 40 millones de clientes.
Y los números revelan por qué. Cada consulta a Gemini Deep Research le cuesta a Google entre 15 y 30 veces más que una respuesta del modelo Fast. Cuando tienes millones de usuarios Pro pagando $20 mensuales pero consumiendo recursos equivalentes a $200, la ecuación es insostenible. Alphabet reportó en su último trimestre que los costes de infraestructura para IA crecieron un 78% interanual. Y la respuesta no fue optimizar la arquitectura, sino degradar silenciosamente el producto que el usuario ya pagó.
Hace tres semanas, le pedí a Gemini Pro que analizara las implicaciones de la nueva política arancelaria de Trump sobre semiconductores. El modelo Fast me entregó un resumen genérico de 200 palabras que podría haber escrito un pasante en 2023. Cambié manualmente a Deep Research: 12 minutos de procesamiento, 2.400 palabras, 15 fuentes citadas, análisis de segundo orden sobre posibles respuestas asiáticas. Esa es la diferencia entre pagar por un Ferrari y recibir un Fiat con el logo cambiado.
Pero el problema va mucho más allá de una etiqueta en la interfaz. Lo grave, lo verdaderamente peligroso para quienes usamos estas herramientas para el análisis geopolítico serio, es la degradación cognitiva del modelo. He notado cómo Gemini dejó de “salir” a buscar y cotejar datos en tiempo real. En su lugar, recurre a su memoria interna, más barata de procesar pero fatalmente obsoleta.
En pleno enero de 2026, esta IA afirmó que Joe Biden sigue siendo presidente de los Estados Unidos o que Nicolás Maduro mantiene su estatus anterior, ignorando los cambios tectónicos ocurridos en la región. Peor aún, en discusiones técnicas sobre la nueva administración Trump, insiste en hablar del “Secretario de Defensa”, desconociendo la Orden Ejecutiva que renombró la cartera como “Departamento de Guerra” y a su titular, Pete Hegseth. Estas dejaron de ser alucinaciones creativas para convertirse en errores de tacañería. Verificar esos datos cuesta céntimos de procesamiento; inventarlos basándose en datos viejos es gratis; y Google eligió lo que viene sin cargo.
Es la lógica perversa de las empresas cotizantes bajo presión de sus accionistas. En el sector de la inteligencia artificial, donde los costes de computación son astronómicos y la sensibilidad a las ganancias es extrema, alguien en una oficina contable decidió que es mejor recortar la calidad del servicio por encima de optimizar sus propias estructuras burocráticas. En lugar de reducir grasa corporativa, achican la cuenta de electricidad que alimenta el cerebro en el centro de su negocio.
La ironía es palpable. Gemini nos corrige datos correctos con información errónea para ahorrarse una búsqueda web. Me entrega respuestas rápidas y vacías a cambio de mi suscripción mensual. Y mientras Google recorta donde no debe, OpenAI acaba de anunciar que GPT-5 incluirá verificación de hechos en tiempo real como estándar. Por su parte, Anthropic promete que Claude Pro nunca sacrificará precisión por velocidad. La ironía es que Google, que inventó la búsqueda en internet, ahora la considera un lujo demasiado caro para sus usuarios premium.
Creen que el coste de cambio es alto y que nos quedaremos por inercia. Sin embargo se equivocan. La lealtad en la tecnología dura lo que dura la utilidad. Si la herramienta se desafila porque el dueño no quiere gastar en mantenerla, el usuario busca otra. Lograron que la gente cruzara la calle desde OpenAI hacia Google por la promesa de un servicio superior. Ahora, con esta política de “ahorro a cualquier precio”, nos empujan de vuelta a la salida. Y cuando el usuario se da cuenta de que paga por un destornillador gastado, este no reclama, simplemente se va.
Las cosas como son
Mookie Tenembaum aborda temas de tecnología como este todas las semanas junto a Claudio Zuchovicki en su podcast La Inteligencia Artificial, Perspectivas Financieras, disponible en Spotify, Apple, YouTube y todas las plataformas.
