La memoria de Chatgpt solía ser simple. Le dijiste qué recordar, y se escuchó.
Desde 2024, ChatGPT ha tenido una función de memoria que permite a los usuarios almacenar un contexto útil. Desde su tono de voz y estilo de escritura hasta sus objetivos, intereses y proyectos en curso. Puede entrar en configuración para ver, actualizar o eliminar estos recuerdos. Ocasionalmente, notaría algo importante por sí solo. Pero en gran medida, recordaba lo que tú lo pidió. Ahora, eso está cambiando.
Operai, la compañía detrás de ChatGPT, está implementando una actualización importante de su memoria. Más allá del puñado de hechos que guardó manualmente, ChatGPT ahora se basará en todas sus conversaciones pasadas para informar las respuestas futuras por sí misma.
Según OpenAI, la memoria ahora funciona de dos maneras: “Memorias guardadas”, agregadas directamente por el usuario, y las ideas del “historial de chat”, que son los que ChatGPT se reunirá automáticamente.
Esta característica, llamada memoria a largo plazo o persistente, se está implementando en los usuarios de ChatGPT Plus y Pro. Sin embargo, al momento de escribir, no está disponible en el Reino Unido, la UE, Islandia, Liechtenstein, Noruega o Suiza debido a las regulaciones regionales.
La idea aquí es simple: cuanto más recuerda Chatgpt, más útil se vuelve. Es un gran salto para la personalización. Pero también es un buen momento para hacer una pausa y preguntar qué podríamos renunciar a cambio.
Un recuerdo que se vuelve personal
Es fácil ver el atractivo aquí. Una experiencia más personalizada de ChatGPT significa que se explica menos y obtiene respuestas más relevantes. Es útil, eficiente y familiar.
“La personalización siempre ha sido sobre la memoria”, dice Rohan Sarin, gerente de productos de Speechmatics, una compañía de tecnología de voz de IA. “Conocer a alguien por más tiempo significa que ya no necesitas explicarte todo”.
Él da un ejemplo: pídale a ChatGPT que recomiende una pizzería, y podría guiarse suavemente hacia algo más alineado con sus objetivos de acondicionamiento físico, un empujón sutil basado en lo que sabe de usted. No es solo las siguientes instrucciones, es leer entre líneas.
“Así es como nos acercamos a alguien”, dice Sarin. “También es como confiamos en ellos”. Esa resonancia emocional es lo que hace que estas herramientas se sientan tan útiles, tal vez incluso reconfortante. Pero también aumenta el riesgo de dependencia emocional. Lo cual, posiblemente, es todo el punto.
“Desde la perspectiva de un producto, el almacenamiento siempre ha sido sobre pegajosidad”, me dice Sarin. “Hace que los usuarios regresen. Con cada interacción, el costo de conmutación aumenta”.
OpenAi no oculta esto. El CEO de la compañía,. Sam Altman, tuiteó que la memoria permite “sistemas de IA que lo conocen durante su vida y se vuelven extremadamente útiles y personalizados”.
Esa utilidad es clara. Pero también lo es el riesgo de depender de ellos no solo para ayudarnos, sino también para saber a nosotros.
¿Recuerda como nosotros?
Un desafío con la memoria a largo plazo en la IA es su incapacidad para comprender el contexto de la misma manera que lo hacen los humanos.
Instintivamente compartimentamos, separando lo privado de lo que es profesional, lo que es importante de lo que es fugaz. ChatGPT puede luchar con ese tipo de cambio de contexto.
Sarin señala que debido a que la gente usa Chatgpt para muchas cosas diferentes, esas líneas pueden difuminar. “Irl, confiamos en señales no verbales para priorizar. La IA no tiene esas. Por lo tanto, la memoria sin contexto podría mencionar los desencadenantes incómodos”.
Da el ejemplo de ChatGPT que hace referencia a la magia y la fantasía en cada historia o sugerencia creativa solo porque mencionó que le gustó Harry Potter una vez. ¿Se basará en recuerdos pasados incluso si ya no son relevantes? “Nuestra capacidad de olvidar es parte de cómo crecemos”, dice. “Si AI solo refleja quiénes éramos, podría limitar en quién nos convertimos”.
Sin una forma de clasificar, el modelo puede superficial de las cosas que se sienten aleatorias, anticuadas o incluso inapropiadas por el momento.
Traer memoria de AI al lugar de trabajo
La memoria persistente podría ser muy útil para el trabajo. Julian Wiffen, jefe de IA y ciencia de datos en Matillion, una plataforma de integración de datos con IA incorporada, ve sólidos casos de uso: “Podría mejorar la continuidad de los proyectos a largo plazo, reducir las indicaciones repetidas y ofrecer una experiencia de asistente más personalizada”, dice.
Pero también es cauteloso. “En la práctica, hay matices serios que los usuarios, y especialmente las empresas, deben considerar”. Sus mayores preocupaciones aquí son la privacidad, el control y la seguridad de los datos.
“A menudo experimento o pienso en voz alta en las indicaciones. No quisiera que eso reteniera, o peor, apareció nuevamente en otro contexto”, dice Wiffen. También marca los riesgos en entornos técnicos, donde los fragmentos de código o datos confidenciales podrían transferir entre proyectos, elevando la IP o las preocupaciones de cumplimiento. “Estos problemas se magnifican en industrias reguladas o entornos colaborativos”.
¿De quién es la memoria de todos modos?
Operai enfatiza que los usuarios aún pueden administrar la memoria: eliminar las recuerdos individuales que ya no son relevantes, apagarla por completo o usar el nuevo botón “Chat temporal”. Esto ahora aparece en la parte superior de la pantalla de chat para conversaciones que no están informadas por los recuerdos pasados y tampoco se utilizarán para construir otras nuevas.
Sin embargo, Wiffen dice que eso podría no ser suficiente. “Lo que me preocupa es la falta de control y transparencia de grano fino”, dice. “A menudo no está claro qué recuerda el modelo, cuánto tiempo conserva la información y si se puede olvidar realmente”.
También le preocupa el cumplimiento de las leyes de protección de datos, como GDPR: “Incluso las características de memoria bien intencionadas podrían retener accidentalmente datos personales confidenciales o información interna de los proyectos. Y desde el punto de vista de la seguridad, la memoria persistente expande la superficie del ataque”. Esta es probablemente la razón por la que la nueva actualización aún no se ha implementado a nivel mundial.
¿Cuál es la respuesta? “Necesitamos barandas más claras, indicadores de memoria más transparentes y la capacidad de controlar completamente lo que se recuerda y lo que no”, explica Wiffen.
No todos los AI recuerdan lo mismo
Otras herramientas de IA están adoptando diferentes enfoques para la memoria. Por ejemplo, el asistente de IA Claude no almacena memoria persistente fuera de su conversación actual. Eso significa menos características de personalización, pero más control y privacidad.
La perplejidad, un motor de búsqueda de IA, no se centra en la memoria en absoluto: recupera la información web en tiempo real. Mientras que Replika, IA diseñada para la compañía emocional, va al otro lado, almacenando un contexto emocional a largo plazo para profundizar las relaciones con los usuarios.
Entonces, cada sistema maneja la memoria de manera diferente en función de sus objetivos. Y cuanto más sepan de nosotros, mejor cumplirán esos objetivos, ya sea ayudándonos a escribir, conectarnos, buscar o sentirnos entendidos.
La pregunta no es si la memoria es útil; Creo que claramente lo es. La pregunta es si queremos que AI se convierta en este Bueno para cumplir con estos roles.
Es fácil decir que sí porque estas herramientas están diseñadas para ser útiles, eficientes, incluso indispensables. Pero esa utilidad no es neutral, es intencional. Estos sistemas están construidos por empresas que se benefician cuando confiamos más en ellos.
No cederías voluntariamente un segundo cerebro que recuerde todo sobre ti, posiblemente mejor que tú. Y ese es el punto. Eso es con lo que cuentan las compañías detrás de sus herramientas de IA favoritas.