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OpenAI’s $6.6B raise puts it at the tech’s vanguard. Will it be enough?

Published

5 meses ago

10 octubre, 2024

OpenAI’s $6.6 billion funding round could be a Pyrrhic victory for the company whose technology has become synonymous with generative artificial intelligence — one that could ultimately serve as a warning for the burgeoning GenAI industry at large.

In early October, the Microsoft-backed business closed a long-anticipated funding round which left it flush with the cash to train up its latest GenAI models and kick the tires on new products, with participation from investors like Nvidia, Thrive Capital and Softbank bringing its valuation up to $157 billion, according to the company. Even as one of the largest funding rounds by a private company closed, however, investors and industry experts were already discussing whether the $6.6 billion would be enough to cement OpenAI’s future long-term.

While the ChatGPT creator reported a spike in its revenue growth over the past year, it also expects to lose approximately $5 billion by the end of the year — with losses related to expenses including the costs of running its products, according to financial documents seen by The New York Times.

The business has also experienced turmoil in its leadership team during the funding round. While CFO Sarah Friar was a top driver for the funding round, top OpenAI executives including its chief technology officer and two senior researchers departed the company in September, days before its funding round closed. Additionally, OpenAI faces growing competition for its ChatGPT products from businesses with deep pockets that rival its main backer Microsoft — which also participated in the most recent round — like Google parent Alphabet and Mark Zuckerberg’s Meta.

The funding round exposed several concerns with OpenAI’s business, with questions arising surrounding funding, potential challenges to revenue and profitability, return on investment challenges and lingering issues regarding data ownership and privacy, experts told CFO Dive. As the best-known, and likely the best-funded, GenAI company, the hurdles OpenAI is facing could mean more than just stormy seas for the company itself: they could indicate dark clouds for the overall GenAI space.

For many companies, the task of divining which way the wind is blowing will fall to their CFOs, tasked with deciding where to spend their companies’ funds — and for many finance chiefs, GenAI’s shine has been dulling for months.

The funding wheel keeps turning

To be sure, the spotlight on GenAI has yet to dim significantly. Apart from the $6.6 billion OpenAI just pocketed, funding for AI startups reached $19 billion in the third quarter, representing 28% of all venture dollars, according to Crunchbase data. Meanwhile, the number of U.S. companies willing to invest $10 million or more in GenAI is set to double in 2025, CFO Dive recently reported, citing data from Ernst & Young.

But while the funding environment has remained strong, investors — and the CFOs looking to potentially utilize the technology — are starting to ask deeper questions of the companies in their sight lines before drawing out their checkbooks. Many companies have popped out of the woodwork “positioning what they had been doing, using the more recent nomenclature around AI, machine learning, etc,” said Mark Schwartz, IPO and SPAC advisory leader for Big Four firm EY. “But how much are they doing that’s different, relative to …some of the algorithmic-type stuff that they have been doing in the past?”

Understanding that separation is critical for investors as they mull which AI-driven companies are deserving of their capital. “Investors are very keen to understand the technology, to understand if it’s truly new, truly novel, and truly potentially revolutionary, as opposed to more of the same,” Schwartz said in an interview.

The need to isolate truly revolutionary companies is beginning to be reflected in venture funding: The $19 billion funneled into AI startups represents a drop from the $23.4 billion seen in the prior quarter, according to Crunchbase, while notably, deal flow for Q3 declined 22% to 947 from the 1,211 rounds seen in Q2.

That “likely means more big deals for more proven AI startups (or at least those that can convince investors of their AI chops) and fewer early seed and Series A deals for young startups,” Crunchbase reported.

“I think underneath the giants there, there’s a lot of due diligence that’s happening,” Schwartz said of how investors are thinking about GenAI. Some companies are being marked as those that have a differentiator, which are still seeing robust attention in the private markets, but, “there are other companies that, as investors are looking under the hood, they are struggling,” he said.

Crucially for those startups, the world’s largest GenAI player may be proving to be a lackluster poster child. With the company expected to log a $5 billion loss this year, its $6.6 billion round may just be one in a long potential line of raises — sopping up venture dollars and creating more wariness for investors approached by other AI-driven companies.

In fact, given its current burn rate, it’s likely OpenAI will need to complete a similar funding round in 2025 — at a higher valuation than its current $157 billion, tech reporter Ed Zitron predicted in an Oct. 2 newsletter.

“I would imagine, if you’re a startup trying to throw AI out there to get huge funding rounds, you’re pissed at Sam Altman,” Matt Cotter, CEO of AP automation software provider Pairsoft said. “Because those guys keep cashing checks, and now everybody turns and looks at you and says, ‘Wait a minute. They’re already there, and now I can see their financials.’”

ChatGPT, show me the money

Thanks to its new funding, OpenAI now has access to approximately $10 billion in liquidity, comprised of the $6.6 billion round and a $4 billion credit facility the ChatGPT operator inked with participating banks including Goldman Sachs and JPMorgan, the company announced. OpenAI is also anticipating its revenues will continue to spike, estimating it will hit $11.6 billion next year — compared to expected annual sales of $3.7 billion this year, The New York Times reported.

However, that revenue growth goes hand in hand with rising costs, which represents a key challenge as the company targets that $11.6 billion in annual revenue.

GenAI companies such as OpenAI also face expanding costs related to customer capture, computing power and infrastructure costs. Computing power remains one of the largest cost sinks for OpenAI, and it increasingly needs more than even its top backer Microsoft may be able to supply — Microsoft has not supplied the company with enough power quickly enough, leading OpenAI to approach other potential sources like Oracle, according to reports.

Part of the issue is that the company’s main cost driver is also its main revenue generator. Presently, the company’s biggest generator of revenue are the subscriptions it sells to its ChatGPT products, with about 10 million users shelling out about $20 per month for such access — a price the company expects to hike to $44 over the next half decade, the NYT said.

“I think what somebody’s got to figure out how to do, and I don’t think anybody’s figured it out yet, is how to change the ratio,” Cotter said. “Revenue keeps doubling and tripling and it’s super attractive, but so does cost, because we haven’t cracked the code on, how do I deploy all this infrastructure. How do I deploy all this computing power? How do I deploy all this talent?”

Overall, OpenAI expects ChatGPT to generate $2.7 billion in revenue this year. Increasing its subscribers for ChatGPT would mean more revenue, but the sheer computing power needed to generate queries for those users will quickly turn new users into cost centers, Zitron wrote in his Oct. 2 newsletter.

Its other main source of revenue is selling its products to enterprises, where it expects to generate $1 billion by the end of this year. However, that enterprise figure is perhaps the biggest black mark against the company’s future, and by extension, against the monetary draw of the technology itself.

“This suggests a fundamental weakness in the revenue model behind GPT, as well as a fundamental weakness in the generative artificial intelligence market writ large,” Zitron wrote. “If OpenAI cannot make more than a billion dollars of revenue off of this, then it’s fair to assume that there is either a lack of interest from developers or a lack of interest from the consumers those developers are serving.”

Rising prices here could also worsen what Zitron has termed as a coming “subprime AI crisis,” where “thousands of companies have integrated generative AI at prices that are far from stable, and even further from profitable,” he wrote in a Sept. 16 newsletter.

The attention paid to OpenAI has also prompted companies to funnel more of their budgets into the technology, driving up capital expenditures in a way that may not be sustainable for those smaller companies.

OpenAI “has been a central, key foundational linchpin to the AI thesis with ChatGPT being the “iPhone Moment” for the world with the introduction of generative AI to enterprises and consumers,” Dan Ives, managing director and senior equity research analyst at Wedbush Securities said in an Oct. 3 note.

“Now we are seeing a $1 trillion of AI Capex over the next three years as OpenAI has been the linchpin to AI success and adoption we are seeing at Nvidia, Microsoft, Google, and across the tech world,” he wrote.

Keeping the eye on the ROI prize

The close attention investors, industry leaders and technologists are paying to OpenAI’s revenue model speaks to a growing need for specifics, rather than potential.

CFOs and their C-suite fellows want both a clear use case from the technology, and, more notably, ways to ensure they’re seeing a positive return on investment from their AI spending. Analysts like David Cahn, a partner at Sequoia Capital, have urged caution in the AI gold rush, with those who remain “level-headed” able to build stable companies, CFO Dive previously reported.

For investors, “what we’re hearing is at a super high level, there is a lot of, I’ll say, unknowns with respect to just how powerful and just how revolutionary this can be,” Schwartz said.

“I think that this AI revolution has the potential to transform anything and everything top to bottom. I think that right now, we are in the discovery phase of trying to figure out how impactful it can be,” he said. However, “the lack of clarity on valuations in the market” currently is indicative that the space is still in a nascent phase, where leaders are still figuring out how to best move forward, he said.

For finance chiefs, the GenAI conversation has steadily shifted away from integrating the technology less like a silver bullet, and more like a patch — something that can solve a particular issue and is being developed accordingly. Indeed, “a focus on practicality, a focus on targeted solutions is going to be, for the world that I live in…a strategy that wins the day,” Cotter said.

Remaining level-headed is one thing — squeezing the ROI investors want to see out of GenAI, in the time frame they want to see it, may be quite another, especially as GenAI companies themselves face challenges growing their revenue where they need to be. Developing those targeted solutions takes a lot of time, although “eventually they’re going to be stickier,” Cotter said. “Eventually you’re going to get a premium price for them. The problem is, they don’t happen in a month.”

Even as leaders isolate specific use cases and projects, “I still don’t think that argues that somebody’s cracked the code of, ‘how do you change those ratios of revenue to cost?’” Cotter said. “If I’m taking in $6.6 billion in funding, ‘give it time’ is probably not the argument that anybody wants to see here.”

Data coal for the GenAI fire

OpenAI is already facing a number of challenges, but its last hurdle may be the one that sees it stumble the hardest: data. While the company is facing profitability challenges, the lack of a tidy profit isn’t necessarily a death knell for a business, especially in the technology space; the “move fast and break things” approach proved effective for companies like Uber, which rode to success on wave after wave of venture capital before ever posting a quarter in the black.

But for every Uber, there’s a WeWork: while OpenAI could potentially attract more funding, giving it the time it needs to change its cost to revenue ratio to something more balanced, it could face a supply issue. Simply put, to do all of that, the company needs data.

ChatGPT and other large language models need access to hordes of data to grow, but gaining access to it isn’t as easy as it might sound. For one thing, with the current training needs of LLMs, “the industry’s need for high-quality text data could outstrip supply within two years, potentially slowing AI’s development,” the Wall Street Journal wrote in an an April report.

Taking aside the issue of sheer supply, GenAI companies also face an issue accessing much of the data that is available now. Many companies don’t keep their information in formats that are easily accessible for AI tools, meaning they need to set aside more time and money to re-format that information. Furthermore, OpenAI has already been slammed with multiple lawsuits surrounding its access of protected information, raising questions of data privacy and ownership as GenAI usage expands.

“Data provenance is going to be the thing that is existential to OpenAI,” Cotter said. “It is the coal that fuels the plant. if it were to get cut off, legally, technically, something like OpenAI is dead…it thrives on data, period. The process for getting it cut off, though, is murky at best.”

Still, the data question is just one more open-ended problem OpenAI needs to solve to lay the fears of investors to rest. Ultimately, the fate of OpenAI could also be divorced from that of the broader GenAI space, with other players rising to steal the “iPhone moment” away from the ChatGPT creator.

But for finance chiefs, what the cracks here could indicate is that a close, detailed audit of GenAI may be past due — and maybe, one that should be conducted the old-fashioned way.

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Géminis está reemplazando oficialmente al Asistente de Google, esto es lo que eso significa para ti

Published

4 horas ago

23 marzo, 2025

Sergio Villanueva

Google lanzó el Asistente de Google en 2016. Desde entonces, el asistente virtual de primera generación de Google se ha extendido a casi todos los tipos de dispositivos que se le ocurra: teléfonos, tabletas, relojes inteligentes, altavoces inteligentes, televisores, automóviles, si se conecta a Internet, probablemente tenga acceso al Asistente de Google.

Pero hay un nuevo asistente de Google en la ciudad. Desde que Gemini se lanzó hace dos años (inicialmente bajo el nombre de Google Bard), aparentemente ha sido la principal prioridad de Google. Ahora, parece que prácticamente todos los anuncios públicos sobre el hardware o el software de Google son temáticos de Gemini. Dado el enfoque láser de Google, no debería sorprendernos que Gemini ahora esté reemplazando oficialmente al asistente en la mayoría de los contextos. Esto es lo que necesitas saber.

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Fuente de la imagen: Google Play Store

Google se ha comprometido a reemplazar al Asistente de Google Legacy con Gemini en la mayoría de los dispositivos. Google anunció la semana pasada que, comenzando en teléfonos, Gemini pronto se convertirá en el asistente de voz predeterminado, y que el Asistente de Google Legacy ya no será accesible allí en el futuro cercano. (Google nota que en los dispositivos que no cumplen con los requisitos mínimos de hardware para Gemini, “la funcionalidad del Asistente de Google no cambiará en este momento”.) Seguirán otros tipos de dispositivos.

Mientras tanto, Google ya ha comenzado a desaprobar algunas características del Asistente de Google. Durante el fin de semana, Google actualizó una página de ayuda de Google Assistant para resaltar algunas características del asistente que pronto desaparecerán, incluidas las siguientes capacidades:

“Favorito, compartir y preguntar dónde y cuándo se tomaron tus fotos con tu voz”.
“Cambie la configuración del marco de fotos o la configuración de la pantalla ambiental con su voz”.
“Traduzca su conversación en vivo con alguien que no habla su idioma con el modo intérprete”.
“Obtenga notificaciones de recordatorio de cumpleaños como parte de las rutinas”.
“Solicite programar o escuchar anuncios de campana familiar previamente programados”.
“Obtenga actualizaciones diarias de su asistente, como ‘Envíame el clima todos los días'”.
“Use el Asistente de Google en accesorios para automóviles que tengan una conexión Bluetooth o un enchufe Aux”.

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¿Dónde está Géminis reemplazando el Asistente de Google?

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A juzgar por el anuncio de Google, Gemini reemplazará al Asistente de Google en casi todos los casos en el futuro cercano. El proceso comenzará con teléfonos inteligentes poco antes de moverse a tabletas, automóviles, auriculares y relojes inteligentes. Google también dice que traerá “una nueva experiencia, impulsada por Gemini” a dispositivos domésticos inteligentes como altavoces inteligentes, pantallas inteligentes y televisores con Google.

Hemos visto movimiento en esta dirección últimamente. Gemini es el asistente de voz predeterminado en los teléfonos Android de alta gama: dispositivos Google, Samsung y OnePlus, y los altavoces de nidos fueron vistos respondiendo a ciertas consultas en una nueva voz inesperada que parecía generada por IA hace meses. Google también ha estado trabajando para traer experiencias infundidas con Géminis a los automóviles, comenzando con Mercedes.

¿Cuándo tienen lugar estos cambios?

Un altavoz de audio nido frente a una pila de libros.

Google ha sido vago acerca de la línea de tiempo para Gemini reemplazando el Asistente de Google ampliamente. Está sucediendo primero en los teléfonos; Google dice que está “actualizando más usuarios en dispositivos móviles de Google Assistant to Gemini” en los próximos meses, y que el Asistente de Google Legacy ya no será accesible en la mayoría de los teléfonos “a finales de este año” (aunque, nuevamente, los teléfonos que no admiten Gemini retendrán el acceso del Asistente, al menos para el futuro inmediato). Una vez que la transición haya tenido lugar, ya no podrá descargar el Asistente de Google de Play Store.

En cuanto a otros tipos de dispositivos (altavoces y pantallas inteligentes, automóviles, televisores, relojes de uso del sistema operativo y similares, Google solo ha dicho que compartirá más información “en los próximos meses”.

Un asistente más inteligente, próximamente

Gemini Live Running en un teléfono Pixel 9 en un sillón de cuero.

Me he estado quejando durante meses de que los dispositivos impulsados por Google respondan a _hey Google_ indica de manera diferente dependiendo de si actualmente admiten Gemini; A partir de hoy, los teléfonos con Gemini instalaron consultas de respuestas de manera completamente diferente a los relojes Wear OS o los altavoces de nidos, que aún no tienen acceso a Gemini. Esta experiencia puede ser frustrante, y ya es hora de que Google la abordara.

Y tan crítico como puedo ser de la hiper fijación de Google (y de la industria tecnológica) en los servicios de IA en los últimos dos años, Gemini es un buen asistente digital. Ahora es principalmente capaz de realizar las manijas del asistente de tareas inteligentes básicas (encender y apagar las luces conectadas, establecer recordatorios y similares), aunque todavía hay algunas excepciones de nicho, como la capacidad de transmitir anuncios sobre los altavoces inteligentes. Sin embargo, Gemini es innegablemente más para responder preguntas más abstractas sin tener que repetir un fragmento de la web. Entonces, si nada más, debe esperar escuchar sus altavoces inteligentes y usar relojes OS de inicio de respuestas con “Según Wikipedia …” con menos frecuencia en el futuro cercano.

Según lo que Google compartió hasta ahora, Gemini está en camino de reemplazar el Asistente de Google en la mayoría de los dispositivos en algún momento de este año. Compartiremos más sobre los detalles de esa transición a medida que la aprendemos.

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Estoy usando chatgpt, copilot y gemini para encontrar nuevas aplicaciones de Android

Published

6 horas ago

23 marzo, 2025

Sergio Villanueva

Todavía encuentro que la incorporación de IA en mi trabajo diario es ligeramente incómodo, incluso si tiene algunos casos de uso probados que lo hacen útil. Para poner esto a prueba, decidí usar AI para solucionar un problema subyacente que tengo en la tienda Google Play: utilicé Google Gemini, Microsoft Copilot y ChatGPT para ayudarme a descubrir nuevas aplicaciones. De esa manera, puedo afeitarme el tiempo que paso explorando Reddit y X para nuevas aplicaciones de Android para probar mi confiable Samsung.

Experimenté usando Gemini, Copilot y Chatgpt. Tenía curiosidad sobre cuál de los tres me ofrecería más variedad en opciones y si estos chatbots reconocerían solicitudes específicas como “aplicaciones gratuitas solamente”. Aquí están los resultados que encontré.

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Enumeré las recomendaciones de la aplicación para cada chatbot de IA e incluí el número de descarga en la tienda Google Play entre paréntesis para medir la popularidad. Mi esperanza es descubrir nuevas aplicaciones que no necesariamente aparezcan en los resultados de búsqueda inmediatos de Play Store/menos populares.

Experimento 1: Encontrar nuevas aplicaciones de actualización del clima

Aviso utilizado:

Hi [AI]! I'd like to find a new Android app that can tell me the weekly and daily weather forecast. Please give me free apps only.

ChatGPT recomienda:

Accuweather (100m+)
El canal meteorológico (100m+)
Clima subterráneo (10m+)
Viento (10m+)
Google Weather (1+)
1weather (100m+)

Copilot recomienda:

1weather (100m+)
FlowX (500k+)
El canal meteorológico (100m+)
Accuweather (100m+)
Clima impresionante – Yowindow (10m+)

Géminis recomienda:

Accuweather (100m+)
El canal meteorológico (100m+)
Weathercan (500k+)

Comparando los tres modelos, ChatGPT salió en la cima cuantitativamente. Chatgpt me dio seis recomendaciones, Copilot tenía cinco, y Gemini solo dio tres. Otra nota es que me gustó que Gemini considerara mi ubicación (incluso si es un poco espeluznante) proporcionar una recomendación más relevante. De lo contrario, la lista de aplicaciones de los tres era bastante segura.

El resultado final

ChatGPT reconoció qué aplicaciones meteorológicas eran gratuitas o gratuitas con soporte de anuncios. Pero también dio una lista genérica de las mejores aplicaciones del clima, que no quería. Por otro lado, Copilot especificó si estas aplicaciones eran gratuitas en las dos primeras entradas pero luego se detuvieron. Sin embargo, proporcionó un abastecimiento, por lo que podría confirmar el contexto (a diferencia de los otros dos chatbots). Géminis me dio una recomendación interesante adaptada a mi ubicación (Weathercan). Pero tampoco especificó ningún precio de aplicación. En general, la experiencia estuvo bien. Todavía prefiero la selección de Copilot debido a que 3/5 es nuevo.

Ejemplo de copiloto respondiendo a mi consulta para encontrar nuevas aplicaciones meteorológicas y mostrar fuentes proporcionadas

Experimento 2: Encontrar nuevas aplicaciones de toma de notas

Aviso utilizado:

Hi [AI], I am in need of a new note-taking app. I would prefer if it included a place to import PDF documents and had a handwriting mode. I would also like an option for online storage syncing.

ChatGPT recomienda:

Notabilidad (no en Play Store)
Goodnotes (1m+)
Microsoft OneNote (500m+)
Evernote (100m+)
Notebook Zoho (5m+)
Xodo (10m+)

Copilot recomienda:

Goodnotes (1m+)
Notabilidad (no en Play Store)
Microsoft OneNote (500m+)
Evernote (100m+)
Tejido líquido (no en Play Store)

Géminis recomienda:

Goodnotes (1m+)
Notabilidad (no en Play Store)
Microsoft OneNote (500m+)
Nebo (500k+)
Samsung Notes (1B+)

Si revisamos mi mensaje, notará que cometí un error y olvidé especificar la plataforma. Como resultado, estaba preocupado de recibir aplicaciones de toma de notas solo en iOS.

Ejemplo de las recomendaciones de aplicaciones de toma de notas de Gemini que toman notas por plataforma

Sin embargo, dadas las respuestas, me di cuenta de que los chatbots eran en su mayoría perdonando esa omisión. Por ejemplo, Gemini reconoció que no especificé la plataforma, pero aún rompí las recomendaciones por plataforma.

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El resultado final

Me impresionó la respuesta de Gemini a mi solicitud. Me dio una buena lista de aplicaciones (menos notabilidad) y la clasificó por plataforma. También reconoce la anotación de PDF y la escritura a mano. Los listados de copilotes eran más genéricos y no especificaron las plataformas como lo hizo Gemini. Tampoco proporcionó ningún abastecimiento (como lo había hecho en la solicitud anterior).

Chatgpt salió en la cima; No solo reconoció todas mis especificaciones (opciones de sincronización, escritura a mano y soporte para PDF), sino que también las enumeró punto por punto e incluía las plataformas disponibles. Además, descubrí aplicaciones de las que ni siquiera había oído hablar (Zoho Notebook y Xodo). En general, la experiencia fue adecuada, considerando mi aviso inicial.

Experimento 3: Recomendaciones de juego

Como beneficio adicional, intenté obtener recomendaciones de juegos para novelas visuales basadas en misterio y juegos de rompecabezas similares a Danganronpa. Desafortunadamente, los resultados fueron increíblemente decepcionantes, así que aquí hay un desglose de lo que ocurrió.

Aviso utilizado:

Hi [AI], I am looking for paid Visual Novel and puzzle game recommendations on the Play Store that match the style and themes of Danganronpa.

ChatGPT recomienda:

The Arcana: un romance místico (1m+)
Ace Abogado Trilogía Phoenix Wright (10k+)
Synchronicity de Dead: Mañana llega hoy (no en Play Store)
The Nonor Games: 999 y la última recompensa de Virtue (no en Play Store)
¡Doki Doki Literature Club! Puerto móvil (no en Play Store)
Elección de juegos: elección de robots (10k+)
Reigns: Su Majestad (100k+)
La edad silenciosa (no en Play Store)
Profesor Layton y Curious Village Via Emulator (no en Play Store)
Planeta destrozado (no en Play Store)

Copilot recomienda:

Cero Escape: The Nonor Games (no en Play Store)
Trilogía de abogados de as (10k+)
La casa en Fata Morgana (no en Play Store)
Steins; puerta (10k+, requiere crunchyroll)
Muerte de la muerte (no en Play Store)

Géminis recomienda:

Puertos móviles de la serie Danganronpa (1K-10K)
Serie de abogados de as (10k+)
¡7days!: Mystery Visual Novel (5m+)
ARGO’s Choice: Visual Novel (100k+)

No me gustó la mayoría de estas recomendaciones. ChatGPT proporcionó una lista extensa, pero la mayoría no estaba en Play Store. El copiloto no pudo recomendar los títulos de Play Store (solo 2/5). Gemini desperdició una recomendación sobre el título real en lugar de un juego similar similar, además de 2/4 fueron títulos gratuitos, que no es lo que quería.

Por otro lado, tanto ChatGPT como Copilot siguieron las instrucciones para exhibir títulos pagados. También esperaba ver a la tribu nueve en estos listados, un nuevo título de Gacha de los creadores de Danganronpa; Se ajustaría a la factura de los temas, pero es un servicio en vivo, lo que ya significa que es un no-go basado en los criterios que proporcioné. Debería omitir a Tribe nueve según mis especificaciones, y lo hizo.

El contexto es clave al conversar con AI

A partir de estos experimentos, dominar sus indicaciones es más importante que hacer la pregunta. De lo contrario, la IA solo sugerirá las aplicaciones más populares con un desglose general de lo que hacen, lo que no es útil. Si tiene necesidades específicas, debe incluirlas en sus indicaciones/indicaciones de seguimiento. No incluí una plataforma en mi segundo intento y recibí algunas recomendaciones que no me aplicaron. En contraste, utilicé un ejemplo específico en mi experimento de juego, lo que lleva a malos resultados. Para aplicaciones generalizadas, dio recomendaciones sólidas. La clave está en algún punto intermedio.

Mi única preocupación es cómo maneja nuevas aplicaciones. Los chatbots públicos se ejecutan en modelos más antiguos, lo que significa que pueden perderse las aplicaciones publicadas recientemente. La herramienta está lejos de ser perfecta, por lo que tratamos de examinar nuevas aplicaciones a medida que venían, como la aplicación Manga Mirai que Matthew vio a principios de marzo.

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7 errores de chatgpt que podrías estar cometiendo y cómo arreglarlos

Published

10 horas ago

23 marzo, 2025

Sergio Villanueva

ChatGPT simplemente funciona como se prometió. Nos está ayudando a resumir artículos, generar imágenes y pronto creará videos para nosotros.

Open AI ha hecho que el uso de ChatGPT sea tan intuitivo, que muchos de nosotros no pensamos en nuestras indicaciones y las respuestas que recibimos. Y ahí está el problema.

Si está utilizando ChatGPT regularmente pero sospecha que podría estar entregando más valor, es posible que esté cometiendo errores comunes que son fáciles de solucionar.

Desde elegir el modelo incorrecto hasta no estructurar adecuadamente sus indicaciones, pequeños ajustes pueden mejorar significativamente sus interacciones de IA.

Aquí hay siete errores comunes que las personas cometen al usar chatgpt y cómo arreglarlos).

1. No proporcionar suficiente contexto

Chatgpt es inteligente. Claro, todavía se alucina de vez en cuando (es cuando compensa las cosas), y siempre debe verificar sus resultados. Pero pregúntele por una sinopsis de un libro, y es probable que obtenga un resumen sólido.

Eso ya es mejor de lo que podría manejar, especialmente dada la creciente pila de libros que quiero leer pero nunca lo tengo. Aún así, a pesar de la inteligencia de Chatgpt, la gente a menudo asume que instantáneamente conoce dos cosas: a) de lo que están hablando, y b) de lo que quieren que haga.

En realidad, la mayoría de los usuarios le dan a Chatgpt muy poco para trabajar, no demasiado. Así que no te detengas …Entra en detalles específicos de lo que quieres salir de tu interacción con el chatbot. Una forma simple de hacer esto es Pídale a ChatGPT que asuma un papel específico.

Esto podría estar pidiendo a ChatGPT que respondiera como si fuera su entrenador personal, o respondiera desde la perspectiva de un CEO. Del mismo modo, puedes especificar quién debe ser el público objetivo para la respuesta.

Tú también puedes Dígale para quién es la respuesta. Tal vez desee el concepto de agujeros negros explicados como si tenías cinco años, o necesites una lista de balas llenas de jerga para caer en la presentación del mañana.

Dale contexto, y de repente, ChatGPT comienza a darte exactamente lo que necesitas.

(Crédito de la imagen: Shutterstock)

2. No usar chatgpt para ayudarse a sí mismo

En general, es más fácil comenzar a escribir un ensayo cuando ya tienes algún mensaje de texto frente a ti, en lugar de cuando miras una página en blanco. Lo mismo se aplica a las indicaciones.

Ahora que hemos discutido la importancia de proporcionar contexto, es hora de aprovechar las propias capacidades de Chatgpt para ayudarnos a llegar allí. Es más probable que un mensaje detallado lo ayude a obtener lo que necesita que uno vago, pero también requiere más tiempo y esfuerzo para producir.

Antes de enviar su aviso a ChatGPT, pase unos segundos adicionales y pídelo que crear o refinar el primer borrador de su aviso. En lugar de pedirle a ChatGPT que genere una imagen de gato, solicite un mensaje detallado que pueda reutilizar o adaptarse.

Puede agregar detalles como la ubicación, una descripción de su pelaje y específicos sobre la pose del gato que quizás no haya considerado.

Pídale a ChatGPT que escriba sus propias indicaciones. ¡Los resultados pueden sorprenderlo o inspirarlo!

(Crédito de la imagen: Shutterstock)

3. No entrenar chatgpt

Chatgpt tomó el mundo por asalto porque ofrece a todos una mano amiga. Eso es excelente para las indicaciones directas cuando el conocimiento general es suficiente, pero confiar únicamente en el conjunto de capacitación estándar de ChatGPT puede ser limitante a veces.

Si quieres elevar tu experiencia chatgpt, Obtener una respuesta a medida a su solicitud es una de las formas más rápidas de hacerlo.

No solo tome mi palabra para ello. Jensen Huang, CEO de NVIDIA, la compañía detrás de los chips solía entrenar a ChatGPT, dice que usa la herramienta para ayudar a escribir sus discursos.

“Le doy un esquema básico, subo algunos PDF de mis charlas pasadas y hago que escriba el primer borrador”, explicó Huang.

Si las respuestas de Chatgpt se sienten demasiado genéricas, intente darle información que de otra manera no sabría-o Muéstrale ejemplos de lo que buscas. Puede cargar varios archivos a la vez, incluso si están en una carpeta con cremallera.

(Crédito de la imagen: Shutterstock)

4. No ajustar su solicitud

Otro error común que la gente comete al usar ChatGPT es aceptar la primera respuesta que reciben.

Tal vez el aviso en sí era demasiado vago. O tal vez la respuesta de Chatgpt carecía de la profundidad que esperaba. De cualquier manera, es bueno tener en cuenta que no tiene que aceptar la primera respuesta del chatbot sin refinar las cosas.

Afortunadamente hay una solución fácil. Simplemente Haga preguntas de seguimiento o solicite que la respuesta sea más concisa.

Cuál debe ser su próximo aviso depende de sus objetivos y cuál fue la primera salida de ChatGPT. Tenga una conversación de ida y vuelta al respecto y vea si puede mejorar el primer resultado.

Si tiene prisa, pruebe el simple mensaje de seguimiento: ¿Está seguro?

(Crédito de la imagen: Shutterstock)

5. Suponiendo que sabe exactamente lo que quieres

Así que has elaborado el aviso perfecto y golpear a Enter. Pero el resultado todavía no es lo que esperabas.

Quizás el aviso te suena claro porque ya sabes lo que es debería significar. Pero eso no garantiza que ChatGPT esté en la misma página que usted.

En lugar de asumir que Chatgpt comprende sus objetivos, Intente preguntarle si tiene todo el contexto y la información que necesita. Invite a ChatGPT a hacer preguntas aclaratorias sobre su mensaje para asegurarse de que comprenda completamente lo que desea.

Incluso puede robar este mensaje de seguimiento para usar la próxima vez: Antes de responder, hágame cualquier pregunta sobre mi mensaje que pueda aclarar las cosas o que puedan proporcionarle más información para ayudar a formular su respuesta..

(Crédito de la imagen: futuro)

6. Usando solo un modelo

Con la mayoría de nosotros constantemente teniendo prisa, no sorprende que simplemente usemos el modelo de ChatGPT que se seleccione en un momento dado.

Si siente que podría estar obteniendo más de sus interacciones con ChatGPT, puede haber un modelo que esté optimizado para manejar su solicitud de una mejor manera.

Por ejemplo, GPT-4.5 es excelente para producir una escritura clara que sea fácil de digerir. Si necesita una mano amiga para producir código o resolver un problema de matemáticas, tal vez pruebe O3-Mini-High, que se ha construido exactamente para estos fines.

Los modelos de ChatGPT pueden verse y sentirse bastante similares, pero definitivamente hay casos en los que las respuestas que dan a una pregunta difieren. Sucedió recientemente en una de mis pruebas donde GPT-4O y Chatgpt O-3 Mini-High dieron una respuesta diferente a una pregunta que probó su lógica.

Experimentar con diferentes modelos. Alimente las mismas indicaciones y vea qué resultados le gustan más. En pocas palabras, no se limite.

(Crédito de la imagen: Shutterstock)

7. Cuidando demasiado los errores tipográficos

Estoy terminando esta lista con un consejo controvertido. La mayoría de los consejos en Internet en realidad dicen que debe concentrarse en usar gramática y ortografía correctas. Pero escúchame. ¿No es chatgpt aquí para facilitarnos la vida?

Al enviar mensajes de texto a un amigo, generalmente queremos una respuesta rápida, no una conferencia sobre si deberíamos haber usado “efecto” o “afecto”. Del mismo modo, la mayoría de las indicaciones no necesitan un informe de investigación completo, aunque CHATGPT ciertamente puede proporcionar uno si es necesario.

Para las simples indicaciones de chatgpt, si hay un error tipográfico aquí y allá o si ha agregado una palabra cuando claramente significó otro, todo estará bien. No hay necesidad de revisar minuciosamente sus indicaciones simpleselaborándolos a la perfección.

Las abreviaturas también funcionan bien. De lo contrario, en cualquier momento ChatGPT ahorra que lo gastaría en exceso, en exceso el cuadro de inmediato.

Cargue ese menú extranjero y simplemente pregunte: “Traduce a EN”. ¿Accidentalmente diga que la piel fue quemada por la luna en lugar del sol? ChatGPT seguirá entendiendo.

Ahora que has aprendido los 7 errores de chatgpt que podrías estar cometiendo, ¿por qué no echar un vistazo a algunos de nuestros otros artículos de IA?

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