¿Cómo usamos los LLMs?
Diario de Innovación #292
Durante meses hemos hablado de ChatGPT como si fuera, ante todo, un programador junior, un motor de búsqueda mejorado, o una amenaza directa para ciertos trabajos.
El paper How People Use ChatGPT muestra otra cosa muy distinta .
Lo que está emergiendo no es una máquina que sustituye tareas aisladas, sino una herramienta general de apoyo cognitivo, incrustada en miles de microdecisiones diarias. Más cerca de un copiloto mental que de un robot autónomo.
Para aterrizarlo, hagamos primero un ranking claro del Top 10 de usos reales.
Top 10 usos actuales de ChatGPT
Edición y crítica de texto existente. El uso número uno. ChatGPT se usa más para mejorar ideas que para crearlas desde cero.
Información específica (tipo búsqueda). Personas, hechos, eventos, definiciones. Sí, compite con Google, pero no lo domina todo.
Tutoría y enseñanza. Explicaciones personalizadas, aprendizaje bajo demanda, sin currículo ni aula.
Consejos prácticos “how-to”. Desde cómo entrenar mejor hasta cómo tomar una decisión concreta.
Escritura personal y comunicación. Emails, mensajes delicados, textos que requieren tono, empatía o claridad.
Salud, fitness y autocuidado. No como médico, sino como guía inicial y espejo de hábitos.
Traducción. Invisible, cotidiana, cada vez más integrada en el flujo normal de trabajo.
Programación. Importante, pero lejos del protagonismo que muchos le atribuimos.
Ideación creativa. Brainstorming, nombres, enfoques alternativos. No la chispa, pero sí el catalizador.
Cálculo y matemáticas básicas. Útil, puntual, instrumental.
La primera sorpresa es clara: programar no está ni siquiera en el Top 5.
La segunda, más profunda: crear desde cero es minoritario frente a revisar, contrastar y decidir mejor.
El verdadero patrón de uso
El paper introduce una clasificación clave:
Asking (pedir información o consejo)
Doing (pedir que haga algo por ti)
Expressing (expresar pensamientos o emociones)
Hoy, casi la mitad de los usos son Asking, y además es la categoría que más crece y mejor valoración obtiene.
Esto es crucial.
ChatGPT no se está usando principalmente para delegar trabajo, sino para pensar mejor antes de actuar.
No sustituye al profesional.
Le reduce la niebla a la hora de decidir.
Usos difíciles de clasificar: donde pasa lo interesante
Hay una categoría pequeña en volumen, pero enorme en significado: Other / Unclear / Asking about the model.
Aquí entran preguntas como:
“¿Hasta dónde puedes ayudarme?”
“¿Esto es fiable?”
“¿Cómo debería usarte?”
“¿Qué harías tú en mi lugar?”
No son tareas.
No son búsquedas.
No son outputs.
Son metapreguntas.
Personas intentando entender qué tipo de herramienta tienen delante y cómo integrarla en su vida, su trabajo o su forma de pensar.
Históricamente, esto solo pasa cuando una tecnología no encaja en categorías previas:
ni herramienta clásica
ni medio
ni experto humano
Estamos aprendiendo a usarla mientras la usamos.
Menos máquina, más espejo
Otra lectura contraintuitiva del paper: los usos de autoexpresión, relaciones o reflexión personal son pequeños en porcentaje… pero tienen las mejores valoraciones de calidad.
No porque ChatGPT “entienda emociones”, sino porque escucha sin coste, sin agenda y sin interrupciones.
No es terapia.
Pero sí un espacio cognitivo intermedio que antes no existía.
Food for thought
ChatGPT no está transformando el trabajo porque escriba emails más rápido.
Lo está transformando porque:
baja el coste de pensar en voz alta
reduce la fricción de aprender
convierte la duda en algo accionable
y desplaza valor desde la ejecución mecánica hacia la calidad de la decisión
Por eso se usa tanto fuera del trabajo.
Por eso Asking crece más que Doing.
Y por eso los usos “difíciles de clasificar” son, probablemente, los más importantes a largo plazo.
No estamos delegando el pensamiento.
Estamos aprendiendo a pensar acompañados.
🌍 El eco del mercado
🧠 El precio real de competir en la frontera de la IA. La carrera por la IA ya no va de modelos, sino de músculo financiero y capacidad de cómputo. Anthropic cierra una ronda de financiación de $ 20 Bn.
💻 La IA ya escribe el código del mundo. Mientras debatíamos modelos, el software cambió de manos. Claude Code ya firma el 4 % de los commits públicos en GitHub. No es una mejora incremental: es el momento en que la IA deja de ayudar a programar y pasa a formar parte de la infraestructura del desarrollo.
🧩 Gobernar a los agentes será más difícil que crearlos. El nuevo caos no es técnico, es organizativo. El ex-CEO de GitHub levanta $60M para resolver un problema emergente: cómo gestionar, auditar y mantener el código que producen agentes de IA. La deuda técnica ya no será solo humana.
📦 OpenAI tropieza con el mundo físico. El hardware no perdona los errores de branding. OpenAI renuncia a la marca “io” para su dispositivo de IA. Señal temprana de que el salto del software al hardware es más áspero de lo que parecía.
🎧 La IA se vuelve invisible (y cotidiana). Cuando la IA deja de ser protagonista, empieza a ganar. YouTube integra IA generativa como parte natural de la experiencia. No hay “modo IA”: simplemente funciona.
🤖 La IA agentica promete más de lo que entrega. El hype corre más rápido que los despliegues. Mucho discurso sobre agentes autónomos, poca adopción real en empresas. 2025 iba a ser su año. No lo fue.
🌏 El open source entra en la batalla geopolítica. La soberanía digital ya no es retórica. En el Sudeste Asiático crece la narrativa contra los stacks propietarios occidentales. El open source chino se presenta como alternativa de soberanía.
🧪 China pisa el acelerador del silicio. Menos dependencia, más inversión directa. Shanghái multiplica por once su fondo de chips. La autosuficiencia tecnológica ya no es estrategia: es prioridad nacional.
⚖️ La regulación corre detrás del daño. No previene: reacciona. India impone retiradas de deepfakes en menos de dos horas. El problema ya es sistémico; la respuesta llega tarde, pero llega.
📡 Cuando comunicar es un acto político. Las plataformas se convierten en territorio. Rusia comienza a ralentizar y limitar Telegram. Controlar la comunicación es controlar el relato.
♻️ La IA se cuela en la basura (literalmente). La disrupción no siempre es glamour. IA aplicada a la gestión de residuos: eficiencia operativa, menos titulares, más impacto real.
📈 Los creadores ya no viven de la publicidad. La economía del creador madura. Los creadores construyen negocios paralelos más grandes que sus propios canales. El algoritmo ya no es suficiente.
🏗️ El cuello de botella sigue siendo físico. La IA se entrena con cemento y energía. Anthropic acelera la construcción de data centers a un ritmo comparable al de OpenAI. Sin infraestructura, no hay modelo que valga.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
Si te interesa profundizar en este tema. Aquí va una selección de libros para entender por qué usamos ChatGPT como lo usamos.
PD1: The Age of AI. Kissinger, Schmidt y Huttenlocher explican por qué la IA no sustituye el juicio humano, sino que lo reconfigura. Clave para entender el auge del Asking frente al Doing.
PD2: Pensar Rápido, Pensar Despacio. ChatGPT encaja como apoyo al Sistema 2: reflexión, contraste, lentitud. No decide por ti, pero te obliga a pensar mejor.
PD3: The Extended Mind. Probablemente el marco más potente: la mente no termina en el cerebro. ChatGPT como extensión cognitiva externalizada.
PD4: How We Know What Isn’t So. Sesgos, errores sistemáticos y autoengaño. Leerlo después de usar ChatGPT durante meses es especialmente revelador.
Si el paper nos dice cómo usamos ChatGPT, estos libros ayudan a entender por qué ese uso tiene sentido y qué tipo de profesionales (y personas) vamos a necesitar cuando pensar bien vuelva a ser la ventaja competitiva.