7 novedades clave de ChatGPT 5 y 5 consejos para exprimirla al máximo

Modelos como ChatGPT han demostrado su capacidad para asistir en redacción, análisis de datos, programación, atención al cliente y muchas otras tareas. Sin embargo, con la llegada de ChatGPT 5, OpenAI da un paso más allá y presenta un modelo que no solo responde, sino que razona, se adapta y se integra de forma más natural en los flujos de trabajo reales.

En este artículo, exploraremos las 7 novedades clave de ChatGPT 5 que marcan un antes y un después en el uso de la IA conversacional, además de 5 consejos prácticos para sacar el máximo partido a esta tecnología en tu día a día profesional. También revisaremos cómo se posiciona frente a otros modelos del panorama actual de la IA generativa y responderemos a algunas preguntas frecuentes que suelen surgir en torno a esta nueva versión.

¿Qué es GPT-5 y por qué supone un salto generacional?

GPT-5 es un modelo de lenguaje de gran escala de OpenAI que integra en un solo sistema varias capacidades antes separadas. A diferencia de versiones anteriores (GPT-4o, GPT-4.5, etc.), GPT-5 unifica un modelo principal para tareas generales, un modelo “Thinking” de razonamiento profundo para problemas complejos y versiones reducidas (“mini” y “nano”) para uso ligero.

Además, dispone de un enrutador en tiempo real que elige automáticamente qué variante usar según la consulta, su complejidad y la intención explícita del usuario. Este enfoque evita que el usuario tenga que cambiar manualmente de modelo y garantiza que GPT-5 ofrezca resultados rápidos para preguntas simples y profundos para cuestiones difíciles.

El resultado es un rendimiento mucho más eficaz, GPT-5 obtiene mejores respuestas con mucho menos “tiempo de pensamiento” que modelos previos. En pruebas internas, supera ampliamente a GPT-4o en diversas áreas (matemáticas, programación, comprensión multimodal y salud) y establece nuevos récords en benchmarks como AIME (94,6 % en matemáticas) o HealthBench (46,2 % en salud).

Por tanto, no solo “sabe más cosas”, entiende mejor el contexto y plantea soluciones de nivel experto a problemas reales, algo que los expertos describen como un notable avance en «razonamiento estructurado». OpenAI resalta que GPT-5 no es simplemente una versión más grande del modelo anterior, sino un verdadero salto generacional que expande la ventana de contexto, mejora la fiabilidad y añade funciones multimedia que acercan aún más la IA a tareas del mundo real.

Antes de continuar con las novedades, te invitamos a conocer todas las evoluciones tecnológicas y de inteligencia artificial en IFEMA MADRID, con Tech Show Madrid.

7 novedades clave de ChatGPT 5

1. Razonamiento mejorado y precisión superior

GPT-5 incorpora un razonamiento mucho más sofisticado y preciso. OpenAI señala que el nuevo modelo es menos propenso a errores y “alucinaciones” (respuestas inventadas) que sus predecesores. Por ejemplo, al habilitar la búsqueda web anónima en tráfico real, GPT-5 cometía aproximadamente un 45 % menos de errores fácticos que GPT-4. Este avance en precisión se traduce en respuestas más confiables y útiles para el usuario. Además, con su capacidad de razonamiento profundo, GPT-5 sigue mejor las instrucciones y completa tareas complejas de forma más rigurosa.

Esta flexibilidad hace que, por ejemplo, la generación de código o la elaboración de informes sea más eficaz, OpenAI documenta tasas de error muy bajas en programación (solo 4,8 % en GPT-5 Pro vs 20,6 % en GPT-4o), y mejoras sustanciales en redacción creativa, matemática y razonamiento general.

2. Capacidad contextual ampliada (mayor ventana de contexto)

Uno de los saltos más evidentes de GPT-5 es la ampliación gigantesca de la ventana de contexto. Mientras que GPT-4 manejaba hasta 128.000 tokens (aprox. cientos de miles de palabras), GPT-5 soporta más de 1 millón de tokens. Esto significa que puede procesar largos documentos, conversaciones extensas o colecciones de datos mucho más amplias de una sola vez.

Esta ventana de contexto ultra amplia se aprovecha tanto en texto como en imágenes (“Texto y visión”), con versiones de API que admiten hasta 400K tokens para combinaciones de texto e imágenes. GPT-5 puede analizar documentos completos, hilos de correos, libros o bases de datos en una sola consulta, lo que multiplica su utilidad en entornos profesionales. Por ejemplo, puede generar resúmenes de libros enteros o coordinar información de múltiples fuentes largas sin olvidar detalles importantes.

3. Funcionalidad multimodal optimizada

GPT-5 mejora notablemente su capacidad multimodal, es decir, su habilidad para procesar y razonar con diferentes tipos de datos (texto, imágenes, video, audio, etc.) en conjunto. OpenAI indica que el modelo obtiene mejores resultados en pruebas de referencia multimodal.

Esto se traduce en que ChatGPT puede, por ejemplo, interpretar diagramas, analizar fotografías incluidas en una conversación o combinar información textual y visual de forma más natural. Un usuario puede subir un gráfico o una foto adjunta y recibir respuestas que integren datos visuales con análisis textual de forma precisa.

Esta mejora multimodal va más allá de ver imágenes, significa que GPT-5 entiende la relación entre texto e imagen o video. Por ejemplo, al subir una imagen puede resumir su contenido, identificar anomalías o responder preguntas complejas sobre la misma, sin la confusión que podía suceder antes. También se ha mejorado la capacidad de analizar vídeos y audio vinculados.

Gracias a esta funcionalidad, ChatGPT 5 es útil en campos como diseño gráfico (analizar bocetos), medicina (interpretar radiografías simples) o educación (videos y presentaciones), donde combina texto con contenido visual de forma fluida.

4. Mejor adaptación al usuario: estilo, tono y personalización

Una novedad clave de ChatGPT 5 es su personalización avanzada. Ahora es más fácil adaptar el modelo al estilo, tono o formato que prefiera cada usuario. Por un lado, la interfaz incluye opciones para “hacerlo tuyo”, se pueden seleccionar personalidades predefinidas, ajustar colores del chat y elegir un estilo de respuesta más formal o informal.

Por otro lado, GPT-5 puede modular mejor su respuesta al nivel de conocimiento, contexto y preferencias del interlocutor. Por ejemplo, puede imitar estilos de escritura concretos, desde un tono corporativo hasta un registro coloquial, según las indicaciones del usuario o incluso adaptarse dinámicamente durante la conversación.

Además, GPT-5 incorpora mejoras en voz y entonación. Esto significa que entiende mejor las instrucciones habladas y permite modificar su respuesta oralmente en la conversación sin perder coherencia. Estas mejoras hacen que interactuar sea más natura, el modelo parece “comprender el tono” y ajustar su respuesta para que suene más humana. OpenAI también ha lanzado un “modo de estudio” (enfocado a la educación) y guías para enseñar al modelo nuestros gustos a largo plazo, afinando aún más la personalización.

5. Reducción de “alucinaciones” y mayor fiabilidad

Uno de los problemas clásicos de los grandes modelos de lenguaje ha sido que a veces inventan hechos “alucinan” o afirman información falsa. GPT-5 da un gran paso y es mucho menos propenso a errores fácticos que los modelos anteriores. Parte de esta mejora viene de la integración de información en tiempo real (como resultados de búsqueda) y de entrenamiento específico para verificar hechos.

Según evaluaciones internas, las respuestas de GPT-5 contienen casi un 45 % menos de información incorrecta que las de GPT-4. Además, se ha reforzado su capacidad para admitir ignorancia cuando no sabe algo, es decir, para decir “no lo sé” o “no tengo suficiente información” en lugar de inventar datos.

Las pruebas publicadas indican que GPT-5 tiende a proporcionar respuestas más cautas y explícitamente basadas en datos reales. Por ejemplo, en entornos médicos, donde la precisión es crucial- GPT-5 señala sus propias limitaciones y recomienda consultar fuentes confiables.

6. Rendimiento en programación y en tareas técnicas

GPT-5 incluye mejoras sustanciales para desarrolladores y tareas técnicas. Es ahora el mejor modelo de programación de OpenAI, con una capacidad destacada para generar y depurar código complejo. En demostraciones y tests internos, GPT-5 genera código más legible y funcional (sitios web, aplicaciones, juegos, etc.) con un solo mensaje, teniendo en cuenta detalles de diseño como estética, tipografía y usabilidad.

Adicionalmente, GPT-5 mejora en cálculos matemáticos y tareas técnicas avanzadas. Establece nuevos estándares en pruebas matemáticas (p. ej. puntuación de 94,6 % en AIME) y es capaz de manejar proyectos de ingeniería más complejos. Gracias a su mayor ventana de contexto, puede revisar grandes repositorios de código o conjuntos de datos técnicos en una sola consulta.

También brilla en entornos de agentes y workflows automatizados, el modelo mantiene la coherencia en flujos de varias etapas y llamadas a herramientas especializadas, lo que lo hace ideal para tareas de ingeniería de software, análisis de datos o resolución de problemas científicos.

7. Integraciones y conectores para flujos de trabajo reales

Finalmente, ChatGPT 5 amplía sus capacidades mediante conectores e integraciones con otras herramientas. Ahora es posible vincular ChatGPT con aplicaciones externas como Gmail, Google Calendar, Google Drive, Teams, GitHub u otros servicios empresariales. Esto permite que el modelo acceda a datos reales del usuario (correos, agenda, documentos) con permisos controlados, enriqueciendo las respuestas con información actualizada y relevante. Por ejemplo, al pedir ayuda con el correo electrónico, ChatGPT puede leer tu bandeja de entrada y sugerir respuestas personalizadas.

Las integraciones también mejoran la memoria de GPT-5, ya que puede “recordar” contexto de forma segura usando datos externos. OpenAI destaca que con estos conectores, cada empleado puede obtener resultados de nivel experto sin cambiar de modelo. Empresas y desarrolladores ya utilizan plugins de ChatGPT para automatizar flujos de trabajo, programar eventos en el calendario, gestionar tareas en GitHub o generar informes con datos de la nube.

5 consejos para sacar el 100% de ChatGPT 5

Aunque GPT-5 es potente “de fábrica”, su eficacia depende de cómo interactuemos con él. A continuación se presentan cinco recomendaciones clave para maximizar su potencial:

Consejo 1. Dominar los prompts efectivos

La calidad de la respuesta de GPT-5 depende mucho de cómo formules la pregunta. Usa instrucciones claras y específicas, con contexto suficiente. Por ejemplo, delimita el rol que debe asumir el modelo (“Actúa como un experto en finanzas…”), establece el formato deseado (listado, tabla, informe) y proporciona ejemplos si es posible. Un “prompt” bien elaborado guía al modelo y minimiza ambigüedades.

OpenAI sugiere incluir criterios de éxito en la solicitud para acotar la búsqueda del modelo. Además, GPT-5 puede incluso refinar sus propios prompts si lo pides, buscando inconsistencias y mejorando la formulación. Experimentar con la longitud y el enfoque de la pregunta suele dar resultados dramáticamente diferentes, por lo que conviene iterar hasta encontrar el prompt más efectivo.

Consejo 2. Elegir el modo correcto según la tarea

GPT-5 usa varios submodelos (normal, “Thinking”, mini, nano) y parámetros de razonamiento. En la práctica de ChatGPT, esto se traduce en que el sistema decide automáticamente el modo óptimo. Sin embargo, como usuario puedes influir. Por ejemplo, si necesitas rapidez, trata de formular la tarea de forma directa y considera usar la variante “GPT-5-mini” (que responde inmediatamente con menos profundidad).

Si la tarea es compleja, añade al prompt palabras como “piensa detenidamente” o aumenta el “nivel de razonamiento” en la API para activar el modo Thinking. GPT-5 también incluye un parámetro de “verbosidad”” y de ‘esfuerzo de razonamiento’ en la API, permitiendo controlar cuánta exploración interna realiza.

Consejo 3. Usar la API o conectores para automatizar procesos

ChatGPT 5 no es solo una herramienta interactiva, sino una plataforma que se integra vía API y conectores. Para tareas repetitivas o empresariales, vale la pena usar la API de OpenAI. Por ejemplo, puedes automatizar la generación de informes mensuales, el análisis de correos o la revisión de código llamando a GPT-5 desde un script o una aplicación interna. Los nuevos conectores de ChatGPT permiten configurar flujos donde el modelo lee y escribe en aplicaciones como Gmail, Calendar o Slack automáticamente.

Esto libera tiempo, por ejemplo, al escribir “programa una reunión con el equipo la próxima semana, confirmando los horarios” en ChatGPT, el modelo (si está conectado) puede crear el evento en Google Calendar. Explora los plugins oficiales de ChatGPT y bibliotecas de API.

Además, OpenAI ofrece herramientas como un Prompt Optimizer que ajusta instrucciones para flujos complejos. En resumen, si tu meta es eficiencia a escala, debes aprovechar la automatización y los conectores de GPT-5 en entornos reales de trabajo.

Consejo 4. Verificar y contrastar las respuestas

A pesar de sus mejoras, GPT-5 no es infalible. Debes comprobar siempre la información crítica que proporciona. Para tareas importantes (decisiones empresariales, información médica, cálculos financieros, etc.), contrasta las respuestas del modelo con fuentes de confianza. GPT-5 facilita este proceso citando referencias en sus respuestas o incluso buscando en la web (si habilitas navegación), pero es buena práctica revisar las citas y validar hechos clave.

Por ejemplo, si pide una lista de estadísticas, comprueba que coincide con informes oficiales. Asimismo, no temas pedir explicaciones adicionales: GPT-5 puede sugerir posibles errores o aclaraciones. Este escrutinio es especialmente importante cuando GPT-5 “alucina” datos inexistentes, si notas inconsistencias, reformula el prompt pidiendo fact-check o información paso a paso.

Consejo 5. Mide resultados y ajusta iterativamente

Finalmente, trata a GPT-5 como una herramienta en constante mejora. Si usas ChatGPT en un proyecto (por ejemplo, atención al cliente, marketing de contenidos o análisis de datos), implementa métricas básicas, tiempo de respuesta, satisfacción del usuario, calidad de los outputs, etc. Recoge feedback de tu equipo o clientes sobre las respuestas generadas. Luego, ajusta los prompts, configuraciones de modelo o flujos según esos resultados.

Por ejemplo, si notas que GPT-5 tiende a omitir detalles en los resúmenes, reformula los prompts pidiendo más granularidad, si las respuestas son demasiado largas, pide concretar. La documentación de OpenAI anima a experimentar con parámetros de «esfuerzo de razonamiento» y estilos de respuesta para hallar el balance adecuado.

Panorama de la IA generativa moderna

En 2025 el ecosistema de modelos de IA generativa es muy competitivo. OpenAI con GPT-5 lidera en potencia bruta y “memoria contextual”, pero hay otros modelos destacados:

Otros modelos destacados y cómo se comparan con GPT-5

• Google Gemini (DeepMind): el principal rival de OpenAI, diseñado para integrarse con el ecosistema de Google. Gemini (actualmente en versión 2.5) destaca por su conexión nativa con productos Android y Google (Gmail, Drive, Maps, etc.). Esto le da ventaja en tareas basadas en el día a día del usuario de Google. Sin embargo, en pruebas de lenguaje general y programación, GPT-5 mantiene el liderato gracias a su mayor razonamiento y personalización. Google planea seguir mejorando Gemini con capacidad “Deep Think” para rivalizar en razonamiento de largo plazo.
• Anthropic Claude: un modelo creado por ex-Google, enfocado en la seguridad y la alineación. Claude (actualmente en su cuarta generación) es conocido por respuestas muy coherentes y una fuerte protección contra contenidos inapropiados. Según su creador, es robusto en tareas creativas y análisis, aunque no ha alcanzado la popularidad global de GPT o Gemini. (Anthropic publica comparativas internas donde Claude Opus 4 apunta a benchmarks de inteligencia similares). Su punto fuerte es la seguridad y cumplimiento estricto de la instrucción, por lo que se prefiere en entornos donde ese sea factor crítico.
• Meta LLaMA y Mistral: modelos de investigación y abiertos. Meta (Facebook) ha lanzado varios LLM y variantes, que destacan por ser de código abierto y permitir fine-tuning local. Tienen buen rendimiento en varios idiomas e implicaciones sociales. Mistral AI (compañía francesa) ha mostrado que sus modelos de 8 a 40 mil millones de parámetros (llamados Phoenix, Mixtral) pueden rivalizar en ciertas tareas pese a su tamaño menor. Sin embargo, todavía requieren infraestructura propia y no incluyen asistentes prediseñados como ChatGPT.
• xAI Grok (Elon Musk): un jugador emergente. El modelo Grok 4 (“Fast”), creado por xAI (la empresa de Musk), es un sistema inspirado en GPT-5: tiene modos duales de razonamiento y velocidad, un enrutador interno y hasta 2 millones de tokens de contexto. Según pruebas iniciales, ofrece respuestas rápidas y ahorra costos computacionales con eficacia. Al igual que GPT-5, Grok 4 Fast se publicita para aplicaciones comerciales y permite integraciones, lo que lo convierte en un competidor directo de OpenAI para desarrolladores preocupados por costos.
• Otros: modelos como DeepMind Gopher, Cohere, Aleph Alpha o los actuales Claude 4.1 y Gemini Ultra compiten en áreas especializadas (ej.: traducción, síntesis de audio, resolución de problemas). También existen herramientas de nicho como los generadores de imágenes (MidJourney, DALL·E 3) o de audio (Suno), aunque son complementarias a las LLM.

FAQ: preguntas frecuentes sobre ChatGPT 5

¿Qué diferencias clave hay entre GPT-4 y GPT-5?

GPT-5 supera a GPT-4 en todos los aspectos principales, más tokens de contexto (de ~128K a >1), mejor razonamiento (mucho menor tasa de error en problemas complejos), mayor velocidad y utilidad en consultas reales, y capacidades multimodales ampliadas.

Mientras GPT-4 introdujo el manejo de imágenes, GPT-5 lo perfecciona y añade audio/video. Además, GPT-5 es un sistema unificado y “agentic” que decide el modo de respuesta en cada caso, reemplazando varios modelos especializados que coexistían en el ecosistema.

¿Es ChatGPT 5 gratuito o solo de pago?

GPT-5 está disponible para todos los usuarios de ChatGPT, pero con limitaciones según el plan. La versión gratuita de ChatGPT usa GPT-5 como modelo por defecto, permitiendo un número limitado de interacciones tras las cuales puede conmutar a GPT-5-minio. Quienes pagan la suscripción Plus (20 $/mes) obtienen acceso ampliado a GPT-5, reduciendo esas restricciones, y los suscriptores Pro (200 $/mes) obtienen uso ilimitado de GPT-5 Pro (con razonamiento extendido).

¿Por qué han desaparecido tantos modelos?

Con la llegada de GPT-5, OpenAI ha retirado varios modelos anteriores. En lugar de mantener múltiples variantes (GPT-4o, GPT-4.5, OpenAI o3, sus versiones mini/pro, etc.), todos fueron reemplazados por las variantes de GPT-5. Esto se debe a que GPT-5 es un “sistema completo” que cubre las mismas capacidades con un enrutador interno que decide qué submodelo usar.

Por último, si quieres saber más sobre cómo aprovechar la inteligencia artificial, el primer paso es conocer su funcionamiento. Te invitamos que aprendas junto a nosotros, en nuestro artículo sobre redes neuronales y LLMs.