GPT-3.5: El modelo de lenguaje detrás de ChatGPT y sus aplicaciones

GPT-3.5 es un modelo de lenguaje avanzado desarrollado por OpenAI que ha marcado un antes y un después en la inteligencia artificial conversacional.

Lanzado a finales de 2022 como base de ChatGPT, este modelo es considerado una versión mejorada de GPT-3 y se diseñó específicamente para generar respuestas más coherentes y contextuales en conversaciones humanas.

En este artículo exploraremos qué es GPT-3.5, sus características clave, usos en el mundo hispanohablante (España, México y otros países), cómo acceder a sus capacidades tanto a través de ChatGPT como mediante la API de OpenAI, sus ventajas y limitaciones, así como el estado actual del modelo tras la llegada de GPT-4.

El objetivo es ofrecer una guía completa y actualizada que le permita entender la relevancia de GPT-3.5 y cómo aprovecharlo de manera eficaz.

¿Qué es GPT-3.5?

GPT-3.5 (Generative Pre-trained Transformer 3.5) es, en esencia, una versión refinada de la serie de modelos GPT-3 de OpenAI. OpenAI comenzó a referirse a «GPT-3.5» a fines de 2022 cuando lanzó ChatGPT, el popular chatbot de IA basado en un modelo de esta serie.

A diferencia de un salto generacional completo (como lo sería GPT-4), GPT-3.5 representa una mejora incremental sobre GPT-3, incorporando mejoras en calidad de respuestas y capacidades conversacionales.

Este modelo fue entrenado con grandes volúmenes de datos actualizados hasta 2021, lo que le permite generar texto de alta coherencia y precisión en múltiples idiomas, incluyendo español, con un notable entendimiento de contextos y matices locales.

En otras palabras, GPT-3.5 es el motor lingüístico que dio vida a ChatGPT y demostró por primera vez la viabilidad de mantener conversaciones extendidas y naturales con una IA.

En términos técnicos, GPT-3.5 sigue la arquitectura de transformador (Transformer) que caracteriza a la familia GPT.

Conserva los 175 mil millones de parámetros de GPT-3 en su versión más potente, pero está afinado mediante aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) para comportarse de forma más conversacional y obedecer instrucciones de manera más consistente.

Esto significa que el modelo no solo predice texto de forma continua, sino que también ha sido ajustado para seguir indicaciones humanas y recordar el contexto de la conversación.

De hecho, una de las mejoras clave de GPT-3.5 frente a GPT-3 es su capacidad para mantener memoria de mensajes previos en un diálogo y utilizarlos como contexto para respuestas posteriores.

Gracias a esto, ChatGPT (potenciado por GPT-3.5) puede hilar conversaciones largas sin perder el hilo, algo que sus predecesores no lograban con la misma eficacia.

En resumen, GPT-3.5 es un modelo intermedio entre GPT-3 y GPT-4 que combina la escala masiva de GPT-3 con nuevas técnicas de entrenamiento orientadas a conversación. OpenAI logró con GPT-3.5 un equilibrio entre coherencia, velocidad y costo, volviéndolo ideal para aplicaciones interactivas como asistentes virtuales y agentes de soporte automatizado.

Evolución desde GPT-3 hasta GPT-3.5

Para comprender la relevancia de GPT-3.5, conviene situarlo en la línea evolutiva de los modelos de OpenAI. A continuación, se presenta una breve cronología de cómo se llegó hasta este punto:

GPT-1 (2018): Primer modelo generativo preentrenado de OpenAI, que demostró la viabilidad de la generación automática de texto coherente a pequeña escala. Sentó las bases con la arquitectura Transformer pero con un tamaño modesto.

GPT-2 (2019): Supuso una expansión significativa en tamaño y capacidad creativa. Con 1.500 millones de parámetros, GPT-2 podía producir textos sorprendentes, aunque OpenAI inicialmente limitó su lanzamiento por precauciones de uso indebido.

GPT-3 (2020): Un salto gigantesco con 175.000 millones de parámetros. GPT-3 mostró una capacidad sin precedentes para generar textos indistinguibles de los escritos por humanos en muchos casos. Dominó tareas de NLP (traducción, preguntas y respuestas, redacción) gracias a su tamaño y diversidad de datos de entrenamiento. Sin embargo, a pesar de su potencia, GPT-3 tendía a carecer de fineza conversacional; sus respuestas, si bien coherentes, podían ser impersonales o requerir indicaciones muy precisas para alinearse con lo que el usuario deseaba.

Aparición de modelos instruct (2021-2022): OpenAI comenzó a afinar GPT-3 para seguir instrucciones y comportarse de forma más útil. Surgen versiones como text-davinci-002 y text-davinci-003, entrenadas con técnicas de retroalimentación humana para reducir respuestas fuera de contexto o inapropiadas. Estas versiones serían posteriormente reconocidas como parte de la serie GPT-3.5.

GPT-3.5 y ChatGPT (2022): OpenAI lanza ChatGPT en noviembre de 2022, impulsado por un modelo GPT-3.5. Aquí es donde por primera vez el público experimenta una IA capaz de dialogar abiertamente sobre casi cualquier tema, recordando lo conversado. GPT-3.5 consolidó las mejoras de los modelos instructivos previos, especializándose en el formato conversacional. Su entrenamiento incluyó enormes cantidades de diálogos simulados y feedback humano, logrando respuestas más naturales y útiles para el usuario promedio. La acogida fue masiva: en una semana ChatGPT superó el millón de usuarios, gracias al asombro que causaba la calidad de sus interacciones.

GPT-4 (2023): La siguiente generación, presentada en marzo de 2023, elevó de nuevo el listón en cuanto a parámetros (se estima del orden de un billón de parámetros) y capacidades. GPT-4 destacó por un entendimiento aún más profundo, habilidad de procesar imágenes (multimodalidad) y mejoras en razonamiento complejo. En pruebas estandarizadas, GPT-4 mostró desempeños muy superiores a GPT-3.5 (por ejemplo, puntuando en percentiles 88-94 en exámenes como LSAT y barra de abogados, donde GPT-3.5 rondaba percentiles mucho más bajos). No obstante, GPT-4 es más lento y costoso de utilizar, lo que hace que GPT-3.5 Turbo siga siendo una opción atractiva para muchas aplicaciones prácticas.

En síntesis, GPT-3.5 se ubica en esta evolución como la versión que popularizó la IA conversacional. Fue la pieza clave para pasar de modelos que simplemente completaban texto a modelos capaces de mantener un diálogo. Como tal, representa la culminación de las mejoras progresivas de GPT-3 y un puente hacia las innovaciones de GPT-4.

Características y mejoras clave de GPT-3.5

GPT-3.5 introdujo varias características destacadas que lo diferencian de sus antecesores y explican su éxito en aplicaciones conversacionales:

Memoria contextual en conversaciones: Como se mencionó, GPT-3.5 (especialmente en su modalidad ChatGPT) puede recordar lo que el usuario ha dicho anteriormente en la conversación y utilizarlo para responder de forma coherente. Este hilo contextual le permite «entender» follow-ups, aclaraciones o cambios de tema sin perder consistencia, asemejándose a como dialoga un humano.

Coherencia y fluidez mejoradas: Las respuestas de GPT-3.5 resultan más naturales y fluidas que las de GPT-3 estándar. OpenAI afinó el modelo para reducir salidas inconexas o ilógicas, logrando que siga instrucciones complejas de manera más fiable. El modelo tiende menos a «alucinar» (inventar datos falsos) en comparación con versiones anteriores o con algunos competidores, lo cual mejora la precisión percibida.

Enfoque conversacional e instructivo: La serie GPT-3.5 fue diseñada con un enfoque en diálogo. Puede adoptar distintos roles, contestar preguntas abiertas, pedir aclaraciones si la solicitud es ambigua e incluso rechazar peticiones inapropiadas siguiendo las políticas de OpenAI. También maneja instrucciones directas para tareas específicas (redacción de ensayos, generación de código, resúmenes, etc.) casi tan bien como el modelo text-davinci-003, pero con un estilo más conversacional.

Velocidad y eficiencia: GPT-3.5 es extremadamente rápido en comparación con GPT-4. Su tiempo de respuesta suele ser menor, lo que habilita interacciones más dinámicas. Además, su versión optimizada (conocida como GPT-3.5 Turbo) está diseñada para ser económica en coste computacional, haciéndola viable para aplicaciones de alto volumen de usuarios sin incurrir en gastos prohibitivos. OpenAI la ofreció comercialmente a un costo aproximadamente 10 veces menor por token que el modelo Davinci original, facilitando su adopción masiva.

Multilingüismo y comprensión del español: Aunque entrenado principalmente en inglés, GPT-3.5 demuestra una fuerte capacidad multilingüe. Puede comprender y generar texto en español con alta fluidez, incluyendo modismos y expresiones locales. Usuarios en países hispanohablantes descubrieron que ChatGPT (GPT-3.5) responde con corrección gramatical y contexto cultural adecuado. Por ejemplo, entiende expresiones coloquiales de España y también variaciones usadas en México o Argentina. Esta versatilidad idiomática hizo que la herramienta fuera igualmente útil en diversas regiones hispanas sin necesidad de ajustes específicos.

En conjunto, estas características hicieron de GPT-3.5 un modelo muy equilibrado. Ofrece buen desempeño conversacional a un coste razonable, lo que permitió integrarlo en multitud de servicios desde finales de 2022 y durante 2023.

Si GPT-3 abrió la puerta a las mega-IA de lenguaje, GPT-3.5 logró que esa IA fuera práctica y estuviera disponible al usuario común a través de ChatGPT.

Capacidades y usos de GPT-3.5 en la práctica

GPT-3.5 es un modelo sumamente versátil que puede realizar una amplia gama de tareas de procesamiento de lenguaje natural.

A continuación, se enumeran algunas de sus capacidades más destacadas y ejemplos de uso práctico, incluyendo aplicaciones relevantes en España, México y otros países de habla hispana:

• Generación de texto fluido y coherente: GPT-3.5 puede redactar prácticamente cualquier tipo de texto siguiendo instrucciones. Desde artículos informativos (como este mismo texto), redacción creativa de historias, hasta posts para blogs o contenidos de redes sociales, el modelo produce párrafos bien estructurados y con cohesión temática. Muchas empresas de marketing de contenidos en España han aprovechado esta capacidad para agilizar la creación de borradores de artículos y copys publicitarios.
• Asistencia en redacción técnica y creativa: Debido a su entrenamiento amplio, GPT-3.5 puede ayudar a escribir código o seudocódigo, explicar algoritmos y depurar errores a nivel básico, lo que resulta valioso para desarrolladores. Asimismo, puede componer poemas, guiones o aportar ideas creativas sobre un tema dado. Por ejemplo, en México se ha utilizado en el sector educativo para generar ejercicios, problemas matemáticos contextualizados y materiales de estudio personalizados.
• Traducción y multilingüismo: El modelo tiene la habilidad de traducir textos entre idiomas con alta calidad. Si bien no es un traductor profesional perfecto, entiende contextos y expresiones, ofreciendo traducciones comprensibles y con buen tono. Esto ha sido útil para usuarios bilingües o para servicio al cliente multilingüe; por ejemplo, una empresa con sede en Latinoamérica puede integrar GPT-3.5 para atender automáticamente consultas tanto en español como en inglés, manteniendo el estilo adecuado en cada idioma.
• Análisis de sentimientos y clasificación de texto: GPT-3.5 puede examinar un texto dado y determinar el tono emocional (positivo, negativo, neutro) o clasificarlo por tema. Estas capacidades analíticas se han aplicado en el monitoreo de opiniones en redes sociales (social listening) de marcas tanto en España como en México, identificando rápidamente tendencias o posibles crisis de reputación a partir del análisis de comentarios escritos por usuarios.
• Chatbots y atención al cliente: Una de las aplicaciones más populares es la creación de chatbots avanzados que atienden conversaciones con usuarios. Gracias a la API de GPT-3.5, empresas de comercio electrónico y servicios financieros han implementado asistentes virtuales capaces de responder preguntas frecuentes, guiar en procesos (por ejemplo, dar instrucciones para tramitar un documento) e incluso realizar recomendaciones personalizadas. En el sector bancario español, por ejemplo, hay casos donde GPT-3.5 responde consultas de clientes sobre productos financieros de forma inmediata y precisa, descongestionando los call centers.
• Educación y tutoría virtual: GPT-3.5 se ha empleado como base para tutores virtuales que explican conceptos a estudiantes y responden sus dudas. Dada su capacidad conversacional, puede adoptar el rol de profesor de matemáticas, ciencias o idiomas. En entornos de habla hispana, esto se ha explorado para complementar la enseñanza de inglés a estudiantes en México, donde el modelo conversaba con ellos corrigiendo su gramática y pronunciación (en la versión con voz), o aclarando dudas en español cuando era necesario.
• Generación de documentos y resúmenes: Otra utilidad es sintetizar información. GPT-3.5 puede leer texto extenso y producir un resumen con los puntos clave. Esto resulta valioso para profesionales que necesitan digerir informes largos o artículos científicos. En el ámbito legal, algunas firmas han probado el modelo para resumir contratos o legislación, ahorrando tiempo en el análisis inicial (aunque siempre con revisión humana posterior por seguridad).

Cabe destacar que todas estas aplicaciones deben llevarse a cabo siguiendo buenas prácticas de revisión y verificando la información crítica. Aunque GPT-3.5 es poderoso, no deja de ser una IA propensa a errores si se le consulta sobre datos no presentes en su entrenamiento o si se le formula mal una petición.

Aun así, su flexibilidad ha propiciado su adopción en múltiples sectores en España, México y el mundo, revolucionando la manera en que interactuamos con la tecnología en nuestro idioma.

Cómo acceder a GPT-3.5: ChatGPT y API de OpenAI

Existen dos formas principales de aprovechar GPT-3.5 según el perfil del usuario: a través de la interfaz de ChatGPT (orientado a usuarios finales) y mediante la API de OpenAI (orientado a desarrolladores y empresas).

• ChatGPT (interfaz web y apps): La manera más sencilla de interactuar con GPT-3.5 es usar ChatGPT, la aplicación web gratuita de OpenAI (también disponible como app móvil). Al crear una cuenta, cualquier persona puede entablar conversación con este asistente virtual. Por defecto, durante 2023 y parte de 2024, el modelo subyacente para usuarios gratuitos fue GPT-3.5. Solo era cuestión de entrar al chat, escribir una pregunta o mensaje en español, y GPT-3.5 devolvía una respuesta en segundos. Esta vía no requiere conocimientos técnicos: la IA conversa directamente con el usuario. (Nota: A finales de 2024 OpenAI actualizó el modelo gratuito a GPT-4 basado en una variante llamada GPT-4o mini, debido a sus mejoras en calidad y eficiencia. Sin embargo, GPT-3.5 permaneció disponible como opción en ciertos contextos y en la API.)
• API de OpenAI (desarrolladores): OpenAI ofrece acceso directo al modelo GPT-3.5 (específicamente la versión gpt-3.5-turbo) mediante su API en la plataforma OpenAI. Esto permite a programadores integrar las capacidades de GPT-3.5 en sus propias aplicaciones, sitios web o sistemas. Para usar la API, se deben seguir pasos como:
  1. Registro y obtención de clave API: Crear una cuenta en el sitio de OpenAI y obtener una clave secreta personal.Instalación de librerías: Por ejemplo, en Python se instala el paquete oficial openai (pip install openai).Llamadas al modelo: Usar el endpoint de ChatCompletion provisto por OpenAI para enviar mensajes y recibir respuestas. Se especifica el modelo "gpt-3.5-turbo" en la solicitud, junto con el historial de mensajes (rol del usuario y del asistente).Procesamiento de la respuesta: La API devuelve la respuesta generada por GPT-3.5, que luego la aplicación puede utilizar o mostrar al usuario final.
  Un ejemplo básico en Python sería: pythonCopyEditimport openai openai.api_key = "TU_CLAVE_API" respuesta = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "¿Cómo funciona GPT-3.5?"}] ) print(respuesta.choices[0].message['content']) Lo anterior enviaría la pregunta «¿Cómo funciona GPT-3.5?» al modelo y luego imprimiría la respuesta generada. Es importante manejar las claves con cuidado (no exponerlas públicamente) y estar al tanto de los costos asociados: aunque GPT-3.5 es relativamente barato comparado con GPT-4, el uso de la API tiene un costo por cada 1.000 tokens (fragmentos de texto) procesados. Según OpenAI, gpt-3.5-turbo ha sido alrededor de 60% más económico que el modelo Davinci original, lo que lo hace muy atractivo para aplicaciones de gran escala.
• Otras opciones: Algunos terceros han incorporado GPT-3.5 en plataformas específicas. Por ejemplo, existen extensiones de navegador, bots de Telegram, herramientas ofimáticas con asistentes inteligentes, etc., que en el fondo utilizan la API de OpenAI para ofrecer interacciones en lenguaje natural. Además, servicios como Microsoft Azure OpenAI también ofrecen el modelo GPT-3.5 bajo sus propios términos, lo que amplía las vías de acceso para organizaciones.

En cualquier caso, tanto si se usa vía ChatGPT como vía API, es fundamental respetar las políticas de uso de OpenAI y tener precaución con la información suministrada al modelo (especialmente datos sensibles o personales), dado que, aunque OpenAI aplica medidas de privacidad estrictas, siempre es buena práctica no compartir información confidencial en este tipo de plataformas.

Limitaciones y consideraciones de GPT-3.5

No obstante sus ventajas, es importante tener presentes algunas limitaciones inherentes a GPT-3.5:

• Conocimiento estático hasta 2021: El entrenamiento principal de GPT-3.5 abarca información hasta aproximadamente septiembre de 2021. Esto significa que carece de conocimiento sobre eventos posteriores, por lo que puede dar respuestas desactualizadas si se le pregunta, por ejemplo, por quién ganó las elecciones en 2022 o sobre las características de un smartphone lanzado en 2023. OpenAI mitigó esto parcialmente permitiendo, en ciertos modos, que el modelo navegara (como con GPT-3.5 con Navegación), pero dicha funcionalidad ha sido experimental. En general, para hechos posteriores a 2021, GPT-3.5 podría no ser confiable a menos que la aplicación que lo use le provea manualmente información actualizada.
• Tendencia a las “alucinaciones”: Aunque mejoró respecto a GPT-3, el modelo 3.5 puede fabricar respuestas verosímiles pero incorrectas cuando no sabe algo con certeza. Por ejemplo, podría inventar una referencia bibliográfica que suena realista o dar una explicación pseudo-científica sin base real. Esto es un problema común a los grandes modelos de lenguaje. Por tanto, en aplicaciones críticas (salud, finanzas, asesoría legal), siempre se requiere verificación humana de la información proporcionada por GPT-3.5.
• Capacidad de razonamiento limitada: En preguntas que implican razonamientos muy profundos o cálculos avanzados, GPT-3.5 puede fallar o dar respuestas superficiales. No es un motor de razonamiento lógico-deductivo infalible; para problemas matemáticos complejos o programación sofisticada, a veces se “pierde” en la lógica. GPT-4 ha mejorado en este aspecto, por lo que ciertas tareas especializadas empiezan a migrar hacia modelos más nuevos.
• Menor longitud de contexto que nuevos modelos: GPT-3.5 inicialmente podía manejar unos ~4.000 tokens en su ventana de contexto (alrededor de 3.000 palabras) y posteriormente OpenAI introdujo una variante Turbo 16k que duplica este contexto a 16.000 tokens. Si bien esto es suficiente para muchas conversaciones, modelos más recientes (como GPT-4 y sus variantes) aceptan contextos muchísimo mayores (hasta 128.000 tokens en GPT-4o mini, e incluso millones de tokens en GPT-4.1 según reportes). En comparación, GPT-3.5 podría quedarse corto para tareas que requieren analizar documentos muy extensos de una sola vez.
• Políticas y contenido sensible: GPT-3.5 sigue las políticas de seguridad de OpenAI, lo cual es positivo para evitar usos indebidos, pero también implica que tiene restricciones. No generará cierto tipo de contenido (discurso de odio, explícito ilegal, información personal sensible, etc.) y puede rechazar solicitudes que considere fuera de sus normas. En contextos legítimos esto raramente es un problema, pero hay que entender que el modelo tiene una “personalidad” alineada con valores particulares (los definidos por OpenAI) que podrían no coincidir con los del usuario en algunos casos.

Conocer estas limitaciones permite mitigar riesgos: por ejemplo, complementando GPT-3.5 con bases de datos actualizadas, validando sus salidas con fuentes confiables o definiendo claramente el ámbito de preguntas que manejará.

A pesar de las restricciones, en un marco controlado GPT-3.5 sigue siendo enormemente útil; simplemente requiere supervisión y contexto adecuados para brillar.

Conclusión

GPT-3.5 se consolidó como un pilar fundamental en la evolución de la inteligencia artificial generativa. Con su llegada, interactuar con un modelo de IA en español de forma natural dejó de ser ciencia ficción para convertirse en parte de la vida cotidiana de millones de personas.

Este modelo logró un equilibrio óptimo entre potencia y accesibilidad: suficientemente inteligente para desempeñar todo tipo de tareas lingüísticas, pero lo bastante eficiente para ser ofrecido ampliamente (incluso de forma gratuita por un tiempo).

Gracias a GPT-3.5, hoy disponemos de asistentes virtuales, herramientas de productividad impulsadas por IA y servicios al cliente automatizados que mejoran la experiencia del usuario en España, México y alrededor del mundo hispanohablante.

Si bien la tecnología sigue avanzando con modelos más nuevos como GPT-4 y los que vendrán, GPT-3.5 mantiene su relevancia. Es la opción ideal para quienes buscan incorporar IA conversacional con presupuesto limitado o para aquellos casos donde la velocidad prima sobre la máxima precisión.

Su uso responsable y estratégico –validando sus respuestas y combinándolo con conocimientos actualizados– puede aportar ventajas competitivas significativas a empresas y profesionales.

En definitiva, GPT-3.5 no solo fue un hito histórico en la IA, sino que continúa siendo una