La IA de consumo en 2025: Por qué más opciones no generaron más cambios
2025 debía ser el año de la madurez para la inteligencia artificial de consumo. OpenAI presentó docenas de funciones: GPT-4o Image, que añadía un millón de usuarios por hora en su punto álgido, la aplicación independiente Sora, los chats de grupo, Tasks, Study Mode. Google respondió con Nano Banana, que generó 200 millones de imágenes en su primera semana, seguido de Veo 3 para vídeo. Anthropic lanzó Skills y Artifacts. xAI llevó a Grok de cero a 9,5 millones de usuarios activos diarios. Una actividad frenética, un catálogo en continua expansión.
Sin embargo, los usuarios no se movieron. Menos del 10 % de los usuarios semanales de ChatGPT visitaron siquiera a otro de los grandes proveedores de modelos durante el año. Los datos de Yipit muestran que solo el 9 % de los consumidores paga por más de una suscripción entre ChatGPT, Gemini, Claude y Cursor. La carrera por la innovación de los laboratorios chocó contra un muro de inercia conductual. Como en la paradoja de la elección descrita por Barry Schwartz, más opciones no generaron más cambios, sino parálisis en la toma de decisiones.
El análisis de Andreessen Horowitz retrata una profunda disonancia: el uso general de la IA creció, pero la diversificación de las opciones no. El mercado se expandió verticalmente, no horizontalmente. Los usuarios utilizan más lo que ya utilizaban, y rara vez exploran alternativas. Es como si 2025 hubiera demostrado que en la IA de consumo no gana quien más innova, sino quien primero conquista el hábito.
La monarquía de ChatGPT
Las cifras hablan de un dominio abrumador. ChatGPT alcanzó entre 800 y 900 millones de usuarios activos semanales en todas las plataformas, consolidando su posición después de convertirse en 2023 en el producto que más rápido ha alcanzado los 100 millones de usuarios. Gemini, el segundo clasificado, se queda en el 34 % de la escala de ChatGPT en la web y en el 40 % en el móvil. Pero es en el frente del compromiso donde la brecha se vuelve abismal: ChatGPT presume de un DAU/MAU del 36 %, casi el doble del 21 % de Gemini. Y la retención a los doce meses en el escritorio cuenta la misma historia: 50 % frente al 25 %.
Estos no son simples datos de mercado; son indicadores de hábitos arraigados. El doble de retención significa que por cada usuario que Gemini logra mantener después de un año, ChatGPT mantiene a dos. El mayor DAU/MAU indica que los usuarios vuelven con más frecuencia, convirtiendo a ChatGPT en un hábito diario en lugar de una herramienta ocasional. Como la memoria muscular de un atleta, donde cada movimiento se vuelve automático después de horas de práctica, la interfaz de ChatGPT se ha asentado en la memoria procedimental de cientos de millones de personas.
La estrategia de OpenAI para 2025 fue clara: consolidar todo dentro de ChatGPT. Pulse para actualizaciones diarias, Group Chats para colaboración, Record para transcripciones, Shopping Research, Tasks, Study Mode. Cada nueva función se impulsaba a través de la interfaz existente. Pero como señala el análisis de a16z, ninguna de estas experiencias realmente despegó en términos de uso o retención. ¿El problema? Es difícil ofrecer una experiencia de primera clase cuando tienes que operar dentro de las limitaciones de una interfaz generalista ya abarrotada.
Las excepciones confirman la regla. Sora, lanzada como una aplicación independiente, superó los 12 millones de descargas globales como herramienta creativa, pero fracasó como aplicación social con una retención inferior al 8 % a los treinta días, muy por debajo del umbral del 30 % de las aplicaciones de consumo exitosas. Atlas, el navegador de ChatGPT, es un producto potente, pero menos del 5 % de los usuarios visitaron la página de descarga, limitado a macOS y eclipsado por el dominio de la interfaz de chat.
El cementerio de las funcionalidades
Hay un patrón recurrente en las estrategias de 2025 de los grandes laboratorios: la sobrecarga de funciones. OpenAI integró Connectors para vincular ChatGPT con G Suite, Microsoft, Notion, Stripe, Slack. Lanzó Agent para generar presentaciones y análisis, aunque en las pruebas sigue resultando lento e inestable. Google lanzó Portraits, Doppl, Whisk, Gems, una secuencia de experimentos que tuvieron una tracción limitada. Anthropic añadió el modo de voz, la memoria, la búsqueda web, la investigación, recuperando terreno en funciones que ChatGPT ya tenía desde hacía tiempo.
Pero el problema no es la calidad técnica. Es que cada nueva función se añade a una interfaz ya saturada. Como en Metal Gear Solid V, donde Kojima había acumulado tantos sistemas de juego que la curva de aprendizaje desanimaba a los nuevos jugadores, la IA de consumo corre el riesgo de asfixiarse bajo el peso de sus propias capacidades. Steve Krug, en su clásico "No me hagas pensar", argumentaba que cada elección que se le pide al usuario es un coste cognitivo. Cuando abres ChatGPT hoy te encuentras con: chat estándar, chat de voz, Canvas para documentos, Agent para tareas complejas, Tasks para recordatorios, Study Mode para el aprendizaje, Shopping Research, Sora para vídeo. Ocho modos diferentes, cada uno con su propia lógica específica.
El resultado es que la mayoría de los usuarios se aferran a lo que conocen. La curva de adopción de nuevas funciones es lenta y el descubrimiento pasivo es casi inexistente. Google adoptó el enfoque contrario: crear superficies dedicadas. NotebookLM, lanzado como un producto separado, vio cómo sus usuarios web se duplicaban con creces año tras año en noviembre, y la aplicación móvil, lanzada en mayo, tiene 8 millones de usuarios activos mensuales. El producto sigue evolucionando con la generación de diapositivas, resúmenes en vídeo e infografías, pero sin contaminar la experiencia principal de Gemini.
Esta dicotomía refleja una tensión fundamental en el diseño de productos: concentración frente a diversificación. OpenAI apuesta a que la estrategia de distribución ganadora es tenerlo todo en un solo lugar. Google está experimentando con la idea de que las experiencias dedicadas pueden tener vida propia. Los datos sugieren que cuando un producto tiene un "trabajo por hacer" claro y distintivo, los usuarios lo adoptan. Cuando es una función entre muchas, aunque sea técnicamente superior, le cuesta destacar.
La trampa de la distribución
Google debería ganar por goleada. Gemini está integrado en Chrome, Gmail, Meet, Android. Está preinstalado en miles de millones de dispositivos. Sin embargo, ChatGPT, que los usuarios tienen que buscar activamente, mantiene una ventaja de escala de tres a uno en la web. ¿Cómo es posible? La respuesta está en una mala interpretación de lo que significa la distribución en la era de la IA.
La distribución pasiva funciona cuando el usuario no tiene alternativas creíbles o cuando el coste de cambiar es prohibitivo. Pero la IA es diferente. Los usuarios ya han elegido a su asistente preferido, han construido un modelo mental de cómo interactuar con él y han acumulado conversaciones y contexto. Cambiar a Gemini no significa solo abrir una nueva aplicación; significa reentrenar los hábitos cognitivos. Es como pedirle a un guitarrista que ha tocado una Gibson durante veinte años que se cambie a una Fender: técnicamente, puede hacer las mismas cosas, pero la sensación es diferente, y esa sensación importa.
Sin embargo, Gemini está acelerando. El crecimiento de sus usuarios de escritorio es del 155 % interanual en comparación con el 23 % de ChatGPT, y el ritmo ha aumentado durante los últimos cinco meses consecutivos. Nano Banana, el modelo de generación de imágenes viral, atrajo a 10 millones de nuevos usuarios en su primera semana. En el frente de pago, Gemini está creciendo aún más rápido: casi un 300 % interanual para las suscripciones Pro, frente al 155 % de ChatGPT. La retención de los usuarios de pago se está acercando: 68 % a los 12 meses para ChatGPT, 57 % para Gemini.
Estas cifras demuestran que la partida no ha terminado. Google está encontrando ángulos de ataque: modelos virales que generan un boca a boca orgánico, integración en los flujos de trabajo existentes que reduce las barreras cognitivas y precios agresivos para convertir a los usuarios gratuitos. Pero es una batalla cuesta arriba. ChatGPT tiene la ventaja de ser el primero, amplificada por el efecto de red de las conversaciones compartidas y un conocimiento de la marca que roza lo genérico (como Google para las búsquedas, ChatGPT se está convirtiendo en sinónimo de chat con IA).
El intento de Google de insertar un modo de IA en la búsqueda, disponible desde mayo, muestra que solo el 2 % de los usuarios semanales interactúan con él. La distribución importa, pero no es suficiente. Se necesita una razón convincente para cambiar de hábitos, y esa razón no puede ser simplemente "nosotros también tenemos IA".
La excepción que confirma la regla
Mientras los gigantes se enfrentan en el mismo terreno de los chats de propósito general, algunas startups están demostrando que hay formas alternativas de ganar. El modelo es simple: identificar un caso de uso vertical, construir una experiencia dedicada y optimizada para ese trabajo específico, y evitar el ruido de las funciones generalistas.
Character AI para la compañía y los juegos de rol, Suno para la generación de música, Eleven Labs para las voces sintéticas, Replit para la codificación colaborativa, Gamma para las presentaciones, Lovable y Manus para el diseño. Cada uno de estos productos ha llegado a millones de usuarios y, como señala a16z, ha aumentado sus ingresos más rápido que nunca en la historia del software de consumo. ¿El secreto? Interfaces definidas que proporcionan superpoderes específicos en lugar de prometer capacidades infinitas.
Anthropic entendió esta lección. En lugar de perseguir el mercado masivo, se centró en el prosumidor técnico. Claude Code, la herramienta de línea de comandos para la codificación agéntica, alcanzó una tasa de ejecución de mil millones de dólares en seis meses. Skills y Artifacts, lanzados durante el año, son servicios potentes para usuarios sofisticados que no necesitan que los lleven de la mano. La estrategia es clara: es mejor ser indispensable para un millón de desarrolladores que marginalmente útil para cien millones de usuarios ocasionales.
Perplexity sigue una filosofía similar. Comet, su navegador de IA, superó el millón de usuarios al dirigirse al "hacker de la productividad" que quiere integrar la búsqueda en su flujo de trabajo. El Asistente de correo electrónico y las herramientas de compra conversacional construyen un ecosistema para aquellos que quieren maximizar la eficiencia. Con más de 20 millones de usuarios activos mensuales y una tasa de ejecución de 100 millones de dólares anunciada en marzo, Perplexity demuestra que hay espacio para los actores centrados.
xAI también ha encontrado su nicho. Grok, que no tenía usuarios independientes a principios de año, termina diciembre con 9,5 millones de usuarios activos diarios y 38 millones mensuales. Su apuesta por los Compañeros con personalidades controvertidas y por los modelos de generación de vídeo con audio y sincronización labial rápida ha creado un posicionamiento distintivo. La profunda integración con X, donde puedes editar cualquier imagen de la línea de tiempo con una pulsación larga, transforma la IA en una capa nativa de la red social.
Estos casos sugieren que el futuro de la IA de consumo no será de "el ganador se lo lleva todo", sino de "ganador por categoría". Los grandes modelos de propósito general captarán la mayor parte del mercado generalista, pero dejarán un amplio espacio para excelentes experiencias verticales. Como en los videojuegos, donde Call of Duty domina los shooters pero Hades conquista a los amantes de los roguelikes, la IA tendrá superproducciones generalistas y éxitos de culto especializados.
Las difíciles elecciones de 2026
2026 se abre con tres preguntas fundamentales que definirán la siguiente fase de la IA de consumo. La primera se refiere a la monetización. Con solo el 5 % de los usuarios de ChatGPT pagando, y unos 1.800 millones de personas que utilizan la IA de consumo según diversas estimaciones, la brecha entre el uso y los ingresos es enorme. Las suscripciones por sí solas no son suficientes. OpenAI está experimentando con la publicidad, Perplexity con tarifas por transacciones y afiliados para las compras, y otros con mercados de agentes. El modelo económico sostenible aún no ha surgido.
La segunda pregunta es sobre la saturación de la experiencia del usuario. ¿Seguirán los laboratorios acumulando capacidades en las interfaces existentes? Si es así, corremos el riesgo de un colapso cognitivo: demasiadas funciones, demasiados modos, demasiada complejidad para el usuario medio. La alternativa es proliferar las aplicaciones dedicadas, pero esto requiere enormes inversiones en marketing y adquisición de usuarios para cada una. Apple demostró con sus aplicaciones nativas de iOS que se puede hacer, pero se necesita una visión de ecosistema que los laboratorios de IA aún no han articulado claramente.
La tercera pregunta se refiere al descubrimiento. ¿Cómo encuentran los usuarios las nuevas funciones? OpenAI está lanzando Apps, una infraestructura para permitir que los desarrolladores de terceros construyan experiencias dentro de ChatGPT. Si funciona, podría convertirse en la primera plataforma de consumo verdaderamente nueva en más de una década. Pero debe resolver la paradoja de los Connectors: dar a los desarrolladores la suficiente libertad para crear magia sin fragmentar la experiencia principal. Una empresa que ha hecho fracasar a muchos antes, desde la Plataforma de Facebook hasta las Habilidades de Alexa de Amazon.
Mientras tanto, el comportamiento de los usuarios sigue siendo el factor más resistente al cambio. La inercia no es pereza; es economía cognitiva. Cambiar de herramienta significa reaprender patrones de interacción, reconstruir la confianza en la calidad del resultado y migrar el contexto y el historial. El coste es real, aunque invisible. Para superarlo, se necesita una ventaja percibida enorme, no incremental. Gemini está ganando terreno ofreciendo modelos creativos virales. Claude está conquistando a los desarrolladores con un rendimiento superior en tareas técnicas. Meta y xAI apuestan por la integración nativa en sus redes sociales. Pero nadie ha encontrado todavía la fórmula mágica para el cambio masivo.
El verdadero riesgo es que la brecha entre las capacidades técnicas y la adopción en el mundo real siga ampliándose. Los laboratorios mejoran sus modelos cada trimestre, añaden capacidades multimodales, amplían la ventana de contexto y reducen la latencia. Pero si el 90 % de los usuarios sigue utilizando un solo asistente, y el 91 % paga como máximo por uno, toda esta potencia de cálculo se convierte en un sobreajuste del producto. Es como tener un coche que puede ir a 400 km/h cuando el límite de velocidad es de 130: impresionante sobre el papel, irrelevante en el uso diario.
2025 ha demostrado que en la IA de consumo, la tecnología no es suficiente. Se necesita un diseño que reduzca la complejidad en lugar de acumularla, una distribución que cree hábitos en lugar de una simple presencia, y propuestas de valor tan claras que el usuario no tenga que pensar. Los laboratorios que entiendan esto ganarán en 2026. Los demás seguirán construyendo catedrales en el desierto, perfectas y vacías.