IA Generativa en el valle de la desilusión

ChatGPT se ha situado en el «Valle de la Desilusión» de Gartner, forzando un ajuste tras el hype inicial. El análisis de su adopción es inequívoco: más del 70% se destina a usos personales y funcionales de texto, lo que evidencia un claro desfase respecto a la transformación empresarial que se había anticipado.

En pleno auge de la inteligencia artificial generativa, el último informe publicado por OpenAI arroja luz sobre cómo millones de personas utilizan realmente ChatGPT, revelando además tendencias que van más allá del mero entusiasmo tecnológico.

A julio de 2025, ChatGPT ha sido adoptado por casi el 10% de la población adulta mundial, con más de 700 millones de usuarios activos que envían 18.000 millones de mensajes semanalmente. Este rápido crecimiento, especialmente intenso en países de ingresos bajos y medios, se acompaña de una sorprendente predominancia del uso personal frente al profesional, desafiando las expectativas iniciales y situando a esta tecnología en un momento de madurez y ajuste realista. En este artículo, analizamos qué nos muestra este dato y cómo conecta con la evolución que Gartner describe en su conocido Hype Cycle, un mapa imprescindible para entender el verdadero estado de la IA generativa hoy.

Los datos del informe de Open AI

El informe ofrece una visión detallada y cuantificada del uso global de ChatGPT, revelando patrones de adopción, distribución de uso y cambios demográficos que permiten entender mejor cómo esta tecnología ha evolucionado desde su lanzamiento hasta la actualidad. Estos datos ofrecen el punto de partida necesario para analizar no solo el volumen y la naturaleza de las interacciones, sino también las tendencias y transformaciones que configuran el presente y futuro de la inteligencia artificial generativa.

Datos clave de adopción y volumen de uso

ChatGPT alcanzó los 700 millones de usuarios activos semanales en julio de 2025, representando cerca del 10% de la población adulta global conectada a Internet.

En ese mismo mes se intercambiaban unos 2.500 millones de mensajes diarios (29.000 por segundo).

El crecimiento de uso se apoya tanto en la llegada de nuevos usuarios como en el incremento de actividad de los ya existentes.

Distribución del uso: laboral vs. personal

El uso no laboral supera ya el 70% del total y sigue creciendo de manera más acelerada que el uso profesional.

En junio de 2024, el 53% de los mensajes eran no laborales; en junio de 2025, este porcentaje aumentó al 73%.

El descenso relativo del uso profesional se debe más a un cambio en los hábitos de los propios usuarios que a la llegada de nuevos usuarios no profesionales.

Principales tipos de uso y temáticas

Tres grandes categorías suponen casi el 80% de las conversaciones: “Practical Guidance” (orientación práctica, 29%), “Seeking Information” (búsqueda de información, aumento del 14% al 24% en un año) y “Writing” (escritura, bajando de 36% a 24%).

El trabajo con texto (redacción, edición, resumen, traducción) es el núcleo de los usos laborales: el 40% de los mensajes profesionales están relacionados con tareas de escritura y dos tercios de éstas consisten en modificar textos aportados por el usuario.

Temas relacionados con programación solo representan el 4,2% de los mensajes; el autoconocimiento y relaciones personales apenas suponen el 1,9% y la interacción lúdica solo el 0,4%.

Patrones de intención (“Asking/Doing/Expressing”)

El 49% de los mensajes corresponden a “Asking” (petición de información o consejo), el 40% a “Doing” (petición de realización de tareas o generación de contenido) y el 11% a “Expressing” (expresión de ideas o emociones sin una acción directa).

Dentro del uso profesional, el 56% de los mensajes son “Doing”, con predominio absoluto de la escritura de textos ligados a tareas laborales.

Variaciones demográficas

El “gap” de género ha desaparecido. Inicialmente el 80% de los usuarios eran varones, hoy hay paridad y ligera mayoría femenina.

Casi la mitad de los mensajes proviene de personas menores de 26 años, si bien el uso profesional aumenta con la edad.

El crecimiento ha sido particularmente fuerte en países de renta baja-media durante el último año.

Variaciones por educación y ocupación

Los usuarios con mayor formación y en ocupaciones profesionales usan ChatGPT más para tareas laborales y tienden a emplearlo más como herramienta de consulta (“Asking”).

Dentro de profesiones altamente remuneradas, la categoría de petición de información (“Asking”) es predominante frente a la de producción de tarea (“Doing”).

Indicadores de calidad y satisfacción

La calidad percibida de las respuestas («Good interactions») ha crecido de manera notable, llegando a cuadruplicar la proporción de valoraciones negativas a mediados de 2025.

Los temas asociados a “Self-Expression” tienen mejor ratio de satisfacción que los enfoques técnicos.

La publicación del mayor informe de OpenAI sobre el uso de ChatGPT nos da una fotografía perfectamente alineada con la teoría del Hype Cycle de Gartner, esa curva tan popular que marca el pulso de las expectativas y la madurez de las tecnologías emergentes. ¿Reflejan estos datos en qué punto estamos? A mi juicio, sí. Y me atrevería a decir que lo hacen con una nitidez poco habitual en nuestro sector.

¿Quieres que te ayudemos con en tu proyecto de Inteligencia Artificial Generativa?

Contáctanos

Del entusiasmo desbordado al aterrizaje, señales claras del “Valle de la desilusión”

Durante los dos últimos años, el auge de ChatGPT llevó la inteligencia artificial generativa al «Pico de expectativas sobredimensionadas». Empresas, administraciones, prensa y usuarios vieron en la IA un eje de transformación casi instantáneo para la productividad, la educación o la creatividad. Sin embargo, las cifras del informe de OpenAI dibujan un escenario más pragmático: a julio de 2025, el 70% de las consultas son de carácter personal, y no profesional. Y la mayor parte de los usos tienen que ver con búsqueda, generación o edición de texto. Los resultados realmente revolucionarios aún son residuales.

Este desfase entre expectativas y realidad de adopción es, precisamente, la esencia del “Valle de la desilusión” en el Hype Cycle. Aquí, el debate público se aleja del entusiasmo incontrolado y empieza el examen crítico, aparecen dudas, se identifican límites y retos como la privacidad, regulación, integración, costes, y la conversación gira hacia demandas de retorno tangible en procesos y negocio real.

Hacia una madurez más consciente

El informe también confirma que el crecimiento más potente de ChatGPT viene de mercados emergentes y de generaciones jóvenes, lo que implica una democratización, sí, pero también un ritmo de adopción empresarial menos fulgurante del pronosticado. Gartner, de hecho, constata que el debate sobre la IA generativa ya está migrando hacia temas más estructurales, como pueden ser datos “AI-ready”, agentes autónomos, gobernanza y coste operativo.

El diagnóstico para 2025

Por tanto, y a la luz de las últimas evidencias, podemos decir que ChatGPT y la IA generativa están claramente en plena travesía del “Valle de la desilusión”. No hablamos de fracaso, sino de maduración inevitable. Esto significa menos ruido, más métricas. Menos expectativas, más obsesión por escalar de verdad, por la seguridad y por los resultados medibles en negocio y sociedad.

Por lo tanto, el hype se agota, pero la construcción de valor apenas comienza. Los próximos años serán menos espectaculares en titulares, pero mucho más transformadores en fondo.