ChatGPT se prepara para un giro que OpenAI llevaba años describiendo como incómodo: en las próximas semanas empezará a probar anuncios en conversaciones, al menos en EE.UU. y para usuarios adultos con sesión iniciada. La idea, según la compañía, es que aparezcan debajo de ciertas respuestas cuando haya un producto o servicio patrocinado "pertinente", con un etiquetado explícito y separado del contenido orgánico del chatbot.
El matiz clave es el "cómo" y el "a quién". OpenAI plantea una integración más parecida a la lógica de la búsqueda patrocinada ("tengo intención de comprar / reservar / comparar") que a la publicidad de interrupción. En ese paquete incluye promesas de control: posibilidad de desactivar la personalización, borrar datos usados para anuncios y, además, restricciones para menores y para temas sensibles (salud, política, etc.), que quedarían fuera del perímetro publicitario.
La frontera comercial y el plan gratuito
El movimiento también dibuja una frontera comercial muy clara: Plus/Pro/Business/Enterprise seguirían sin anuncios, mientras que la publicidad se concentraría en el plan gratuito y en un nuevo nivel más barato, ChatGPT Go (que OpenAI ya ha probado en India y que ahora quiere escalar). Con una base masiva de usuarios semanales y una minoría pagando, la publicidad entra como palanca obvia para monetizar volumen sin forzar a todo el mundo a pasar por caja.
Ahora bien, meter anuncios en un asistente conversacional no es "solo" meter anuncios: es hacerlo en un formato que el usuario vive como diálogo. Ahí la regulación clásica sobre native advertising se vuelve relevante: la FTC lleva años insistiendo en que lo patrocinado debe ser identificable y no confundirse con información neutral. Y la literatura académica viene avisando de otro problema menos glamuroso: aunque haya disclosure, mucha gente no lo detecta o no lo procesa, lo que altera la percepción de credibilidad.
El elefante de la confianza y la auditoría
A eso se suma un rasgo propio de los modelos de lenguaje: tienden a "acompañar" al usuario. Hay trabajos que describen cómo los sistemas conversacionales pueden caer en conductas de complacencia social (alinearse con lo que el interlocutor quiere oír) porque es una vía fácil para mantener la interacción. Si el negocio empieza a depender de convertir "intención" en clic, la presión por optimizar recomendaciones —aunque se jure que no influirá en las respuestas— se convierte en el elefante en la habitación: aquí lo importante no es solo la intención de la empresa, sino cómo se audita en la práctica.