La enshittification detendrá la revolución AI

La enshittification llega a la IA y apaga el acceso gratuito​

¿Cuánto tardará la inteligencia artificial en dejar de ser gratis? La respuesta, según el estado del sector a la fecha de esta discusión, es que ya está ocurriendo. Google habría anunciado el cierre de sus modelos Gemini Pro y Flash para uso gratuito, dejando solo Flash Lite, descrito como inusable para casi cualquier tarea. La generación de vídeo, que hace un año ofrecía mil opciones sin coste, se ha quedado en pruebas y modelos de baja calidad. Y la de imágenes, con herramientas como Nanobanana 2, apunta al mismo camino.

El patrón tiene nombre en inglés: enshittification. El término describe la degradación deliberada de una plataforma para empujar al usuario hacia una versión de pago peor que la original. El ejemplo clásico que se cita es el salto de Windows 7 a Windows 8. El nuevo es la IA generativa.

Qué ha pasado con Gemini, Grok, ChatGPT y Claude​

La secuencia es conocida. Primero, acceso libre y masivo para entrenar los modelos con datos de uso real. Después, cuando el producto madura, se levanta el muro de pago. Google, según el planteamiento que abre esta discusión, habría cerrado Gemini Pro y Flash a los usuarios gratuitos, sumándose a movimientos similares en Grok, ChatGPT y Claude. El resultado: la barrera de entrada se sitúa en torno a 100 euros al mes para acceder a una versión aceptable, y los tiers más altos alcanzan los 500 euros mensuales.

Hay quien sostiene que el cálculo empresarial es impecable: los modelos han avanzado gracias al uso masivo, y ahora toca cobrar. En contra pesa un argumento que el propio sector debería temer: si el acceso se encarece, el volumen de interacción cae, y con él la calidad de los datos que alimentan la siguiente generación de modelos. La revolución se frena justo cuando prometía acelerar.

La generación de vídeo: el caso que anticipa lo que viene​

El vídeo generativo es el laboratorio donde ya se ha visto el ciclo completo. La tecnología era estadounidense y con gran ventaja. Se puso de pago. Y los modelos chinos, con Seed Dance a la cabeza, aprovecharon el hueco. Google lanzó Omni, descrito como una pasada, pero al cobrarlo perdió tracción: quienes ya tenían un flujo de trabajo montado en Seed Dance no se movieron. La lección es incómoda para las compañías estadounidenses: cobrar antes de tiempo regala el mercado.

El caso chino introduce otra variable. En modelos de lenguaje, los desarrollos chinos van por detrás, lo que permite a los estadounidenses mierdificarlo todo sin perder posición. Pero esa ventaja no es eterna. Si la brecha se cierra, el modelo de negocio basado en degradar la versión gratuita se vuelve insostenible.

El coste real de montar tu propia IA en casa​

Frente al muro de pago, surge la alternativa del servidor propio. La respuesta técnica es contundente: para ejecutar Kimi3, el único modelo de código abierto con calidad similar a Gemini 3.8 Flash, se necesitan unas 600 gigas de RAM. No es una solución doméstica para la mayoría. La promesa del software libre choca con la realidad del hardware.

El dato desmonta el argumento fácil de «móntate tu propio servidor». Para el usuario medio, la elección real es pagar o quedarse fuera. Y eso, en un sector que se alimenta de uso masivo, es un problema que las propias empresas han creado.

El negocio de la adicción: caramelos gratis y luego la cuesta​

La metáfora que mejor describe el modelo es la del camello. Primero caramelos gratis. Después, cuando ya dependes, te dicen por dónde tienes que pasar. Es el mismo patrón del primer trago de cualquier sustancia: la casa invita al principio. Aplicado a la IA, el usuario que ha integrado estas herramientas en su trabajo descubre que la versión que usaba ya no existe.

La pregunta que queda en el aire es si este modelo es sostenible a largo plazo. La tecnología, como recordaba alguien citando a un tal Ted, nunca retrocede: siempre adhiere. Pero la adopción sí puede frenarse. Y sin adopción masiva, la promesa de sustituir trabajadores y multiplicar beneficios se queda en PowerPoint.

Al final, la conclusión es la de siempre: podríamos tener abundancia para todos, pero alguien ha decidido que es mejor cobrarla por meses. Y mientras tanto, los chinos esperan.