La tienda de chatbots de OpenAI se está llenando de spam
La nueva GPT Store de OpenAI, concebida como un mercado al estilo de una tienda de aplicaciones para chatbots personalizados, está siendo rápidamente inundada por clones de baja calidad, spam SEO y GPTs que esquivan los límites de la política sobre deshonestidad académica. Los comentaristas sostienen que la barrera de entrada casi nula, las vagas o tardías promesas de monetización y las débiles herramientas de descubrimiento hacen difícil destacar a los desarrolladores serios y facilitan que los oportunistas saturen el catálogo. La situación se cita como un ejemplo de manual de “riesgo de plataforma” y enshittification: cuando los creadores construyen sobre una plataforma dominante que compite con ellos en las funciones principales y permite que prolifere el spam hasta que la promoción de pago se convierte en la única forma fiable de ganar visibilidad.
Fracaso percibido del concepto de la GPT Store
- Muchos ven la GPT Store como un fallo: en su mayoría son “prompts preempaquetados” con poca capacidad genuina más allá de ChatGPT básico.
- Los usuarios informan que casi cualquier GPT que prueban se siente indistinguible de simplemente preguntar directamente a GPT‑4.
- Algunos sostienen que la innovación significativa está limitada porque tanto la interfaz (chat) como el backend (el modelo) están fijados por OpenAI.
Spam, calidad y moderación
- La tienda se describe como inundada de GPTs de bajo esfuerzo, imitaciones y GPTs con estilo SEO, además de valoraciones que parecen falsas.
- Quienes publican sugieren que las bajas o nulas barreras de entrada hicieron inevitable el resultado de spam.
- La gente pregunta por qué OpenAI no usa agresivamente sus propios modelos para la moderación y el descubrimiento; algunos especulan que esto es una elección deliberada, incompetencia o una compensación por crecimiento/ingresos.
- Preocupa que la sobrecarga de spam pueda luego justificar productos de “impulso”/promoción de pago.
Riesgo empresarial y de plataforma para desarrolladores
- Exdesarrolladores de plugins dicen que los GPTs destruyeron el descubrimiento y los ingresos de los plugins; los GPTs son más fáciles de crear y ahora desplazan a los plugins.
- Ejemplo: un plugin de OCR ganó unos $20k en 6 meses, pero desde entonces ha quedado marginado; los modelos multimodales de OpenAI duplican parcialmente su valor.
- Discusión sobre “riesgo de plataforma” / “aparcería”: construir sobre la plataforma de otro invita a tirones de alfombra, clonación o “enshittification”.
- Algunos todavía ven racional construir rápido y oportunistamente (incluso con riesgo conocido) si el coste de desarrollo es bajo.
Comparaciones con tiendas de aplicaciones y barreras de entrada
- Las tiendas de Apple/Google se citan como ejemplos de barreras más altas de habilidad y proceso (programación, tarifas, revisión), que filtran parte de la basura.
- Varios argumentan que las plataformas de apps de consumo solo funcionan si la entrada es difícil; OpenAI hizo lo contrario (“no requiere código”), fomentando un volumen desbordado.
IA, spam y la web en general
- Hay un fuerte sentimiento de que la IA y el spam están estrechamente acoplados: los LLM reducen drásticamente el coste de generar texto plausible para SEO, correo electrónico y granjas de contenido.
- Preocupa que los buscadores y la web se hundan en lodo generado por IA justo cuando dependemos de las mismas empresas para filtrarlo.
Ética, academia y contratación
- Debate sobre el uso aceptable de la IA en cartas de presentación y trabajos académicos; las normas varían mucho según la institución y la persona que entrevista.
- Algunos ven las solicitudes escritas con IA como engañosas; otros consideran la ayuda de IA una opción pragmática en un sistema que ya usa filtros automatizados.