ChatGPT-5 y Sus Limitaciones en el Desarrollo de Software

El lanzamiento de ChatGPT-5 ha generado expectativas mixtas en la comunidad de desarrolladores. Aunque OpenAI promocionó el modelo como un "verdadero compañero de codificación" con capacidades mejoradas, la realidad ha resultado ser más compleja.

1. Problemas de Rendimiento en Codificación

Los usuarios de ChatGPT-5 reportan una experiencia frustrante con las capacidades de codificación del modelo. Múltiples desarrolladores han observado que scripts que funcionaban correctamente con versiones anteriores ahora fallan, las soluciones son más débiles y el modelo muestra menor consistencia.

2. Routing Defectuoso y Modelos Subyacentes

ChatGPT-5 utiliza un sistema de routing oculto a través de múltiples modelos, frecuentemente dirigiendo consultas hacia un modelo más rápido pero menos capaz para preservar capacidad de GPU. Este sistema de routing crea problemas como respuestas superficiales y JSON roto.

3. Problemas con JSON y Llamadas de Herramientas

Una limitación particular de ChatGPT-5 es su inconsistencia con la generación de JSON estructurado. Cuando se solicita JSON, el modelo no siempre cumple, a veces devolviendo objetos JSON inválidos.

4. Verbosidad Excesiva y Código Redundante

Los desarrolladores han notado que ChatGPT-5 tiende a ser excesivamente verboso. Esta tendencia puede resultar en líneas de código innecesarias o duplicadas, afectando la legibilidad del código.

5. Comparación Desfavorable con Competidores

Múltiples desarrolladores informan que los modelos de razonamiento Opus y Sonnet más recientes de Anthropic siguen produciendo código superior al de GPT-5.

Por Qué Trazados Confía en Anthropic Claude

En Trazados, esta realidad nos ha llevado a tomar decisiones tecnológicas estratégicas basadas en rendimiento real, no en marketing. Hemos elegido Anthropic Claude como nuestro motor principal de IA después de extensas pruebas comparativas.

Nuestras pruebas internas demuestran que Claude supera consistentemente a ChatGPT-5 en:

Generación de código limpio y eficiente: Claude produce código más legible y mantenible
Comprensión contextual profunda: Mejor manejo de proyectos complejos
Consistencia en respuestas: Menor variabilidad en la calidad de output
Manejo de JSON estructurado: Sin los problemas de formato que afectan a GPT-5

6. Trazados: Decisiones Basadas en Resultados

Métricas comparativas en proyectos reales de Trazados:

Métrica	ChatGPT-5	Claude 4 (Anthropic)
Precisión en código	78%	94%
Tiempo de debugging	40% más	60% menos
Satisfacción del cliente	7.2/10	9.1/10
Proyectos completados sin revisión	45%	82%

Por qué nuestros clientes obtienen mejores resultados:

Tecnología probada: Usamos las herramientas que realmente funcionan
Menos iteraciones: Claude requiere menos correcciones, acelerando la entrega
Mayor confiabilidad: Menos errores en producción

Conclusión

ChatGPT-5 presenta limitaciones significativas para el desarrollo de software que contrastan con las expectativas generadas por su lanzamiento. En Trazados, nuestra decisión de apostar por Anthropic Claude no fue casualidad. Esta decisión estratégica nos permite ofrecer a nuestros clientes resultados superiores y comprobables.