Por Tirso Maldonado profesor de UFM Madrid.

La memoria en inteligencia artificial transforma la interacción con los usuarios. Modelos como ChatGPT pueden recordar interacciones previas para ofrecer respuestas más personalizadas y mejorar la eficiencia en la comunicación. Sin embargo, la memoria en IA tiene límites, como la actualización automática de datos y la gestión del contexto. Existen distintos tipos de memoria en IA, cada uno más adecuado según el caso de uso y la necesidad de persistencia.

Memoria en las aplicaciones IA

La inteligencia artificial está en una carrera por parecer más humana, y en esa carrera, la memoria es su gran desafío. Sin memoria, cada interacción es una historia que empieza desde cero, como si habláramos con alguien que, tras cada conversación, olvida todo lo que le hemos contado. Pero ¿qué pasa cuando una IA empieza a recordar? La “Memoria en IA” no es solo una cuestión de almacenar datos, sino de cómo se utilizan esos recuerdos para mejorar respuestas, anticipar necesidades y generar experiencias más personalizadas.

Los modelos de IA han evolucionado desde sistemas completamente amnésicos hasta otros capaces de recordar interacciones previas, adaptarse y, en algunos casos, incluso desarrollar una “personalidad” en función del historial del usuario. No obstante, no todas las inteligencias artificiales recuerdan de la misma manera ni con los mismos objetivos. Desde ChatGPT hasta los agentes de IA más avanzados, cada sistema tiene su propia forma de gestionar la memoria.

A lo largo de este post, exploraremos cada uno de estos enfoques en profundidad, identificando sus ventajas, limitaciones y aplicaciones estratégicas. Porque la verdadera pregunta no es si la IA puede recordar, sino qué recuerda, cómo lo hace y con qué propósito. Acompáñame en este recorrido para entender la memoria en IA y cómo está redefiniendo nuestra interacción con la IA.

Memoria en ChatGPT

Cuando hablamos de “Memoria en IA”, uno de los nombres que inevitablemente surge es ChatGPT, la inteligencia artificial conversacional de OpenAI que ha ido evolucionando en su capacidad para recordar interacciones. Pero, ¿realmente ChatGPT tiene memoria? ¿Cómo gestiona la información entre sesiones? ¿Y qué implicaciones tiene esto para su uso en el día a día?

Memoria en ChatGPT: ¿cómo funciona y qué limitaciones tiene?

Uno de los avances más significativos en los modelos de OpenAI ha sido la introducción de la memoria en ChatGPT. Pero, ¿qué significa realmente que ChatGPT tenga memoria? ¿Hasta qué punto puede recordar información de sesiones pasadas? Si lo vemos de forma sencilla, ChatGPT con memoria es como una persona que recuerda algunos detalles de conversaciones anteriores, pero no tiene un registro exacto ni editable de todo.

¿Cómo funciona la memoria en ChatGPT?

Cuando la memoria está activada, ChatGPT almacena fragmentos de información de interacciones previas y los utiliza para personalizar sus respuestas. Esta memoria no es infinita ni perfecta; su capacidad actual está estimada entre 8.000 y 10.000 tokens, lo que equivale aproximadamente a 40 páginas de texto.

Además, ChatGPT no recuerda todo lo que le dices. Su memoria se actualiza automáticamente, lo que significa que selecciona qué información almacenar basándose en patrones de conversación. Este enfoque puede ser útil para mantener un contexto general con el usuario, pero también puede generar problemas.

Ventajas de la memoria en ChatGPT

• Experiencia personalizada: Puede recordar preferencias, temas de interés y estilo de comunicación del usuario.
• Mayor fluidez: No necesitas repetir constantemente información en sesiones consecutivas.
• Ahorro de tiempo: Ideal para usuarios frecuentes que buscan continuidad en sus conversaciones.

Limitaciones y desafíos de la memoria en ChatGPT

Aunque la memoria mejora la personalización, presenta tres grandes desafíos:

• Falta de control por parte del usuario: La memoria se actualiza sin previo aviso, lo que significa que ChatGPT puede almacenar datos irrelevantes o información errónea. Y no puedes decidir qué recordar o qué olvidar en tiempo real. Una estrategia para evitar que almacene información sin aprobación sería saturar la memoria con datos hasta el límite, impidiendo que registre nuevos elementos. Sin embargo, esto no es una solución práctica, ya que completar el equivalente a 40 páginas de información relevante y bien estructurada sobre lo que quieres que ChatGPT sepa sobre tu trabajo no es una tarea sencilla.

• Riesgo de sesgo y contaminación de respuestas. Si el modelo retiene información inexacta o mal interpretada, sus futuras respuestas pueden estar condicionadas por estos errores. A diferencia de un archivo editable, la memoria en ChatGPT no permite correcciones directas. En cambio, otros modelos como Gemini sí ofrecen la posibilidad de editar y gestionar la memoria de manera más precisa, lo que permite a los usuarios corregir o eliminar información específica para evitar respuestas erróneas o fuera de contexto.

• Dificultad para gestionar información dinámica: La memoria no se adapta bien a situaciones donde la información cambia constantemente (por ejemplo, actualizaciones de productos, cambios en normativa o nuevos datos de negocio). Si un usuario cambia de opinión sobre un tema, ChatGPT puede seguir anclado en datos antiguos. Además, esto puede generar problemas si gestionas múltiples proyectos con información sensible. Por ejemplo, si eres consultor y trabajas con varios clientes, la memoria podría trasladar datos concretos de un proyecto a otro sin contexto adecuado, lo que puede llevar a respuestas incorrectas o confusas. No es la primera vez que ocurre que, al estar en un proyecto, aparecen datos fuera de lugar, y solo al revisar la memoria se detecta el error. Esto puede comprometer la precisión de la información y generar confusión en la toma de decisiones.

¿Cómo se compara con otras formas de memoria en IA?

Si bien la memoria de ChatGPT es útil para mejorar la experiencia del usuario, sigue siendo más limitada que otros sistemas con memoria estructurada, como los Assistants de OpenAI o los Proyectos de ChatGPT. Mientras ChatGPT retiene información de manera automática pero sin un control detallado, otros modelos permiten una gestión más avanzada de los datos almacenados.

En resumen, la memoria en ChatGPT es un paso adelante en la personalización de la IA, pero todavía enfrenta desafíos en términos de control, persistencia y precisión. A medida que OpenAI continúe refinando esta función, podríamos ver modelos cada vez más adaptativos y eficientes en el manejo del contexto conversacional.

Memoria en proyectos de ChatGPT

A diferencia del ChatGPT estándar, donde la memoria se basa en fragmentos de conversación seleccionados automáticamente, los Proyectos de ChatGPT utilizan un modelo de persistencia estructurada. Esto significa que pueden:

• Recordar detalles clave de interacciones pasadas y retomarlos en futuras sesiones sin necesidad de repetir información.
• Almacenar archivos y documentos, permitiendo que el modelo acceda a información relevante de manera más organizada.
• Clasificar y reutilizar información según objetivos empresariales, facilitando la colaboración dentro de equipos.

Este sistema convierte a los Proyectos de ChatGPT en una herramienta estratégica para empresas que buscan mejorar la gestión del conocimiento, evitando la pérdida de información entre sesiones y optimizando el tiempo de trabajo. La memoria en un proyecto se almacena en bases de datos internas y estructuras de embeddings dentro de los servidores de OpenAI.

Ventajas de la memoria en Proyectos de ChatGPT

• Memoria persistente real: La información clave no desaparece después de cada sesión.
• Optimización del trabajo en equipo: Ideal para proyectos colaborativos donde la continuidad del conocimiento es crucial.
• Capacidad de estructuración: Se pueden organizar datos de manera estratégica para facilitar el acceso y uso posterior.

Limitaciones

• No integra APIs externas: A diferencia de los Assistants de OpenAI, los Proyectos no pueden conectarse a bases de datos o fuentes de datos en tiempo real.
• No ofrecen personalización avanzada: No tienen la flexibilidad de los Custom GPTs en términos de ajuste de estilo y preferencias.
• Memoria no editable directamente: Los usuarios no pueden ver o modificar manualmente qué se guarda o se elimina.

Ejemplo práctico: Uso de la memoria en un Proyecto de ChatGPT

Imaginemos una empresa de consultoría que usa un Proyecto de ChatGPT para la gestión de clientes:

Un cliente pregunta sobre una estrategia de IA que discutió en una reunión anterior. En lugar de repetir toda la explicación, el modelo responde: “En la última sesión hablamos de automatización de procesos con IA. Mencionaste interés en modelos de predicción. ¿Quieres que exploremos más opciones?” Además, el usuario puede acceder a documentos previamente subidos con informes sobre la estrategia recomendada.

Los Proyectos de ChatGPT son una solución potente para empresas que necesitan memoria persistente y estructurada, diferenciándose del ChatGPT estándar y de los Custom GPTs. Sin embargo, para quienes buscan una gestión aún más avanzada del conocimiento, los Assistants de OpenAI pueden ser una mejor alternativa.