Un verano de descontento alrededor de la función de eliminación de cargas de ChatGPT

El 23 de marzo de este año, OpenAI introdujo la Biblioteca en ChatGPT. Ahora, en lugar de evaporarse como mensajes esquivos de Snapchat, todo lo que subas a una sesión de chat se guardará permanentemente y se usará para entrenar nuevos modelos de IA, siempre que mantengas esa configuración predeterminada.

Los PDFs, imágenes, texto pegado (que se transformó automáticamente en archivos de texto y se guardó), y cualquier otro elemento que la función de carga permitiera, permanecerían de forma permanente, a menos que te tomes la molestia de eliminarlos.

A medida que la función evolucionó, el proceso de gestión de la papelera de la Biblioteca adoptó el paradigma del “correo electrónico”, donde la acción de eliminar simplemente movía los archivos a un área de retención; y desde allí, los elementos se eliminaban definitivamente treinta días después.

A partir del 5 de mayo, para usuarios web Plus y Pro, GPT‑5.5 Instant pudo extraer contexto de chats anteriores, archivos subidos y/o generados (y, opcionalmente, Gmail), para mejorar la calidad de las respuestas.

Nueve días después, OpenAI introdujo niveles de pago, con límites de almacenamiento de datos variables según lo que pagues; y de repente todo el modelo pasó del correo electrónico a iCloud, OneDrive o cualquier otra solución de almacenamiento‑como‑servicio sin fricción, con un clic, diseñada para extraer datos permanentes y alquiler siempre creciente.

Hora de pagar – alcanzando límites en el producto ChatGPT de OpenAI. Fuente

Podemos recordarlo por ti, Retail

Sin embargo, OpenAI tenía un gancho adicional, ya que quedó claro – ciertamente para mí – que la nueva política de retención de cargas mejoraba notablemente la continuidad y el recuerdo de contexto específico del usuario en ChatGPT (asumiendo que no elimines rutinariamente tus cargas).

Al mismo tiempo, la interfaz de memoria a largo plazo (LTM) más antigua de ChatGPT se volvió menos editable directamente, transformándose en una matriz de información auto‑evolutiva pero impermeable sobre ti y tu mundo. Si tienes suerte, y el viento sopla en la dirección correcta, puedes pedir a GPT que guarde una característica particular en la LTM, y lo hará en lugar de decir que la herramienta de envío a LTM no está disponible en ese chat concreto:

La nueva interfaz de usuario de memoria ‘opaca’, donde los facetas individuales no pueden eliminarse discretamente como antes.

Sin embargo, este conjunto de datos más antiguo ya no es editable de forma trivial; el foco de la gestión de la memoria parece haberse desplazado de la LTM hacia los documentos, imágenes y otros residuos históricos acumulados por los chats previos del usuario.

Estos artefactos, muchos señalados en foros, se tratan por separado de los chats que los generaron; eliminar un chat no elimina sus imágenes y archivos asociados, y actualmente no existe una opción para que eso ocurra.

Esto podría interpretarse como un ‘patrón oscuro’ que inclina al usuario hacia la retención de datos, hasta que llegan a un punto en que el volumen de datos es tan abrumador, y los flujos de trabajo de eliminación proporcionados son tan horriblemente lentos, que resulta más fácil simplemente eliminar la cuenta de ChatGPT y comenzar de nuevo.

La solución ‘nuclear’ que se ve cada vez más donde se discute la fricción alrededor de la eliminación de cargas. Fuente

Así que actualmente el intercambio presentado al usuario es que debe confiar en OpenAI sus archivos; tomarse la molestia de gestionar y eliminar cargas ‘sensibles’ como documentos de identidad o datos de clientes (aunque los métodos actuales proporcionados por OpenAI suelen dificultar la navegación entre un gran volumen de archivos subidos); y aceptar que si logran eliminar sus cargas, sus futuros chats carecerán del contexto que proviene de esos datos acumulados.

Sin que la mayoría de los usuarios sean científicos de datos, y puedan no entender fácilmente cómo podar colecciones grandes de archivos subidos de forma selectiva e inteligente, las herramientas para abordar el problema parecen inadecuadas para la tarea de todos modos:

Al momento de escribir, esta última solicitud de mejor gestión de eliminación se publicó solo ayer. Fuente

La ruta de venta adicional, ya sea para OneDrive, iCloud o – ahora – ChatGPT, se basa en amenazar al usuario con la necesidad real de curar sus interminables flujos de datos: los archivos adjuntos que se guardan automáticamente; las inundaciones de fotos que nunca se filtran ni seleccionan; los correos electrónicos que podrían ser necesarios para el contable en 2038; y, ahora, la creciente y desbordante nube de cargas/generación que hace que la IA funcione realmente mejor; pero que se conserva bajo los términos de una empresa interesada en sí misma y dentro de su infraestructura, en lugar de la de los usuarios.

Los rentistas del almacenamiento como OneDrive e iCloud dependen de que los usuarios prefieran pagar más por una cuota de almacenamiento ampliada antes que bucear en los 10‑15 años de fotos u otros datos, donde los riesgos pueden ser altos por errores y malas decisiones.

Se podría argumentar que eso es solo una fuente de ingresos secundaria para la función Biblioteca de ChatGPT en 2026, que en cambio está ofreciendo una solución viable a amnesia de LLM en forma de un servicio ‘premium’, desvinculado de la antigua instalación LTM. Aunque el almacenamiento puede transferirse a otro proveedor de pago en la clase de rentistas, como Google Drive, actualmente no hay opción de alojar sus propios datos en WebDav, u otras soluciones auto‑alojadas.

Luchando por Recordar

Una pregunta interesante es por qué OpenAI está haciendo esto. Una respuesta obvia es que Google Gemini ya incluye este mecanismo en sus suscripciones de pago: tan pronto como actualizas a un nivel Gemini de pago, los límites de almacenamiento de la cuenta Google asociada aumentan notablemente, listos para retener todos esos dulces datos de carga como rehenes. Desde ese punto de vista, OpenAI solo está subiendo un poco de nivel.

Sin embargo, incluso si OpenAI pudiera ponerse al día con Google en cuanto a infraestructura de almacenamiento, parece muy poco probable que esta estrategia lo salve de sus consideraciones financieras mayores, que se sitúan en los billones de dólares; se podría argumentar que ni la publicidad puede resolver problemas de esta magnitud.

Por lo tanto, las razones restantes podrían ser limitación de daños — donde los ingresos adicionales al menos compensan algo de de la inversión asimétrica que OpenAI ha tenido que emprender; retención de usuarios — donde la fricción asociada a la migración se convierte en un disuasivo para cambiar de proveedor; o, menos cínicamente, simplemente la provisión de algo parecido a memoria persistente a largo plazo en las relaciones humano‑IA — lo que podría ser el desafío central de esta tercera revolución de IA; por lo tanto, una propuesta de valor pura.

Una palabra para los sabios

Muchos, incluyéndome a mí, están recurriendo a la creación de documentos de ‘transferencia’ como alternativa a depender de cargas no ordenadas y sin curar en los sistemas de chat (cargas que pueden estar infestadas con puntos de datos indeseables, como contraseñas de red):

El chat que dio origen a este documento de transferencia muy disciplinado y bellamente ordenado fue improvisado y no un poco desesperado, a veces.

Usando el .formato Markdown MD (principalmente porque los marcos de IA para consumidores parecen favorecerlo, y permite un poco más de matiz y racionalización que un documento de texto), uno puede al final de una sesión de chat cada vez más improvisada pedir a la IA que resuma los puntos clave del intercambio en una visión general que una instancia posterior – o una IA diferente – pueda usar para asimilar rápidamente el conocimiento necesario y ‘retomar’ la tarea desde ese punto.

Una ventaja de condensar una conversación en un archivo de transferencia de este tipo es que la mayoría, si no todas, las cargas usadas en el chat pueden resumirse en el compendio, y los originales eliminarse de forma segura.

Otra ventaja es que se puede proporcionar, actualizar y eliminar selectivamente estos documentos resumidos con el tiempo, manteniendo el control de dónde se almacena la información y qué datos contiene.

Uno pensaría que este tipo de destilación ocurre constantemente tras bastidores de un proveedor de LLM de vanguardia; sin embargo, ninguno de los ‘sistemas LTM tradicionales’ de las principales plataformas parece volverse más inteligente o mejor informado con el tiempo de la misma manera que cuando el usuario permite que se acumulen enormes cargas, proporcionando un contexto histórico rico —aunque desordenado y redundante—.

Bueno, procesar las cargas en iniciadores esenciales como los descritos arriba no solo es intensivo en recursos, sino que podría interpretarse como una forma de entrenamiento, de la cual muchos usuarios se han excluido.

Por el contrario, las imágenes subidas pueden preservarse con cualquier embeddings extraído de ellas durante un chat del usuario, mientras que los documentos ya son basados en texto y aptos para referencia. Es más fácil y barato consultar los metadatos del usuario tomados de estas cargas en tiempo de inferencia que reformular la montaña aleatoria de cargas del usuario en una base de datos comprensible.

En ausencia de una justificación más clara por parte de OpenAI, esto parece ser lo que está ocurriendo en la plataforma de ChatGPT.

Un giro al estilo Shyamalan

El ‘verano de descontento’ al que se refiere este artículo representa la frustración que muchos usuarios han sentido por lo difícil que suele ser eliminar archivos subidos de la Biblioteca en ChatGPT. Además, la terminología y los elementos de la interfaz relacionados parecen cambiar casi a diario, dejando rápidamente obsoletas las soluciones de terceros como una extensión web de Chrome para eliminar elementos de la Biblioteca, no funcionales.

Una fuente específica de queja es que el botón de ‘seleccionar’ todo en la Biblioteca no profundiza y selecciona todos los elementos disponibles; solo selecciona lo que se ha cargado de forma perezosa en la página:

Cuando ‘Todo’ no es todo: puede haber miles, o cientos de miles, de otros archivos que gestionar, a solo mil pulsaciones de la barra espaciadora.

Por lo tanto, si tienes 90 000 elementos subidos para eliminar, tendrás que mantener el dedo en la barra espaciadora durante mucho tiempo, pero no tanto como para que la carga perezosa pierda el contexto de los primeros elementos o haga que el navegador se bloquee.

Un usuario detalla el tedioso proceso de seleccionar una gran cantidad de archivos en la biblioteca para eliminarlos.

Ayer, después de un verano acumulando alrededor de 600 archivos en tres proyectos específicos (principalmente relacionados con redes domésticas), decidí que mis exportaciones PDF de ChatGPT – no es algo que OpenAI haga fácil en absoluto – y los resúmenes .MD eran suficientes para mis proyectos a largo plazo, frente a la incómoda sensación de que los datos sobre ellos se acumularan en carpetas de proyecto en mi cuenta de ChatGPT (y dichos archivos e imágenes asociados a proyectos habían sido excluidos de las habituales eliminaciones automáticas de carga hasta hace unos días, en otro reorganismo de la GUI/usabilidad).

Así que me preparé para una tediosa hora de pulsar botones y supervisar, y revisé los foros para ponerme al día con el sentir de los usuarios y los consejos sobre el problema.

Un comentario en una publicación de Reddit indicó que el usuario acababa de pedir a ChatGPT que eliminara los archivos por sí mismo, y lo había hecho:

ChatGPT resuelve el problema que enfrentó a los usuarios durante todo el verano. Source

Así que probé el mismo método con mis propios 600 archivos subidos, y, tras cierta vacilación y prevaricación, ChatGPT efectivamente eliminó cada carga que tenía en mi cuenta, en un solo paso y sin requerir mi presencia.

Lo probé de nuevo esta mañana, con una carga de prueba, y, nuevamente, eliminó todos los archivos de una sola vez, sin la supervisión que muchos usuarios habían reclamado como necesaria:

En ambos casos verifiqué alucinaciones, pero las eliminaciones fueron genuinas. Esto significa que existe funcionalidad de GUI en el propio proceso de chat GPT que (al menos hoy) falta totalmente en la propia GUI.

Debe mencionarse que mis intentos de hacer que ChatGPT vaciara la papelera fallaron por completo. Dado que el mismo requisito de carga perezosa mencionado anteriormente está presente para la papelera, alguien con 100 k archivos no podrá finalizar sus eliminaciones fácilmente. Sin embargo, basta con esperar un mes, y sucederá.

También debe considerarse que la interfaz y la funcionalidad de todos los LLM de frontera mutan, se contraen y expanden a diario, y que esta funcionalidad puede no funcionar para ti; puede desaparecer mañana; o incluso evolucionar y mejorar.

Primera publicación martes, 29 de septiembre de 2026