La salida de Zoë Hitzig de OpenAI sumó un nuevo capítulo al debate interno sobre cómo se financia la inteligencia artificial generativa y qué costos institucionales tiene esa financiación. La investigadora publicó un artículo de opinión en The New York Times en el que afirmó tener “serias reservas” sobre la estrategia de llevar publicidad a ChatGPT, y su renuncia se hizo pública en ese mismo movimiento, en un contexto en el que OpenAI comenzó a probar avisos en el producto. 
El episodio adquiere relevancia por dos razones. Por un lado, porque el mercado empieza a observar señales de monetización en un sistema que, para millones de usuarios, funciona como un “confidente” digital. Por otro, porque la autora no proviene del circuito tradicional de policy: es economista enfocada en privacidad, equidad y transparencia en mercados y algoritmos, y su trayectoria académica le da densidad técnica a una discusión que suele reducirse a “avisos sí o no”. 
Quién es Zoë Hitzig y qué lugar ocupaba en OpenAI
Hitzig figura como Junior Fellow en la Harvard Society of Fellows, una posición competitiva para investigadores jóvenes, y recibió su doctorado en Economía en Harvard en 2023. Su agenda de investigación se concentra en privacidad y diseño de mecanismos, un campo que estudia cómo reglas e incentivos moldean resultados en mercados y plataformas. 
En su sitio personal indica que se desempeñó como research scientist en OpenAI entre 2024 y 2026. Distintos medios sostienen que, durante ese período, contribuyó a discusiones sobre construcción y precio de modelos, además de políticas tempranas de seguridad, antes de que se consolidaran estándares internos. 
El punto crítico: publicidad sobre un registro “íntimo” de los usuarios
El argumento central del texto que publicó en The New York Times no descansa en una condena moral a la publicidad. Por el contrario, reconoce que los sistemas de IA son costosos de operar y que los avisos pueden ser una fuente relevante de ingresos. Su objeción se dirige al tipo de información que ChatGPT captura y a cómo ese activo cambia los incentivos de la empresa cuando se lo conecta con un mercado publicitario. 
La comparación con Facebook aparece como advertencia estructural: cuando el negocio se ordena alrededor de la optimización publicitaria, el producto tiende a organizarse para maximizar atención, segmentación y capacidad de influir en conductas. Hitzig plantea que, en un asistente conversacional, ese riesgo se vuelve más sensible por el grado de franqueza con el que los usuarios escriben, consultan y confiesan información personal. 
En esa lógica, el dilema ya no sería “avisos o suscripción”, sino el diseño de “estructuras” que eviten dos resultados simultáneos: exclusión por precio (que solo accedan quienes pueden pagar) y manipulación como consumidores (que el sistema se optimice para empujar decisiones). La pregunta, en términos económicos, es qué función objetivo guía al modelo cuando aparece un tercero —el anunciante— con intereses propios. 
Qué se sabe del test de avisos en ChatGPT
La discusión se disparó cuando OpenAI comenzó a probar publicidad en ChatGPT, según reportes que citan a CNBC y que describen avisos “claramente etiquetados” y ubicados en un área separada debajo de la conversación. En esa cobertura se menciona que la prueba se orientaría a usuarios del nivel gratuito y de un plan denominado Go, mientras que los planes pagos permanecerían sin anuncios. 
Ese dato importa por un motivo concreto: si el segmento masivo pasa al modelo con avisos, el peso de la publicidad en la estrategia deja de ser marginal y empieza a ordenar el crecimiento. Incluso si la compañía sostiene que la conversación no se comparte con anunciantes y que la publicidad no influye sobre las respuestas, el riesgo señalado por críticos no se limita a “filtraciones”, sino al cambio de incentivos internos: qué se mide, qué se optimiza y qué se considera éxito. 
Renuncias y señales en una industria bajo presión
La salida de Hitzig se leyó como parte de una secuencia más amplia de renuncias con mensajes públicos en el sector. Medios internacionales la ubicaron junto a otras partidas recientes —en OpenAI y en compañías competidoras— que expresan preocupación por dirección estratégica, seguridad y gobernanza. 
Para OpenAI, el desafío es doble. Debe sostener un costo operativo alto —cómputo, infraestructura, entrenamiento y seguridad— y, al mismo tiempo, competir por escala de usuarios. En ese marco, la publicidad aparece como un atajo conocido por las plataformas digitales. La advertencia de Hitzig señala que ese atajo tiene “historia”: cuando el ingreso depende de la persuasión, la frontera entre asistencia y sugestión se vuelve difícil de auditar. 
Lo que queda abierto: incentivos, auditoría y confianza
La cuestión de fondo no es si habrá avisos, sino qué reglas los encuadran. Un asistente conversacional opera con información que, en muchos casos, no aparece en redes sociales: dudas médicas, conflictos familiares, decisiones financieras, inseguridades laborales. En términos de diseño institucional, el interrogante pasa por el alineamiento entre intereses del usuario, del proveedor del servicio y del anunciante.
En su planteo, Hitzig empuja el foco hacia mecanismos verificables: barreras internas de uso de datos, criterios públicos de segmentación, auditorías y límites explícitos a la personalización basada en información sensible. También instala una pregunta incómoda para el mercado: si un sistema acumula “el registro más detallado de pensamiento privado”, qué nivel de confianza requiere y cómo se construye esa confianza en una compañía que compite por ingresos y escala. 
El episodio deja, además, una señal sobre el clima interno de la industria: en empresas que construyen herramientas de uso masivo, la discusión ya no se restringe a precisión técnica o a sesgos del modelo. Empieza a incluir, de modo central, el negocio que se arma alrededor del modelo.
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Fuentes
• Perfil académico: Harvard Society of Fellows. 
• Perfil profesional y bio: sitio personal de Zoë Hitzig. 
• Cobertura sobre el texto y la renuncia: The Verge; Ars Technica; MarketWatch. 
• Reporte sobre prueba de anuncios en ChatGPT: The Verge (cita a CNBC). 
• Extracto aportado por el usuario (captura).
