Los chatbots de IA como ChatGPT Gemini y Claude se estan convirtiendo en herramientas populares en la vida digital. Sin embargo los usuarios a menudo notan un fenomeno extraño: despues de un tiempo de conversacion estos modelos parecen 'perder la memoria' y olvidar lo que acabas de decir o comienzan a repetir respuestas incorrectas.
Sobre este tema segun los expertos en tecnologia se deriva de un concepto tecnico clave llamado ventana de contexto (context window).
El YouTuber e investigador de IA Matt Pocock compartio recientemente en su video que la ventana de contexto es un limite importante pero tambien el mas facil de malinterpretar en la forma en que funcionan los grandes modelos de lenguaje (LLM). En pocas palabras es la'memoria a corto plazo' de la inteligencia artificial.
¿Que es la ventana de contexto?
Cada vez que un usuario envia una pregunta y un modelo responde todo el texto se dividira en pequeñas unidades llamadas tokens. Cada token puede representar varios caracteres o partes de la palabra. Todos los tokens en la conversacion crearan un contexto que el modelo puede ver en un momento dado.
Si la ventana contextual de un modelo es de 200.000 tokens solo puede recordar tanta informacion. Cuando se supera este limite los datos mas antiguos se borraran gradualmente lo que hara que la IA olvide la primera parte de la conversacion.
Por ejemplo Claude 4.5 puede recordar hasta 200.000 tokens mientras que Gemini 2.5 Pro puede procesar hasta 2 millones. Por el contrario los modelos pequeños como LLaMA o Mistral solo tienen un limite de pocos miles.
¿Por que la IA no puede tener memoria infinita?
Aumentar la capacidad de las ventanas contextuales no siempre es factible. Cada token adicional consume recursos de calculo y memoria lo que aumenta los costos operativos.
Ademas cuando el contexto es demasiado grande el modelo es dificil de encontrar los detalles necesarios como rebuscar en el fondo del pozo.
Mas importante aun cada modelo esta diseñado con limites arquitectonicos fijos por lo que no se puede ampliar infinitamente la memoria sin sacrificar el rendimiento.
En medio del camino: Cuando la IA olvida la mitad de la historia
Pocock llamo a un fenomeno caracteristico del limite contextual'midpoint forgetting' traducido provisionalmente como 'perderse a mitad de camino'.
La IA suele centrarse en la parte inicial (pasos) y la parte final (ultimos mensajes) de la conversacion mientras que la parte intermedia es menos notada.
Este mecanismo surge de la forma en que los modelos LLM asignan la atencion a los tokens. Al igual que los humanos priorizan lo que sucede mas recientemente. Como resultado los segmentos de informacion en el medio aunque importantes son facilmente olvidados.
Esto es especialmente dificil para los programadores. Si un desarrollador gracias a la IA corrige un error en el codigo de hace unos cientos de lineas el modelo puede no recordar exactamente esa parte porque se ha desviado de la atencion.
Impacto en las herramientas de IA de programacion
Herramientas como Claude Code o GitHub Copilot tambien funcionan dentro del rango de ventanas contextuales. Cuando el proyecto o la sesion de trabajo son demasiado largos es facil que experimenten errores olvidos de comandos respuestas incorrectas o detencion de respuestas.
Por lo tanto los usuarios profesionales a menudo tienen que dividir resumir o restablecer las sesiones de trabajo para ayudar a la IA a mantenerse concentrada.
El hecho de que chatbots como ChatGPT o Gemini se hayan 'olvido' no es un fallo del sistema sino un limite natural de la tecnologia actual.
A medida que las empresas de tecnologia continuan ampliando las ventanas del contexto y optimizando la capacidad de memorizacion el futuro puede presenciar modelos de IA que recuerden mas tiempo comprendan mas profundamente y se acerquen a la inteligencia artificial real.
