ChatGPT, Gemini, Claude y otras alternativas compiten en el mercado de asistentes de inteligencia artificial. Especialistas señalan que no existe un modelo superior y que la elección depende del tipo de tarea, el volumen de datos y la privacidad requerida.
En el contexto del crecimiento del uso de inteligencia artificial, distintos modelos compiten por posicionarse como asistentes de referencia. ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, DeepSeek y Claude son algunas de las opciones disponibles. Marcelo De Luca, cofundador de The App Master, comparó la elección con la de un vehículo: «No existe el mejor vehículo sin saber si necesitás transportar carga, viajar a alta velocidad por la autopista o moverte por la ciudad». Y agregó: «La elección depende 100% de la arquitectura del modelo, la ventana de contexto y el tipo de tarea que buscás resolver».
Ezequiel Lamonica, licenciado en Ciencias de la Computación y cofundador de Greencode, señaló que «no hay que marearse» con cada nuevo modelo y que lo importante es preguntarse si cambia lo que se puede delegar o solo varía la interfaz. «Últimamente, cambian mucho las interfaces y no tanto las capacidades para resolver problemas reales», afirmó. Además, sostuvo que «el contexto que le podés dar es lo que cobra relevancia» y que los modelos se emparejan en poco tiempo, pero el contexto no puede replicarse.
Ernesto Mislej, cofundador y director de Ciencia de Datos de 7Puentes, distinguió entre modelos generalistas (Claude, Gemini y ChatGPT) y especialistas (Canva, Gamma, ElevenLabs). Los primeros varían su rendimiento con cada actualización, mientras que los segundos resuelven tareas puntuales como producción de imágenes, presentaciones, videos y voces sintéticas.
Juan Cruz Bonina, CEO & Partner de Latech, recomendó preguntarse qué tipo de información se ingresa con mayor frecuencia, si son textos largos, planillas de datos, código o búsquedas actualizadas. También sugirió evaluar si se busca integrar la herramienta al flujo de trabajo diario o si se usa ocasionalmente. «Si necesitás que lea un informe de 200 páginas en segundos, que conozca el tono con el que le hablás a tus clientes o tu manual de marca o que recuerde el contexto de un proyecto que venís desarrollando en el tiempo, ahí ya no necesitás un buscador, sino un entorno de trabajo y eso generalmente implica pagar», explicó. Bonina añadió que la diferencia clave es que un entorno de trabajo tiene memoria y permite subir libros enteros, bases de datos o balances, con menos errores de lógica. Por último, sugirió considerar el costo del error: si un dato inventado genera un problema legal, financiero o de negocio, se precisan modelos con razonamiento más riguroso o herramientas que citen fuentes en tiempo real, como Perplexity.
Tomás García Piñeiro, CEO de Detrics, indicó que para diseños y generación de imágenes ChatGPT y Gemini son las más utilizadas, aunque con límites según la versión. Para tablas, gráficos, presentaciones o redacciones, señaló a Claude como un gran aliado.
De Luca propuso analizar los modelos según cuatro criterios: la naturaleza del insumo y del entregable; el nivel de razonamiento, precisión e investigación; la sensibilidad de los datos y la privacidad; y la integración en el ecosistema de trabajo.
Según la naturaleza del insumo y del entregable
- Para texto extenso y análisis de documentos masivos: Gemini 1.5 Pro / Advanced (Google) destaca por su ventana de contexto masiva (hasta 1-2 millones de tokens). Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) resalta por su comprensión lectora y redacción natural.
- Para programación y desarrollo de software: Cursor / GitHub Copilot son herramientas integradas en el editor de código. Claude 3.5 Sonnet / ChatGPT (GPT-4o) son ideales para consultar lógica, encontrar bugs o escribir scripts.
- Para generación audiovisual e imágenes: Midjourney / DALL-E 3 permiten crear imágenes fotorrealistas. Runway Gen-3 / Sora se utilizan para video avanzado. ElevenLabs permite generación y clonación de voz.
Según el nivel de razonamiento, precisión e investigación
- Para rigor lógico, baja alucinación y razonamiento complejo: OpenAI o1 / o1-mini están diseñados para razonamiento avanzado paso a paso. Claude 3.5 Sonnet es apreciado por su precisión técnica.
- Para investigación activa con citas y fuentes verificables: Perplexity AI navega la web en tiempo real y cita fuentes. SearchGPT / ChatGPT con navegación web sirven para búsquedas de actualidad.
- Para ideación rápida y borrador ligero: ChatGPT (GPT-4o mini) / Gemini Flash son modelos ultra rápidos y económicos.
Según la sensibilidad de los datos y la privacidad
- Para datos públicos o de bajo riesgo: versiones gratuitas y estándar de ChatGPT, Gemini o Claude.
- Para datos corporativos, financieros, legales o PII: Azure OpenAI Service / AWS Bedrock permiten desplegar modelos en nube privada. ChatGPT Enterprise / Claude Team garantizan privacidad. Modelos locales u Open Source (Llama 3 / Mistral con Ollama) se ejecutan on-premise sin conexión.
Según la integración con el ecosistema de trabajo
- Ecosistema Microsoft: Microsoft Copilot se conecta con Office, Teams, Outlook y Excel.
- Ecosistema Google: Gemini en Google Workspace se integra en Gmail, Docs y Drive.
- Flujos independientes: ChatGPT Web / Claude Web son aplicaciones para consultas puntuales.
García Piñeiro sostuvo que el diferencial no lo generarán profesionales que tengan «el mejor modelo», sino quienes construyan un sistema alrededor de él. «¿Cómo construyo un sistema alrededor de la IA que aumente mis capacidades? No hay respuesta única, lo importante es tener claro el concepto: no vamos a destacarnos únicamente por el modelo que usemos», explicó. Y añadió que si un modelo no ofrece los resultados esperados, conviene preguntarse: «¿Le estoy dando el contexto completo y correcto? ¿Cómo podría ser más específico con lo que quiero y cuál es mi medida de éxito en esta tarea? ¿Cuál es el contexto que tengo yo en mi cabeza, que no le estoy dando a mi agente?».
Belén Ortega, empresaria y especialista en IA, señaló que muchos eligen un modelo por moda, como el caso de Claude, que ganó popularidad el último año. En su caso, sugiere contar con tres asistentes: uno que ayuda diariamente con herramientas rápidas, otro que ejecuta y un tercero capaz de diseñar soluciones que los otros dos no pueden. «Después, en la periferia, podés tener apps para cosas puntuales, como algunas herramientas para la transcripción de audios, Notebook LM para estudiar, etc. Cuando vos te ordenás de esa manera es cuando uno realmente se potencia», agregó.