ChatGPT, Gemini, Claude y otras herramientas compiten en el mercado de asistentes virtuales. Especialistas señalan que no existe un modelo superior, sino 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 alternativas disponibles. Marcelo De Luca, cofundador de The App Master, comparó la situación con la elección de un vehículo: no existe el mejor auto sin considerar si se necesita transportar carga, viajar a alta velocidad o movilizarse por la ciudad. «La elección depende 100% de la arquitectura del modelo, la ventana de contexto y el tipo de tarea que buscás resolver», explicó.
Los especialistas consultados indicaron que algunas aplicaciones que se presentan como inteligencias artificiales especializadas en un tema en realidad envían las consultas a la API de un modelo generalista ya existente, como GPT-5.6. Ezequiel Lamonica, licenciado en Ciencias de la Computación y cofundador de Greencode, sostuvo 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», agregó. También afirmó 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 se replica: «si todos tenemos acceso a la mejor IA, lo que diferencia que unos tengan mejores resultados que otros son los datos y procesos que aplicamos».
¿Cómo elegir la IA?
En primer lugar, se distinguen los modelos generalistas (Claude, Gemini y ChatGPT) de los especialistas (Canva, Gamma, ElevenLabs). Ernesto Mislej, cofundador y director de Ciencia de Datos de 7Puentes, explicó que el ranking de los generalistas varía con cada actualización. Los específicos, en cambio, resuelven de mejor forma una tarea puntual, como producción de imágenes, presentaciones, videos o voces sintéticas.
Juan Cruz Bonina, CEO & Partner de Latech, recomendó preguntarse qué tipo de información, pedido o instrucción se ingresa con mayor frecuencia a la IA, ya que no es lo mismo usar textos largos que planillas de datos, código o búsquedas que necesitan actualización al minuto. Para diseños y generación de imágenes, Tomás García Piñeiro, CEO de Detrics, señaló que ChatGPT y Gemini son las más utilizadas, aunque tienen límites de uso según la versión. Para tablas, gráficos, presentaciones o redacciones, indicó que Claude es un aliado.
Bonina 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», afirmó. Explicó que un entorno de trabajo tiene memoria: se adapta a cómo escribe el usuario, conoce sus proyectos y no requiere volver a explicarle todo cada vez que se abre una ventana nueva. Esto permite subir libros enteros, bases de datos o balances, y el modelo comete menos errores de lógica. Por último, planteó preguntarse qué tan caro sale el error: si un dato inventado genera un problema legal, financiero o de negocio, se precisan modelos con razonamiento más riguroso o herramientas de investigación que citen fuentes en tiempo real, como Perplexity.
¿Cuál es la mejor IA para cada tarea?
De Luca propuso analizar según el material con el que se trabaja y el resultado buscado; el nivel de razonamiento, precisión e investigación; la sensibilidad de los datos y la privacidad; y la integración en el ecosistema de trabajo.
1. Según la naturaleza del insumo y del entregable
- Para texto extenso y análisis de documentos masivos (PDF largos, libros, investigaciones): Gemini 1.5 Pro / Advanced (Google) destaca por su ventana de contexto masiva (hasta 1-2 millones de tokens). Permite subir libros enteros, carpetas legales o reportes anuales completos en un solo envío. Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) resalta por su comprensión lectora y redacción natural con matices complejos.
- Para programación y desarrollo de software: Cursor / GitHub Copilot son herramientas integradas en el editor de código (IDE) que autocompletan, refactorizan y crean arquitecturas de software. Claude 3.5 Sonnet / ChatGPT (GPT-4o) son ideales para consultar lógica de código, encontrar bugs o escribir scripts independientes.
- Para generación audiovisual e imágenes: Midjourney / DALL-E 3 permiten la creación de imágenes fotorrealistas e ilustraciones a partir de texto. Runway Gen-3 / Sora se utilizan para la generación de video avanzado a partir de texto o imágenes estáticas. ElevenLabs permite la generación y clonación de voz ultrarrealista.
2. 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 en matemáticas, lógica, física y programación compleja. Claude 3.5 Sonnet es apreciado por su precisión técnica y menor propensión a inventar datos en textos estructurados.
- Para investigación activa con citas y fuentes verificables: Perplexity AI funciona como un motor de respuesta que navega la web en tiempo real y cita explícitamente las fuentes. SearchGPT / ChatGPT con navegación web sirven para búsquedas de actualidad con síntesis de prensa o datos de mercado.
- Para ideación rápida y borrador ligero (velocidad sobre precisión extrema): ChatGPT (GPT-4o mini) / Gemini Flash son modelos ultra rápidos y económicos, ideales para lluvia de ideas o resúmenes ejecutivos cortos.
3. Según la sensibilidad de los datos y la privacidad
- Para datos públicos o de bajo riesgo (uso general): Versiones gratuitas y estándar de ChatGPT, Gemini o Claude son adecuadas para tareas cotidianas sin datos confidenciales (en estos planes públicos los datos pueden ser usados para reentrenar modelos).
- Para datos corporativos, financieros, legales o PII (información de identificación personal): Azure OpenAI Service / AWS Bedrock permiten desplegar modelos como GPT-4o o Claude en la nube privada de una empresa, garantizando por contrato que los datos no saldrán del entorno ni reentrenarán modelos públicos. ChatGPT Enterprise / Claude Team son suscripciones corporativas SaaS donde los proveedores garantizan la privacidad de los datos ingresados (sin retención y sin uso para entrenar modelos). Modelos locales u Open Source (Llama 3 / Mistral con Ollama) se utilizan para correr la IA directamente en el hardware corporativo on-premise, sin conexión a internet.
4. Según la integración con tu ecosistema de trabajo
- Ecosistema Microsoft (Office, Teams, Outlook, Excel): Microsoft Copilot se conecta de forma nativa con el mail, documentos de Word, planillas de Excel y presentaciones de PowerPoint, para procesar información sin salir de las aplicaciones.
- Ecosistema Google (Workspace, Drive, Gmail, Docs): Gemini en Google Workspace está integrado en la barra lateral de Gmail, Google Docs y Drive, para resumir hilos de correos, redactar respuestas o analizar planillas.
- Flujos de trabajo independientes en navegador: ChatGPT Web / Claude Web son aplicaciones independientes orientadas a usuarios que trabajan abriendo una pestaña en el navegador para consultas puntuales.
Profesional aumentado por la IA
Varios especialistas coinciden en que el diferencial no lo generarán profesionales que tengan «el mejor modelo», sino quienes logren construir un sistema alrededor de él. «Entonces, la pregunta que nos debemos hacer es: ¿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 García Piñeiro. El especialista agregó que si el último modelo de cualquiera de los tres principales competidores 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?».
Por su parte, Belén Ortega, empresaria y especialista en IA, señaló que muchos eligen un modelo de IA siguiendo la 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 que resuelven lo rápido; otro que ejecuta; y un tercero capaz de diseñar una solución que los otros dos no pudieron (herramientas que, a través de un prompt, pueden desarrollar una aplicación). «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.