El avance de Gemini, Copilot y Claude parece imparable. Pero, ¿Merece la pena el cambio?
Como ya sabéis, yo hice mi apuesta por ChatGPT hace ya dos años. Y muchos me preguntáis si no ha llegado el momento de cambiarme a Gemini, a Copilot o a Claude.
No sé si os pasa igual, pero empiezo a estar un poco cansado. Cada semana me llegan mensajes: que si NotebookLM, que si Gemini, que si tal herramienta o la otra que has visto en Instagram. Que si una herramienta nueva que ahora genera presentaciones sola, que si otra que programa mejor, que si otra que escribe mejor. Es una avalancha constante.
Y es normal lo de probar nuevas IA’s que genere atracción. Creo que hay mucha gente que sigue pensando que la siguiente herramienta será el atajo definitivo. Que simplemente por usarla, vamos a ganar productividad de forma casi automática.
Pero a estas alturas, creo que ya tenemos suficiente experiencia como para saber que esto no funciona así.
Es cierto que la distancia que había hace un año entre ChatGPT y el resto se ha reducido mucho. Gemini, Copilot o Claude han acelerado y han recortado terreno. Incluso hay cosas concretas que algunas herramientas —como Nano Banana de Gemini— ya hacen mejor que ChatGPT.
Si os parece, voy a ordenar mis ideas y explicaros el criterio que he construido para tomar esta decisión.
Antes de arrancar
Lo primero es entender que no todas las herramientas juegan en la misma liga.
Por un lado están las herramientas generalistas: ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude. Son herramientas transversales, pensadas para acompañarte en muchas tareas distintas. Organizan, buscan, sintetizan, amplían… todo lo que tiene que ver con conocimiento lo hacen muy bien.
Por otro lado están las herramientas especialistas: las que hacen muy bien una cosa concreta. Vídeo, imagen, presentaciones, código, automatizaciones… Y aquí hay un punto clave:
Las herramientas generalistas nunca van a hacer ciertas tareas tan bien como las especialistas.
Por eso, la decisión no es “cuál es mejor”, sino cuál es tu herramienta generalista de referencia y qué herramientas especialistas utilizas para tareas concretas.
Muchas veces ni siquiera es una elección personal, sino lo que tienes disponible en tu entorno de trabajo. Pero más allá de eso, todos vamos a acabar teniendo un asistente personal/profesional que utilizamos de forma continuada.
En mi caso, mi IA generalista es ChatGPT. Y como especialista, por ejemplo, utilizo Freepik. Estoy probando otras herramientas (como Suno), pero estas dos son las que ya forman parte de mi sistema.
Vamos ahora con las razones por las que, a día de hoy, no cambio de herramienta.
1. Personalización y memoria
Cuando alguien pregunta “¿cuál es mejor?”, en realidad la respuesta es: depende de lo trabajado que tengas tu entorno.
Si tu trabajo tiene que ver con pensar, escribir, razonar o estructurar, en un 70% todas estas herramientas funcionan de forma bastante similar. No estamos en un laboratorio comparando benchmarks ni resolviendo problemas de doctorado. Estamos resolviendo tareas relativamente simples para estas herramientas.
No nos flipemos: para escribir un artículo como este no necesito un coche de Fórmula 1. El 30% que marca la diferencia viene de tu capacidad de personalizar la herramienta. Y aquí hay dos elementos clave:
La capacidad de diseñar entornos personalizados
La memoria acumulada
Desde mi punto de vista, para mi uso, ChatGPT sigue estando por delante en este aspecto. Gemini no te lo permite al mismo nivel y Copilot ha mejorado mucho, pero el gap sigue siendo relevante.
Es cierto que todas las herramientas están convergiendo. Cada vez funcionan de forma más parecida. Pero la gestión del contexto y la memoria sigue siendo diferencial.
No puedes comparar herramientas sin tener en cuenta el nivel de personalización. Si crees que una herramienta es mejor que otra por cómo te responde a un chat aislado, es que todavía no has entendido cómo se utiliza este tipo de software.
2. El coste real del cambio
Cambiar de herramienta no es trivial.
Implica trasladar instrucciones, reconstruir contexto, volver a entrenar la herramienta a tu manera de trabajar. En muchos casos, supone empezar casi desde cero. Y eso tiene un coste en tiempo enorme.
Esta es, de hecho, la verdadera barrera de salida que han construido estas empresas.
Por eso, la pregunta clave es: ¿te compensa el cambio?
¿Cuánto vas a mejorar realmente?
Si estamos hablando de un 5% o un 10%, no compensa. Ni de lejos.
Para que tenga sentido, debería haber un salto relevante. A partir de un 20%/30% ya puedes empezar a planteártelo.
Y aquí es donde muchas veces no salen las cuentas.
En lugar de cambiar de herramienta generalista por mejoras marginales, suele tener más sentido otra estrategia:
Exprimir mejor la herramienta que ya utilizas
Incorporar herramientas especialistas que te permitan hacer cosas que antes no podías hacer. Ahí sí aparecen saltos reales.
3. El ruido alrededor de la IA
Estamos expuestos a más información sobre IA de la que podemos asimilar.
Y detrás de muchas de esas novedades hay una maquinaria muy potente generando atención.
Gemini, por ejemplo, tiene muchas más noticias sobre sus mejoras que mejoras que realmente notes en tu día a día. Lo mismo pasa con Copilot. Claude ha incorporado cosas interesantes, pero muchas de ellas se acercan más a herramientas especialistas que a un cambio real en la generalista.
Además hay un interés increíble por matar a ChatGPT. Fueron los primeros, han sido la IA genérica más probada y van todos contra ellos. Vas a tener más noticias en su contra que en su favor. Es lo que tienen ser los pioneros.
Por otro lado nos encontramos con que Google tiene una oportunidad única por asaltar los entornos corporativos y arrebatar espacio a Microsoft. Así que les interesa generar una corriente de opinión sobre ello. La inversión sobre comunicación es tan grande que es normal vernos inundados de ruido.
Si estás constantemente pendiente de la siguiente herramienta, probablemente te estás dejando arrastrar por el ruido.
Mi recomendación es bastante simple: ya tienes suficiente con dominar una herramienta generalista y alguna especialista como para ir cambiando continuamente. Elige una, configúrala bien y deja de dar vueltas.
4. El verdadero cuello de botella
Mucha gente piensa que el rendimiento depende de la herramienta. Pero en realidad, el mayor cuello de botella está en el conocimiento que le das a esa herramienta.
Tus documentos, tus referencias, tus datos, tu forma de estructurar la información. Si no tienes eso trabajado, da bastante igual la herramienta que uses. El resultado será limitado.
Esto explica muchas frustraciones. Personas que cambian de herramienta esperando mejores resultados, cuando el problema no estaba ahí.
Si te creas un espacio para crear artículos como este, neceistarás: tus artículos anteriores clasificados, un libro de estilo, un detector de textos IA, una guía de diferentes modelos de artículos y unas instrucciones para que la IA actúe como blogero. Si lo haces así, la IA generalista que uses funcionará muy muy bien. El trabajo esta en crear la base de conocimiento no en hacer prompts chachi guais.
Si a día de hoy no estás preocupado por esto, probablemente no has identificado bien dónde está el verdadero cuello de botella.
No estamos en un momento en el que una herramienta generalista vaya a dejar atrás al resto de forma radical. Estamos en un momento de convergencia.
Por eso, más que cambiar constantemente, tiene más sentido elegir bien tu herramienta base, construir encima de ella y complementarla con herramientas especializadas cuando realmente aportan valor.
El salto no está en la herramienta. Está en cómo trabajas con ella.
Y eso tiene mucho más que ver con tu capacidad de personalización y con tu base de conocimiento que con la herramienta que elijas.
En breve compartiré más sobre esto en un nuevo curso y en el próximo libro. Creo que es un tema que todavía estamos empezando a entender.
Espero que te haya servido para ordenar ideas.
pd. Si te ha gustado di “hola“ :)
