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Sam Altman advirtió que OpenAI impulsará a las nuevas empresas de IA. Yo manejo uno. He aquí por qué no estoy preocupado
Construir una startup de IA en 2024 son muchas cosas. Es emocionante, surrealista y gratificante. Estamos construyendo para resolver problemas reales de los usuarios utilizando una tecnología nueva e innovadora en las primeras etapas de lo que probablemente será la próxima gran ola tecnológica.
Impresionante, ¿verdad? Sí, pero también puede ser aterrador.
Pase cualquier cantidad de tiempo en línea en comunidades tecnológicas y seguramente verá titulares que declaran que el avance más reciente en IA significa el fin de la mayoría de las nuevas empresas de IA. En un espacio donde los avances se producen semana a semana, esto puede resultar tedioso.
No son sólo los periodistas tecnológicos, los opinistas y los fogoneros los que hacen estas declaraciones. También proviene directamente de las personas responsables de lanzar estos avances. Hace unos meses en el 20VC En el podcast, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, dijo que su empresa aplastará a cualquier startup o producto que intente construir dentro y alrededor de su radio de explosión.
La idea general es que hoy en día muchas nuevas empresas de IA se construyen sobre los “modelos fundamentales” producidos por empresas como OpenAI y Anthropic. A medida que estos actores importantes produzcan nuevos modelos con capacidades que traspasan los límites, las empresas menos conocidas que se benefician de estas capacidades quedarán obsoletas.
Por ejemplo, si la versión más reciente de OpenAI le permite cargar un PDF en ChatGPT para “chatear con él”, ¿qué sucede con todas las empresas que ofrecen eso como su servicio principal? La opinión predominante hoy en día es que esas hipotéticas empresas serán dadas por muertas.
Dirijo una startup de IA llamada Consensus. Es básicamente como Google Scholar + ChatGPT. Nuestro objetivo es facilitar el consumo y la búsqueda de investigaciones científicas revisadas por pares. Hasta la fecha, hemos evitado la metralla de los gigantes de la IA. Pero con OpenAI anunciando su próxima incursión en la búsqueda, algunos dirían que nuestros días están contados.
Estoy aquí hoy para decirles que el futuro de las nuevas empresas de IA es brillante. Los titulares apocalípticos que vemos sobre las startups son como los titulares que llaman la atención en cualquier otra industria: principalmente para mostrar.
Aquí hay tres razones por las que las nuevas empresas de IA no están condenadas al fracaso con cada avance posterior de la IA:
La mayoría de las empresas comienzan como una ‘envoltura delgada’
Ser etiquetado como “un envoltorio GPT delgado” es el mayor insulto que se le puede lanzar a una startup de IA en 2024. Un envoltorio delgado se refiere a un producto con muy poca tecnología real construida por sí mismo y que se sustenta al estar construido sobre la tecnología de otra persona.
Existen empresas de “envoltura delgada” y algunas ciertamente serán aplastadas por futuras iteraciones de los modelos de OpenAI. Pregúntale al equipo de Jasper AI.
Jasper es una herramienta de redacción publicitaria de IA creada con modelos OpenAI. En el mundo anterior a ChatGPT, su herramienta fue elogiada y se disparó a una valoración de mil millones de dólares. Cuando el mundo conoció ChatGPT, la mayoría de los usuarios se dieron cuenta de que podían obtener exactamente la misma funcionalidad directamente de la fuente, y los ingresos (y la valoración) de Jasper se desplomaron.
Sin embargo, ser una empresa construida con tecnología de terceros como núcleo no es intrínsecamente malo. Ningún fundador debería preocuparse por ser un envoltorio “delgado” al comienzo del recorrido de su producto. De hecho, ser un envoltorio delgado en sus inicios es a veces una absoluta necesidad para que los nuevos productos despeguen. Es simplemente su trabajo como startup convertir su envoltorio “delgado” en uno “grueso” con el tiempo a través del diseño, la interfaz de usuario, nuevas características, servicios, marca, etc.
Este fenómeno no es nuevo. Si aplicáramos el mismo escrutinio que hacemos hoy a las nuevas empresas de IA a empresas icónicas anteriores, también las habríamos llamado envoltorios delgados de varias tecnologías de terceros desde sus inicios:
Salesforce es un contenedor de interfaz delgada sobre una base de datos Oracle.
Box es solo una fina envoltura de AWS.
Zoom es solo una fina envoltura para las cámaras de Mac y PC.
Delta es una fina envoltura sobre los aviones Boeing.
Etcétera.
Una nueva capacidad directamente de OpenAI es también una nueva capacidad para su hipotética startup. Es simplemente su trabajo como startup desarrollar suficiente trabajo en torno a esa capacidad para que sea lo suficientemente atractiva y útil para que los usuarios paguen por ella de forma incremental. A medida que mejora la tecnología en la que usted confía, también lo hace su producto.
La mayoría de las cosas comienzan como una fina envoltura. No es un pecado. El único pecado es quedarse en un envoltorio fino.
La diferencia entre lo bueno y lo grande es infinita.
Hoy en día existe una proliferación de demostraciones notables de productos de IA en línea. A pesar de esto, existe un retraso aparentemente gigantesco en la cantidad de productos de IA que realmente deleitan y resuelven problemas cuando están en manos de sus usuarios.
Esto se debe a que la inteligencia artificial en su forma actual es un conocedor de lo “suficientemente bueno”.
Cuando algo es “suficientemente bueno” y se encuentra en un entorno de demostración con barreras de seguridad, puede parecer mágico. Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han reducido el costo de la inteligencia marginal en los productos a casi cero. Cree una interfaz de usuario simple, aplique una o dos funciones y luego agregue algunas llamadas API a OpenAI y, más rápido que nunca en la historia de la humanidad, tendrá algo que parece un producto increíble.
Desafortunadamente, o afortunadamente desde la perspectiva del fundador, crear excelentes productos de software sigue siendo increíblemente difícil. Antes de los LLM, el quid del trabajo necesario para crear un producto de software sorprendente era una amalgama de cientos de factores como una profunda comprensión del cliente, un diseño elegante que requiere gusto (no perspicacia técnica) y miles y miles de líneas de código que manejan todos los aspectos posibles. Caso extremo que un usuario puede encontrar al utilizar su herramienta.
Nada de eso ha cambiado. Sólo porque ahora es fácil construir algo que aspecto Ser un gran producto de software no significa que ahora sea fácil crear un gran producto de software.
Veamos la diferencia entre las tan difamadas “resumen de IA” de Google y la startup de búsqueda de IA de rápido crecimiento Perplexity.
Según algunas definiciones, Perplexity no es un producto “defendible”. En el nivel más alto, Perplexity son solo LLM que interactúan con los resultados de búsqueda. En un mundo con LLM en todas partes, ¿no podría el mejor motor de búsqueda de todos los tiempos simplemente arrojar un resumen de LLM sobre los resultados y enviar a Perplexity a la muerte de su startup? Seguramente pueden intentarlo, y lo intentaron. Hasta ahora, esos esfuerzos han sido infructuosos.
Los productos de software no se actualizan al más alto nivel. Son una colección masiva de detalles, y esos detalles marcan la diferencia en la forma en que resuelven los problemas de sus usuarios.
Perplexity ha dado en el clavo con los detalles: su interfaz de usuario tiene carácter pero es despiadadamente simple. Cuando llega a su página de búsqueda, el cursor se coloca inmediatamente en el cuadro de búsqueda. Su tiempo de respuesta es casi instantáneo e incluso está equipado con una encantadora pantalla de carga.
Las descripciones generales de IA de Google carecen del mismo toque obsesivo que Perplexity. A su vez, no se han ganado el mismo cariño de los usuarios. Ésta es la diferencia entre lo bueno y lo excelente: al alejarlos, pueden parecer iguales, pero al acercarlos están a kilómetros de distancia.
Podría escribir un libro entero sobre la observación de la diferencia engañosamente mínima pero en realidad gigantesca entre los dominios de la vida bastante buenos y verdaderamente grandiosos. Existe en todas partes y el software no es diferente. Hoy en día, la IA está “suficientemente buena” mercantilizada. No se acerca a una mercantilización verdaderamente grandiosa, y eso debería ser tranquilizador para todos los que aspiramos a crear excelentes productos.
La especialización importa
Desde que existen las startups, se les ha aconsejado (y han tenido éxito) centrar sus esfuerzos iniciales en problemas concretos. Los problemas de nicho rara vez tienen mercados lo suficientemente grandes como para mantener la atención de los operadores tradicionales y poder resolverlos por completo. Esto crea el espacio para que las nuevas empresas entren, innoven, tengan éxito y, finalmente, se expandan.
Esto es parte de nuestra hipótesis en Consensus. Google Scholar es la herramienta de búsqueda académica más utilizada en el mundo, pero no gusta a nadie. Esto se debe a que es una misión secundaria de Google: nunca le ha dado al problema de la búsqueda científica el tierno amor y apoyo que merece. Una startup como la nuestra puede proporcionarlo. Es, literalmente, todo lo que nos importa hacer. A Google le importan un millón de cosas más.
Los consejos probados en el tiempo sobre problemas específicos no han desaparecido repentinamente en la era de la IA. Seguirá sonando cierto cuando se creen productos a la sombra de empresas modelo fundamentales como OpenAI. Si lo único que importara fuera la potencia tecnológica bruta de un producto, entonces las nuevas empresas nunca tendrían éxito frente a las ya establecidas con mayores bolsillos y mejor tecnología. Lo que realmente importa son los detalles de su producto, desde el conjunto de funciones principales hasta el proceso de pago, que muestran al usuario que usted está ahí para resolver su problema especializado.
Como el famoso inversor en IA y ex director ejecutivo de GitHub (y actual inversor de Consensus), Nat Friedman, publicó recientemente en X: “La gente contrata un servicio de conserje para limpiar su oficina. No contratan un servicio laboral genérico, aunque básicamente sea lo mismo.” – consejo para startups de IA.
Si se midieran las capacidades brutas, una persona de la calle y un empleado de una empresa de servicios de limpieza son efectivamente idénticos. La única diferencia es algo de embalaje, algunos materiales baratos (productos de limpieza), un poco de experiencia y la confianza de que esta persona ha resuelto exactamente su problema antes. Esa diferencia impulsará a 99 de cada 100 personas a optar por pagar más por una empresa de servicios de limpieza.
La gente quiere utilizar lo que está diseñado para ello. Esta es quizás la frase más alentadora que un fundador de una empresa de inteligencia artificial podría escuchar hoy en día.
Cuando das un paso atrás y observas los tres puntos principales abordados anteriormente, este no es un consejo nuevo. Estos son algunos de los mismos inquilinos centrales que han hecho que las nuevas empresas tengan éxito al construirse a la sombra de empresas tradicionales más avanzadas tecnológicamente durante décadas.
Estar aterrorizado de que los grandes jugadores lleven su startup a la oscuridad es una característica de las startups, no un error. Es una de las cosas en la lista interminable de cosas que hacen que construir una startup exitosa sea realmente difícil.
Ahora todos tenemos una nueva e increíble tecnología a nuestro alcance. La reacción natural es creer que “todo está a punto de cambiar”. La realidad es que algunas cosas cambiarán pero la mayoría se parecerá al pasado. Estoy dispuesto a apostar a que una de esas cosas que persistirá es el espacio para crear empresas y productos increíbles junto a los gigantes que acaparan los titulares.
Habrá startups atropelladas creadas por los ganadores del espacio modelo fundacional. Sostengo que el radio de la explosión será menor de lo que la mayoría cree hoy.
Leer más:
Las opiniones expresadas en los comentarios de Fortune.com son únicamente los puntos de vista de sus autores y no reflejan necesariamente las opiniones y creencias de Fortuna.
Esta historia apareció originalmente en Fortune.com
La carrera por el liderazgo del Comité Nacional Demócrata (DNC) ha comenzado oficialmente. El ex gobernador de Maryland, Martin O’Malley, y Ken Martin, presidente del Partido Demócrata-Campesino-Laborista de Minnesota, han surgido como los primeros candidatos oficiales.
La selección del nuevo presidente será fundamental para dar forma a la estrategia y dirección del partido de cara a las elecciones presidenciales de 2028.
Pero, ¿quién terminará reemplazando al actual presidente del Comité Nacional Demócrata, Jaime Harrison, quien ocupa el cargo desde enero de 2021? Semana de noticias preguntó la herramienta de IA generativa, ChatGPT, qué candidato cree que saldrá victorioso.
Ilustración fotográfica de Newsweek/Getty Images/AP
¿Quién ganará la carrera por el liderazgo del Comité Nacional Demócrata?
Semana de noticias preguntó Chat GPT “La carrera por el liderazgo del Comité Nacional Demócrata (DNC) ha comenzado oficialmente. El puesto quedará vacante en marzo cuando el actual presidente Jaime Harrison se prepara para dimitir. ¿Quién será el próximo presidente del DNC?”
Se pidió a la herramienta de IA generativa que viera una lista de los posibles candidatos, explicara por qué serían buenas opciones y sugiriera quién tenía probabilidades de ganar.
“El Comité Nacional Demócrata (DNC) elegirá un nuevo presidente para marzo de 2025, tras la decisión de Jaime Harrison de dimitir”, respondió Chat GPT. “Varios demócratas destacados han surgido como candidatos potenciales para este papel fundamental”.
Candidatos declarados
Ashlee Rezin/Chicago Sun-Times vía AP
Ken Martín
Martin, que actualmente se desempeña como presidente del Partido Demócrata-Campesino-Laborista de Minnesota y vicepresidente del Comité Nacional Demócrata, anunció su candidatura el 19 de noviembre. Aporta una amplia experiencia en la organización del partido y ha obtenido el apoyo de varios líderes y progresistas del partido estatal.
Semana de noticias se ha puesto en contacto con Martin por correo electrónico para solicitar comentarios.
Kevin Dietsch/Getty Images
Martín O’Malley
El exgobernador de Maryland y candidato presidencial de 2016 declaró su candidatura a la presidencia del Comité Nacional Demócrata el 18 de noviembre. O’Malley enfatiza la necesidad de que el partido se reconecte con los estadounidenses comunes y corrientes y se centre en la seguridad económica.
Semana de noticias se ha comunicado con Martin a través de un comentario en un formulario en línea.
Candidatos potenciales
Daniel Boczarski/Getty Images
Ben Wikler
Como presidente del Partido Demócrata de Wisconsin, Wikler ha desempeñado un papel decisivo en la movilización de votantes en un estado clave en el campo de batalla. Sus habilidades organizativas y su éxito en Wisconsin lo convierten en un fuerte contendiente.
Semana de noticias se ha puesto en contacto con Wikler por correo electrónico para hacer comentarios
Emanuel Rahm
Steven Ferdman/Getty Images
Según se informa, el actual embajador de Estados Unidos en Japón y ex alcalde de Chicago está considerando postularse para presidente del Comité Nacional Demócrata. La amplia experiencia política de Emanuel y su capacidad de recaudación de fondos podrían ser activos valiosos para el partido.
Semana de noticias se ha comunicado con Emanuel por correo electrónico para solicitar comentarios.
Mitch Landrieu
Anna Moneymaker/Getty Images
El ex alcalde de Nueva Orleans y zar de infraestructura de la Casa Blanca ha sido mencionado como candidato potencial. La experiencia de Landrieu en proyectos de infraestructura y gobernanza urbana podría proporcionar una ventaja estratégica.
Semana de noticias se ha comunicado con Landrieu por correo electrónico para solicitar comentarios.
Resultado probable
Si bien es prematuro predecir el resultado definitivo, la entrada temprana de Ken Martin en la carrera y su apoyo sustancial de los miembros del Comité Nacional Demócrata lo posicionan como un candidato fuerte. Sin embargo, la dinámica podría cambiar a medida que otros candidatos formalicen sus candidaturas y presenten sus visiones para el futuro del partido.
La selección del próximo presidente del Comité Nacional Demócrata influirá significativamente en la estrategia y dirección del Partido Demócrata en los próximos años, especialmente después de los recientes resultados electorales.
¿Cuándo se decidirá el próximo presidente del Comité Nacional Demócrata?
Se espera que el Comité Nacional Demócrata elija a su próximo presidente antes del 1 de marzo de 2025. Las reglas del partido exigen que la elección de liderazgo se lleve a cabo antes de esta fecha, según Ballotpedia.
Aunque aún no se ha anunciado la fecha exacta, las elecciones generalmente tienen lugar durante la reunión de invierno del comité.
¿Tienes una historia? Semana de noticias debería estar cubriendo? ¿Tienes alguna pregunta sobre esta historia? Póngase en contacto con [email protected].
Mucho más que un simple chatbot talentoso, Google Gemini ofrece funcionalidad de IA multimodal y una interactividad potente e indolora. El nivel más alto de Google One, uno de los mejores servicios de almacenamiento en la nube de la actualidad, incluye convenientemente acceso a su versión más potente.
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13 Actualizar la gestión del tiempo y las rutinas de autocuidado
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Alimentar a Géminis con una lista completa de tareas pendientes, completa con tareas recurrentes y actividades únicas, puede generar un cronograma conciso que priorice su rutina personal, las próximas fechas límite importantes o los nuevos hábitos que está tratando de adquirir. Alternativamente, brinde al agente de IA un resumen detallado de cómo pasó los últimos días, y podrá brindarle consejos sobre cómo optimizar su agenda para que todo se ajuste más cómodamente.
En su vida profesional, delinear las necesidades y los recursos de un proyecto le permite a Gemini analizar las formas más rentables y rentables de lograr sus objetivos. Después de todo, nada ayuda más a desarrollar la eficiencia de una máquina que preguntarle a una máquina.
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11 Resumir conjuntos de datos grandes y complejos
Analizar cantidades abrumadoras de información
Si tiene una hoja de cálculo con demasiadas páginas y columnas para entenderla rápidamente, pídale a Gemini que la desglose por usted. Puede extraer inferencias generales de toda la colección de datos, investigar tendencias dentro de categorías individuales e incluso ayudar a desarrollar gráficos para visualizar la información. Puede solicitar resultados más simples o más complejos si todavía tiene problemas para comprender un documento o necesita información más detallada.
10 Autocompletar hojas de cálculo según el contexto
Complete rápidamente la entrada de datos repetitivos
Fuente: Google
La función mejorada Smart Fill de Gemini en Google Sheets detecta patrones y proporciona soluciones automatizadas para la tediosa entrada de texto. Transfiere rápidamente datos relativamente simples de una columna o formato a otro. Gemini Autofill agrega una capa de integración de IA, identifica relaciones más complejas y sugiere formas de registrarlas de manera clara y efectiva. Estas dos características ejemplifican la utilidad de lo que algunos llaman un “autocompletado glorificado”.
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9 Analice fácilmente la calidad SEO de los sitios web
Consulte las entradas del blog y los editoriales para comprobar su exhaustividad.
Un mensaje rápido le permite a Gemini examinar qué tan bien usted o un medio crearon un sitio. Puede compilar un informe sobre la cohesión de encabezados, meta descripciones, palabras clave y enlaces entrelazados. También puede usarlo junto con la página de resultados del motor de búsqueda para ver qué tan bien se está conectando con lo que quiere el público. Sobresale especialmente en generar preguntas de personas que también hacen y fragmentos destacados.
Con acceso a la herramienta de prueba de datos estructurados de Google, pocos agentes de inteligencia artificial pueden igualar la capacidad de Gemini para analizar la estructura y navegación de una página. Sin embargo, al igual que con otras solicitudes directas de análisis, asegúrese de comprobar los sentidos de las respuestas de Géminis. En lugar de confiar en que sus consejos de SEO sean correctos, utilice sus afirmaciones para comparar la página con las técnicas de SEO actuales y establecidas, y prepárese para solicitar revisiones o una segunda opinión.
8 Solucionar problemas y verificar el código
Rebotar ideas de programación de un modelo programado.
Los programadores han utilizado durante mucho tiempo patos de goma como oyentes inanimados para ayudar a encontrar problemas que se escapan de las grietas. Géminis puede responder, lo que lo hace aún más efectivo. Puede brindarle numerosos puntos de partida y métodos para abordar una tarea de programación y evaluar la eficiencia con la que se ejecutará su código ya escrito.
Querrá comparar sus sugerencias con sus conocimientos y recursos y, a veces, se topa con callejones sin salida o alucina, pero es mucho más efectivo que un juguete de baño.
7 Crea itinerarios de viaje inspiradores
Deje que Géminis actúe como trampolín para sus planes de vacaciones
Utilice Gemini para Google Sheets para crear planes de viaje perfectos, ya sea para un viaje de trabajo o recreativo. Puede dirigirlo a los sitios más famosos, mostrarle más atracciones que pasan desapercibidas e incluso presentarle algunos lugares locales oscuros. Naturalmente, siempre puedes utilizar sus itinerarios de muestra para ayudarte a pensar dónde quieres ir y qué quieres hacer, eliminando el estrés de planificar salidas de larga distancia.
6 Diseñe indicaciones de IA más efectivas
Cómo Gemini te ayuda a usar Gemini
Decirle al asistente de inteligencia artificial que necesita ayuda con el mensaje de Géminis correcto puede desbloquear estrategias que de otro modo tendría que investigar y adivinar. Esto tiene sentido, porque ¿qué conoce mejor a Géminis que él? Describir sus necesidades, incluido el contexto, el formato y el grado de especificidad, puede reducir la cantidad de tiempo necesario para obtener información útil. También puede adaptar el resultado al tono adecuado para comunicarse con grupos específicos de personas.
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5 Simplifique la redacción técnica para lectores generales
Reduzca la jerga y optimice los temas complicados
Para un escritor técnico que explica temas avanzados a generalistas, o para un profano que intenta comprender las complejidades de un campo de alta tecnología, Gemini hace maravillas al simplificar temas confusos. Reemplaza la terminología específica de un campo con una redacción sencilla y ayuda a lectores y escritores de ambos extremos del espectro a mantenerse en sintonía.
4 Encuentre respuestas a preguntas oscuras
Cuando la Búsqueda de Google no es suficiente
Es difícil obtener las respuestas exactas a algunas preguntas, pero el vasto Gráfico de conocimiento de Google vincula su enorme variedad de información de maneras poderosas. Mejora su capacidad para investigar y crear contenido informativo en profundidad, especialmente cuando utiliza Gemini en Google Docs.
Gemini y otros LLM cometen errores y siempre necesitarás volver a verificar sus respuestas, pero copiar y pegar rápidamente lo hace fácil. Al menos, buscar en la web a través de Gemini le brinda el trampolín perfecto para responder consultas extremadamente específicas.
3 Implementar fórmulas avanzadas de hojas de cálculo
Omita el proceso de dominar Google Sheets
Ya no necesitas pasar incontables horas dominando hojas de cálculo para implementar las fórmulas más efectivas. Gemini para Google Sheets ya hace un trabajo fantástico al sugerir las operaciones correctas y siempre está mejorando. La gestión competente de hojas de cálculo puede hacer o deshacer un equipo, lo que la convierte en una poderosa herramienta profesional.
2 Prepárese para entrevistas y reuniones importantes
Haga que Géminis haga las preguntas para evitar que lo tomen por sorpresa
Fuente: Policía de Android
No hay nada mejor que practicar para entrevistas individuales y paneles de discusión grupales. Proporcione a Gemini su tesis, currículum o tema y recursos de discusión, y pídale que le interrogue sobre contenido relacionado. Rápidamente desarrollarás una comprensión más profunda de tu propio material e incluso podría ayudarte a conseguir un trabajo o un ascenso.
1 Ajuste los agentes de IA de Gems personalizados
Tenga a mano asistentes de IA personalizados en todo momento
Fuente: Google
Los agentes de IA de Google Gems le permiten personalizar un agente específico para los temas, formatos y tonos que necesita habitualmente. Desarrolla el tuyo propio y mantenlo a tu lado para tus tareas más habituales. Esto puede reducir en gran medida la cantidad de tiempo y esfuerzo que se necesita para usar la IA, de otra manera que Gemini te ayuda a usarla.
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Crea un chatbot personalizado usando Gemini Gems
Las posibilidades casi infinitas siguen aumentando
A medida que Google integre aún más Gemini en servicios potentes como la aplicación Workspace, su efectividad solo mejorará, especialmente considerando el procesamiento de IA en el dispositivo que permiten los mejores teléfonos inteligentes de la actualidad. Reduce la complejidad de la capacitación, la comunicación, el resumen y la creación, y puede ayudarlo a mantener sus pensamientos en orden cuando aparentemente tiene demasiada información que manejar.
Si utiliza estos u otros consejos de productividad con frecuencia, probablemente se beneficiará de una suscripción Gemini Advanced, que brinda acceso a un procesamiento más potente que el Gemini estándar.
Con el año 2024 casi detrás de nosotros, los chatbots de IA se han vuelto esenciales para muchos, con ChatGPT como la opción preferida. De hecho, Sam Altman de OpenAI señaló recientemente que ChatGPT es ahora el octavo sitio web más visitado a nivel mundial. Sin embargo, Google ha estado mejorando constantemente su propio chatbot, Gemini, y se está poniendo al día rápidamente. Aquí hay algunas razones por las que Google Gemini podría ser una mejor opción que ChatGPT para usted.
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Gemini le ofrece a ChatGPT una competencia muy necesaria
7 Gemini ofrece múltiples respuestas para cada consulta
Más respuestas significan más perspectivas
Si bien ChatGPT es excelente para responder preguntas, solo proporciona una respuesta a la vez. Google Gemini, sin embargo, genera tres respuestas diferentes a cada pregunta de forma predeterminada; simplemente puedes tocar el Mostrar borradores para ver estas respuestas alternativas. Por el contrario, con ChatGPT, debes hacer clic manualmente en el botón regenerar si deseas una respuesta diferente.
Como se muestra en la captura de pantalla anterior, cuando le pedí a Gemini que me ayudara a escribir una solicitud de licencia, me ofreció tres respuestas únicas en diferentes estilos. Esta función es particularmente útil para tareas creativas, como redactar correos electrónicos o documentos, ya que ofrece instantáneamente múltiples opciones para elegir.
6 Géminis ofrece respuestas más concisas
Respuestas directas sin detalles innecesarios.
Cuando se trata de estilo de respuesta, Gemini de Google a menudo proporciona respuestas más concisas y directas en comparación con ChatGPT. ChatGPT tiende a ser más detallado, incluso con preguntas sencillas. Si bien puede pedirle que acorte o resuma, si prefiere respuestas rápidas y sencillas, Géminis es la mejor opción.
Por ejemplo, como se muestra arriba, les pregunté a ambos chatbots cómo funcionan las vacunas. La respuesta de ChatGPT tuvo alrededor de 350 palabras, mientras que Gemini devolvió una respuesta más breve que cubría todos los puntos esenciales.
5 Géminis puede comprender consultas más complejas
Maneja mensajes más largos gracias a un límite de token más alto
Una de las ventajas destacadas de Gemini sobre ChatGPT es su ventana de contexto significativamente mayor (límite de token). Mientras que el modelo GPT-4 de OpenAI puede manejar hasta 128.000 tokens, Google Gemini 1.5 Pro cuenta con un límite de tokens de un millón. En pocas palabras, esto significa que Gemini puede procesar consultas mucho más largas y complejas con facilidad. Puede profundizar en su solicitud, recogiendo detalles que podrían perderse en modelos con límites de token más bajos.
Por ejemplo, si necesita trabajar con archivos PDF largos o desea que un chatbot de IA resuma un documento de texto grande, Gemini manejará la tarea de manera más efectiva que ChatGPT.
4 Google Gemini ya está disponible
Integrado en Android: no es necesario realizar descargas adicionales
La mejor parte de usar Gemini es su perfecta disponibilidad en dispositivos Android. Si bien Google ofrece una aplicación Gemini independiente, también puedes acceder a ella simplemente cambiando tu asistente predeterminado a Gemini en la configuración de Android. De hecho, en dispositivos más nuevos como la serie Pixel 9, Google incluso incluye Gemini como asistente predeterminado, reemplazando al Asistente de Google.
Por el contrario, usar ChatGPT en Android requiere descargar una aplicación separada de Play Store, lo cual no es tan conveniente como Gemini. Además, Gemini se está integrando en el conjunto de aplicaciones y servicios de Google, pero hablaremos más sobre eso a continuación.
3 Géminis puede acceder a los servicios de Google
Se integra perfectamente con Drive, YouTube, Gmail y más
Dado que Gemini es un producto de Google, se beneficia de una integración perfecta con los numerosos servicios de Google que utilizamos a diario. Google ha implementado extensiones Gemini para YouTube, Gmail, Docs, Drive y más en los últimos meses, lo que permite que Gemini funcione de forma nativa dentro de estas aplicaciones.
Y como Gemini se conecta a través de tu cuenta de Google, ya tiene la información que necesita. Por ejemplo, puede pedirle a Gemini que busque un correo electrónico específico, resuma un correo electrónico extenso o inserte sus respuestas directamente en Google Docs sin copiar ni pegar. Incluso puedes hacer que resuma videos de YouTube o muestre fotos de viajes anteriores.
Le pedí a Gemini que obtuviera detalles sobre mis vuelos recientes con una aerolínea específica y mostró exactamente lo que necesitaba. No tuve que buscar en mi Gmail para buscar manualmente. Con estas integraciones, Gemini ofrece una experiencia más conectada que ChatGPT, que carece de soporte integrado para servicios populares y, a menudo, requiere que usted ingrese información manualmente.
2 El plan gratuito de Gemini permite la creación ilimitada de imágenes
Genera tantas imágenes como quieras sin límites
Si utiliza con frecuencia chatbots de IA para generar imágenes, Gemini puede ser la mejor opción. Incluso en su plan gratuito, Google permite la creación ilimitada de imágenes con tantos ajustes como necesites. No solo eso, sino que la compañía también brinda acceso a su último modelo Imagen 3 AI sin restricciones. Mientras tanto, el plan gratuito de ChatGPT limita a los usuarios a tres imágenes cada 24 horas, lo que puede no ser suficiente para muchos.
1 El plan pago de Gemini ofrece más valor
Incluye 2 TB de almacenamiento de Google y una prueba gratuita más larga
Si bien tanto ChatGPT como Gemini ofrecen planes pagos a $20 por mes, el plan AI One Premium de Google ofrece notablemente más valor. Por el mismo precio, obtienes acceso a Gemini Advanced (impulsado por el modelo Gemini Pro de alto rendimiento) y 2 TB adicionales de almacenamiento de Google, utilizables en Drive, Fotos y otros servicios.
Con el plan pago, también te beneficias de la integración de Gemini en aplicaciones de Google Workspace como Docs y Gmail. Además, Google ofrece una prueba gratuita de dos meses para la versión paga de Gemini, mientras que ChatGPT no ofrece ninguna prueba gratuita. El plan pago de ChatGPT simplemente otorga acceso a todos los modelos de IA con mayor uso, sin ningún beneficio adicional.
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Gemini está cerrando la brecha con ChatGPT
Si bien OpenAI pudo haber tenido una ventaja inicial en la carrera de los chatbots de IA, Google rápidamente ha cerrado la brecha. Dado lo integrales que son los servicios de Google en la vida diaria, ya sea mirar videos en YouTube o navegar con Maps, la integración de Gemini en estas plataformas le brinda una ventaja sustancial sobre ChatGPT. Gemini es sin lugar a dudas una de las mejores alternativas a ChatGPT disponibles en la actualidad.
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