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Claude vs ChatGPT: Which is Better for Your Business?

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Claude vs ChatGPT: Which is best for your business?

There’s no doubt that OpenAI changed the game in 2022, when it introduced the first iteration of ChatGPT, and showed us all the potential of generative AI bots. ChatGPT quickly became one of the fastest-growing apps of all time, and inspired the creation of countless competing bots – including Claude, the Gen AI assistant created by Anthropic.

While ChatGPT is still arguably the more “popular” tool for most users – Claude has earned a lot of attention in recent years. Both Claude and ChatGPT now have some clear pros and cons that make the more (or less) appealing to specific users.

So, how do you make the right choice? I put both of these solutions to the test to help you make a more informed decision for your business needs.

Claude vs ChatGPT: An Overview

First, it’s worth noting that comparing any generative AI assistant can be complicated. After all, these tools evolve pretty quickly. Claude, for instance, now boasts better “cooperative skills” and capabilities for team members, since the launch of the Sonnet 3.5 model.

ChatGPT, on the other hand, now has more features for specific use cases, thanks to the launch of the o1 models (for advanced reasoning). It also has a wider range of pricing plans to choose from, including Enterprise and Team editions, as well as the new ChatGPT Pro.

Here’s a quick overview of both options, and the “models” that power them.

Introducing Claude AI: Definition and Models

Claude is the AI chatbot created by Anthropic, a startup co-founded by ex-Open AI members. What makes Claude compelling for a lot of users is that Anthropic has focused heavily on making generative AI “safe” and useful. Like ChatGPT, Claude is powered by LLMs, but it features a constitutional design that helps to minimize the risk of bias, discrimination and hallucinations.

Like ChatGPT, Claude can create content, answer questions, and even be accessed to create custom bots, thanks to Anthropic’s APIs. However, it can’t search the web, and it’s not fully “multimodal”. For instance, although Claude can analyze images, it can’t create them, like ChatGPT can with DALL-E 3. The current models available for Claude are:

  • Claude Haiku: The cheapest, fastest, and most lightweight model of Claude, Haiku is available to Claude Pro and Team subscribers via the iOS app and Claude.AI. For developers, Haiku costs $0.25 per million input tokens, and $1.25 per million output tokens.
  • Claude Sonnet: The best combination model for speed and efficiency, Sonnet is available to both paying Claude users, and developers. The API costs $15 per million output tokens, and $3 per million input tokens.
  • Claude Opus: The most advanced and costly model, Opus is available to Pro, Team, and Enterprise users, as well as developers. For API users, Opus costs $75 per million output tokens and $15 per million input tokens.

Claude AI Pricing

I mentioned some of the pricing details for developers using Claude APIs above, but you can find the full list of costs on Anthropic’s website here. If you just want to access the Claude AI chatbot, there’s a free plan for beginners, with limited access to Claude models on the web, iOS and Android.

Paid plans start at $18 per month, per user for the “Pro” plan, which includes early access to new features, projects for organizing chats and documents, and Claude 3.5 Sonnet and Opus models. You also get better usage limits than you would on the free plan.

For business users, there’s Claude Team for $25 per user per month, with central billing and administration, as well as collaboration features. Alternatively, you can choose the custom-priced Enterprise plan for SSO, domain capture, role-based access, SCIM, data source integrations, and audit logs.

Introducing ChatGPT: Definition and Models

As you’ll see throughout this Claude vs ChatGPT comparison, there are a lot of similarities between the two bots. Both offer access to APIs, and come with multiple models to choose from. ChatGPT is a little more versatile, however. The bot, created by OpenAI was first released in 2022, and has since evolved to feature numerous models, such as:

  • GPT-4: The most advanced model available for ChatGPT before the release of GPT-4o. This model is available on all plans (including the free plan). It also supports multimodal capabilities, with the ability to generate images and respond to voice.
  • GPT-4o and GPT-4o Mini: The current “flagship models” for ChatGPT, GPT-4o and 4o-Mini are fast, cost effective, and multimodal. They can understand uploaded files, and generate images. Plus, users can create custom GPTs with these models.
  • The o1 models: The o1 models (GPT o1, o1-mini, and o1 Pro) are the latest models created by OpenAI at the time of writing. They’re specially designed for advanced reasoning capabilities – but can’t browse the web, and are slower than the GPT-4o models.

Compared to Claude, the ChatGPT models are more flexible, with the ability to browse the internet, create different types of content (like images), and advanced API options.

ChatGPT Pricing

API pricing for OpenAI’s ChatGPT models vary by model, however it’s worth noting that you do only pay for what you use, and can get discounts if you use the Batch API. For those who just want to access ChatGPT (without any specific developer features), there are various plans available.

The free plan includes access to GPT-4o mini, standard voice model, limited access to GPT-4o, and limited file upload capabilities. You can use custom GPTs, but you won’t be able to create them. Paid plans start at $20 per month for ChatGPT Plus, with extended messaging and upload limits, advanced voice model, limited access to o1 and o1-mini models, and custom GPT creation.

For businesses, OpenAI offers the Team plan ($25 or $30 per user, per month), with more advanced features, and an admin console for workspace management. There’s also a custom Enterprise plan with high-speed access to the top models, expanded context windows, admin controls, analytics, and domain verification. Plus, OpenAI recently introduced a new plan, ChatGPT Pro, for $200 per month, per user, with advanced access to the o1 models.

Claude vs ChatGPT: Performance Results

The most common way to compare models like Claude vs ChatGPT, is to use “standardized” tests. Most AI leaders share insights into the performance of their models on specific tests, like the MMLU text, which evaluates undergrade-level knowledge, or HumanEval, for coding.

The trouble is that not every AI leader uses the same tests. Even when they do embrace the same “benchmarks”, the results really only offer a limited insight into what these models can do. For instance, Anthropic published a head-to-head comparison of its Sonnet 3.5 model against other models like Llama and GPT-4o, but it really only delivers a snapshot oversight.

Many AI and machine learning experts say that this kind of testing really overstates the progress of LLMs. As new models are released, they can sometimes be trained on their own evaluation data – which means they get better at performing on standardized tests, but not better “overall”.

For a better “hands-on” understanding of how these models compare, I did my own tests, but here’s a quick run-down of the options side by side to get us started.

Comparison Claude ChatGPT
Creator Anthropic OpenAI
Models Claude Sonnet, Haiku, and Opus GPT 4, GPT-4o, GPT 4o-Mini, o1, o1-mini, and o1 Pro
Context window Up to 1 million for some use cases 128,000 tokens
Unique features Advanced safety features, and slightly cheaper pricing Image generation, audio understanding, advanced reasoning (o1 models), and internet access (some models)
Pricing Variable API pricing, free plan, and paid plans starting at $18 per month, per user. Variable API pricing, free plan, and paid plans starting at $20 per month, per user.
File upload Yes Yes
Integrations Yes Yes

Claude vs ChatGPT: Privacy, Safety and Security

As AI governance and security become more of a concern for business users, it’s becoming increasingly important for companies to consider how “safe” the models they access are.

As I mentioned above, one thing that really makes Claude stand out, is Anthropic’s approach to constitutional AI. The company pioneered the approach to training its models with foundational principles and rules that align with human values.

That doesn’t necessarily mean Claude AI will always be safer than ChatGPT, but the model does refuse to answer potentially “harmful” prompts more often. Additionally, it’s worth noting Anthropic doesn’t automatically train its models with user interactions – unless they opt in.

Alternatively, OpenAI does train its models on user interactions, unless you specifically “opt out”, or you’re using a paid business-level plan, like ChatGPT Team or Enterprise. Both companies do implement safety measures and guardrails into their models, but ChatGPT has been a little less transparent about the guardrails it uses.

Notably though, the new o1 models were trained with a new methodology that makes it more effective at mitigating “jailbreak” attempts. For instance, the o1 models scored 84 out of 100 compared to GPT-4o’s score of 22 on an advanced jailbreak test.

Claude vs ChatGPT: Creativity and Content Creation

While there are plenty of use cases for generative AI tools like Claude and ChatGPT these days – one of the most common ways to use these tools is for content creation. Both AI bots excel in this area – but in different ways. For instance, ChatGPT is the better option for diverse content creation.

Unlike Claude, ChatGPT can browse the web to source all kinds of information for up-to-date articles, reports, and other types of content. Because it can check the web for ideas, it’s also a little better at “brainstorming”, ideas for solutions to different problems.

Plus, ChatGPT can generate images, but you can only create images on a paid plan, whereas other alternatives, such as Google Gemini, allow free users to generate visual content too.

Claude AI, on the other hand, excels at “written” output in certain ways. When I asked both tools to write an introduction to an article about LLMs, ChatGPT came up with pretty generic-sounding, flowery content. We’re all tired of seeing the same phrases as “in today’s fast-moving world,” etc.

Claude created slightly more “original” sounding content. It was also very good at assessing the documents and content I uploaded. ChatGPT can do that too, but I often find the bot gets confused when it’s given too much information to review at once.

Claude is better at proof-reading too. When I asked both Claude and ChatGPT to “fix” a passage of content with obvious factual errors and misspellings, Claude identified them all. ChatGPT, on the other hand, still checked the content well, but it seemed to try and “rewrite” everything in a new tone of voice, which was something I didn’t ask it to do.

Unfortunately, since Claude can’t access the internet, it can’t “fact-check” any very recent information from the web.

Image and Content Processing Capabilities

Although Claude has fewer “multimodal” capabilities than ChatGPT – both tools can process “uploaded” content. However, there are limitations on how much information you can upload, based on the plan you choose.

I found both tools to be reasonably effective at analyzing photos, but they can only gather so much information from an image. For instance, both tools seem to struggle with “counting” the number of objects in a photo, or distinguishing the difference between similar objects (like apples and oranges).

ChatGPT is definitely better at summarizing larger documents. Although Claude can process up to 200k tokens from a document (compared to 128k for ChatGPT), GPT-4o was better at understanding the text given to it than Claude in my test.

ChatGPT does a great job of converting large pieces of text into simple summaries with clear “key points”. Claude can summarize text quite well, but it sometimes makes mistakes, like failing to count the number of times a specific word or phrase was used in a document.

Overall, I do think there are better tools out their for content summarization than both Claude and ChatGPT, however. You can find an insight into some of my top recommendations for AI summary tools (like Notta, and Hypotenuse) here.

Complex Reasoning: ChatGPT Comes Out on Top

For complex reasoning tasks (particularly those linked to math and science), ChatGPT is definitely the better tool. That’s particularly true now that we have access to the o1 models, that are specifically designed to use “chain of thought” processes to think deeper about complex tasks.

Claude isn’t really designed to think carefully about tasks, although it does respond well to questions about physics equations. ChatGPT, however, can dive a lot more deeply into questions about science, math, and finance, and deliver a lot more intuitive responses.

For instance, when I asked ChatGPT to reason through a physics problem for me, it took longer to generate a response (with the o1 model). However, it also broke the answer down into clear steps, that felt a lot easier to follow. ChatGPT also answered math questions faster with the GPT-4o model than Claude. Sometimes, Claude didn’t even bother to give a direct answer when I asked it to solve a math equation – it just told me how to figure out the answer for myself.

Both solutions do struggle a little bit with things like sentiment analysis, and solving ethical problems, however. With the o1 models, ChatGPT can provide deep insights into ethical problems (like the trolley problem), and even understand the sentiment within a conversation. Claude can understand sentiment reasonably well, but I found it delivered pretty generic responses to ethical questions.

Of course, that could have something to do with Anthropic introducing such strict guardrails to ensure that the “responses” Claude gives aren’t harmful. These guardrails could prevent the bot from generating responses that might be perceived in a certain way.

Claude vs ChatGPT: Coding Performance

I don’t know much about coding, so it was hard to fully evaluate Claude vs ChatGPT in this area. However, ChatGPT does have a great reputation for producing high-quality code. The GPT-4o model, in particular, is excellent at creating and debugging code quickly.

Additionally, the o1 models achieved brilliant results on various coding “benchmarking” tests. For instance, the o1 model achieved an 89th percentile score in a Codeforces contest. What might make Claude a little better for some coding tasks, is its unique “Artifacts” feature.

The Artifacts feature brings up a preview window for users as they write code – so you can actually see what your code will do as it works. For instance, you could use Artifacts to create characters for a video game and see how they might interact.

Since you can see the results of your code immediately, you can easily ask Claude to make changes to graphics, and specific elements. With ChatGPT, you need a lot more specific programming knowledge to really make the most of the bot’s coding capabilities.

Customization: Integrations and GPTs

One thing that makes ChatGPT a slightly more powerful option than Claude for some businesses, is the ability to create custom GPTs, and leverage a wide range of integrations. Although Claude can integrate with some apps, and enables users to create their own bot experiences through APIs, ChatGPT makes it much easier to build unique experiences with custom GPTs.

You can create your own GPTs with natural language, and add them to the GPT marketplace, where other people can access them. Anthropic doesn’t have a “GPT” equivalent, although there is a prompt library available with “optimized prompts” you can use for certain tasks, like enhancing Python code.

Neither company offers companies the ability to create “full” autonomous agents yet. However, you can create custom agents with similar functionality to ChatGPT through Microsoft Copilot Studio. Anthropic also has a solution for creating AI agents with “function calling” capabilities.

However, there are a lot of better options for autonomous agent creation available right now – such as Google’s Vertex AI system with access to Gemini 2.0, and Amazon Bedrock Studio.

Claude vs ChatGPT: Which is Better Value for Money?

Both Claude and ChatGPT have free plans for people who want to just experiment with the bot (in a limited way), without paying anything. If you’re happy to sign up for a premium plan, Claude’s paid plans are slightly cheaper – starting at $18 per month per user.

However, I do think that ChatGPT offers better value for money overall. First of all, the free plan gives you a lot more for nothing, with access to limited multimodal capabilities, advanced models, and a bot that can actually browse the internet.

Secondly, the paid plans, though slightly more expensive, allow you to do a lot more with your AI, such as creating custom GPTs, or generating images. Those are things you can’t really do on any Claude AI paid plan – no matter how much you spend.

Claude vs ChatGPT: Which is Best?

Overall, Claude and ChatGPT have a lot in common. They’re both powerful AI solutions, ideal for a wide range of tasks, ranging from text analysis, to brainstorming, and even coding.

Claude is probably the better choice if you’re concerned about AI safety, and want a little more “creativity” when you’re creating new content (Even if you can’t create images). It’s also a slightly more user-friendly solution for coding tasks, thanks to the Artifacts feature. Plus, it does feature some handy collaboration capabilities, with things like “Projects” for teams.

ChatGPT, on the other hand, is the better “jack of all trades” AI tool. It can generate text, and images, summarize content more effectively, and even deal with advanced reasoning tasks using the o1 models. Plus, it can browse the web, understand audio input, and be customized with unique GPTs, integrations, and plugins.

For most users, ChatGPT will be the better option overall. However, it’s worth remembering that both of these tools are constantly evolving. Make sure you keep an eye on our latest news stories about both Claude, and ChatGPT – you never know when one might overtake the other.

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Google lanza Gemini 2.5 Pro, empujando los límites del razonamiento de IA

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Gemini 2.5 Pro es el último modelo de IA multimodal a gran escala de Google Deepmind, diseñado con capacidades incorporadas de “pensamiento” para manejar tareas complejas. Como el primer lanzamiento de la serie Gemini 2.5, el modelo Pro lidera muchos puntos de referencia de la industria mediante márgenes significativos y demuestra fuertes capacidades de razonamiento y codificación.

A diferencia de las generaciones anteriores de IA que simplemente predijeron texto basado en patrones, Gemini 2.5 Pro está diseñado para analizar la información profundamente, sacar conclusiones lógicas, incorporar un contexto matizado y tomar decisiones informadas antes de responder. Esta evolución en las posiciones de diseño Gemini 2.5 Pro como un modelo de propósito general altamente avanzado que es adecuado para aplicaciones empresariales que exigen precisión y adaptabilidad.

En el núcleo de las características avanzadas de Gemini 2.5 Pro hay un cambio fundamental en su diseño arquitectónico, avanzando hacia lo que Google se refiere como un “modelo de pensamiento”. Esto indica una ruptura de los modelos de IA tradicionales centrados principalmente en la predicción y la clasificación hacia un sistema que se involucra en la deliberación y el razonamiento internos antes de generar una respuesta. Este enfoque intencional conduce a un rendimiento y una precisión significativamente mejorados, especialmente cuando se abordan tareas complejas que requieren más que un mero reconocimiento de patrones.

El rendimiento mejorado de Gemini Pro 2.5 no se debe únicamente al aumento de la potencia computacional o el tamaño del modelo. Más bien, surge de una combinación sofisticada de un modelo base subyacente muy mejorado, aprovechando los avances en la arquitectura de la red neuronal, los conjuntos de datos de entrenamiento extensos y las metodologías refinadas posteriores a la capacitación. Estas técnicas posteriores a la capacitación, que con frecuencia implican el aprendizaje de refuerzo, son cruciales para ajustar el comportamiento del modelo, asegurando una mayor calidad y resultados más relevantes. Esta evolución arquitectónica permite que el modelo realice análisis de información más exhaustivos, lleguen a conclusiones más precisas y lógicas, comprenda mejor e incorpore matices contextuales y, en última instancia, tome decisiones más informadas y confiables, capacidad que son esenciales para aplicaciones comerciales estratégicas.

Más allá del razonamiento abstracto, Gemini 2.5 Pro ofrece un conjunto de capacidades avanzadas que son directamente relevantes para las necesidades empresariales. Lo más destacado es su mejora significativa en el dominio de la codificación. Los ingenieros de Google informan que el rendimiento de la codificación experimentó un salto considerable de Gemini 2.0 a 2.5, con más mejoras en el horizonte. El modelo 2.5 Pro se destaca en la generación y el código de refinación, capaz de crear un software complejo, como una aplicación web interactiva funcional, desde un aviso de alto nivel. En una demostración, el modelo desarrolló un juego completo de “corredor interminable” en HTML/JS a partir de un mensaje de una sola línea, ilustrando su capacidad para administrar las tareas de codificación a nivel de proyecto de forma autónoma. Gemini 2.5 Pro también se destaca en una sólida transformación y edición de código, por lo que es valioso para tareas como refactorizar el código heredado o la traducción del código entre idiomas. En un punto de referencia de ingeniería de software estandarizado (verificado por el banco SWE), el modelo logró una puntuación alta (63.8%) utilizando una configuración de agente autónomo, lo que indica su fuerza para abordar los desafíos de codificación complejos de varios pasos. Para las empresas, esto significa que la IA puede funcionar no solo como un asistente de conversación sino también como una ayuda de codificación capaz o incluso un agente de software semiautónomo.

Como parte del ecosistema de Géminis más amplio, Google también ha introducido TXGEMMA, un conjunto de modelos abiertos dirigidos a desafíos especializados de la industria. TXGEMMA es una colección de modelos derivados de la Serie Ligera de Gemma (versiones de código abierto de Gemini Technology) y adaptado específicamente para el desarrollo terapéutico de fármacos y biotecnología. Estos modelos están capacitados para comprender y predecir las propiedades de posibles medicamentos y terapias génicas, lo que ayuda a los investigadores a identificar candidatos prometedores e incluso pronosticar resultados de ensayos clínicos.

En esencia, TXGEMMA toma las técnicas de modelado y razonamiento del lenguaje central de Géminis y las aplica al dominio farmacéutico, donde puede examinar la literatura biomédica, los datos químicos y los resultados del ensayo para ayudar en las decisiones de I + D. El modelo de TXGEMMA más grande (con 27 mil millones de parámetros) ha demostrado el rendimiento a la par o excediendo modelos especializados en muchas tareas de descubrimiento de fármacos, todo mientras se conserva las habilidades generales de razonamiento. Para los líderes empresariales en atención médica y ciencias de la vida, TXGEMMA muestra la adaptabilidad de la arquitectura de Géminis a dominios misioneros críticos: ilustra cómo la IA de vanguardia puede acelerar flujos de trabajo altamente específicos como el descubrimiento de fármacos que tradicionalmente llevan años e incurrir en costos masivos.

Gemini 2.5 Pro representa un paso adelante significativo en el diseño del modelo de IA, combinando la potencia bruta con capacidades de razonamiento refinado que abordan directamente las tareas complejas del mundo real. Su arquitectura, con multimodalidad nativa y una longitud de contexto sin precedentes, permite a las empresas traer una variedad más rica de datos para tener problemas, extrayendo ideas que los modelos anteriores podrían haberse perdido. El fuerte desempeño del modelo en los puntos de referencia de codificación y razonamiento brinda la confianza de que puede manejar aplicaciones exigentes, desde la automatización de partes de la ingeniería de software hasta dar sentido a las amplias bases de conocimiento corporativo. Con el soporte de Google para la integración empresarial a través de plataformas en la nube y la aparición de ramas específicas de dominio como TXGEMMA, el ecosistema Gemini 2.5 Pro está listo para proporcionar la inteligencia general y las habilidades especializadas que buscan las empresas modernas. Para las CXO que planea la estrategia de IA de su empresa, Gemini 2.5 Pro ofrece una vista previa de cómo se pueden implementar sistemas de IA de próxima generación para impulsar la innovación y la ventaja competitiva, todos centrados en un razonamiento más profundo, un contexto más amplio y resultados tangibles.

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Gemini 2.5 Pro está aquí, y cambia el juego AI (nuevamente)

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Google ha presentado Gemini 2.5 Pro, llamándolo “Modelo de IA más inteligente” hasta la fecha. Este último modelo de lenguaje grande, desarrollado por el equipo de Google Deepmind, se describe como un “modelo de pensamiento” diseñado para abordar problemas complejos razonando a través de pasos internamente antes de responder. Los primeros puntos de referencia respaldan la confianza de Google: Gemini 2.5 Pro (un primer lanzamiento experimental de la serie 2.5) debutan en el número 1 en la tabla de clasificación Lmarena de asistentes de IA por un margen significativo, y lidera muchas pruebas estándar para la codificación, las matemáticas y las tareas científicas.

Las nuevas capacidades y características clave en Gemini 2.5 Pro incluyen:

  • Razonamiento de la cadena de pensamiento: A diferencia de los chatbots más sencillos, Gemini 2.5 Pro explícitamente “piensa” a través de un problema internamente. Esto lleva a respuestas más lógicas y precisas sobre consultas difíciles, desde rompecabezas lógicos difíciles hasta tareas de planificación complejas.
  • Rendimiento de última generación: Google informa que 2.5 Pro supera los últimos modelos de OpenAI y Anthrope en muchos puntos de referencia. Por ejemplo, estableció nuevos máximos en las pruebas de razonamiento difíciles como el último examen de la humanidad (puntuando 18.8% frente a 14% para el modelo de OpenAI y 8.9% para Anthrope’s), y lidera en varios desafíos de matemáticas y ciencias sin necesidad de trucos costosos como la votación en conjunto.
  • Habilidades de codificación avanzada: El modelo muestra un gran salto en la capacidad de codificación sobre su predecesor. Se destaca en la generación y edición del código para aplicaciones web e incluso scripts autónomos de “agente”. En el punto de referencia de codificación SWE-Bench, Gemini 2.5 Pro alcanzó una tasa de éxito del 63.8%, muy por delante de los resultados de OpenAi, aunque todavía un poco detrás del modelo especializado de “soneto” “soneto” de Anthrope (70.3%).
  • Comprensión multimodal: Al igual que los modelos Gemini anteriores, 2.5 Pro es multimodal nativo: puede aceptar y razonar sobre texto, imágenes, audio, incluso videos e entrada de código en una conversación. Esta versatilidad significa que podría describir una imagen, depurar un programa y analizar una hoja de cálculo, todo dentro de una sola sesión.
  • Ventana de contexto masivo: Quizás lo más impresionante, Gemini 2.5 Pro puede manejar hasta 1 millón de tokens de contexto (con una actualización de tokens de 2 millones en el horizonte). En términos prácticos, eso significa que puede ingerir cientos de páginas de textos o repositorios de código enteros a la vez sin perder el seguimiento de los detalles. Esta larga memoria supera enormemente lo que ofrecen la mayoría de los otros modelos de IA, permitiendo que Gemini mantenga una comprensión detallada de documentos o discusiones muy grandes.

Según Google, estos avances provienen de un modelo base significativamente mejorado combinado con técnicas mejoradas después de la capacitación. En particular, Google también retira la marca separada de “pensamiento flash” que utilizó para Gemini 2.0; Con 2.5, las capacidades de razonamiento ahora están incorporadas de forma predeterminada en todos los modelos futuros. Para los usuarios, eso significa que incluso las interacciones generales con Gemini se beneficiarán de este nivel más profundo de “pensar” debajo del capó.

Implicaciones para la automatización y diseño

Más allá del zumbido de los puntos de referencia y la competencia, la importancia real de Gemini 2.5 Pro puede estar en lo que permite para los usuarios finales e industrias. El fuerte desempeño del modelo en las tareas de codificación y razonamiento no se trata solo de resolver acertijos para alardear de los derechos: insinúa nuevas posibilidades para la automatización del lugar de trabajo, el desarrollo de software e incluso el diseño creativo.

Tome la codificación, por ejemplo. Con la capacidad de generar código de trabajo a partir de un mensaje simple, Gemini 2.5 Pro puede actuar como un multiplicador de proyecto para los desarrolladores. Un solo ingeniero podría potencialmente prototipos de una aplicación web o analizar una base de código completa con asistencia de IA que maneja gran parte del trabajo de gruñidos. En una demostración de Google, el modelo creó un videojuego básico desde cero dada solo una descripción de una oración. Esto sugiere un futuro en el que los no programadores describirán una idea y obtendrán una aplicación en ejecución en respuesta (“codificación de vibos”), bajando drásticamente la barrera para la creación de software.

Incluso para desarrolladores experimentados, tener una IA que pueda comprender y modificar repositorios de código grandes (gracias a ese contexto de 1 m) significa una depuración más rápida, revisiones de código y refactorización. Nos estamos moviendo hacia una era de programadores de pares de IA que pueden mantener el “Gran imagen” de un proyecto complejo en su cabeza, por lo que no tiene que recordarles el contexto con cada aviso.

Las habilidades de razonamiento avanzado de Gemini 2.5 también juegan en la automatización del trabajo de conocimiento. Los primeros usuarios han intentado alimentarse en largos contratos y pedirle al modelo que extraiga cláusulas clave o resume puntos, con resultados prometedores. Imagine automatizar partes de la revisión legal, la investigación de diligencia debida o el análisis financiero al dejar que la IA pase a través de cientos de páginas de documentos y retire lo que importa, tareas que actualmente comen innumerables horas humanas.

La habilidad multimodal de Gemini significa que incluso podría analizar una mezcla de textos, hojas de cálculo y diagramas juntos, dando un resumen coherente. Este tipo de IA podría convertirse en un asistente invaluable para profesionales en derecho, medicina, ingeniería o cualquier campo ahogamiento en datos y documentación.

Para los campos creativos y el diseño de productos, modelos como Gemini 2.5 Pro también abren posibilidades intrigantes. Pueden servir como socios de lluvia de ideas, por ejemplo, que generan conceptos de diseño o copia de marketing mientras razonan sobre los requisitos, o como prototipos rápidos que transforman una idea aproximada en un borrador tangible. El énfasis de Google en el comportamiento de la agente (la capacidad del modelo para usar herramientas y realizar planes de varios pasos de forma autónoma) sugerencias de que las versiones futuras podrían integrarse directamente con el software.

Uno podría imaginar una IA de diseño que no solo sugiere ideas, sino que también navega por el software de diseño o escribe código para implementar esas ideas, todas guiadas por instrucciones humanas de alto nivel. Tales capacidades difuminan la línea entre “Thinker” y “Doer” en el reino de AI, y Gemini 2.5 es un paso en esa dirección, una IA que puede conceptualizar soluciones y ejecutarlas en varios dominios.

Sin embargo, estos avances también plantean preguntas importantes. A medida que AI asume tareas más complejas, ¿cómo nos aseguramos de que comprenda los matices y los límites éticos (por ejemplo, al decidir qué cláusulas de contrato son sensibles o cómo equilibrar los aspectos creativos frente a los aspectos prácticos en el diseño)? Google y otros necesitarán construir barandillas robustas, y los usuarios necesitarán aprender nuevos conjuntos de habilidades, lo que solicita y supervisará la IA, a medida que estas herramientas se convierten en compañeros de trabajo.

No obstante, la trayectoria es clara: modelos como Gemini 2.5 Pro están empujando la IA más profundamente en roles que anteriormente requerían inteligencia humana y creatividad. Las implicaciones para la productividad y la innovación son enormes, y es probable que veamos efectos dominantes en cómo se construyen los productos y cómo se realiza el trabajo en muchas industrias.

Géminis 2.5 y el nuevo campo AI

Con Gemini 2.5 Pro, Google está apostando un reclamo a la vanguardia de la carrera de IA, y enviando un mensaje a sus rivales. Hace solo un par de años, la narración era que la IA de Google (piense en las primeras iteraciones de Bard) estaba rezagada detrás de Chatgpt de OpenAi y los movimientos agresivos de Microsoft. Ahora, al organizar el talento combinado de Google Research y DeepMind, la compañía ha entregado un modelo que puede competir legítimamente por el título del mejor asistente de IA en el planeta.

Esto es un buen augurio para el posicionamiento a largo plazo de Google. Los modelos de IA se consideran cada vez más como plataformas centrales (al igual que los sistemas operativos o los servicios en la nube), y tener un modelo de nivel superior le da a Google una mano fuerte para jugar en todo, desde ofertas de la nube empresarial (Google Cloud/Vertex AI) hasta servicios de consumo como búsqueda, aplicaciones de productividad y Android. A la larga, podemos esperar que la familia Gemini se integre en muchos productos de Google, potencialmente sobrealimentando el Asistente de Google, mejorando las aplicaciones de Google Workspace con características más inteligentes y mejorando la búsqueda con habilidades más conversacionales y conscientes del contexto.

El lanzamiento de Gemini 2.5 Pro también destaca cuán competitivo se ha vuelto el panorama de IA. Operai, antrópico y otros jugadores como Meta y Startups emergentes están iterando rápidamente en sus modelos. Cada salto de una empresa, ya sea una ventana de contexto más amplia, una nueva forma de integrar herramientas o una nueva técnica de seguridad, es respondida rápidamente por otros. El movimiento de Google para incrustar el razonamiento en todos sus modelos es estratégico, asegurando que no se quede atrás en la “inteligencia” de su IA. Mientras tanto, la estrategia de Anthrope de dar a los usuarios más control (como se ve con la profundidad de razonamiento ajustable de Claude 3.7) y los refinamientos continuos de OpenAI a GPT-4.X mantienen la presión sobre.

Para los usuarios finales y los desarrolladores, esta competencia es en gran medida positiva: significa mejores sistemas de IA que llegan más rápido y más opciones en el mercado. Estamos viendo un ecosistema de IA en el que ninguna empresa tiene el monopolio de la innovación, y esa dinámica empuja a cada uno a sobresalir, al igual que los primeros días de la computadora personal o las guerras de teléfonos inteligentes.

En este contexto, la versión de Gemini 2.5 Pro es más que una actualización de productos de Google: es una declaración de intención. Se indica que Google pretende no ser solo un seguidor rápido sino un líder en la nueva era de la IA. La compañía está aprovechando su infraestructura informática masiva (necesaria para entrenar modelos con más de 1 millones de contextos tokens) y vastas recursos de datos para superar los límites que pocos otros pueden. Al mismo tiempo, el enfoque de Google (implementando modelos experimentales para usuarios de confianza, integrando AI en su ecosistema cuidadosamente) muestra un deseo de equilibrar la ambición con la responsabilidad y la practicidad.

Como Koray Kavukcuoglu, CTO de Google Deepmind, lo expresó en el anuncio, el objetivo es hacer que la IA sea más útil y capaz al mejorarlo a un ritmo rápido.

Para los observadores de la industria, Gemini 2.5 Pro es un hito que marca qué tan lejos ha llegado la IA a principios de 2025, y un indicio de hacia dónde va. El bar de “estado del arte” sigue aumentando: hoy es razonamiento y destreza multimodal, mañana podría ser algo así como la resolución de problemas o la autonomía aún más general. El último modelo de Google muestra que la compañía no solo está en la carrera, sino que tiene la intención de dar forma a su resultado. Si Gemini 2.5 tiene algo que ver, la próxima generación de modelos de IA estará aún más integrada en nuestro trabajo y vidas, lo que nos lleva a volver a imaginar cómo usamos la inteligencia de la máquina.

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Usé IA para planificar mis comidas durante una semana, esta es mi opinión honesta.

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Como escritor, siempre he sido reclino de AI. ¿Robará mi trabajo? ¿Terminará tomando el mundo como esos robots en esa película de Will Smith? Dejando de lado mis dramáticas preocupaciones, me encontré increíblemente intrigado cuando recientemente encontré varias publicaciones en X (anteriormente Twitter) por personas que usaban ChatGPT para crear listas de compras y planificar sus comidas durante una semana. Cualquier cosa que haga que esta tarea semanal sea más fácil es algo que pueda respaldar, o al menos probar.

Entonces, como experimento, en lugar de llenar mi carrito de compras con los sospechosos habituales, utilicé ChatGPT para crear un plan de comidas de cinco días y mi lista de compras. Esto es lo que siguió:

El proceso

Para que Chatgpt se encargue de esta tarea para mí, escribí el siguiente comando: “Cree una lista de comestibles y recetas (desayuno, almuerzo, cena y bocadillos) para los lunes a viernes. El presupuesto es de $ 75. No incluya tomates, guisantes u avena. Las recetas deben ser bastante saludables y densas en nutrientes. ¡Gracias!”

Traté de ser lo más específico posible sin hacer demasiado. También quería desafiar a ChatGPT financieramente lanzando un presupuesto modesto. Y me aseguré de mantenerlo lindo y amable con un poco de gratitud al final (me niego a ser Yo, robot‘d). Al recibir mis resultados, había un ingrediente que sabía que quería salir. “Eso es genial, pero no tofu”, escribí al chatbot.

“¡Lo tengo! Ajustaré el plan y eliminaré el tofu, reemplazándolo con otras opciones de proteínas”, respondió ChatGPT, antes de compartir una lista de comestibles y un plan de comidas actualizados.

Y así, tenía una lista completa de comestibles y comidas de lunes a viernes. Aunque ChatGPT hizo todo el trabajo, me sentí productivo de alguna manera. Algo sobre las comidas planeadas para la semana realmente se quita una carga. Tenía esperanzas.

Las comidas

Aquí está el plan de comidas Chatgpt diseñado para mí, a continuación. Para ahorrarle mucha redundancia, he notado algunos, pero no todas, de las instrucciones que Chatgpt me dio en cuanto a la preparación. (La mayoría de estas comidas son bastante fáciles de hacer sin mucha dirección externa).

Lunes

Desayuno: Huevos revueltos con espinacas
Almuerzo
: Ensalada de atún con aceite de oliva, pepinos y zanahorias
Cena: Pollo a la parrilla con batatas asadas y brócoli (Sazone el pollo con sal, pimienta y ajo en polvo, luego sea la parrilla o la sartén; las batatas de cubos y asanlos con aceite de oliva, sal y pimienta a 400 ° F durante 25 minutos; brócoli de vapor).
Bocadillo: Yogurt griego con bayas.

Martes

Desayuno: Yogurt griego con mantequilla de plátano y maní (Corte el plátano y agregue a un tazón de yogurt griego; rocíe con mantequilla de maní para proteínas agregadas).
Almuerzo: Vegetal salteado con pollo y arroz marrón (Corte el pollo y cocine en aceite de oliva hasta que se dore; Agregue verduras congeladas y saltee con salsa de soja; Servir con arroz integral).
Cena: Pechuga de pollo al horno con calabacín asado y batatas
Bocadillo:
Zanahorias con mantequilla de maní

Miércoles

Desayuno: Huevos revueltos con pimiento rojo y espinacas
Almuerzo:
Envoltura de pollo y verduras con pan de trigo integral (Corte el pollo a la parrilla y coloque en una envoltura con espinacas y pepino. Rocíe con aceite de oliva y enrolle.)
Cena:
Salteado de pollo con brócoli y arroz marrón
Bocadillo:
Yogurt griego con llovizna de miel

Jueves

Desayuno: Tostada de mantequilla de plátano y maní
Almuerzo:
Ensalada de atún en tostada de trigo entero (Mezcle el atún enlatado con pepino picado y aceite de oliva; extienda la mezcla sobre pan de trigo integral tostado).
Cena: Pollo horneado con verduras asadas
Bocadillo: Zanahorias con salsa de yogurt griega

Viernes

Desayuno: Veggie Scramble con huevos
Almuerzo:
Tazón de pollo y arroz (Cocine el pollo y córtelo; sirva con arroz integral y brócoli al vapor; rocíe con salsa de soja).
Cena:
Pollo salteado con verduras mixtas y batata
Bocadillo:
Yogurt griego con un puñado de bayas congeladas.

Al revisar las diversas comidas que se proporcionan Chatgpt, desearía que incluya “Hacerlo sabroso” en mi solicitud inicial. Tengo que admitir que mis papilas gustativas estaban bastante aburridas el miércoles. No tengo nada contra el pollo, pero ahora sufro un caso importante de fatiga avícola.

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Danielle Harling

Las compras de comestibles

Chatgpt me dio esta lista para hacer mis comidas, junto con su precio para cada artículo:

Desglose del presupuesto:

  • Huevos: $ 2.50
  • Pechuga de pollo (1 lb): $ 6.00
  • TUMA CONDIVADO: $ 1.00
  • Frijoles negros (1 lata): $ 1.00
  • Yogurt griego (32 oz): $ 4.00
  • Espinacas (1 grupo): $ 1.50
  • Brócoli (1 cabeza): $ 2.00
  • Batatas (2): $ 3.00
  • Calabacín (2): $ 1.50
  • Pepino (1): $ 1.00
  • Zanahorias (1 lb): $ 1.50
  • Pimiento rojo (1): $ 1.00
  • Verduras mixtas congeladas: $ 2.00
  • Bananas (2): $ 1.00
  • Manzanas (2): $ 1.50
  • Bayas congeladas: $ 3.00
  • Pan de trigo integral: $ 2.00
  • Arroz marrón: $ 2.00
  • Pasta de trigo integral: $ 1.50
  • Queso cheddar: $ 2.50
  • Leche: $ 1.50
  • Mantequilla de maní: $ 2.00
  • Aceite de oliva, salsa de soja, sal, pimienta, ajo en polvo, cebolla en polvo: ~ $ 6.00

Total: ~ $ 74.50

También incluyó este mensaje agradable en buena medida: “Esto debería estar dentro de su presupuesto mientras mantiene las comidas saludables y equilibradas. ¡Disfruta!”

Primero: el presupuesto. Ya tenía aceite de oliva, salsa de soja y los condimentos disponibles, por lo que no necesitaba comprarlos. Afortunadamente, tenía todos esos ingredientes porque no hay forma de que cuestan solo $ 6 juntos. ¡El aceite de oliva solo es más que eso! (Me pregunté si ChatGPT estaba calculando ese precio según la cantidad que usaría.

Compré más de una sola libra de pollo, no seguro si se trataba de un error de chatgpt, pero dada la cantidad de comidas que llamaban al pollo, me quedé con mi paquete habitual, que está más cerca de una libra y media. Para hacer mis compras, utilicé Instacart, que tiende a ser más caro que ir en persona, pero obtuve dentro de aproximadamente $ 10 de ese presupuesto de $ 75. ¡No está mal, chatgpt!

(Notaré que estaba cocinando para mí, pero con la cantidad de artículos comprados, habría habido mucha comida para uno, tal vez incluso otras dos personas).

Ahora, aquí es donde las cosas se ponen raras. Después de comprar los comestibles, comparé las comidas con la lista de comestibles, y algo importante se destacó. Varios de los artículos enumerados en la lista de compras no se usaron en las comidas. Sé que ChatGPT es plenamente consciente del costo de los comestibles, así que por qué me haría comprar cinco artículos (¡sí, cinco!) Que no necesitaba está más allá de mí. En caso de que se lo pregunte, esos cinco artículos eran una lata de frijoles negros, pasta de trigo integral, queso, manzanas y leche. Sinceramente, todavía estoy rascándome la cabeza sobre este.

plan de comidas chatgptPinterest

Danielle Harling

Dejando a un lado la lista de compras, estaba emocionado de probar algunas recetas nuevas (y saludables). Y me complace decir que encontré algunos favoritos nuevos gracias a este pequeño experimento. Entre mis recetas favoritas estaban el yogur griego con plátanos y mantequilla de maní (también agregué una llovizna de miel) y salteado de verduras con pollo y arroz integral.

Pero, hubo casos en los que se sentía absolutamente como si las comidas fueran planificadas por un robot. Por ejemplo, una envoltura de sándwich hecha “usando pan de trigo integral” me pareció un poco extraño. ¿Cómo “enrollar” una rebanada de pan? Y las bayas frescas habrían sido una mejor compra que las bayas congeladas, dado que las estaba usando como una cobertura de yogurt.

El veredicto

El fiasco de la lista de comestibles me apagó, pero avanzé. Y tal vez debería haber presionado ese carrito de comestibles virtual muy, muy lejos porque, en última instancia, esta es una técnica sin la que puedo prescindir. Además de un puñado de favoritos, las comidas sugeridas eran decepcionantes. La conveniencia de todo simplemente no valió la pena para mí. Estoy seguro de que obtendría mejores resultados con un presupuesto más grande y solicitudes más específicas, pero prefiero trabajar con una persona humana real en un plan de comidas que se adapte a mí individualmente.

¡Ahora, por favor envíeme todas sus recetas favoritas de pollo y sin atún!

Marca de letras

Danielle Harling es una escritora independiente con sede en Atlanta con un amor por los espacios diseñados con colores, cócteles artesanales y compras en línea (generalmente para tacones de diseñador que rompen el presupuesto). Su trabajo anterior ha aparecido en Fodor’s, Forbes, Mydomaine, Architectural Digest y más.

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