Todavía encuentro que la incorporación de IA en mi trabajo diario es ligeramente incómodo, incluso si tiene algunos casos de uso probados que lo hacen útil. Para poner esto a prueba, decidí usar AI para solucionar un problema subyacente que tengo en la tienda Google Play: utilicé Google Gemini, Microsoft Copilot y ChatGPT para ayudarme a descubrir nuevas aplicaciones. De esa manera, puedo afeitarme el tiempo que paso explorando Reddit y X para nuevas aplicaciones de Android para probar mi confiable Samsung.
Experimenté usando Gemini, Copilot y Chatgpt. Tenía curiosidad sobre cuál de los tres me ofrecería más variedad en opciones y si estos chatbots reconocerían solicitudes específicas como “aplicaciones gratuitas solamente”. Aquí están los resultados que encontré.
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Enumeré las recomendaciones de la aplicación para cada chatbot de IA e incluí el número de descarga en la tienda Google Play entre paréntesis para medir la popularidad. Mi esperanza es descubrir nuevas aplicaciones que no necesariamente aparezcan en los resultados de búsqueda inmediatos de Play Store/menos populares.
Experimento 1: Encontrar nuevas aplicaciones de actualización del clima
Aviso utilizado:
Hi [AI]! I'd like to find a new Android app that can tell me the weekly and daily weather forecast. Please give me free apps only.
ChatGPT recomienda:
Accuweather (100m+)
El canal meteorológico (100m+)
Clima subterráneo (10m+)
Viento (10m+)
Google Weather (1+)
1weather (100m+)
Copilot recomienda:
1weather (100m+)
FlowX (500k+)
El canal meteorológico (100m+)
Accuweather (100m+)
Clima impresionante – Yowindow (10m+)
Géminis recomienda:
Accuweather (100m+)
El canal meteorológico (100m+)
Weathercan (500k+)
Comparando los tres modelos, ChatGPT salió en la cima cuantitativamente. Chatgpt me dio seis recomendaciones, Copilot tenía cinco, y Gemini solo dio tres. Otra nota es que me gustó que Gemini considerara mi ubicación (incluso si es un poco espeluznante) proporcionar una recomendación más relevante. De lo contrario, la lista de aplicaciones de los tres era bastante segura.
El resultado final
ChatGPT reconoció qué aplicaciones meteorológicas eran gratuitas o gratuitas con soporte de anuncios. Pero también dio una lista genérica de las mejores aplicaciones del clima, que no quería. Por otro lado, Copilot especificó si estas aplicaciones eran gratuitas en las dos primeras entradas pero luego se detuvieron. Sin embargo, proporcionó un abastecimiento, por lo que podría confirmar el contexto (a diferencia de los otros dos chatbots). Géminis me dio una recomendación interesante adaptada a mi ubicación (Weathercan). Pero tampoco especificó ningún precio de aplicación. En general, la experiencia estuvo bien. Todavía prefiero la selección de Copilot debido a que 3/5 es nuevo.
Experimento 2: Encontrar nuevas aplicaciones de toma de notas
Aviso utilizado:
Hi [AI], I am in need of a new note-taking app. I would prefer if it included a place to import PDF documents and had a handwriting mode. I would also like an option for online storage syncing.
ChatGPT recomienda:
Notabilidad (no en Play Store)
Goodnotes (1m+)
Microsoft OneNote (500m+)
Evernote (100m+)
Notebook Zoho (5m+)
Xodo (10m+)
Copilot recomienda:
Goodnotes (1m+)
Notabilidad (no en Play Store)
Microsoft OneNote (500m+)
Evernote (100m+)
Tejido líquido (no en Play Store)
Géminis recomienda:
Goodnotes (1m+)
Notabilidad (no en Play Store)
Microsoft OneNote (500m+)
Nebo (500k+)
Samsung Notes (1B+)
Si revisamos mi mensaje, notará que cometí un error y olvidé especificar la plataforma. Como resultado, estaba preocupado de recibir aplicaciones de toma de notas solo en iOS.
Sin embargo, dadas las respuestas, me di cuenta de que los chatbots eran en su mayoría perdonando esa omisión. Por ejemplo, Gemini reconoció que no especificé la plataforma, pero aún rompí las recomendaciones por plataforma.
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El resultado final
Me impresionó la respuesta de Gemini a mi solicitud. Me dio una buena lista de aplicaciones (menos notabilidad) y la clasificó por plataforma. También reconoce la anotación de PDF y la escritura a mano. Los listados de copilotes eran más genéricos y no especificaron las plataformas como lo hizo Gemini. Tampoco proporcionó ningún abastecimiento (como lo había hecho en la solicitud anterior).
Chatgpt salió en la cima; No solo reconoció todas mis especificaciones (opciones de sincronización, escritura a mano y soporte para PDF), sino que también las enumeró punto por punto e incluía las plataformas disponibles. Además, descubrí aplicaciones de las que ni siquiera había oído hablar (Zoho Notebook y Xodo). En general, la experiencia fue adecuada, considerando mi aviso inicial.
Experimento 3: Recomendaciones de juego
Como beneficio adicional, intenté obtener recomendaciones de juegos para novelas visuales basadas en misterio y juegos de rompecabezas similares a Danganronpa. Desafortunadamente, los resultados fueron increíblemente decepcionantes, así que aquí hay un desglose de lo que ocurrió.
Aviso utilizado:
Hi [AI], I am looking for paid Visual Novel and puzzle game recommendations on the Play Store that match the style and themes of Danganronpa.
ChatGPT recomienda:
The Arcana: un romance místico (1m+)
Ace Abogado Trilogía Phoenix Wright (10k+)
Synchronicity de Dead: Mañana llega hoy (no en Play Store)
The Nonor Games: 999 y la última recompensa de Virtue (no en Play Store)
¡Doki Doki Literature Club! Puerto móvil (no en Play Store)
Elección de juegos: elección de robots (10k+)
Reigns: Su Majestad (100k+)
La edad silenciosa (no en Play Store)
Profesor Layton y Curious Village Via Emulator (no en Play Store)
Planeta destrozado (no en Play Store)
Copilot recomienda:
Cero Escape: The Nonor Games (no en Play Store)
Trilogía de abogados de as (10k+)
La casa en Fata Morgana (no en Play Store)
Steins; puerta (10k+, requiere crunchyroll)
Muerte de la muerte (no en Play Store)
Géminis recomienda:
Puertos móviles de la serie Danganronpa (1K-10K)
Serie de abogados de as (10k+)
¡7days!: Mystery Visual Novel (5m+)
ARGO’s Choice: Visual Novel (100k+)
No me gustó la mayoría de estas recomendaciones. ChatGPT proporcionó una lista extensa, pero la mayoría no estaba en Play Store. El copiloto no pudo recomendar los títulos de Play Store (solo 2/5). Gemini desperdició una recomendación sobre el título real en lugar de un juego similar similar, además de 2/4 fueron títulos gratuitos, que no es lo que quería.
Por otro lado, tanto ChatGPT como Copilot siguieron las instrucciones para exhibir títulos pagados. También esperaba ver a la tribu nueve en estos listados, un nuevo título de Gacha de los creadores de Danganronpa; Se ajustaría a la factura de los temas, pero es un servicio en vivo, lo que ya significa que es un no-go basado en los criterios que proporcioné. Debería omitir a Tribe nueve según mis especificaciones, y lo hizo.
El contexto es clave al conversar con AI
A partir de estos experimentos, dominar sus indicaciones es más importante que hacer la pregunta. De lo contrario, la IA solo sugerirá las aplicaciones más populares con un desglose general de lo que hacen, lo que no es útil. Si tiene necesidades específicas, debe incluirlas en sus indicaciones/indicaciones de seguimiento. No incluí una plataforma en mi segundo intento y recibí algunas recomendaciones que no me aplicaron. En contraste, utilicé un ejemplo específico en mi experimento de juego, lo que lleva a malos resultados. Para aplicaciones generalizadas, dio recomendaciones sólidas. La clave está en algún punto intermedio.
Mi única preocupación es cómo maneja nuevas aplicaciones. Los chatbots públicos se ejecutan en modelos más antiguos, lo que significa que pueden perderse las aplicaciones publicadas recientemente. La herramienta está lejos de ser perfecta, por lo que tratamos de examinar nuevas aplicaciones a medida que venían, como la aplicación Manga Mirai que Matthew vio a principios de marzo.
Si busca “CHATGPT” en su navegador, es probable que se tope en sitios web que parecen estar alimentados por OpenAI, pero no lo son. Uno de esos sitios, chat.chatbotapp.ai, ofrece acceso a “GPT-3.5” de forma gratuita y utiliza marca familiar.
Pero aquí está la cosa: no está dirigida por OpenAi. Y, francamente, ¿por qué usar un GPT-3.5 potencialmente falso cuando puedes usar GPT-4O de forma gratuita en el actual ¿Sitio de chatgpt?
Cuando el CEO de Google, Sundar Pichai, suba al escenario en la Conferencia de desarrolladores de Google I/O 2025 la próxima semana para entregar sus comentarios de apertura, espere que dos cartas dominen la discusión: la IA.
La inteligencia artificial se ocupa de gran parte del enfoque en Google en estos días, con características de IA que llegan a través de múltiples productos, proyectos centrados en la IA que capturan gran parte de la atención y predicciones del público sobre el futuro de la IA que asume muchos de los pronunciamientos públicos de la compañía.
Ya sea que se dé cuenta o no, la inteligencia artificial está en todas partes. Se encuentra detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que aparecen en tu desplazamiento. Y ahora está tomando una personalidad más pública. Piense en Meta AI, que ahora está integrado en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o Géminis de Google, trabajando en segundo plano en las plataformas de la compañía; o Apple Intelligence, lanzando a través de iPhones ahora.
AI tiene una larga historia, volviendo a una conferencia en Dartmouth en 1956 que primero discutió la inteligencia artificial como una cosa. Los hitos en el camino incluyen Eliza, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el informático del MIT Joseph Weizenbaum y, saltando 40 años, cuando la función de autocompleta de Google apareció por primera vez en 2004.
Luego llegó 2022 y el ascenso de Chatgpt a la fama. Los desarrollos generativos de IA y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluidos Google Bard (ahora Gemini), Microsoft Copilot, IBM Watsonx.ai y los modelos de LLAMA de código abierto de Meta.
Desglosemos qué es la IA generativa, cómo difiere de la inteligencia artificial “regular” y si la Generación AI puede estar a la altura de las expectativas.
En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir un nuevo contenido basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de solo analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan salidas creativas como texto, música de imágenes, videos y código de software.
Algunas de las herramientas de IA generativas más populares en el mercado incluyen:
El principal entre sus habilidades, ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos similares a los humanos basados en algunas indicaciones simples. Dall-E y MidJourney crean obras de arte detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.
No toda la IA es generativa. Si bien Gen AI se enfoca en crear contenido nuevo, la IA tradicional se destaca por analizar datos y hacer predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se usa para soluciones novedosas en:
La IA que venció a los grandes campeones humanos en el ajedrez y el juego de mesa no fue una IA generativa.
Es posible que estos sistemas no sean tan llamativos como la Generación AI, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.
Detrás de la magia de la IA generativa hay modelos de idiomas grandes y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas están capacitados en grandes cantidades de datos, como bibliotecas completas de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos raspados de Internet.
Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son conscientes de que la IA es tan buena como los datos que lo alimenta. Si se alimenta de datos de baja calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Es algo con lo que incluso los jugadores más grandes en el campo, como Google, no han sido inmunes.
La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pide a una herramienta Gen AI que escriba un poema sobre el océano, no solo extrae versos preescritos de una base de datos. En cambio, está usando lo que aprendió sobre la poesía, los océanos y la estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.
Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden sentirse un poco apagados. Tal vez la IA malinterpreta su solicitud, o se vuelve demasiado creativo de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa, y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, son parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.
Las capacidades generativas de IA están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y habla dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más contextualmente relevantes y precisas. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, al igual que el proyecto Astra de Google.
No hay escasez de herramientas de IA generativas, cada una con su talento único. Estas herramientas han provocado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además del sesgo y las alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos del contenido generado por IA? O qué material es un juego justo o fuera de los límites para que las compañías de IA los usen para capacitar a sus modelos de idiomas; vea, por ejemplo, la demanda del New York Times contra Openai y Microsoft.
Otras preocupaciones, no son asuntos pequeños, implican privacidad, responsabilidad en la IA, los profundos profundos generados por IA y el desplazamiento laboral.
“Escribir, animación, fotografía, ilustración, diseño gráfico: las herramientas de IA ahora pueden manejar todo eso con una facilidad sorprendente. Pero eso no significa que estos roles desaparezcan. Simplemente puede significar que los creativos deberán mejorar y usar estas herramientas para amplificar su propio trabajo”, Fang Liu, profesor de la Universidad de Notre Dame Dame y Coeditor-Chief de las transacciones de ACM en las transacciones de Probabilista, contó el aprendizaje en el poderoso de la máquina probabilística, le dijo a Cetnet.
“También ofrece una forma para las personas que tal vez carecen de la habilidad, como alguien con una visión clara que no puede dibujar, pero que puede describirlo a través de un aviso. Así que no, no creo que interrumpa a la industria creativa. Con suerte, será una co-creación o un aumento, no un reemplazo”.
Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque la capacitación de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que lleva a grandes huellas de carbono. El rápido ascenso de la Generación AI en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están aumentando las regulaciones de IA para garantizar el desarrollo responsable y ético, especialmente la Ley de IA de la Unión Europea.
Muchas personas han interactuado con los chatbots en el servicio al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están en la cúspide de convertirse en Gen AI Power Tools. Todo eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, es poner ai en sus manos. Y la reacción pública a la IA generativa se ha mezclado. Muchos usuarios disfrutan de la conveniencia y la creatividad que ofrece, especialmente para cosas como escribir ayuda, creación de imágenes, soporte de tareas y productividad.
Mientras tanto, en la encuesta global de IA 2024 de McKinsey, el 65% de los encuestados dijo que sus organizaciones usan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada solo 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando Gen AI para racionalizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.
Como se mencionó, existen preocupaciones obvias sobre la ética, la transparencia, la pérdida de empleos y el potencial del mal uso de los datos personales. Esas son las principales críticas detrás de la resistencia a aceptar la IA generativa.
Y las personas que usan herramientas de IA generativas también encontrarán que los resultados aún no son lo suficientemente buenos para el tiempo. A pesar de los avances tecnológicos, la mayoría de las personas pueden reconocer si el contenido se ha creado utilizando Gen AI, ya sean artículos, imágenes o música.
AI ha secuestrado ciertas frases que siempre he usado, por lo que debo autocorrectar mi escritura a menudo porque puede parecer una IA. Muchos artículos escritos por AI contienen frases como “en la era de”, o todo es un “testimonio de” o un “tapiz de”. La IA carece de la emoción y la experiencia que viene, bueno, ser una vida humana y viviente. Como explicó un artista en Quora, “lo que AI hace no es lo mismo que el arte que evoluciona de un pensamiento en un cerebro humano” y “no se crea a partir de la pasión que se encuentra en un corazón humano”.
La IA generativa no es solo para técnicos o personas creativas. Una vez que obtienes la habilidad de darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias.
Digamos que está planeando un viaje. En lugar de desplazarse por páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tiene un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es el ideal. Por favor, verifique siempre sus recomendaciones).
Un propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero que no tiene un equipo de diseño puede usar una IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera copia publicitaria.
No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal boom desde Internet y, más tarde, el iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo e incluso inspirar formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.
Pero quizás lo más emocionante es su potencial, y estamos rascando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.
ChatGPT es probablemente el ejemplo más popular de IA generativa. Le das un aviso y puede generar texto e imágenes; Código de escritura; Responder preguntas; resumir el texto; borrador de correos electrónicos; y mucho más.
La IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes o música, mientras que la IA tradicional analiza los datos, reconoce patrones o imágenes y hace predicciones (por ejemplo, en medicina, ciencia y finanzas).
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