Las 20 mejores herramientas de IA de 2025, y la cosa #1 para recordar cuando las usas

La popularidad en el mundo tecnológico es difícil de medir. He hablado extensamente sobre esto en mis discusiones sobre la popularidad del lenguaje de programación. Realmente se reduce a lo que usa para medir la popularidad, y cuán disponibles están esas métricas para quienes hacen el análisis.

Es difícil definir genéricamente la popularidad, especialmente cuando incluye herramientas que hacen cosas muy diferentes. Por ejemplo, ¿es un generador de texto a imagen de uso general como MidJourney inherentemente más popular que una herramienta que elimina los fondos de imágenes como Remout.bg?

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En los últimos años, he estado refinando cuidadosamente mi metodología del índice de popularidad. Mis índices toman una página del mundo del análisis político: agrego los datos de la encuesta de múltiples clasificaciones y los peso cuidadosamente para dar cuenta de las fortalezas y debilidades de cada conjunto de datos.

Dado que los conjuntos de datos tienen clasificaciones muy diferentes y, en algunos casos, muestran diferentes herramientas, tiene sentido aplicar un proceso de normalización en los campos de los datos.

El índice ZDNET de la popularidad de la herramienta de IA

Con este índice, decidí medir el interés general de la herramienta, principalmente en función de las estadísticas de tráfico web disponibles para mis proveedores de datos de origen. En particular, faltan las herramientas de Adobe AI en cualquiera de mis conjuntos de datos, posiblemente porque el volumen de tráfico es demasiado bajo, porque las herramientas de Adobe están en su mayoría detrás de un muro de pago, o porque las herramientas de Adobe se entregan principalmente en aplicaciones de escritorio independientes como Photoshop.

Aun así, lo que puedo proporcionar es un índice general de interés en las diversas herramientas, lo que debería proporcionar información sobre dónde los usuarios están llamando su atención. Aquí están las 20 mejores herramientas de IA, clasificadas por la popularidad general.

Nota: Si no desea leer mi metodología de clasificación, desplácese hacia abajo hasta la sección titulada “La cosa #1 para recordar al usar IA”.

Agregando múltiples fuentes de datos

Como datos de origen para este análisis, estoy utilizando tablas de datos de cuatro fuentes. Las diferentes fuentes agregan diferentes niveles de valor al agregado general en función de los datos que contienen.

Debido a que tengo cuatro fuentes, cada una comenzó con un peso asignado del 25% (por lo que todos sumaron el 100%). Dos de las fuentes son más antiguas, por lo que tomé un 5% de ellas, lo que resultó en dos fuentes ponderadas al 30% y dos fuentes ponderadas al 20%.

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Pero uno de los sitios solo tiene datos de rango y no hay datos de tráfico. Los datos con mediciones de tráfico en todo el mundo proporcionan más detalles sobre la popularidad general que las simples encuestas de usuarios, por lo que reduje la fuerza de la fuente de solo encuesta y aumenté el peso de las fuentes con datos de tráfico.

Saqué un 6% de la ponderación de la fuente de solo encuesta (6 en lugar de 5 porque es más fácil distribuir en tres fuentes) y le dio a las tres fuentes restantes un factor de ponderación adicional del 2%.

Eso nos da las siguientes fuentes y pesos. Puede ver en los gráficos adjuntos cuán variantes son los datos entre las fuentes. También le asigné a cada fuente una ID de tres letras que se usó durante todo el análisis de datos.

Temas de explosión (peso 32%, ID XPT)

Exploding Topics es una compañía que analiza las tendencias basadas en búsquedas en la web, conversaciones y menciones. Sus datos se derivan principalmente de plataformas de análisis web.

Desde este conjunto de datos obtenemos una clasificación general, visitas mensuales y una cuota de mercado estimada basada en visitas mensuales. Los datos son actuales a partir de febrero de 2025.

Herramientas de IA (peso 32%, ID AIT)

AI Tools es un directorio de herramientas de IA que cataloga más de 10,000 herramientas de IA, cada una categorizada en una de las 171 categorías individuales. Sus datos se derivan de las plataformas de análisis de tráfico.

A partir de este conjunto de datos, obtenemos una clasificación general, visitas mensuales, datos sobre el cambio de períodos anteriores y una cuota de mercado estimada basada en visitas mensuales. Los datos son actuales a partir de febrero de 2025.

Grupo del Banco Mundial (peso 22%, ID WBG)

El Grupo del Banco Mundial es una organización internacional de desarrollo y un instituto financiero. En marzo de 2024, la organización publicó un trabajo de investigación de políticas titulado “¿Quién en la Tierra está usando IA generativa?” En la página 12, el documento tiene una clasificación de herramientas de IA generativas basadas en el tráfico.

Encuesta TechRadar (peso 14% ID TRS)

TechRadar es un sitio web tecnológico que es un competidor para ZDNET. A través de la empresa matriz Future PLC, el sitio realizó una encuesta en dos puntos durante 2024, que publicó en 2025.

A partir de este conjunto de datos, obtenemos una clasificación general tanto para los Estados Unidos como para el Reino Unido para su uso, pero no hay números de tráfico. Aunque el artículo se publicó en 2025, los datos son de 2024.

Lista de herramientas agregadas

A continuación, construí una lista de herramientas agregadas. Agregué las 20 herramientas principales de cada fuente en una tabla. Como puede ver, algunas herramientas (CHATGPT, por ejemplo) están representadas en las clasificaciones de las cuatro fuentes, mientras que algunas solo están representadas en una o dos listas de origen.

Herramientas que se representan con la ponderación de recolección de datos de clasificación en función de su posición y cantidad de tráfico para cada fuente. La excepción es la encuesta TechRadar, que solo recoge datos de posición. Si una herramienta no está representada en una lista, no elige ningún datos de representación.

A partir de esto, comencé a construir la hoja de cálculo de agregación. Tomé la representación compartida de cada herramienta y la puse en una fila en la hoja de cálculo. En total, había 45 herramientas representadas. Luego logré la clasificación porcentual sin procesar de cada fuente, dejando las celdas en blanco donde no había datos.

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Una vez hecho esto, construí la siguiente sección del análisis, que fue la clasificación ponderada para cada fuente. Luego totalicé los valores de las cuatro clasificaciones ponderadas, lo que nos dio nuestra clasificación agregada.

En este punto, la hoja de cálculo estaba bastante dispersa (técnicamente, era una matriz escasa). No fue fácil ver la clasificación final de ZDNET. Pero hice un tipo, clasificando el campo de resultados, y eso nos dio los datos para la tabla de clasificaciones al comienzo de este artículo.

Para aquellos de ustedes interesados ​​en recolectar en las hojas de cálculo, aquí están las primeras 20 filas de mi análisis agregado.

Lo #1 para recordar cuando se usa Ai

Antes de hablar sobre las clasificaciones en sí, me gustaría mencionar otro aspecto del proceso de análisis: hice todo a mano. Oh, sí, pasé horas bajando una madriguera de conejo con ChatGPT tratando de que tomara los conjuntos de datos y escupiera un agregado, pero se volvió terco.

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Realmente, muy terco. Se quejó que no podía leer los datos. Así que convertí los datos en texto, pero aún así se confundió. Comenzó a combinar los resultados de las diferentes fuentes. Perdió la noción de su progreso y tuvimos que comenzar de nuevo, tres o cuatro veces.

No tengo dudas de que podría haber desarrollado una serie de indicaciones cuidadosamente elaboradas que me habrían llevado un archivo al que podría exportar a Excel, pero pronto me di cuenta de que el proceso de negociación y cajoling con la IA tomaría más tiempo que llenar el tanque de agua de Nespresso para preparar algo de espresso y hacerlo todo a mano, utilizando la tecnología de la cafeína para ayudarme.

Sí, veo la ironía de un artículo sobre la popularidad de la herramienta de IA que se realiza completamente sin la ayuda de las herramientas de IA. Y esa, tal vez es mi conclusión.

Tan populares como son estas muchas herramientas, son herramientas. A veces son útiles y a veces tercos. Si los va a usar, tendrá que poder, constantemente, determinar cuándo la herramienta es el camino más rápido y cuándo la forma de la vieja escuela lo llevará allí, ya sea más rápido o más confiable, o ambos.

¿Qué significa todo?

No me sorprendió que ChatGPT lidere el paquete. Sigo olvidando que el Canva ahora se considera una herramienta de IA, por lo que eso me sorprendió. Para tantos usuarios, cuando piensan en las herramientas de IA, esas son los dos que más vienen a la mente.

Me sorprendió un poco que DeepL superó a Google Translate como una herramienta de IA, pero eso puede deberse a que la mayoría de las personas no piensan en el traductor de Google como una herramienta de IA. Después de todo, ha existido mucho más tiempo que el boom generativo de IA que estamos experimentando ahora.

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Cuando se trata de chatbots, está claro que Gemini y Copilot, junto con la perplejidad y Claude, tienen un largo camino por recorrer para ponerse al día con ChatGPT. Dicho esto, Apple faltaba por completo en la mesa, lo que no puede ser bueno. Pero, de nuevo, también lo fue Facebook/Meta.

Por ahora, parece que ChatGPT está lamiendo todas las otras herramientas, y Canva lidera el segundo nivel. Espere que el resto esté en una batalla lanzada por el tercer lugar, donde no hay líderes destacados.

Manténganse al tanto. Será interesante, si nada más.

¿Qué pasa contigo? ¿Te has encontrado confiando más en herramientas como ChatGpt, Canva o Gemini últimamente? ¿Qué herramientas de IA usas regularmente y cuáles crees que están sobrevaloradas? ¿Hay alguna herramienta que te sorprendas al ver en los ranking? Y como tú Medir popularidad: ¿por características, zumbido comunitario o simplemente lo que sea que te ayude a hacer el trabajo? Háganos saber en los comentarios a continuación.

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