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Microsoft Copilot vs ChatGPT: Which is Best for You?

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Microsoft Copilot vs ChatGPT: Which is the better generative AI tool for your team? Since the incredibly successful launch of ChatGPT back in 2022, plenty of new competitors have entered the space. It seems like every major tech vendor is introducing its own generative bot.

From direct ChatGPT competitors like Google’s Gemini, to more specific solutions like Zoom’s AI Companion, there’s something out there for virtually every team. However, ChatGPT, by OpenAI, and Copilot, by Microsoft are still leading the pack for most organizations.

The question is: how are they different? Since Microsoft partnered with OpenAI to develop its Copilot suite, you might think Copilot and ChatGPT are very similar.

However, there are some big differences between them that are well worth considering if you’re looking for the best tool for your team. Here’s everything you need to know.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: An Overview

Let’s start with the basics, Microsoft Copilot and ChatGPT are both generative AI tools that use large language models to enhance productivity, efficiency and creativity in various ways. Both are connected to world-leading AI company, OpenAI.

ChatGPT is OpenAI’s proprietary web-based chatbot, which leverages the ever-evolving GPTs (Generative Pre-Trained Transformers) created by the OpenAI team. Microsoft Copilot, on the other hand, is Microsoft’s AI chatbot, designed by Microsoft with support from OpenAI’s technology.

The underlying technology of both solutions is very similar. Both are powered by LLMs and feature natural language processing capabilities. Both applications also rely on prompting, which basically means you need to enter a question into a chat system to “prompt” a response from the bot.

However, Copilot isn’t just ChatGPT with Microsoft’s branding. There are some key differences between the solutions connected to how they work, their use cases, the data they use, and even their security and privacy settings.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: What is ChatGPT?

ChatGPT is a web-based generative AI chatbot that leverages large language model technology, machine learning, and natural language processing to generate “natural” or human-like responses to prompts. It was originally launched in November 2022, by OpenAI.

ChatGPT is powered by deep learning techniques (such as transformer neural networks), allowing it to process text and generate responses that seem almost human. The technology is trained on large volumes of text, including books, articles, and web pages.

Over the years, ChatGPT has evolved significantly. The GPT models used within the system have evolved thanks to ongoing research from OpenAI. For instance, recently the company introduced GPT-4o, which introduces multi-modal capabilities and new functionality to tools like ChatGPT.

ChatGPT is also available in various forms, such as:

  • ChatGPT Free: The free version of ChatGPT, primarily intended to support OpenAI’s testing and research processes. This version of ChatGPT has limited access to OpenAI’s latest GPT models and fewer features than the premium alternatives.
  • ChatGPT Plus: The first premium subscription plan introduced by OpenAI. This provides access to more advanced GPT models, like GPT-4 and GPT-4o. It also allows users to access faster response times, and image generation capabilities with DALL-E.
  • ChatGPT Team: Designed to support organizations using generative AI, ChatGPT Team comes with all the features of the Plus plan, as well as unlimited access to advanced GPT models and tools to create your own GPTs. There’s also additional admin console controls for teams, and your user data is excluded from GPT training initiatives by default.
  • ChatGPT Enterprise: The most advanced plan offered by ChatGPT, the Enterprise subscription comes with all the features of the Team plan, plus additional admin controls, domain verification, analytics, and account management support.

ChatGPT vs Microsoft Copilot: What is Microsoft Copilot?

Microsoft Copilot is an AI-powered productivity tool that leverages LLMs and machine learning just like ChatGPT. Just like ChatGPT, Copilot can respond to natural input (prompts) from users with human-like responses.

However, unlike ChatGPT, Copilot is closely intertwined with Microsoft’s existing product suite. It’s baked into tools like Microsoft Edge and Microsoft 365, as well as Microsoft Dynamics, Teams, Purview, Power Platform and more.

Microsoft Copilot also takes advantage of data in the Microsoft Graph, and your existing Microsoft ecosystem, which means it’s more effective at contextualizing and personalizing responses than ChatGPT, in general. Similar to ChatGPT, Microsoft Copilot comes in various different forms, with specific pricing packages for different use cases, such as:

  • Copilot (Free): The free version of Copilot provides access to generative AI capabilities for things like computer management (in Windows), online search (in Edge) and general chatbot conversations on the web.
  • Copilot Pro: Similar to ChatGPT Plus, Copilot Pro is intended for individual users who want to get more out of the generative AI product. For $20 per month, per user, you get access to Copilot in various tools, like Outlook, Word, Excel, PowerPoint, and OneNote.
  • Copilot for Microsoft 365: Like ChatGPT Team, Copilot for Microsoft 365 is intended for individuals and teams working with Microsoft apps. It provides access to Copilot Studio, enterprise-grade security, privacy, and compliance, and more advanced capabilities.

On top of that, there are various versions of Copilot designed for specific Microsoft tools. For instance, there are Copilot solutions for sales and customer service teams built into Microsoft Dynamics, and Copilot security solutions built into Microsoft Purview.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: The Core Differences

Although Microsoft Copilot and ChatGPT have a lot of similarities, for instance, they both use prompting, rely on natural language processing, and leverage LLM architecture, there are some key differences between them.

Features and Use Cases

On a broad level, both Microsoft Copilot and ChatGPT have similar features. They can both be used for similar things, like composing emails, content, or code. Both tools are even becoming more multimodal, allowing users to create images with things like DALL-E 3 (which is also available in Microsoft Designer). However, the purpose of these tools is a little different.

ChatGPT Use Cases

The functionality of ChatGPT varies based on your plan. If you’re a free user, you can use the simplest version of the bot to create various kinds of content. Users can compose essays, emails, cover letters, lists, and code.

The multimodal abilities of ChatGPT also allow users to create content based on image inputs, and even design new visual assets. On more advanced versions of ChatGPT, you’ll also have access to extra tools, like the solution previously known as “Code Interpreter”, which supports data analysis.

ChatGPT excels at certain tasks; for instance, it’s great for:

  • Creating conversational agents: With ChatGPT’s APIs, companies can create conversational bots for customer support and sales strategies.
  • Content creation: ChatGPT is fantastic at generating creative content, such as articles, essays, and poetry. It can even translate languages and create content in different formats.
  • Informational queries: ChatGPT (particularly the premium version) can answer a wide range of questions with exceptional accuracy and context.
  • Education: Many educational groups use ChatGPT to convert complex topics into simple guides to help support students and facilitate learning.
  • Writing basic code: ChatGPT is great at helping developers solve coding problems, although its output isn’t always 100% accurate.

Microsoft Copilot Use Cases

Perhaps the biggest benefit of Microsoft Copilot over ChatGPT is that it integrates seamlessly into the Microsoft ecosystem. It’s available in all the tools companies already use each day, such as Word, Outlook, Microsoft Teams, PowerPoint, and more.

Microsoft Copilot can essentially do everything ChatGPT can do, but it draws on data from your existing Microsoft ecosystem, and enhances the features of various Microsoft tools. For instance, Microsoft Copilot can:

  • Draft content: In tools like Microsoft Word, Copilot can create content for you, surface information from the web and more. It can also produce emails in Outlook, design PowerPoint presentations, and create Excel spreadsheets.
  • Enhance meetings: In Microsoft Teams, Copilot can summarize meetings and suggest action items, translate and transcribe conversations in real-time, and draw data from other Microsoft tools to support users during a meeting.
  • Automate repetitive tasks: Microsoft Copilot can automate a range of tasks, from delivering personalized support to users through bots connected to Microsoft Dynamics to monitoring security risks in Purview.
  • Improving productivity: Microsoft Copilot makes it easy to search for data across a broad ecosystem of files and documents. It can summarize email chains, and suggest ways for teams to boost performance. It can even provide advice to staff members on when they should attend an office, and which spaces to book in Microsoft Places.

Model Architecture, Data Training and Tuning

Both Microsoft Copilot and ChatGPT rely on similar technology at their core. Both use GPT (Generative Pre-trained Transformer) architecture, large language model technology, natural language processing, and machine learning capabilities.

However, unlike ChatGPT, Copilot is specifically fine-tuned to support users in different ways across various Microsoft applications and tools. Microsoft Copilot in Microsoft Teams, for instance, features specific capabilities intended to boost meeting performance and collaboration. The Microsoft Security Copilot, on the other hand, is fine-tuned to improve business security and compliance.

The data used by both solutions is a little different, too. Both are trained on a diverse dataset encompassing various content and data from the Internet and other resources. However, each version of Copilot has its own unique data set based on the specific application.

Copilot also relies on data from each user’s Microsoft ecosystem, and the Microsoft Graph. This means it can adapt to your specific enterprise data. Although ChatGPT can be integrated into various platforms, Copilot’s seamless integration into the Microsoft 365 suite means users generally get more context-aware and personalized responses to queries.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: Customization

Again, both Microsoft Copilot and ChatGPT are highly versatile. However, ChatGPT’s customization options mostly rely on using APIs to connect ChatGPT to systems for individual use cases. Notably, there are tools companies can use to build and fine-tune unique versions of ChatGPT.

For instance, in 2023, OpenAI announced a no-code ChatGPT builder platform for businesses. Although, developing and using custom versions of ChatGPT generally requires a little more technical knowledge, even with a no-code builder.

Microsoft Copilot, on the other hand, makes it much easier to create customized generative AI tools. Copilot Studio, for instance, gives businesses access to a platform where they can design Copilot solutions connected to various other platforms and data sources.

As mentioned above, it’s also worth noting that Copilot offers a more personalized experience in general due to its ability to draw on the data inside a company’s existing Microsoft applications.

Security, Privacy, and Compliance

All generative AI tools, including ChatGPT and Microsoft Copilot, are vulnerable to data security, privacy issues, and various ethical concerns. Both of these tools can suffer from issues connected to AI bias and may occasionally surface incorrect responses to questions.

In both cases, the “free” versions of Copilot and ChatGPT potentially pose the biggest risks. However, OpenAI trains its LLMs on data from customer conversations with ChatGPT unless you directly opt out of this process or use the Team or Enterprise version of the tool.

Microsoft, on the other hand, says that it doesn’t use customer data to train Copilot tools at all. Prompts, responses, and data accessed through Microsoft Services aren’t used to build on the functionality of Copilot in any tool.

This could mean that, at least for business users, Copilot is a more secure tool, if you’re concerned about your data falling into the wrong hands. Notably, though, it’s worth remembering that both tools give you access to more features for controlling your data and access permissions if you upgrade to certain premium plans. For instance, the Team and Enterprise versions of ChatGPT offer a lot more control over data privacy and security.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: The Pricing

Finally, it’s worth noting that the pricing structures for Microsoft Copilot and ChatGPT are different, too. Although both tools have free options, they’re somewhat limited. The premium plans for both solutions are similar in price. For instance, ChatGPT Plus and Copilot Pro cost $20 per month per user.

The Microsoft 365 Copilot subscription and ChatGPT also cost around $30 per user per month. However, Copilot can become more expensive overall because you’ll also need to pay for the Microsoft tools you will use. For instance, if you want to use Copilot for Teams, you’ll need a Microsoft 365 Copilot subscription and a Microsoft 365 plan.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: Which is Best?

It’s easy to assume ChatGPT and Microsoft Copilot are two sides of the same coin. Both tools are generative AI applications built with large language models and OpenAI technology. They also offer users an intuitive chat-based interface for easy assistant interactions.

However, ChatGPT is a more generalized tool. It’s an app designed to inspire and support users when creating content, creating customer service apps, or conducting research. You can use ChatGPT to write essays and create compelling job descriptions.

Microsoft Copilot has a slightly narrower focus. It’s primarily intended to support users in the Microsoft ecosystem when they use solutions like Microsoft Teams and Copilot. Copilot focuses on improving productivity, efficiency, and overall workplace performance.

If you’re looking to upgrade your Microsoft ecosystem with AI, Copilot is the tool you need. If you just want to experiment with the latest innovations in generative AI, pick ChatGPT.

 

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Los sitios falsos de chatgpt pueden poner en riesgo sus datos y dispositivos.

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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?

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Vista previa de Google I/O 2025: Gemini AI, Android XR y todo lo demás para esperar

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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.

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AI generativa: todo para saber sobre la tecnología detrás de chatbots como chatgpt

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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.

IA generativa en pocas palabras

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.

Imagen generada por chatgpt de una ardilla con ojos grandes sosteniendo una bellota

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Ai eso no es generativo

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:

  • Ciencia
  • Diagnóstico médico
  • Pronóstico del tiempo
  • Detección de fraude
  • Análisis financiero para pronósticos e informes

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.

¿Cómo funciona Gen AI?

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.

Un poema de 12 líneas llamado The Ocean's Whisper

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

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.

Desafíos con IA generativa

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.

Recepción de IA generativa

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”.

AI generativa: vida cotidiana

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.

Un itinerario de viaje para Nueva Orleans, creado por chatgpt

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Gen Ai está aquí para quedarse

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.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es un ejemplo de IA generativa?

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.

¿Cuál es la diferencia entre la IA y la IA generativa?

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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