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Next Step Forward In Human-AI Collaboration Showcased Via OpenAI’s ChatGPT Canvas Add-In

Published

12 meses ago

13 diciembre, 2024

Upping the ante on human-AI collaboration is happening right now as evidenced by latest OpenAI … [+] ChatGPT add-in named Canvas.

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In today’s column, I examine the latest advancements in human-AI collaboration and explain how these amazing capabilities will materially impact your everyday use of generative AI and large language models (LLMs). To illustrate these advancements, I highlight the newly widely released OpenAI ChatGPT specialized add-in known as Canvas which has garnered a great deal of media attention, deservedly so.

A key takeaway is that if you haven’t heard about, seen, or used these innovative AI-based collaboration tools, you are in for quite a surprise. In some mind-bending respects, this might cause you to rethink your use of AI and gain a fresh perspective on what generative AI can achieve.

The bottom line is that it isn’t about what AI can do for you, but what you and AI can do together.

Let’s talk about it.

This analysis of an innovative AI breakthrough is part of my ongoing Forbes column coverage on the latest in AI including identifying and explaining various impactful AI complexities (see the link here). For my coverage of the top-of-the-line ChatGPT o1 model and its advanced functionality, see the link here and the link here.

The Grand Act Of Collaboration

I’d like to start with the nature of human-to-human collaboration, after which we’ll shift to human-AI facets entailing collaboration.

When you collaborate with a fellow human, the overall notion is that you intend to work together to accomplish some kind of task or endeavor. For example, suppose you’ve drafted a memo at work and a co-worker has offered to review the draft with you. They are a handy second pair of eyes. The co-worker might spot some portions of your memo that could use rewording. Maybe the co-worker will identify missing content that ought to be added. Etc.

One means to collaborate on the review of the memo would be to go back and forth via email such that you email a first draft to them, the co-worker edits it and returns the revised draft to you, and so on. This series of cycles via email is bound to be somewhat sluggish and not the easiest or preferred way to do things. In a sense, it is very hard to have a proverbial “meeting of the minds” when you are emailing successive drafts to each other.

You’ve undoubtedly undertaken that kind of awkward and frustrating activity and realized by the school of hard knocks that it isn’t especially streamlined.

Sad face.

There Is A Better Way To Collaborate

What would be a better form of collaboration?

Ideally, you’d like to do the review in real-time and allow each of you to immediately showcase on a referent draft the precise changes or issues you have with the writing. There would be one document that both of you have direct access to. Either one of you can highlight or point out passages that might require modification. Changes can be made quickly and visually evident to each of you. All eyes are seeing the same thing.

Voila, your collaboration becomes a true semblance of collaboration.

There are three main factors about this:

(1) Communication. You want to make communication as frictionless as possible and as immediate as possible.
(2) Coordination. You want to ensure that coordination during the process is smooth and aids the effort rather than getting in the way of things.
(3) Task. You want to keep the task that is at hand as evident or at front and center as feasible to ensure that both of you are seeing the same things at the same time.

Happy face.

Conventional Generative AI And Collaboration

Shifting gears, let’s dive into the kind of human-AI collaboration that you experience in conventional generative AI. You will see in a moment how the above precepts come into play in an AI context. Hang in there.

Here’s a dialogue that you might typically have with any of the major generative AI apps.

My entered prompt: “Here is a memo that I’ve drafted, and I want you to carefully read it. I aim to get your feedback and possibly have you suggest or even make changes to the draft. We are to do this together. Don’t just summarily make changes. I want this to be collaborative.”
Generative AI response: “I understand. I’ve reviewed the draft. The second line in the first paragraph is rough to read and I recommend it be improved. In the third paragraph, the last several lines do not seem to fit with the topic at hand. Are you sure that those lines belong in the memo?”
My entered prompt: “I’m looking at the second line of the first paragraph and I think it reads really well. What about that line bothers you? In terms of my third paragraph, those several lines that you are criticizing are completely sensible to me, and if you look at the fifth paragraph of the memo, I think it will be sensible to you too. Please take that into account.”

That’s a rather common interaction when conversing with generative AI on a matter such as figuring out some possible edits for a drafted piece of content.

I have a question for you about the above dialogue.

Does the dialogue seem particularly conducive to acting collaboratively?

On the one hand, you could say that the generative AI is doing a useful job of offering insights into the draft. However, the person interacting with the AI must go back and forth about which line and which wording is at issue. Trying to proceed in this way is arduous and likely exasperating.

There must be a better way to accomplish this.

Newer Form Of Human-AI Collaboration

Suppose that we redid the interface that is involved in this human-AI collaboration.

Rather than a Q&A dialogue that is a sequence of back-and-forth iterations about something that is out of view, let’s open a second view or window that sits adjacent to the prevailing interaction. This second view will showcase the drafted memo. Thus, the person can see the draft and the AI can highlight which lines and which words are being discussed.

Furthermore, the view of the draft can be highlighted by the human, doing so to emphasize to the AI what portions the person wants the generative AI to focus on. Nice.

Let’s up the ante and allow the human and the AI to make changes directly on the draft memo. Either one can do so, freely, immediately, and with the attention of the other. The draft at this juncture is being displayed in the second view and persistently stays there as the dialogue between the human and the AI takes place.

Changes are immediately displayed. If the human makes a change, it is apparent what change was made because it is directly in the text, rather than cumbersomely describing the change that the user was thinking of making. Likewise, the AI can make a change in the draft, visually so, and the user sees exactly what change the AI was mentioning.

I hope that you can sufficiently envision what this new setup for human-AI collaboration looks like.

The premise is that whatever body of text that you and the AI are conversing about can be displayed in a second view, during which it is actively available for changes by either party. No longer do you need to waste time and effort trying to convey to the generative AI what you want to change, nor does the AI need to indirectly describe what the AI suggests being changed.

It is one editable view that is commonly shared by both.

Boom, drop the mic.

When Human-AI Collaborations Improves At Scale

I realize that the idea of having a shared editable view for human-AI interaction seems at an initial consideration to be an obvious addition for generative AI. Some cynics are bound to exhort that this isn’t worth much of a hullabaloo.

Well, first of all, haters are going to hate. Secondly, yes, the approach of having a shared editable view is something that has been worked on in AI labs, but there hasn’t been that big of a commercial widespread availability of this kind of structure. Doing this at scale is a game changer.

When I say at scale, imagine that millions upon millions of people might end up using this type of human-AI interface.

How so?

OpenAI has now made available on a widespread basis their relatively new add-in known as Canvas and it works seamlessly with the widely and wildly popular ChatGPT. There are reportedly over 300 million weekly active users of ChatGPT. At this juncture, they will soon have or might already have Canvas available to them due to this expanded release (note that Canvas was available on a limited or beta basis for the last few months).

Canvas provides the second-view capability that I’ve been describing.

It Is Here And Now And In The Future Too

Your dialogue with ChatGPT sits to the left and the second view sits to the right.

The dialogue proceeds and meanwhile, the second view is jointly able to be explored and edited. Can you visualize in your mind’s eye what this looks like? I realize this might be hard to envisage in your head. Consider visiting the official OpenAI web page that shows how Canvas works or search on any reputable social media site for videos posted by people who have been making use of Canvas.

An interesting question is how many people will opt to use Canvas.

Some users of ChatGPT might not grasp what Canvas is or can do, therefore they won’t invoke it. Others might know that Canvas is there, but for various reasons don’t want to lean into it. This is one of those new pieces of functionality that will likely take time for people to get accustomed to using.

My prediction is that eventually, the use of a second-view approach will be commonplace for most generative AI apps. Users will expect it. Rather than the feature being a novelty, it will be a must-have piece of functionality. Indeed, other AI makers already have such capabilities in the works and like anything else in this highly competitive AI marketplace, every AI vendor will have to stay at the leading edge or fade into oblivion.

Expect too that variations and advancements in this type of capability are going to rapidly emerge. What kinds of amplifications? If two views are good, maybe allowing for three views is even better. Perhaps four views, five views, or as many as you like (some number of n-views). There will be a Darwinian process of variations proffered, some of which people will actively relish, and others that they won’t, ultimately winnowing to what people, by and large, want to have available.

Intriguing Questions Of Sensibility

There are fascinating behavioral ramifications. Allow me a moment to examine some aspects that maybe don’t immediately come to mind on this capability. Get ready to think outside the box.

Who should initiate the use of a shared editable view?

Your first thought might be that of course the human decides whether to engage the capability. Humans are supposed to be in charge of AI. Period, end of story.

Hold on for a moment.

Suppose a person using generative AI doesn’t perchance realize they could benefit by using a second-view collaborative feature. Maybe the idea of doing so doesn’t pop into their head. Or perhaps they are unfamiliar with the feature and don’t realize how it can help.

We might allow the generative AI to automatically initiate the second view. It goes like this. A user is carrying on a normal dialogue with AI. At some point, the person indicates they need to write a quick message to tell someone that foul weather is expected in their area. Based on that comment, the generative AI could discern that the user intends to write a message, which is a suitable circumstance for invoking the second-view capability.

Voila, the AI does so.

In the case of OpenAI’s Canvas, the AI researchers wrestled with this kind of automatic invoking of the capability. They have established their AI to do so but realize that users might get irked. How so? If the invoking happens too much, a user might become steamed and feel like the AI is overplaying its hand. A gentle touch is needed for the AI to discern how often to take such actions. This is one of those parameter-setting aspects.

Another Sensibility Puzzler

Here’s another puzzler.

Suppose the generative AI examines a draft that is jointly being worked on with a user and computationally determines that the draft needs an utter overhaul. The draft as it sits currently is a mess and contains fragmented sentences, misspells, and otherwise is a piece of writing travesty.

Should the AI take the bull by the horns and summarily rewrite the entire draft?

You’ve certainly experienced this same aspect in real-life-based human-to-human collaborations. The person you are collaborating with announces in a loud voice that your draft is a pile of junk. They then grab it from you and proceed to rewrite the whole thing. You sit there, perhaps in mild shock, watching the other person opt to redo your hard work.

Admittedly, sometimes you are perfectly fine with the other person taking charge. One issue is that if this is supposed to be a learning experience, such as writing something for a class at school, numerous AI ethical questions arise, see my coverage at the link here.

OpenAI researchers did some handwringing on the same issue related to Canvas. How far should the AI go in doing a rewrite? Should the AI proceed on this or only if the user requests it? Even if the user requests the action, will it be the proper thing to do such that the AI has now essentially written the content rather than the human?

This is a heady matter that society in general is going to need to figure out, including whether new AI laws are needed to deal with these human-AI ethical dilemmas, see my discussion at the link here.

Coding Of Software Is In This Same Realm

Changing to another angle on this, let’s brainstorm on how else a second-view capability could be utilized.

For those who write software, they probably already use some form of code editing tool that assists in composing and testing code. In that sense, they are familiar with a second-view approach. Few of those second-view capabilities do much in terms of actively devising and testing the code, and not often in a highly collaborative way (notice to trolls, yes, some tools will do so – I’m not saying that this doesn’t exist).

OpenAI has set up Canvas to enable software coding, which is in addition to performing collaborations on text composition such as writing memos, stories, essays, narratives, poems, and so on. The software side includes being able to run your code and having the AI examine testing results to then give suggestions on where bugs might be or otherwise make the code better.

An allied topic I’ve covered in other postings is whether we are headed toward the demise of software engineers as a profession, whereby AI does all needed coding from A to Z. The AI comes up with the code, tests it, and rolls it out. Away goes the job of human efforts of writing code and developing systems. Should you be worried if you are a programmer? See my analysis at the link here.

Human-AI Collaboration Is A Moving Target

We are just in the early days of human-AI collaboration as it pertains to the use of generative AI and LLMs.

Imagine that you are using generative AI and have an article that you are writing. The article is to contain text, various figures, graphics, suitable images, and maybe have audio and video attached too. The use of a second-view or shall we say n-view is going to accommodate all modes or mediums. The AI isn’t going to only help with the text composition. All the components will be shown in some number of allied views, and you and the AI will work hand-in-hand to compose, edit, refine, and finalize it. For the latest on text-to-video, see my discussion at the link here.

The entire kit-and-kaboodle.

This seems quite exciting. And it is. Meanwhile, we need to ask hard questions about authorship, copyrights and Intellectual Property (IP) rights, plagiarism, and other bleaker sides of these AI advances.

We must keep from going over our skis, as they say these days.

A final remark for now.

Charles Darwin famously made this assertion about collaboration: “In the long history of humankind (and animal-kind, too) those who learned to collaborate and improvise most effectively have prevailed.” This suggests that we are smart to pursue human-AI collaboration. That is going to be our future, and there’s no turning back the clock.

Hopefully, we will be smart enough to keep human-AI collaboration in proper check and avert the dreaded existential risks that lurk within that weighty proposition. Should we collaboratively discuss this with AI, or might that be a bridge too far?

Time will tell.

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Revivir el compromiso en el aula de español: un desafío musical con chatgpt – enfoque de la facultad

Published

6 meses ago

6 junio, 2025

Sergio Villanueva

A mitad del semestre, no es raro notar un cambio en los niveles de energía de sus alumnos (Baghurst y Kelley, 2013; Kumari et al., 2021). El entusiasmo inicial por aprender un idioma extranjero puede disminuir a medida que otros cursos con tareas exigentes compitan por su atención. Algunos estudiantes priorizan las materias que perciben como más directamente vinculadas a su especialidad o carrera, mientras que otros simplemente sienten el peso del agotamiento de mediados de semestre. En la primavera, los largos meses de invierno pueden aumentar esta fatiga, lo que hace que sea aún más difícil mantener a los estudiantes comprometidos (Rohan y Sigmon, 2000).

Este es el momento en que un instructor de idiomas debe pivotar, cambiando la dinámica del aula para reavivar la curiosidad y la motivación. Aunque los instructores se esfuerzan por incorporar actividades que se adapten a los cinco estilos de aprendizaje preferidos (Felder y Henriques, 1995)-Visual (aprendizaje a través de imágenes y comprensión espacial), auditivo (aprendizaje a través de la escucha y discusión), lectura/escritura (aprendizaje a través de interacción basada en texto), Kinesthetic (aprendizaje a través de movimiento y actividades prácticas) y multimodal (una combinación de múltiples estilos)-its is beneficiales). Estructurado y, después de un tiempo, clases predecibles con actividades que rompen el molde. La introducción de algo inesperado y diferente de la dinámica del aula establecida puede revitalizar a los estudiantes, fomentar la creatividad y mejorar su entusiasmo por el aprendizaje.

La música, en particular, ha sido durante mucho tiempo un aliado de instructores que enseñan un segundo idioma (L2), un idioma aprendido después de la lengua nativa, especialmente desde que el campo hizo la transición hacia un enfoque más comunicativo. Arraigado en la interacción y la aplicación del mundo real, el enfoque comunicativo prioriza el compromiso significativo sobre la memorización de memoria, ayudando a los estudiantes a desarrollar fluidez de formas naturales e inmersivas. La investigación ha destacado constantemente los beneficios de la música en la adquisición de L2, desde mejorar la pronunciación y las habilidades de escucha hasta mejorar la retención de vocabulario y la comprensión cultural (DeGrave, 2019; Kumar et al. 2022; Nuessel y Marshall, 2008; Vidal y Nordgren, 2024).

Sobre la base de esta tradición, la actividad que compartiremos aquí no solo incorpora música sino que también integra inteligencia artificial, agregando una nueva capa de compromiso y pensamiento crítico. Al usar la IA como herramienta en el proceso de aprendizaje, los estudiantes no solo se familiarizan con sus capacidades, sino que también desarrollan la capacidad de evaluar críticamente el contenido que genera. Este enfoque los alienta a reflexionar sobre el lenguaje, el significado y la interpretación mientras participan en el análisis de texto, la escritura creativa, la oratoria y la gamificación, todo dentro de un marco interactivo y culturalmente rico.

Descripción de la actividad: Desafío musical con Chatgpt: “Canta y descubre”

Objetivo:

Los estudiantes mejorarán su comprensión auditiva y su producción escrita en español analizando y recreando letras de canciones con la ayuda de ChatGPT. Si bien las instrucciones se presentan aquí en inglés, la actividad debe realizarse en el idioma de destino, ya sea que se enseñe el español u otro idioma.

Instrucciones:

1. Escuche y decodifique

Divida la clase en grupos de 2-3 estudiantes.
Elija una canción en español (por ejemplo, La Llorona por chavela vargas, Oye CÓMO VA por Tito Puente, Vivir mi Vida por Marc Anthony).
Proporcione a cada grupo una versión incompleta de la letra con palabras faltantes.
Los estudiantes escuchan la canción y completan los espacios en blanco.

2. Interpretar y discutir

Dentro de sus grupos, los estudiantes analizan el significado de la canción.
Discuten lo que creen que transmiten las letras, incluidas las emociones, los temas y cualquier referencia cultural que reconocan.
- Cada grupo comparte su interpretación con la clase.
  - ¿Qué crees que la canción está tratando de comunicarse?
  - ¿Qué emociones o sentimientos evocan las letras para ti?
  - ¿Puedes identificar alguna referencia cultural en la canción? ¿Cómo dan forma a su significado?
  - ¿Cómo influye la música (melodía, ritmo, etc.) en su interpretación de la letra?

3. Comparar con chatgpt

Después de formar su propio análisis, los estudiantes preguntan a Chatgpt:
- ¿Qué crees que la canción está tratando de comunicarse?
- ¿Qué emociones o sentimientos evocan las letras para ti?
Comparan la interpretación de ChatGPT con sus propias ideas y discuten similitudes o diferencias.

4. Crea tu propio verso

Cada grupo escribe un nuevo verso que coincide con el estilo y el ritmo de la canción.
Pueden pedirle ayuda a ChatGPT: “Ayúdanos a escribir un nuevo verso para esta canción con el mismo estilo”.

5. Realizar y cantar

Cada grupo presenta su nuevo verso a la clase.
Si se sienten cómodos, pueden cantarlo usando la melodía original.
Es beneficioso que el profesor tenga una versión de karaoke (instrumental) de la canción disponible para que las letras de los estudiantes se puedan escuchar claramente.
Mostrar las nuevas letras en un monitor o proyector permite que otros estudiantes sigan y canten juntos, mejorando la experiencia colectiva.

6. Elección – El Grammy va a
Los estudiantes votan por diferentes categorías, incluyendo:

Mejor adaptación
Mejor reflexión
Mejor rendimiento
Mejor actitud
Mejor colaboración

7. Reflexión final

¿Cuál fue la parte más desafiante de comprender la letra?
¿Cómo ayudó ChatGPT a interpretar la canción?
¿Qué nuevas palabras o expresiones aprendiste?

Pensamientos finales: música, IA y pensamiento crítico

Un desafío musical con Chatgpt: “Canta y descubre” (Desafío Musical Con Chatgpt: “Cantar y Descubrir”) es una actividad que he encontrado que es especialmente efectiva en mis cursos intermedios y avanzados. Lo uso cuando los estudiantes se sienten abrumados o distraídos, a menudo alrededor de los exámenes parciales, como una forma de ayudarlos a relajarse y reconectarse con el material. Sirve como un descanso refrescante, lo que permite a los estudiantes alejarse del estrés de las tareas y reenfocarse de una manera divertida e interactiva. Al incorporar música, creatividad y tecnología, mantenemos a los estudiantes presentes en la clase, incluso cuando todo lo demás parece exigir su atención.

Más allá de ofrecer una pausa bien merecida, esta actividad provoca discusiones atractivas sobre la interpretación del lenguaje, el contexto cultural y el papel de la IA en la educación. A medida que los estudiantes comparan sus propias interpretaciones de las letras de las canciones con las generadas por ChatGPT, comienzan a reconocer tanto el valor como las limitaciones de la IA. Estas ideas fomentan el pensamiento crítico, ayudándoles a desarrollar un enfoque más maduro de la tecnología y su impacto en su aprendizaje.

Agregar el elemento de karaoke mejora aún más la experiencia, dando a los estudiantes la oportunidad de realizar sus nuevos versos y divertirse mientras practica sus habilidades lingüísticas. Mostrar la letra en una pantalla hace que la actividad sea más inclusiva, lo que permite a todos seguirlo. Para hacerlo aún más agradable, seleccionando canciones que resuenen con los gustos de los estudiantes, ya sea un clásico como La Llorona O un éxito contemporáneo de artistas como Bad Bunny, Selena, Daddy Yankee o Karol G, hace que la actividad se sienta más personal y atractiva.

Esta actividad no se limita solo al aula. Es una gran adición a los clubes españoles o eventos especiales, donde los estudiantes pueden unirse a un amor compartido por la música mientras practican sus habilidades lingüísticas. Después de todo, ¿quién no disfruta de una buena parodia de su canción favorita?

Mezclar el aprendizaje de idiomas con música y tecnología, Desafío Musical Con Chatgpt Crea un entorno dinámico e interactivo que revitaliza a los estudiantes y profundiza su conexión con el lenguaje y el papel evolutivo de la IA. Convierte los momentos de agotamiento en oportunidades de creatividad, exploración cultural y entusiasmo renovado por el aprendizaje.

Angela Rodríguez Mooney, PhD, es profesora asistente de español y la Universidad de Mujeres de Texas.

Referencias

Baghurst, Timothy y Betty C. Kelley. “Un examen del estrés en los estudiantes universitarios en el transcurso de un semestre”. Práctica de promoción de la salud 15, no. 3 (2014): 438-447.

DeGrave, Pauline. “Música en el aula de idiomas extranjeros: cómo y por qué”. Revista de Enseñanza e Investigación de Lenguas 10, no. 3 (2019): 412-420.

Felder, Richard M. y Eunice R. Henriques. “Estilos de aprendizaje y enseñanza en la educación extranjera y de segundo idioma”. Anales de idiomas extranjeros 28, no. 1 (1995): 21-31.

Nuessel, Frank y April D. Marshall. “Prácticas y principios para involucrar a los tres modos comunicativos en español a través de canciones y música”. Hispania (2008): 139-146.

Kumar, Tribhuwan, Shamim Akhter, Mehrunnisa M. Yunus y Atefeh Shamsy. “Uso de la música y las canciones como herramientas pedagógicas en la enseñanza del inglés como contextos de idiomas extranjeros”. Education Research International 2022, no. 1 (2022): 1-9

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5 indicaciones de chatgpt que pueden ayudar a los adolescentes a lanzar una startup

Published

6 meses ago

5 junio, 2025

Sergio Villanueva

Chica asiática que usa computadora portátil en casa mañana — Teen emprendedor que usa chatgpt para ayudarlo con su negocio

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El emprendimiento adolescente sigue en aumento. Según Junior Achievement Research, el 66% de los adolescentes estadounidenses de entre 13 y 17 años dicen que es probable que considere comenzar un negocio como adultos, con el monitor de emprendimiento global 2023-2024 que encuentra que el 24% de los jóvenes de 18 a 24 años son actualmente empresarios. Estos jóvenes fundadores no son solo soñando, están construyendo empresas reales que generan ingresos y crean un impacto social, y están utilizando las indicaciones de ChatGPT para ayudarlos.

En Wit (lo que sea necesario), la organización que fundó en 2009, hemos trabajado con más de 10,000 jóvenes empresarios. Durante el año pasado, he observado un cambio en cómo los adolescentes abordan la planificación comercial. Con nuestra orientación, están utilizando herramientas de IA como ChatGPT, no como atajos, sino como socios de pensamiento estratégico para aclarar ideas, probar conceptos y acelerar la ejecución.

Los emprendedores adolescentes más exitosos han descubierto indicaciones específicas que los ayudan a pasar de una idea a otra. Estas no son sesiones genéricas de lluvia de ideas: están utilizando preguntas específicas que abordan los desafíos únicos que enfrentan los jóvenes fundadores: recursos limitados, compromisos escolares y la necesidad de demostrar sus conceptos rápidamente.

Aquí hay cinco indicaciones de ChatGPT que ayudan constantemente a los emprendedores adolescentes a construir negocios que importan.

1. El problema del primer descubrimiento chatgpt aviso

“Me doy cuenta de que [specific group of people]

luchar contra [specific problem I’ve observed]. Ayúdame a entender mejor este problema explicando: 1) por qué existe este problema, 2) qué soluciones existen actualmente y por qué son insuficientes, 3) cuánto las personas podrían pagar para resolver esto, y 4) tres formas específicas en que podría probar si este es un problema real que vale la pena resolver “.

Un adolescente podría usar este aviso después de notar que los estudiantes en la escuela luchan por pagar el almuerzo. En lugar de asumir que entienden el alcance completo, podrían pedirle a ChatGPT que investigue la deuda del almuerzo escolar como un problema sistémico. Esta investigación puede llevarlos a crear un negocio basado en productos donde los ingresos ayuden a pagar la deuda del almuerzo, lo que combina ganancias con el propósito.

Los adolescentes notan problemas de manera diferente a los adultos porque experimentan frustraciones únicas, desde los desafíos de las organizaciones escolares hasta las redes sociales hasta las preocupaciones ambientales. Según la investigación de Square sobre empresarios de la Generación de la Generación Z, el 84% planea ser dueños de negocios dentro de cinco años, lo que los convierte en candidatos ideales para las empresas de resolución de problemas.

2. El aviso de chatgpt de chatgpt de chatgpt de realidad de la realidad del recurso

“Soy [age] años con aproximadamente [dollar amount] invertir y [number] Horas por semana disponibles entre la escuela y otros compromisos. Según estas limitaciones, ¿cuáles son tres modelos de negocio que podría lanzar de manera realista este verano? Para cada opción, incluya costos de inicio, requisitos de tiempo y los primeros tres pasos para comenzar “.

Este aviso se dirige al elefante en la sala: la mayoría de los empresarios adolescentes tienen dinero y tiempo limitados. Cuando un empresario de 16 años emplea este enfoque para evaluar un concepto de negocio de tarjetas de felicitación, puede descubrir que pueden comenzar con $ 200 y escalar gradualmente. Al ser realistas sobre las limitaciones por adelantado, evitan el exceso de compromiso y pueden construir hacia objetivos de ingresos sostenibles.

Según el informe de Gen Z de Square, el 45% de los jóvenes empresarios usan sus ahorros para iniciar negocios, con el 80% de lanzamiento en línea o con un componente móvil. Estos datos respaldan la efectividad de la planificación basada en restricciones: cuando funcionan los adolescentes dentro de las limitaciones realistas, crean modelos comerciales más sostenibles.

3. El aviso de chatgpt del simulador de voz del cliente

“Actúa como un [specific demographic] Y dame comentarios honestos sobre esta idea de negocio: [describe your concept]. ¿Qué te excitaría de esto? ¿Qué preocupaciones tendrías? ¿Cuánto pagarías de manera realista? ¿Qué necesitaría cambiar para que se convierta en un cliente? “

Los empresarios adolescentes a menudo luchan con la investigación de los clientes porque no pueden encuestar fácilmente a grandes grupos o contratar firmas de investigación de mercado. Este aviso ayuda a simular los comentarios de los clientes haciendo que ChatGPT adopte personas específicas.

Un adolescente que desarrolla un podcast para atletas adolescentes podría usar este enfoque pidiéndole a ChatGPT que responda a diferentes tipos de atletas adolescentes. Esto ayuda a identificar temas de contenido que resuenan y mensajes que se sienten auténticos para el público objetivo.

El aviso funciona mejor cuando se vuelve específico sobre la demografía, los puntos débiles y los contextos. “Actúa como un estudiante de último año de secundaria que solicita a la universidad” produce mejores ideas que “actuar como un adolescente”.

4. El mensaje mínimo de diseñador de prueba viable chatgpt

“Quiero probar esta idea de negocio: [describe concept] sin gastar más de [budget amount] o más de [time commitment]. Diseñe tres experimentos simples que podría ejecutar esta semana para validar la demanda de los clientes. Para cada prueba, explique lo que aprendería, cómo medir el éxito y qué resultados indicarían que debería avanzar “.

Este aviso ayuda a los adolescentes a adoptar la metodología Lean Startup sin perderse en la jerga comercial. El enfoque en “This Week” crea urgencia y evita la planificación interminable sin acción.

Un adolescente que desea probar un concepto de línea de ropa podría usar este indicador para diseñar experimentos de validación simples, como publicar maquetas de diseño en las redes sociales para evaluar el interés, crear un formulario de Google para recolectar pedidos anticipados y pedirles a los amigos que compartan el concepto con sus redes. Estas pruebas no cuestan nada más que proporcionar datos cruciales sobre la demanda y los precios.

5. El aviso de chatgpt del generador de claridad de tono

“Convierta esta idea de negocio en una clara explicación de 60 segundos: [describe your business]. La explicación debe incluir: el problema que resuelve, su solución, a quién ayuda, por qué lo elegirían sobre las alternativas y cómo se ve el éxito. Escríbelo en lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría “.

La comunicación clara separa a los empresarios exitosos de aquellos con buenas ideas pero una ejecución deficiente. Este aviso ayuda a los adolescentes a destilar conceptos complejos a explicaciones convincentes que pueden usar en todas partes, desde las publicaciones en las redes sociales hasta las conversaciones con posibles mentores.

El énfasis en el “lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría” es importante. Muchas plantillas de lanzamiento comercial suenan artificiales cuando se entregan jóvenes fundadores. La autenticidad es más importante que la jerga corporativa.

Más allá de las indicaciones de chatgpt: estrategia de implementación

La diferencia entre los adolescentes que usan estas indicaciones de manera efectiva y aquellos que no se reducen a seguir. ChatGPT proporciona dirección, pero la acción crea resultados.

Los jóvenes empresarios más exitosos con los que trabajo usan estas indicaciones como puntos de partida, no de punto final. Toman las sugerencias generadas por IA e inmediatamente las prueban en el mundo real. Llaman a clientes potenciales, crean prototipos simples e iteran en función de los comentarios reales.

Investigaciones recientes de Junior Achievement muestran que el 69% de los adolescentes tienen ideas de negocios, pero se sienten inciertos sobre el proceso de partida, con el miedo a que el fracaso sea la principal preocupación para el 67% de los posibles empresarios adolescentes. Estas indicaciones abordan esa incertidumbre al desactivar los conceptos abstractos en los próximos pasos concretos.

La imagen más grande

Los emprendedores adolescentes que utilizan herramientas de IA como ChatGPT representan un cambio en cómo está ocurriendo la educación empresarial. Según la investigación mundial de monitores empresariales, los jóvenes empresarios tienen 1,6 veces más probabilidades que los adultos de querer comenzar un negocio, y son particularmente activos en la tecnología, la alimentación y las bebidas, la moda y los sectores de entretenimiento. En lugar de esperar clases de emprendimiento formales o programas de MBA, estos jóvenes fundadores están accediendo a herramientas de pensamiento estratégico de inmediato.

Esta tendencia se alinea con cambios más amplios en la educación y la fuerza laboral. El Foro Económico Mundial identifica la creatividad, el pensamiento crítico y la resiliencia como las principales habilidades para 2025, la capacidad de las capacidades que el espíritu empresarial desarrolla naturalmente.

Programas como WIT brindan soporte estructurado para este viaje, pero las herramientas en sí mismas se están volviendo cada vez más accesibles. Un adolescente con acceso a Internet ahora puede acceder a recursos de planificación empresarial que anteriormente estaban disponibles solo para empresarios establecidos con presupuestos significativos.

La clave es usar estas herramientas cuidadosamente. ChatGPT puede acelerar el pensamiento y proporcionar marcos, pero no puede reemplazar el arduo trabajo de construir relaciones, crear productos y servir a los clientes. La mejor idea de negocio no es la más original, es la que resuelve un problema real para personas reales. Las herramientas de IA pueden ayudar a identificar esas oportunidades, pero solo la acción puede convertirlos en empresas que importan.

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Chatgpt vs. gemini: he probado ambos, y uno definitivamente es mejor

Published

6 meses ago

5 junio, 2025

Sergio Villanueva

Precio

ChatGPT y Gemini tienen versiones gratuitas que limitan su acceso a características y modelos. Los planes premium para ambos también comienzan en alrededor de $ 20 por mes. Las características de chatbot, como investigaciones profundas, generación de imágenes y videos, búsqueda web y más, son similares en ChatGPT y Gemini. Sin embargo, los planes de Gemini pagados también incluyen el almacenamiento en la nube de Google Drive (a partir de 2TB) y un conjunto robusto de integraciones en las aplicaciones de Google Workspace.

Los niveles de más alta gama de ChatGPT y Gemini desbloquean el aumento de los límites de uso y algunas características únicas, pero el costo mensual prohibitivo de estos planes (como $ 200 para Chatgpt Pro o $ 250 para Gemini Ai Ultra) los pone fuera del alcance de la mayoría de las personas. Las características específicas del plan Pro de ChatGPT, como el modo O1 Pro que aprovecha el poder de cálculo adicional para preguntas particularmente complicadas, no son especialmente relevantes para el consumidor promedio, por lo que no sentirá que se está perdiendo. Sin embargo, es probable que desee las características que son exclusivas del plan Ai Ultra de Gemini, como la generación de videos VEO 3.

Ganador: Géminis

Plataformas

Puede acceder a ChatGPT y Gemini en la web o a través de aplicaciones móviles (Android e iOS). ChatGPT también tiene aplicaciones de escritorio (macOS y Windows) y una extensión oficial para Google Chrome. Gemini no tiene aplicaciones de escritorio dedicadas o una extensión de Chrome, aunque se integra directamente con el navegador.

Interfaz web chatgpt

(Crédito: OpenAI/PCMAG)

Chatgpt está disponible en otros lugares, Como a través de Siri. Como se mencionó, puede acceder a Gemini en las aplicaciones de Google, como el calendario, Documento, ConducirGmail, Mapas, Mantener, FotosSábanas, y Música de YouTube. Tanto los modelos de Chatgpt como Gemini también aparecen en sitios como la perplejidad. Sin embargo, obtiene la mayor cantidad de funciones de estos chatbots en sus aplicaciones y portales web dedicados.

Las interfaces de ambos chatbots son en gran medida consistentes en todas las plataformas. Son fáciles de usar y no lo abruman con opciones y alternar. ChatGPT tiene algunas configuraciones más para jugar, como la capacidad de ajustar su personalidad, mientras que la profunda interfaz de investigación de Gemini hace un mejor uso de los bienes inmuebles de pantalla.

Ganador: empate

Modelos de IA

ChatGPT tiene dos series primarias de modelos, la serie 4 (su línea de conversación, insignia) y la Serie O (su compleja línea de razonamiento). Gemini ofrece de manera similar una serie Flash de uso general y una serie Pro para tareas más complicadas.

Los últimos modelos de Chatgpt son O3 y O4-Mini, y los últimos de Gemini son 2.5 Flash y 2.5 Pro. Fuera de la codificación o la resolución de una ecuación, pasará la mayor parte de su tiempo usando los modelos de la serie 4-Series y Flash. A continuación, puede ver cómo funcionan estos modelos en una variedad de tareas. Qué modelo es mejor depende realmente de lo que quieras hacer.

Ganador: empate

Búsqueda web

ChatGPT y Gemini pueden buscar información actualizada en la web con facilidad. Sin embargo, ChatGPT presenta mosaicos de artículos en la parte inferior de sus respuestas para una lectura adicional, tiene un excelente abastecimiento que facilita la vinculación de reclamos con evidencia, incluye imágenes en las respuestas cuando es relevante y, a menudo, proporciona más detalles en respuesta. Gemini no muestra nombres de fuente y títulos de artículos completos, e incluye mosaicos e imágenes de artículos solo cuando usa el modo AI de Google. El abastecimiento en este modo es aún menos robusto; Google relega las fuentes a los caretes que se pueden hacer clic que no resaltan las partes relevantes de su respuesta.

Como parte de sus experiencias de búsqueda en la web, ChatGPT y Gemini pueden ayudarlo a comprar. Si solicita consejos de compra, ambos presentan mosaicos haciendo clic en enlaces a los minoristas. Sin embargo, Gemini generalmente sugiere mejores productos y tiene una característica única en la que puede cargar una imagen tuya para probar digitalmente la ropa antes de comprar.

Ganador: chatgpt

Investigación profunda

ChatGPT y Gemini pueden generar informes que tienen docenas de páginas e incluyen más de 50 fuentes sobre cualquier tema. La mayor diferencia entre los dos se reduce al abastecimiento. Gemini a menudo cita más fuentes que CHATGPT, pero maneja el abastecimiento en informes de investigación profunda de la misma manera que lo hace en la búsqueda en modo AI, lo que significa caretas que se puede hacer clic sin destacados en el texto. Debido a que es más difícil conectar las afirmaciones en los informes de Géminis a fuentes reales, es más difícil creerles. El abastecimiento claro de ChatGPT con destacados en el texto es más fácil de confiar. Sin embargo, Gemini tiene algunas características de calidad de vida en ChatGPT, como la capacidad de exportar informes formateados correctamente a Google Docs con un solo clic. Su tono también es diferente. Los informes de ChatGPT se leen como publicaciones de foro elaboradas, mientras que los informes de Gemini se leen como documentos académicos.

Ganador: chatgpt

Generación de imágenes

La generación de imágenes de ChatGPT impresiona independientemente de lo que solicite, incluso las indicaciones complejas para paneles o diagramas cómicos. No es perfecto, pero los errores y la distorsión son mínimos. Gemini genera imágenes visualmente atractivas más rápido que ChatGPT, pero rutinariamente incluyen errores y distorsión notables. Con indicaciones complicadas, especialmente diagramas, Gemini produjo resultados sin sentido en las pruebas.

Arriba, puede ver cómo ChatGPT (primera diapositiva) y Géminis (segunda diapositiva) les fue con el siguiente mensaje: “Genere una imagen de un estudio de moda con una decoración simple y rústica que contrasta con el espacio más agradable. Incluya un sofá marrón y paredes de ladrillo”. La imagen de ChatGPT limita los problemas al detalle fino en las hojas de sus plantas y texto en su libro, mientras que la imagen de Gemini muestra problemas más notables en su tubo de cordón y lámpara.

Ganador: chatgpt

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Generación de videos

La generación de videos de Gemini es la mejor de su clase, especialmente porque ChatGPT no puede igualar su capacidad para producir audio acompañante. Actualmente, Google bloquea el último modelo de generación de videos de Gemini, VEO 3, detrás del costoso plan AI Ultra, pero obtienes más videos realistas que con ChatGPT. Gemini también tiene otras características que ChatGPT no, como la herramienta Flow Filmmaker, que le permite extender los clips generados y el animador AI Whisk, que le permite animar imágenes fijas. Sin embargo, tenga en cuenta que incluso con VEO 3, aún necesita generar videos varias veces para obtener un gran resultado.

https://www.youtube.com/watch?v=XEJSS8SWBN0

En el ejemplo anterior, solicité a ChatGPT y Gemini a mostrarme un solucionador de cubos de Rubik Rubik que resuelva un cubo. La persona en el video de Géminis se ve muy bien, y el audio acompañante es competente. Al final, hay una buena atención al detalle con el marco que se desplaza, simulando la detención de una grabación de selfies. Mientras tanto, Chatgpt luchó con su cubo, distorsionándolo en gran medida.

Ganador: Géminis

Procesamiento de archivos

Comprender los archivos es una fortaleza de ChatGPT y Gemini. Ya sea que desee que respondan preguntas sobre un manual, editen un currículum o le informen algo sobre una imagen, ninguno decepciona. Sin embargo, ChatGPT tiene la ventaja sobre Gemini, ya que ofrece un reconocimiento de imagen ligeramente mejor y respuestas más detalladas cuando pregunta sobre los archivos cargados. Ambos chatbots todavía a veces inventan citas de documentos proporcionados o malinterpretan las imágenes, así que asegúrese de verificar sus resultados.

Ganador: chatgpt

Escritura creativa

Chatgpt y Gemini pueden generar poemas, obras, historias y más competentes. CHATGPT, sin embargo, se destaca entre los dos debido a cuán únicas son sus respuestas y qué tan bien responde a las indicaciones. Las respuestas de Gemini pueden sentirse repetitivas si no calibra cuidadosamente sus solicitudes, y no siempre sigue todas las instrucciones a la carta.

En el ejemplo anterior, solicité ChatGPT (primera diapositiva) y Gemini (segunda diapositiva) con lo siguiente: “Sin hacer referencia a nada en su memoria o respuestas anteriores, quiero que me escriba un poema de verso gratuito. Preste atención especial a la capitalización, enjambment, ruptura de línea y puntuación. Dado que es un verso libre, no quiero un medidor familiar o un esquema de retiro de la rima, pero quiero que tenga un estilo de coohes. ChatGPT logró entregar lo que pedí en el aviso, y eso era distinto de las generaciones anteriores. Gemini tuvo problemas para generar un poema que incorporó cualquier cosa más allá de las comas y los períodos, y su poema anterior se lee de manera muy similar a un poema que generó antes.

Razonamiento complejo

Los modelos de razonamiento complejos de Chatgpt y Gemini pueden manejar preguntas de informática, matemáticas y física con facilidad, así como mostrar de manera competente su trabajo. En las pruebas, ChatGPT dio respuestas correctas un poco más a menudo que Gemini, pero su rendimiento es bastante similar. Ambos chatbots pueden y le darán respuestas incorrectas, por lo que verificar su trabajo aún es vital si está haciendo algo importante o tratando de aprender un concepto.

Ganador: chatgpt

Integración

ChatGPT no tiene integraciones significativas, mientras que las integraciones de Gemini son una característica definitoria. Ya sea que desee obtener ayuda para editar un ensayo en Google Docs, comparta una pestaña Chrome para hacer una pregunta, pruebe una nueva lista de reproducción de música de YouTube personalizada para su gusto o desbloquee ideas personales en Gmail, Gemini puede hacer todo y mucho más. Es difícil subestimar cuán integrales y poderosas son realmente las integraciones de Géminis.

Ganador: Géminis

Asistentes de IA

ChatGPT tiene GPT personalizados, y Gemini tiene gemas. Ambos son asistentes de IA personalizables. Tampoco es una gran actualización sobre hablar directamente con los chatbots, pero los GPT personalizados de terceros agregan una nueva funcionalidad, como el fácil acceso a Canva para editar imágenes generadas. Mientras tanto, terceros no pueden crear gemas, y no puedes compartirlas. Puede permitir que los GPT personalizados accedan a la información externa o tomen acciones externas, pero las GEM no tienen una funcionalidad similar.

Ganador: chatgpt

Contexto Windows y límites de uso

La ventana de contexto de ChatGPT sube a 128,000 tokens en sus planes de nivel superior, y todos los planes tienen límites de uso dinámicos basados en la carga del servidor. Géminis, por otro lado, tiene una ventana de contexto de 1,000,000 token. Google no está demasiado claro en los límites de uso exactos para Gemini, pero también son dinámicos dependiendo de la carga del servidor. Anecdóticamente, no pude alcanzar los límites de uso usando los planes pagados de Chatgpt o Gemini, pero es mucho más fácil hacerlo con los planes gratuitos.

Ganador: Géminis

Privacidad

La privacidad en Chatgpt y Gemini es una bolsa mixta. Ambos recopilan cantidades significativas de datos, incluidos todos sus chats, y usan esos datos para capacitar a sus modelos de IA de forma predeterminada. Sin embargo, ambos le dan la opción de apagar el entrenamiento. Google al menos no recopila y usa datos de Gemini para fines de capacitación en aplicaciones de espacio de trabajo, como Gmail, de forma predeterminada. ChatGPT y Gemini también prometen no vender sus datos o usarlos para la orientación de anuncios, pero Google y OpenAI tienen historias sórdidas cuando se trata de hacks, filtraciones y diversos fechorías digitales, por lo que recomiendo no compartir nada demasiado sensible.

Ganador: empate