Artificial intelligence (AI) isn’t just some futuristic concept anymore, it’s woven into our daily lives now. And if you’re a writer like me, it’s become impossible to ignore.
When OpenAI dropped ChatGPT in late 2022, the writing world had a collective moment of shock and curiosity. Could this AI churn out a novel? Craft a compelling ad campaign? Simplify calculus for a seven-year-old? More importantly, was this the beginning of the end for human writers?
Then, in early 2023, Anthropic launched Claude, shifting the conversation from “What can AI do?” to “Which AI does it better?” Suddenly, comparisons were everywhere. Was Claude more creative? Was ChatGPT more generic? Which one felt more human?
At the time, I thought these debates were premature. Both models were fresh out of the lab, still evolving. But now, in 2025, after major updates and years of real-world use, the battle between Claude and ChatGPT has become far more interesting.
So, I put them to the test, evaluating their capabilities across content creation, research, problem-solving, and creative writing. And while both have grown into powerhouses, the real differences lie not just in raw performance but in how they’re designed to serve different needs.
In this article, I’ll take you through my hands-on experience with both AI models, covering everything from onboarding and usability to response quality and overall performance. By the end, you’ll have a clearer idea of which AI is the best fit for you.
TL;DR: Key takeaways from this article
ChatGPT makes getting started a breeze, with a seamless sign-up process and intuitive navigation, while Claude offers a sleeker, distraction-free interface for a more minimalist experience.
Claude delivers structured, articulate responses that feel naturally human, whereas ChatGPT thrives on flexibility and adaptability, making it better for a wide range of tasks.
ChatGPT, especially with GPT-4 Turbo, generates responses quickly, while Claude takes its time to craft more nuanced and thoughtful answers.
Both tools are easy to use, powered by impressive models, and excel in creative writing, brainstorming, coding, and deep analysis.
The right choice depends on you: Need versatility and speed? Go with ChatGPT. Prefer depth and structured thinking? Claude is your best bet.
What are Claude and ChatGPT?
Before diving into the head-to-head comparison, let’s break down what these two AI tools actually are and how they work.
Claude: Anthropic’s thoughtful AI assistant
What is Claude?
Claude, developed by Anthropic AI, is a conversational AI chatbot and the name of the underlying Large Language Models (LLMs) that power it. Designed for natural, human-like interactions, Claude excels in a wide range of tasks, from summarization and Q&A to decision-making, code-writing, and editing.
Named after Claude Shannon (the pioneer of information theory), this AI assistant was built with an emphasis on safety, reliability, and context-aware reasoning. Unlike some AI models that rely on real-time internet access, Claude generates responses based solely on its training data, offering structured and coherent answers without pulling live web results.
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Anthropic currently offers multiple versions of Claude, with one of its standout features being extended memory, allowing it to process up to 75,000 words at once — meaning it can analyze entire books and generate insightful summaries.
How does Claude work?
Claude functions as a self-contained AI model, trained on vast amounts of text and code. It can generate creative content, translate languages, write code, summarize lengthy documents, and provide deep analytical insights. Available via web browsers and mobile apps (iOS and Android), it’s designed for users who need structured and in-depth responses across various domains.
However, unlike competitors such as ChatGPT and Google Gemini, Claude does not have live internet access and cannot fetch data from external sources. Instead, it operates based on the knowledge it has been trained on, making it particularly strong in context retention and logical reasoning.
Claude at a glance
Developer
Anthropic
Year launched
2023
Type of AI tool
Conversational AI and LLM
Top 3 use cases
Content structuring, analytical reasoning, deep summarization
Who can use it?
Writers, researchers, business professionals
Starting price
$20 per month
Free version
Yes, with limitations
ChatGPT: OpenAI’s all-purpose AI assistant
What is ChatGPT?
If you’ve spent any time in the AI space, you’ve probably either used ChatGPT or heard someone rave about it. OpenAI’s groundbreaking chatbot burst onto the scene in late 2022 and instantly reshaped AI-assisted content creation, automation, and productivity.
Built on OpenAI’s latest GPT-4o model, ChatGPT does far more than just generate text. It helps users brainstorm, streamline workflows, summarize research papers, craft persuasive emails, and write complex code. Its ability to integrate with third-party tools has made it a favorite among marketers, developers, and business professionals looking to automate tedious tasks.
How does ChatGPT work?
ChatGPT leverages advanced deep learning techniques and reinforcement learning to produce fast, adaptable, and contextually relevant responses. While earlier models had limitations in contextual memory, newer iterations, especially GPT-4 Turbo, have dramatically improved response accuracy and efficiency.
Unlike Claude, ChatGPT can access real-time internet in its pro version, making it an excellent tool for live research, up-to-date insights, and SEO-driven content recommendations. Available through web browsers and mobile apps, it’s designed for both casual users and professionals who need a versatile AI assistant for a variety of tasks.
ChatGPT at a glance
Developer
OpenAI
Year launched
2022
Type of AI tool
Generative AI for natural language processing
Top 3 use cases
Content creation, idea generation, SEO recommendations
Who can use it?
Marketers, content creators, bloggers, SEO professionals
Starting price
$20
Free version
Yes, with limitations
The bottom line
Both Claude and ChatGPT have evolved into powerful AI tools, each with its strengths. Claude focuses on structured, logical, and deeply analytical responses, while ChatGPT is known for its versatility, speed, and real-time adaptability. The right choice ultimately depends on your specific needs and workflow, and that’s exactly what we’ll explore next.
Why I decided to compare Claude and ChatGPT
After spending years working with AI tools like ChatGPT and Claude, I felt it was time to put them to the test and see how they stack up. Both of these models are making waves in the world of generative AI, but I wanted to go beyond the surface and dive into the real-world experience of using them day in and day out.
Whether you’re a writer, a researcher, or just someone curious about how these tools perform in practical settings, I believe this comparison will give you the insights you need to make an informed choice.
My goal for comparing Claude and ChatGPT
The objective of this deep dive was simple:
I wanted to get a hands-on feel for each model’s strengths and weaknesses in a variety of tasks. Sure, Claude and ChatGPT are powerful, but how do they measure up when you push them to their limits?
I tested everything from content creation to research, problem-solving, and creative writing, essentially putting them through a range of real-world challenges. This comparison isn’t just about numbers or abstract features. It’s about how these tools work for you in everyday situations.
Getting started with Claude and ChatGPT
Getting up and running with Claude and ChatGPT is a breeze, so let’s break down the sign-up and initial setup for each.
Sign up and initial set up
ChatGPT
To get started with ChatGPT, all you need is an OpenAI account, which can be created swiftly using either your email address or a Google login. Once you’ve signed up, you’re greeted with a user-friendly dashboard that’s ready for you to dive into conversations. The sign-up process itself is quick, and after logging in, you’re pretty much set to explore everything ChatGPT has to offer.
Claude
For Claude, the sign-up process is just as simple, with a clean, minimalist user interface that feels welcoming and easy to navigate. Whether you’re using a desktop or mobile device, getting started takes just a few clicks. The sign-up flow is smooth and doesn’t throw unnecessary hurdles in your way.
The AI will ask you to enter your name as a way to get to know you and jump into tasks right away, with an interface that’s more focused on getting you to your content.
My first impression of Claude and ChatGPT
From the moment I began interacting with both AI models, it was clear that each has a distinct personality. Claude has this polished, structured feel, like it’s thinking through every word carefully before responding. It’s almost as if you’re talking to a colleague who wants to make sure everything is perfect.
On the other hand, ChatGPT felt a lot more dynamic and free-flowing. The conversations felt more flexible, with a natural give-and-take that’s both quick and engaging.
The first few responses from each AI model gave me a solid sense of what they were about. While Claude’s responses were incredibly detailed and logically structured, ChatGPT’s replies were more conversational and adaptable to a wide variety of contexts.
How easy it is to get into Claude and ChatGPT
Let’s break down how each model feels when it comes to learning curve:
Claude
Onboarding with Claude was quick and straightforward. You’re welcomed with a clean, minimalist interface. There’s no clutter, which I appreciated.
Navigating through tasks felt intuitive, but there’s still a bit of a learning curve when you start digging into more advanced features like content structuring or analysis, as well as style and model selection. Claude is made for more thoughtful, deliberate interactions, so it’s not about speed, but about crafting quality responses that require a bit more time.
ChatGPT
Now, ChatGPT’s user experience is built for speed and versatility. Signing up was just as easy, and once you’re in, it’s all about jumping into a conversation and getting things done.
The interface is clean but it also feels a little more interactive and responsive, which is a nice touch. As a user, I could jump from one task to the next without missing a beat. Whether it was coding, brainstorming, or answering quick questions, ChatGPT kept pace easily.
Key features comparison: Claude vs. ChatGPT
Both platforms are equipped with cutting-edge AI models, but they do have some nuances that make them stand out in different ways.
First, let’s see how they are the same or similar.
How Claude and ChatGPT are similar
To fully appreciate their unique strong points, you must first understand how similar they are.
Here’s how both AI tools are similar:
1. They are both easy to use
One of the most striking aspects of both Claude and ChatGPT is just how approachable they are. Despite being powered by the latest advancements in AI, these tools offer a user experience that’s intuitive and easy to grasp.
It doesn’t matter if you’re using them for the first time or the hundredth, getting the hang of them is as simple as searching for a recipe on Google. Both are state-of-the-art models capable of handling complex tasks, but you don’t need a PhD in AI to make them work
2. They are both powered by advanced language models
At their core, both Claude and ChatGPT are designed to engage in natural language processing (NLP), meaning they can understand and generate human-like responses. These models have been trained on vast datasets of text and code, making them incredibly proficient at generating human-like responses across a range of tasks, from creative writing to problem-solving.
The AI models are proficient in carrying on coherent, contextually relevant conversations. However, while the architecture and core technology are similar, there are key differences in how these models respond and adapt to various use cases (more on that in a bit).
3. They both integrate with third-party apps
Claude and ChatGPT can integrate seamlessly with third-party tools. This means you can automate tasks, trigger conversations, and even send AI-generated results directly to other platforms, all without having to lift a finger.
API pricing and cost efficiency
Claude
Claude 3.5 Sonnet: $3.00 per 1M input tokens, $15.00 per 1M output tokens.
Claude 3 Haiku: $0.25 per 1M input tokens, $1.25 per 1M output tokens.
ChatGPT
GPT-4: $5.00 per 1M input tokens, $15.00 per 1M output tokens.
GPT-3.5 Turbo: $0.50 per 1M input tokens, $1.50 per 1M output tokens.
4. They both have multi-use applications
Both AI models are versatile and serve a wide range of applications. From content creation and technical troubleshooting to brainstorming ideas and answering complex queries, Claude and ChatGPT can be used in various contexts. It can help streamline work processes, enhance creativity, and assist with problem-solving.
How Claude and ChatGPT are different
The more I dug into their distinctive features, the clearer it became that Claude and ChatGPT have different strengths, making each better suited for certain use cases.
Here’s a breakdown of where they diverge.
1. Ideal users
ChatGPT is the go-to if you need a versatile, all-in-one AI solution. The AI tool offers a vast array of functionalities, from image and video generation to voice features and web browsing. It’s perfect for exploring the full spectrum of AI capabilities.
Claude, on the other hand, excels when it comes to deep text and code work. Its sophisticated writing style, robust coding features, and ability to handle complex analytical tasks make it ideal for developers, writers, and analysts who require precision over breadth.
Verdict: A tie.
2. Models
Both Claude and ChatGPT offer cutting-edge models, but their approach to task specialization differs slightly.
Tool
Model
Description
ChatGPT
GPT-4o
A model for general-purpose tasks
GPT-4o mini
The more affordable, speedy general-purpose model
o1
Advanced reasoning model for complex tasks
o1-mini
Model ideal for complex reasoning
o1 Pro
The most resource-intensive model, available exclusively on the $200/month ChatGPT Pro plan
Claude
Claude 3.5 Sonnet
The most intelligent model, ideal for nuanced tasks
Claude 3.5 Haiku
A faster, (most) cost-effective option
Claude 3 Opus
Powerful model for tackling complex tasks.
Verdict: A tie.
3. Creative work
When it comes to creativity, Claude outshines ChatGPT. Because creative work is subjective, Claude’s natural-sounding output makes it a better partner for writing. Its Styles feature lets you tailor the tone of your writing to fit various contexts (e.g., a casual memo, social media posts, or long-form content).
ChatGPT’s GPT-4o, while highly capable, can sometimes sound generic, often relying on phrases like “in today’s ever-changing landscape” or overusing bullet points. For truly creative tasks, Claude feels like the more human-like option.
Verdict: Claude wins.
4. Image and video generation
ChatGPT takes the lead when it comes to media generation. Powered by DALL·E 3, it’s capable of producing stunning photorealistic images from text prompts. For users who want even more creative control, Sora enables video generation, making ChatGPT a versatile tool for image and video content creation.
Claude doesn’t offer direct image or video generation, but its powerful text-based capabilities still make it a top choice for writing and coding tasks.
Verdict: ChatGPT wins.
5. Coding assistance
Claude stands out for coding thanks to its Artifacts feature, which allows you to see the results of your code in real time. Experienced developer or a beginner, this feature makes it easy to test and tweak your code instantly.
ChatGPT, while a powerful coding assistant, doesn’t quite offer the same instant feedback loop. It can generate code, but it’s more difficult to preview the results immediately within the chat.
Verdict: Claude wins.
6. Real-time Internet access
ChatGPT has a clear advantage when it comes to browsing the web for real-time information. Thanks to its ChatGPT Search feature, users can access up-to-date info directly from the web, even if the query is about current events.
Claude, however, still suffers from a knowledge cutoff, meaning if you need the latest info, ChatGPT is your best bet.
Verdict: ChatGPT wins.
7. Pricing
When it comes to pricing, both Claude and ChatGPT offer flexibility, but their models differ in terms of cost structure and what you get for your money.
Here’s a quick breakdown of their pricing tiers:
ChatGPT pricing
Plan
Features
Cost
Free
Access to GPT‑4o miniReal-time web searchLimited access to GPT‑4o and o3‑miniLimited file uploads, data analysis, image generation, and voice modeCustom GPTs
$0/month
Plus
Everything in Free, plus:Extended messaging limitsAdvanced file uploads, data analysis, and image generationStandard and advanced voice modes (video and screen sharing)Access to o3‑mini, o3‑mini‑high, and o1 modelsCustom GPT creationLimited access to Sora video generation
$20/month
Pro
Everything in Plus, plus:Unlimited access to all reasoning models (including GPT‑4o)Advanced voice features, higher limits for video and screen sharingExclusive research preview of GPT‑4.5o1 Pro mode for high-performance tasksExpanded access to Sora video generationResearch preview of Operator (U.S. only)
$200/month
Claude pricing
Plan
Features
Cost
Free
Access to the latest Claude modelUse Claude on web, iOS, and AndroidAsk about images and documents
$0/month
Pro
Everything in Free, plus:More usage than FreeOrganize chats and documents with ProjectsAccess additional Claude models, including Claude 3.7 Sonnet with extended thinking modeEarly access to new features
Everything in Team, plus:More usage than TeamExpanded context windowSSO, domain capture, role-based access, and fine-grained permissioningSCIM for cross-domain identity managementAudit logs
Custom pricing
8. Extra features
ChatGPT also offers a range of unique features that make it stand out for everyday use:
Voice Mode: Without typing, you can converse with ChatGPT using just your voice, which is perfect for on-the-go interactions. The response time is impressive.
Advanced Voice Mode: Give ChatGPT access to your phone’s camera and ask it questions about anything it can see. This feature can help you identify objects, read documents, and even give insights based on visual cues.
Task Automation: You can set up recurring tasks, like language practice or exercising, that are dynamically updated based on your needs. A simple “Every day at 6 p.m., give me a sentence in Spanish and ask me to translate it into English. Make them progressively more difficult” or “provide me with workout routines and remind me every morning at 6 a.m. to do my core exercise.”
Custom GPTs: ChatGPT allows users to create specialized GPTs for a variety of tasks, from coding to plant care coaching, broadening its utility.
Verdict: ChatGPT wins.
Comparison table: Claude vs. ChatGPT
Feature
Claude
ChatGPT
Company
Anthropic
OpenAI
AI Model
Claude 3.5 SonnetClaude 3.5 HaikuClaude 3 Opus
GPT-4oGPT-4o miniO1o1-mini
Best for
Long documents, writing, and coding
Real-time web search, multimedia, automation
Real-time web access
No
Yes
Image Generation
No
Yes (DALL·E)
Video Generation
No
Yes (Sora)
Voice Mode
No
Yes
Interactive editor
Artifact
Canvas
Free version
Yes
Yes
Starting Price
$20/month ($18 if billed yearly)
$20/month for ChatGPT Plus
Writing style
More natural and adaptive
Customisable but sometimes generic
Context Window
200,000 tokens, or about 150,000 words
128,000 tokens, or about 96,000 words
My hands-on testing experience
After exploring the features and capabilities of both Claude and ChatGPT, I decided to put them through rigorous real-world testing. I wanted to see how they performed across different tasks and scenarios that writers, researchers, and everyday users might encounter.
Here’s what I like and didn’t like during my hands-on testing:
What I liked about Claude
1. Thoughtfully structured responses
Claude consistently impressed me with its ability to provide thoughtfully structured responses that felt genuinely human. When I asked Claude to analyze complex topics or documents, it demonstrated remarkable contextual understanding and maintained coherent reasoning throughout its responses.
2. Natural writing style
One of the most striking aspects of Claude was its natural writing style. Whether I requested creative content, analytical breakdowns, or technical explanations, Claude produced text that flowed logically and avoided the formulaic patterns that often betray most AI-generated content. This natural quality made Claude’s outputs feel more authentic and ready to use with minimal editing.
3. Excellent handling of nuance
Another standout feature was Claude’s exceptional handling of nuance and ambiguity. When presented with complex ethical questions or scenarios requiring careful consideration of multiple perspectives, Claude showed an impressive ability to navigate these waters thoughtfully. Rather than offering simplistic answers, it acknowledged complexity and provided balanced, well-reasoned responses.
4. Powerful “Artifacts” feature
The Artifacts feature proved invaluable for coding tasks and document creation. Being able to see code execution results in real-time streamlined the development process significantly. For example, when I asked Claude to create a simple data visualization based on a dataset I provided, it not only generated the code but also displayed the resulting chart directly in our conversation, allowing for immediate feedback and iteration.
5. Impressive context window
Finally, Claude’s 200,000 token context window proved useful in practical scenarios. I tested this by asking it to analyze a page research paper, and it maintained remarkable coherence about details from the beginning of the document even when discussing conclusions at the end, something that would have required breaking the task into multiple prompts with other AI assistants.
What I liked about ChatGPT
1. Remarkable versatility
ChatGPT’s versatility immediately stood out during my testing. The integration of multiple capabilities — text generation, image creation, voice interaction, and web browsing — into a single platform created a seamless experience that felt truly next-generation.
2. Valuable real-time web access
The real-time web access feature proved invaluable for fact-checking and retrieving current information. When I asked about recent events or needed up-to-date statistics for an article I was writing, ChatGPT delivered accurate information without the knowledge cutoff limitations that hampered Claude’s responses to similar queries.
3. Impressive image generation
DALL-E integration for image generation was another highlight. When developing content for a mock marketing campaign, I was able to describe the visual concepts I wanted, and ChatGPT generated compelling images that matched my descriptions remarkably well. This saved considerable time that would otherwise have been spent searching for stock photos or working with a graphic designer.
4. Game-changing voice mode
The voice mode transformed how I interacted with the AI. During a busy day of multitasking, I found myself using ChatGPT like a virtual assistant, asking questions while cooking, brainstorming ideas while organizing my workspace, and dictating notes while walking. The natural-sounding voice responses made this feel less like using technology and more like conversing with a helpful colleague.
5. Practical custom GPTs
Custom GPTs proved surprisingly useful for specialized tasks. I created a custom GPT focused on SEO content analysis that consistently applied the same evaluation framework to my draft articles. Having this specialized tool available within the same interface as my general AI assistant streamlined my workflow considerably.
What I didn’t like in both models
1. Inconsistent factual accuracy
Despite their impressive capabilities, both Claude and ChatGPT demonstrated limitations with factual accuracy. While ChatGPT could access the web for current information, it occasionally misinterpreted or oversimplified complex topics. Claude, constrained by its knowledge cutoff, sometimes provided outdated information or declined to answer questions about recent developments altogether.
2. Overconfidence in incorrect information
Both assistants sometimes exhibited what some users have described as “confidence without competence,” delivering incorrect information with the same authoritative tone as accurate responses. This was particularly noticeable in specialized technical domains and required vigilant fact-checking on my part.
3. Limited creative originality
Creative writing tasks revealed limitations in both models. While they could generate serviceable content, neither consistently produced original or compelling creative work. Their outputs often felt derivative, drawing heavily on common patterns and tropes rather than demonstrating genuine creativity.
4. Problems with long-term memory
Long-term memory and conversation coherence became problematic in extended interactions with both assistants, but worse in ChatGPT. Despite their impressive context windows, both Claude and ChatGPT occasionally lost track of important details from earlier in our conversations, especially when those conversations spanned multiple days or sessions.
5. Unpredictable response times
Response time variability was frustrating with both models. While ChatGPT was generally faster, both assistants experienced unpredictable slowdowns during peak usage times. Claude’s more deliberate approach to generating responses meant that complex queries could sometimes take more than 60 seconds to process, an eternity when you’re trying to maintain a productive workflow.
6. Limitations in true reasoning
Finally, both models still struggle with tasks requiring genuine reasoning rather than pattern recognition. When presented with novel logical puzzles or asked to develop innovative solutions to complex problems, both assistants tended to fall back on familiar approaches rather than demonstrating the creative problem-solving abilities that characterize human intelligence.
How to make the most of both tools
If you’re investing time and potentially money in AI assistants like Claude and ChatGPT, you’ll want to maximize their value.
Drawing from my extensive testing, here are some practical tips to help you get the most out of both tools:
1. Play to their unique strengths
Understanding the distinct advantages of each assistant allows you to direct the right tasks to the right tool. By matching tasks to the assistant best equipped to handle them, you’ll achieve better results with less frustration.
Use Claude when you need thoughtful analysis of complex documents, nuanced ethical discussions, or naturally flowing written content. Turn to ChatGPT when you need real-time information, multimedia content generation, or voice interaction capabilities.
2. Master the art of effective prompting
The quality of output from both assistants depends significantly on how you structure your prompts. Be specific about your goals, provide necessary context, and communicate your expectations regarding tone, length, and format.
For complex tasks, break your requests into step-by-step instructions rather than asking for everything at once. When you receive a response that isn’t quite what you needed, refine your prompt rather than starting over. This iterative process helps the AI better understand your requirements.
3. Verify output
Neither Claude nor ChatGPT is infallible when it comes to factual accuracy. Develop a habit of verifying important information, especially for specialized knowledge domains or time-sensitive topics. This verification process becomes more efficient over time as you learn which types of information tend to be reliable versus which require additional scrutiny.
4. Leverage extended context windows
A context window in AI refers to the amount of text (in tokens) an AI model can “remember” and process at one time. Both assistants offer impressive context windows, but few users take full advantage of this capability. Rather than starting fresh in each conversation, build on previous interactions by referencing earlier discussions.
With Claude’s 200,000 token window, you can include entire documents, previous drafts, relevant research, and detailed instructions in one prompt. This comprehensive context leads to more precise and relevant responses than a series of disconnected interactions would produce.
5. Create personalized workflows
Develop custom workflows that integrate both assistants into your productivity system. The complementary capabilities of these tools make them powerful partners in complex workflows.
For example, you might use Claude to generate in-depth research and analysis, then use ChatGPT to transform those insights into visual presentations with accompanying images. Or use ChatGPT’s web browsing capability to gather current information before asking Claude to incorporate that data into a thoughtfully structured report.
6. Maintain conversation histories for important projects
Both Claude and ChatGPT allow you to save and organize conversations. Take advantage of this feature by maintaining dedicated conversation threads for significant ongoing projects. This approach preserves context and creates a searchable record of your AI-assisted work.
Final verdict: Which AI model should you choose between ChatGPT vs. Claude?
When it comes to creative projects, whether you’re writing, coding, or brainstorming, Claude is the clear winner. Its natural writing style, powerful Artifacts feature for real-time code visualization, and sharp analytical abilities make it perfect for developers, writers, and analysts who need depth and precision.
However, if you’re after a jack-of-all-trades AI tool, ChatGPT has the edge. Text generation is just the beginning: ChatGPT lets you generate images, search the web, automate tasks, and use specialized custom-built GPTs for specific needs, like academic research. Its diverse capabilities make it perfect for teams and individuals looking to explore the full range of AI functionalities.
You may want to use both tools if you have multiple AI needs. Claude could be your go-to for deep-dive writing and coding, while ChatGPT handles lighter tasks like quick searches, image generation, and voice interactions. This combination can help you maximize your workflow without hitting rate limits.
FAQs about Claude vs. ChatGPT
Claude vs. ChatGPT: Which AI model is better for writing?
Both Claude and ChatGPT shine in writing tasks but cater to different needs. ChatGPT is great for all-purpose writing, but Claude excels in creative writing.
Can I use both Claude and ChatGPT for free?
Yes, both AI models offer free versions, though they come with limitations such as reduced access to advanced features and functionality. If you want more power and additional features, paid plans are available.
Which AI is more accurate?
Even Claude and ChatGPT note that they are not always correct. But when it comes to accuracy, Claude generally provides more factually correct and structured responses, especially in tasks requiring in-depth analysis. ChatGPT, while conversational, might sometimes generate outdated or less precise information.
Which is better for coding, ChatGPT or Claude?
For coding tasks, Claude is the better choice. It has extensive training in programming languages, debugging, and code generation, making it a strong assistant for developers. ChatGPT, though powerful, doesn’t focus as much on coding.
Can Claude or ChatGPT remember past conversations?
Neither model retains long-term memory in their free versions. However, their premium offers improved context retention during a session, but once the conversation ends, it resets.
Are there any privacy concerns with using these AI models?
Both Claude and ChatGPT have data privacy policies in place. They don’t store individual conversations for long-term training, but sensitive or personal information should be used cautiously when interacting with any AI model.
Which AI model is best for business use?
ChatGPT is excellent for business-related tasks like marketing, content creation, image generation, customer support, and automation. Claude, on the other hand, is better suited for tasks requiring detailed analysis, research, and documentation, making it ideal for research teams and technical projects.
How often are these models updated?
Both Claude and ChatGPT are regularly updated. ChatGPT integrates advancements from newer models like GPT-4, while Claude continuously improves its AI capabilities, ensuring both remain competitive.
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Always conduct your research and consult professionals where necessary.
Vi una demostración de la transmisión de video multimodal de Gemini Live y el soporte para compartir pantalla en Google I/O 2024, y es cierto que era un proyecto escéptico que Astra reduciría bien a los teléfonos inteligentes. Avance rápido aproximadamente un año después, y Project Astra está en manos de millones de Google Pixel 9, Samsung Galaxy S25 y Gemini Advanced Usuarios. Está listo, y está aquí, pero ¿es realmente útil?
La respuesta es que puede ser absolutamente, siempre y cuando sus casos de uso sean personales para usted. Por ejemplo, las características multimodales de Gemini Live no serán una mejor alternativa a Google Search o Circle para buscar en la mayoría de los casos. Sin embargo, en circunstancias específicas en las que es mejor mostrar que decir, el soporte de la cámara de Gemini Live puede ser útil.
Google ha anunciado que su IA de Géminis pronto estará disponible para que los niños los usen en sus dispositivos Android, todo mientras se supervisará a través de la aplicación de control de los padres de la empresa. Esta decisión ha planteado algunas preocupaciones y preguntas entre los padres sobre los posibles beneficios y riesgos de dejar que los niños interactúen con los sistemas de IA. El gigante tecnológico asegura a los usuarios que los datos de los niños no se utilizarán para entrenar a Gemini, pero como con cualquier tecnología nueva, algunas precauciones no deben ignorarse.
En este artículo, profundizaremos en los detalles de la próxima introducción de Google de Géminis Ai para niñoslos beneficios que podría ofrecer, riesgos potenciales y cómo los padres pueden mantener el control para asegurarse de que la experiencia de su hijo sea lo más segura posible.
¿Qué es Google Gemini AI?
Gemini AI es la herramienta de conversación avanzada de Google diseñada para ayudar a los usuarios con una variedad de tareas, incluidos el aprendizaje, el entretenimiento y la resolución de problemas. Al permitir que los niños usen Gemini, Google ofrece a los niños la oportunidad de responder sus preguntas, la tarea resuelta y las historias se leen en voz alta. También ayuda a los usuarios con ideas de lluvia de ideas, aprendiendo nuevos conceptos y a resolver problemas matemáticos.
Gemini AI tiene el potencial de ser una poderosa herramienta educativa, que proporciona a los niños un nivel de interacción y apoyo que no han tenido antes. Ya sea leer historias, ayudar con las tareas o incluso ofrecer sugerencias creativas, Gemini puede abrir nuevas vías para el aprendizaje y el compromiso. Pero, como es el caso con cualquier tecnología nueva, hay aspectos positivos y inconvenientes potenciales a considerar.
¿Cómo funcionará Gemini AI para los niños?
Google ha diseñado Gemini AI para que sea lo más amigable para los niños posible, teniendo en cuenta que los niños interactúan con la tecnología de manera diferente a los adultos. Al usar la aplicación Family Link, los padres pueden administrar el uso de sus hijos, permitiendo restricciones basadas en la edad de sus hijos. Esto significa que los niños podrán acceder a Gemini en sus dispositivos, pero los padres tendrán una supervisión completa sobre su actividad.
Como se mencionó, Google asegura que los datos recopilados del uso de los niños de Gemini AI no se utilizarán para capacitar a la IA, lo que hace que la privacidad sea una prioridad. Sin embargo, si bien Google ha tomado medidas para proteger los datos de los niños, también ha reconocido que existen riesgos potenciales involucrados con el uso de IA de esta manera.
Los riesgos y los posibles problemas con Géminis Ai
A pesar de que Google está tratando de hacer que Gemini AI sea segura para los niños, hay algunas preocupaciones notables. Primero, es importante entender que la IA puede cometer errores, y a veces estos errores pueden ser más que humorísticos o benignos. Por ejemplo, ha habido casos en el pasado donde los chatbots de IA sugirieron información ridícula o irrelevante a los usuarios. Algunos chatbots incluso han engañado a los usuarios para que piensen que estaban interactuando con humanos reales.
Para los niños, el riesgo es aún más pronunciado. Es posible que los niños no comprendan completamente que estén charlando con una máquina y pueden confundirse si la IA responde con información falsa o inapropiada. Se sabe que algunos chatbots de IA proporcionan contenido engañoso o angustiante, y existe el riesgo de que los niños se encuentren en situaciones incómodas o inapropiadas al usar estas herramientas sin supervisión.
Un ejemplo bien conocido de este problema ocurrió con el personaje. En algunos casos, los bots llegaron a decirle a los usuarios que estaban hablando con personas reales. Después de las demandas alegando que los bots estaban promoviendo contenido inapropiado, carácter. AI introdujo controles parentales y nuevas restricciones para evitar este tipo de confusión.
Del mismo modo, mientras que Gemini AI está diseñado para ayudar a los niños, los padres deben comprender las limitaciones y los defectos inherentes a los sistemas de IA. Google ha advertido a los padres que “Géminis puede cometer errores”, lo que podría llevar a sus hijos a encontrarse con información que sea incorrecta o inapropiada.
¿Cómo pueden los padres mantener a sus hijos seguros?
Google ha presentado algunas recomendaciones clave para que los padres se aseguren de que sus hijos usen Gemini AI de manera segura y responsable. Uno de los pasos más importantes que los padres pueden dar es tener una discusión abierta con sus hijos sobre la IA. Los padres deben asegurarse de que sus hijos entiendan que la IA no es humana y no puede reemplazar las interacciones reales con las personas.
Además de explicar cómo funciona la IA, es crucial que los padres también establezcan límites en torno a lo que es aceptable compartir con Gemini. Se debe recordar a los niños que no ingresen información confidencial o personal en la IA, y se les debe enseñar a reconocer cuando algo se siente inapropiado o incorrecto.
La aplicación Family Link ofrece una gran cantidad de características para ayudar a los padres a mantener el control. A través de esta aplicación, los padres pueden monitorear el uso de Gemini, establecer límites del dispositivo y acceder a informes de actividad detallados sobre cómo y cuándo el niño está utilizando la IA. Los padres también pueden apagar el acceso a Géminis en cualquier momento, si sienten que la IA se está utilizando de manera inapropiada o excesiva.
¿Por qué Google ofrece Gemini AI para niños?
La decisión de Google de ofrecer a Gemini AI a los niños es parte de los esfuerzos más amplios de la compañía para integrar la IA en varios aspectos de nuestra vida cotidiana. A medida que AI continúa evolucionando, se está volviendo más integrado en el aprendizaje, la comunicación e incluso el entretenimiento. Para los niños, esto podría ser un cambio de juego, ofreciéndoles una nueva forma de explorar su creatividad e interactuar con el mundo.
La tecnología puede ser una herramienta invaluable para los niños, particularmente cuando se trata de ayudar con la tarea, la lectura y los ejercicios creativos. Mientras existan salvaguardas apropiadas, los niños podrían beneficiarse significativamente de tener un asistente personal de IA.
Sin embargo, es esencial que los padres sigan siendo atentos y proactivos en la gestión de cómo sus hijos usan esta nueva herramienta. Si bien la IA puede ayudar con muchas tareas, no puede reemplazar el juicio y la inteligencia emocional de una persona real. Por lo tanto, los padres deben asegurarse de que sus hijos usen Gemini con moderación y dentro de los límites seguros.
¿Qué pueden hacer los padres ahora mismo?
Si usted es padre y desea aprovechar los beneficios de Gemini AI para su hijo, aquí hay algunos pasos procesables que puede tomar:
Descargar Google Family Link: Asegúrese de tener la aplicación instalada en el dispositivo de su hijo para que pueda administrar su uso de Gemini AI y establecer restricciones sobre cuánto tiempo pasan a usarlo.
Tener una conversación sobre AI: Explique a su hijo que si bien Gemini puede ser una herramienta útil, sigue siendo una máquina y no una persona real. Asegúrese de que comprendan los límites de la IA.
Establecer límites: Anime a su hijo a compartir solo información no sensible con Gemini y enseñarles a reconocer cuándo algo parece incorrecto o inapropiado.
Monitoreo: Use el enlace familiar para rastrear la actividad de su hijo y asegúrese de que esté utilizando Gemini de manera responsable. Siempre puede deshabilitar el acceso si siente que es necesario.
El resultado final
Gemini AI presenta una nueva frontera emocionante en cómo los niños pueden aprender e interactuar con la tecnología. Sin embargo, como toda la nueva tecnología, viene con riesgos. Como padres, es esencial estar al tanto de estos riesgos y tomar medidas para garantizar que sus hijos usen Gemini AI de manera segura y responsable. Con las precauciones correctas en su lugar, Gemini puede ser una herramienta de aprendizaje valiosa para su hijo, pero depende de usted mantenerlas involucradas y protegerlas de peligros potenciales.
Deepak Grover es un escritor de contenido dedicado en Noticias de oteespecializado en asuntos gubernamentales, políticas públicas y eventos actuales. Con un buen ojo para los detalles y una pasión por los informes objetivos, asegura que los lectores reciban noticias precisas y perspicaces. Deepak tiene un título en ciencias políticas y tiene experiencia en periodismo basado en la investigación.
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Ha sido una semana de revés para la compañía de IA generativa número uno en términos de usuarios.
Operai, creador de ChatGPT, lanzado y luego retiró una versión actualizada del modelo de lenguaje grande (texto, imagen, audio) subyacente (LLM) que ChatGPT está conectado de forma predeterminada, GPT-4O, debido a que es demasiado sycofánico para los usuarios. La compañía reportó recientemente al menos 500 millones de usuarios semanales activos del servicio web exitoso.
Un manual rápido en la terrible, sin buena actualización Sycophantic GPT-4O
Operai comenzó a actualizar GPT-4O a un modelo más nuevo que esperaba que los usuarios fueran más recibidos por los usuarios el 24 de abril, completado la actualización del 25 de abril y, luego, cinco días después, lo volvió al 29 de abril, después de días de crecientes quejas de los usuarios en las redes sociales, principalmente en X y Reddit.
Las quejas variaron en intensidad y en detalles, pero todas generalmente se unieron en torno al hecho de que GPT-4O parecía estar respondiendo a las consultas de los usuarios con halagos excesivos, apoyo para ideas equivocadas, incorrectas y francamente dañinas, y “pesando” o elogiando al usuario a un grado excesivo cuando en realidad no se solicitó, mucho menos justificado.
En ejemplos captados y publicados por los usuarios, ChatGPT impulsado por ese modelo Sycofantántico y actualizado GPT-4O había elogiado y respaldado una idea de negocio para “mierda en un palo” literal, aplaudió el texto de muestra de un usuario de aislamiento delirante esquizofrénico, e incluso supuestamente apoyó a los planes para cometer terrorismo.
Los usuarios, incluidos los principales investigadores de IA e incluso un ex CEO interino de Openai, dijeron que les preocupaba que las animadoras descaradas de un modelo de IA por este tipo de indicaciones terribles de los usuarios fueran más que simplemente molestas o inapropiadas, que podría causar daños reales a los usuarios que creían erróneamente la IA y se sintió incorporada por su apoyo por sus peores ideas e impulsas. Se elevó al nivel de un problema de seguridad de IA.
Luego, Operai lanzó una publicación de blog que describe lo que salió mal: “Nos centramos demasiado en los comentarios a corto plazo y no explicamos completamente cómo las interacciones de los usuarios con ChatGPT evolucionan sobre el tiempo. Como resultado, GPT-4O se sesgó hacia las respuestas que fueron demasiado solidarias pero falsas”, y los pasos que la compañía estaba tomando para abordar los problemas. La jefa de comportamiento de modelo de OpenAi, Joanne Jang también participó en un foro de “preguntarme cualquier cosa” o AMA que respondió publicaciones de texto de los usuarios y reveló más información sobre el enfoque de la compañía a GPT-4O y cómo terminó con un modelo excesivamente sycofántico, incluida no “BAK[ing] En suficientes matices “, en cuanto a cómo estaba incorporando la retroalimentación de los usuarios, como las acciones de” pulgar hacia arriba “realizadas por los usuarios en respuesta a los resultados del modelo que les gustaba.
Ahora hoy, Openai ha lanzado una publicación de blog con aún más información sobre cómo ocurrió la actualización sycophantic GPT-4O, acreditada no a ningún autor en particular, sino a “OpenAi”.
El CEO y cofundador Sam Altman también publicó un enlace a la publicación del blog en X, diciendo: “Nos perdimos la marca con la actualización GPT-4O de la semana pasada. Lo que sucedió, lo que aprendimos y algunas cosas que haremos de manera diferente en el futuro”.
Lo que revela la nueva publicación del blog de Operai sobre cómo y por qué GPT-4O se volvió tan sycophantic
Para mí, un usuario diario de ChatGPT, incluido el modelo 4O, la admisión más sorprendente de la nueva publicación de blog de OpenAi sobre la actualización de la skocancia es cómo la compañía parece revelar que es hizo Reciba inquietudes sobre el modelo antes de la liberación de un pequeño grupo de “probadores expertos”, pero que aparentemente anuló a los que están a favor de una respuesta entusiasta más amplia de un grupo más amplio de usuarios más generales.
Como la compañía escribe (énfasis mía):
“Si bien hemos tenido discusiones sobre los riesgos relacionados con la skofancia en GPT-4O por un tiempo, la sycophancy no se marcó explícitamente como parte de nuestras pruebas prácticas internas, ya que algunos de nuestros probadores expertos estaban más preocupados por el cambio en el tono y el estilo del modelo. Sin embargo. Algunos probadores expertos habían indicado que el comportamiento del modelo se “sentía” ligeramente …
“Luego tuvimos que tomar una decisión: ¿deberíamos retener la implementación de esta actualización a pesar de las evaluaciones positivas y los resultados de las pruebas A/B, basadas solo en los banderas subjetivas de los probadores expertos? Al final, decidimos lanzar el modelo debido a las señales positivas de los usuarios que probaron el modelo.
“Desafortunadamente, esta fue la llamada equivocada. Construimos estos modelos para nuestros usuarios y, aunque los comentarios de los usuarios son críticos para nuestras decisiones, en última instancia, es nuestra responsabilidad interpretar esa retroalimentación correctamente “.
Esto me parece un gran error. ¿Por qué incluso tener evaluadores expertos si no vas a soportar su experiencia más alto que las masas de la multitud? Le pregunté a Altman sobre esta elección en X pero aún no ha respondido.
No todas las ‘señales de recompensa’ son iguales
La nueva publicación de blog post mortem de OpenAI también revela más detalles sobre cómo la compañía capacita y actualiza nuevas versiones de los modelos existentes, y cómo la retroalimentación humana altera las cualidades del modelo, el carácter y la “personalidad”. Como la compañía escribe:
“Desde que lanzó GPT – 4O en ChatGPT en mayo pasado, hemos lanzado cinco actualizaciones importantes centrado en los cambios en la personalidad y la ayuda. Cada actualización implica un nuevo post-entrenamiento, y a menudo muchos ajustes menores al proceso de capacitación del modelo se prueban de forma independiente y luego se combinan en un solo modelo actualizado que luego se evalúa para el lanzamiento.
“Para los modelos posteriores al entrenamiento, tomamos un modelo base previamente capacitado, supervisamos el ajuste fino en un amplio conjunto de respuestas ideales escritas por humanos o modelos existentes, y luego ejecutamos el aprendizaje de refuerzo con señales de recompensa de una variedad de fuentes.
“Durante el aprendizaje de refuerzo, presentamos el modelo de idioma con un aviso y le pedimos que escriba respuestas. Luego calificamos su respuesta de acuerdo con las señales de recompensa y actualizamos el modelo de idioma para que sea más probable que produzca respuestas de mayor calificación y menos probabilidades de producir respuestas con menor calificación.“
Claramente, las “señales de recompensa” utilizadas por Operai durante el post-entrenamiento tienen un enorme impacto en el comportamiento del modelo resultante, y como la compañía admitió anteriormente cuando superó las respuestas de “pulgares” de los usuarios de ChatGPT a sus salidas, esta señal puede no ser la mejor para usar igualmente con otros al determinar a otros. cómo El modelo aprende a comunicarse y que tipos de respuestas debería estar sirviendo. Operai admite esto directamente en el próximo párrafo de su publicación, escribiendo:
“Definir el conjunto correcto de señales de recompensa es una pregunta difícil, y tenemos muchas cosas en cuenta: son las respuestas correctas, ¿son útiles? ¿Están en línea con nuestra especificación de modelo, están seguros, usan usuarios como ellos, y así sucesivamente? Tener mejores y más completas señales de recompensa produce mejores modelos para ChatGPT, por lo que siempre estamos experimentando con nuevas señales, pero cada uno tiene sus Quirks”.
De hecho, OpenAi también revela que la señal de recompensa de “pulgares hacia arriba” fue una nueva utilizada junto con otras señales de recompensa en esta actualización en particular.
“La actualización introdujo una señal de recompensa adicional basada en los comentarios de los usuarios: los datos de thumbs y pulgar de ChatGPT. Esta señal a menudo es útil; un pulgar hacia abajo generalmente significa que algo salió mal”.
Sin embargo, de manera crítica, la compañía no culpa a los nuevos datos de “pulgar hacia arriba” directamente por el fracaso del modelo y los comportamientos de porristas ostentosos. En su lugar, la publicación del blog de Openai dice que fue esta conjunto Con una variedad de otras señales de recompensa nuevas y antiguas, condujo a los problemas: “… Tuvimos mejoras de candidatos para incorporar mejor la retroalimentación, la memoria y los datos más frescos, entre otros. Nuestra evaluación temprana es que cada uno de estos cambios, que se habían visto beneficiosos individualmente, puede haber jugado un papel en la escalada sobre la sycofancia cuando se combinó”.
Al reaccionar a esta publicación de blog, Andrew Mayne, un ex miembro del personal técnico de Operai que ahora trabaja en la firma de consultoría de IA Interdimensional, escribió en X de otro ejemplo de cómo los cambios sutiles en los incentivos de recompensa y las pautas del modelo pueden afectar el rendimiento del modelo de manera bastante drástica:
“Al principio de OpenAi, tuve un desacuerdo con un colega (que ahora es un fundador de otro laboratorio) sobre el uso de la palabra “cortés” en un pronta ejemplo que escribí.
Argumentaron que “cortés” era políticamente incorrecto y querían cambiarlo por “útil”.
Señalé que centrarse solo en la ayuda puede hacer que un modelo sea demasiado compatible, de hecho, de hecho, que puede ser dirigido a contenido sexual en unos pocos turnos.
Después de demostrar ese riesgo con un intercambio simple, el aviso se mantuvo “cortés”.
Estos modelos son raros.“
Cómo Operai planea mejorar sus procesos de prueba modelo en el futuro
La compañía enumera seis mejoras en el proceso sobre cómo evitar un comportamiento de modelo indeseable y menos ideal en el futuro, pero para mí lo más importante es esto:
“Ajustaremos nuestro proceso de revisión de seguridad para considerar formalmente los problemas de comportamiento, como la alucinación, el engaño, la confiabilidad y la personalidad, como preocupaciones de bloqueo. Incluso si estos problemas no son perfectamente cuantificables hoy en día, nos comprometemos a bloquear los lanzamientos en función de las mediciones de proxy o las señales cualitativas, incluso cuando las métricas como las pruebas A/B se ven bien”.
En otras palabras, a pesar de lo importantes que los datos, especialmente los datos cuantitativos, son los campos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, OpenAi reconoce que esto solo no puede y no debe ser el único medio por el cual se juzga el rendimiento de un modelo.
Si bien muchos usuarios que proporcionan un “pulgar hacia arriba” podrían indicar un tipo de comportamiento deseable a corto plazo, las implicaciones a largo plazo sobre cómo responde el modelo de IA y dónde lo llevan esos comportamientos y sus usuarios podrían conducir a un lugar muy oscuro, angustioso, destructivo y indeseable. Más no siempre es mejor, especialmente cuando está limitando el “más” a algunos dominios de señales.
No es suficiente decir que el modelo aprobó todas las pruebas o recibió una serie de respuestas positivas de los usuarios: la experiencia de los usuarios avanzados capacitados y sus comentarios cualitativos de que algo “parecía” sobre el modelo, incluso si no podían expresar por qué, debería tener mucho más peso que OpenAi estaba asignando anteriormente.
Esperemos que la empresa, y todo el campo, aprenda de este incidente e integre las lecciones en el futuro.
Control y consideraciones más amplias para los tomadores de decisiones empresariales
Hablando quizás más teóricamente, para mí, también indica por qué la experiencia es tan importante, y específicamente, la experiencia en los campos más allá de y afuera de la que está optimizando (en este caso, aprendizaje automático e IA). Es la diversidad de la experiencia la que nos permite como especie lograr nuevos avances que beneficien a nuestro tipo. Uno, digamos, STEM, no necesariamente debe mantenerse por encima de los demás en las humanidades o las artes.
Y finalmente, también creo que revela en su corazón un problema fundamental con el uso de comentarios humanos para diseñar productos y servicios. Los usuarios individuales pueden decir que les gusta una IA más sycofántica basada en cada interacción aislada, al igual que también pueden decir que aman la forma en que la comida rápida y los soda saben, la conveniencia de los contenedores de plástico de un solo uso, el entretenimiento y la conexión que derivan de las redes sociales, la validación de la cosmovisión y el tribalista que se sienten cuando leen los medios políticos o el chismoso de los tabloides. Una vez más, tomados todos juntos, el acumulación De todos estos tipos de tendencias y actividades, a menudo conduce a resultados muy indeseables para los individuos y la sociedad: obesidad y mala salud en el caso de la comida rápida, la contaminación y la interrupción endocrina en el caso de los desechos plásticos, la depresión y el aislamiento de la sobreindulgencia de las redes sociales, un cuerpo más astillado y menos informado público de la lectura de noticias de mala calidad.
Los diseñadores de modelos de IA y los tomadores de decisiones técnicos en Enterprises harían bien en tener en cuenta esta idea más amplia al diseñar métricas en torno a cualquier objetivo medible, porque incluso cuando cree que está utilizando datos para su ventaja, podría ser contraproducente de una manera que no esperaba o anticipar completamente, dejando su lucha para reparar el daño y el MOP que hizo, sin embargo, sin embargo.
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