Cuando tuve mi primer contacto con IA, hace ya como 12 o 15 años, era algo muy académico, científico decían algunos, y era más que todo para resolver problemas relacionados con mejorar el audio, identificación de imágenes mediante Python, reconocimiento de movimiento; es decir, algo muy especializado y además puntual que requería altas dosis de paciencia y profundo conocimiento de redes neuronales. El término IA no estaba enmarcado en el contexto actual.
La inteligencia artificial era en sí misma, por decirlo de alguna manera, el cableado de un cerebro informático. En ese entonces, no requerías solo conocer a fondo el problema en sí, sino además la herramienta a usar, que no siempre era la misma dependiendo del caso. Abordar estos temas era, cuando menos, un reto y uno grande.
Lo que hoy llamamos IA es otra cosa
Con el advenimiento de lo que las personas actualmente conocen como IA —que en realidad es la aplicación de interfaces de usuario para tener acceso a redes neuronales (soy consciente de que es una simplificación grande)—, se facilita la iteración de procesos avanzados de procesamiento de información.
Los chatbots, los agentes y toda la gama de soluciones creadas alrededor de las redes neuronales cumplen su función de facilitar el acceso a esas herramientas: manejo de imágenes, vídeo, texto, generación, validación y mejora de redacción. Todo esto perfectamente válido.
El estrés de la actualización permanente
Al haber tanta diversidad en las propuestas que se actualizan día a día, se genera mucha carga y estrés en esa sensación de "me estoy quedando atrás", porque cada día sale la mega súper ultra propuesta. Es frustrante, sobre todo porque en general las personas no son expertos informáticos y no tienen tiempo para seguirle el paso a tantas opciones y funcionalidades que, en algunos casos, no son tan triviales.
Yo también estuve en ese paradigma del día a día, y nunca me sentía actualizado, hasta que un día decidí parar y me dije: "Mi trabajo es programar y prestar asesoría, no explorar cada cosa que sale. No tengo tiempo para eso". Y tomé una decisión: explorar las herramientas que más afines me parecieran a mi concepción de su uso y prestaciones, no necesariamente las últimas ni las mejores, solo las que a mi juicio sintiera más cómodas para mí en los diferentes usos.
Mi lista de opciones (no un ranking, solo lo que me funciona)
- OpenAI: uso general, consultas, generación de prompts general y revisiones de texto.
- Perplexity: consultas más profundas, documentadas y con referencias cruzadas, para material académico o de sustentación y presentación de proyectos.
- Leonardo AI: creación y manipulación de imágenes y vídeo.
- DeepSeek: consulta y validación de información, casi siempre para contrastar lo obtenido con OpenAI.
- Gemini: primer acercamiento a mis desarrollos de sistemas; en ocasiones lo contrasto con Copilot.
- Claude (Anthropic): ajustes y sistemas de prueba en mis desarrollos de sistemas y programas.
Los copilotos para programar los uso poco, más que todo porque mis desarrollos ya los tengo bastante depurados en base a prompts precisos y pormenorizados al detalle. Pulir esos prompts ha sido un proceso paulatino, resultado de verificación, corrección y prueba en las interfaces, bases de datos, integraciones RESTful. Porque si algo tengo claro con el uso de la IA, es que lanzar una idea más o menos general de lo que se quiere normalmente no suele ser buena idea — a menos que se tenga claro que es un mero acercamiento al proyecto.
Un ejemplo concreto de mi flujo
Este mismo texto lo redacté y luego lo pasé por Perplexity, con este prompt que uso habitualmente para que el resultado se alinee a mi estilo de redacción y no me genere una versión "posiblemente mejorada" pero que ya no es mi voz — en eso soy celoso, no quiero artículos que suenen salidos de fábrica:
Corrección de sintaxis, separaciones, punto seguido, comillas,
punto y coma, y punto aparte, insertar una línea de salto de
renglón si es necesario, no cambiar la idea original, mejorar
fluidez solo si la idea es confusa, y mostrar la versión
original y la cambiada de forma independiente.
En resumen
Si usted es un usuario promedio, elija la IA que más le guste y trabaje con esa. En general todas cumplen los requerimientos para las tareas convencionales.
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