Para elegir una IA, parte del trabajo que debe realizar, de los datos que admites compartir y de cómo revisarás la respuesta. Un asistente generalista es una dirección de prueba para una petición amplia pero delimitada. La investigación con fuentes responde a una necesidad de trazabilidad. Una integración en un proceso merece evaluarse cuando la tarea y su control ya están definidos. Si el resultado, los datos o la validación siguen sin estar claros, todavía no elijas una herramienta. Aclara la tarea. La IA adecuada no es una ganadora universal, sino una candidata que supera una prueba construida para tu caso. Entrega a todas la misma entrada, pide el mismo resultado y aplica una plantilla escrita antes del ensayo. Comprueba precios, disponibilidad, condiciones y prácticas de datos en las páginas oficiales cuando hagas la prueba.
Mi veredicto como operador: no elegiría una IA a partir de una clasificación general. Es mi criterio editorial basado en el método de este diario, no una afirmación procedente de pruebas privadas. Me quedaría con la candidata cuyo resultado sea repetible en la tarea declarada, verificable con los controles acordados y compatible con el límite de datos y riesgo fijado antes del ensayo.
¿Qué resultado buscas de verdad?
La pregunta «¿qué IA elegir?» llega demasiado pronto si el resultado sigue siendo vago. «Ayudarme a trabajar» no aporta un criterio de decisión. Preparar una primera estructura, localizar elementos cuyas fuentes deban revisarse o situar una actividad definida dentro de un proceso de negocio son encargos distintos.
La primera decisión no es una marca, sino la forma del resultado esperado. Antes de abrir una herramienta, anoto:
- qué recibe la candidata al comenzar;
- qué debe entregar;
- si las afirmaciones utilizables deben conducir a una fuente;
- qué revisará una persona antes de usar el resultado;
- qué condición detendrá la prueba.
Esta formulación separa una conversación agradable de un entregable utilizable. También ofrece el mismo terreno a todas las candidatas. Si cambian la entrada, el resultado esperado o la revisión entre ensayos, la comparación deja de responder a la decisión inicial.
Si no puedes describir el entregable, el veredicto actual es «definir la tarea», no «elegir una IA».
| Necesidad principal | Qué observar | Dirección de prueba |
|---|---|---|
| Petición amplia o trabajo exploratorio | Utilidad del entregable para la tarea indicada | Asistente generalista |
| Respuesta que debe conducir a sus fuentes | Trazabilidad y revisión de las fuentes | Investigación con fuentes |
| Trabajo definido en un contexto operativo | Encaje con los datos y el control previstos | Integración en un proceso |
| Resultado, datos o control inciertos | Posibilidad de formular una prueba | Definir primero la tarea |
Los beneficios y límites dependen del contexto de uso. La guía sobre ventajas e inconvenientes de la inteligencia artificial está disponible en francés.
¿Qué datos estás dispuesto a compartir?
Una candidata puede ajustarse al entregable y quedar fuera del límite establecido para sus datos de entrada. Antes del ensayo, separo lo que puede entrar en la herramienta de lo que debe quedar fuera. Si esa frontera es incierta, suspendo la elección.
Me hago tres preguntas:
- ¿Qué información recibirá exactamente la herramienta?
- ¿Qué partes he decidido que pueden transmitirse?
- ¿Puedo ejecutar la misma prueba sin los datos cuyo uso no está resuelto?
Las prácticas actuales sobre datos se deben comprobar en la documentación del proveedor considerado. El centro de privacidad de Claude y el centro de privacidad de las aplicaciones Gemini son superficies oficiales estables para consultar las prácticas actuales de esos proveedores. Estos enlaces no sostienen una afirmación general sobre privacidad ni una comparación entre productos. La documentación de conversaciones de Mistral es una superficie documental oficial, no una prueba de calidad comparativa.
También hay que comprobar condiciones, disponibilidad y precios en la página oficial de cada candidata en el momento del ensayo. No los reproduzco aquí porque el paquete de evidencias no permite formular una afirmación vigente producto por producto.
«No sé qué datos puedo compartir» es un diagnóstico útil. Hay que volver a delimitar la tarea antes de seleccionar una herramienta.
Este filtro también precede a cualquier decisión sobre un agente. La guía sobre cómo crear un agente de IA está disponible en francés y empieza con el mismo encuadre.
¿Qué forma de trabajo exige la tarea?
Una respuesta con fuentes se evalúa por la posibilidad de llegar a ellas y revisarlas. Un entregable extenso se evalúa frente al resultado completo descrito antes de la prueba. Una integración se evalúa dentro de la tarea, los datos admitidos y la verificación prevista. La forma de trabajo esperada determina la plantilla.
Quedan cuatro direcciones útiles:
- Definir la tarea cuando el resultado, los datos o el control sean inciertos.
- Probar un asistente generalista para una petición versátil y delimitada.
- Probar una investigación con fuentes cuando la trazabilidad forme parte del resultado.
- Evaluar una integración cuando el trabajo y su validación ya estén encuadrados.
El coste puede entrar en la decisión después de este encuadre, pero no define la necesidad. La guía separada sobre cuánto cuesta un agente de IA está en francés.
¿Cómo copiar una plantilla comparativa sin inventar puntuaciones?
Esta es la ficha que utilizaría. Cada candidata recibe su propia fila o una copia de la tabla. No añado una nota total ni ponderaciones ocultas. Completo las celdas con lo observado, no con la reputación del producto.
| Campo para copiar | Qué anotar |
|---|---|
| Tarea | El trabajo preciso dado a cada candidata |
| Entrada fija | El mismo texto, documento o conjunto de datos admitidos |
| Resultado esperado | La forma del entregable definida antes del ensayo |
| Trazabilidad de fuentes | Fuentes exigidas y revisión prevista, cuando haga falta |
| Frontera de datos | Qué puede entrar en la herramienta y qué queda excluido |
| Revisión humana | Quién revisa y con qué criterios |
| Condición de parada | El defecto o la incertidumbre que termina la prueba |
| Resultado observado | Descripción factual de lo que entregó la candidata |
Para usarla:
- duplica la ficha para cada candidata;
- conserva sin cambios la entrada, el resultado esperado y la revisión;
- describe lo observado sin convertirlo en una clasificación universal;
- detén la prueba cuando aparezca una condición escrita;
- guarda la entrada y el veredicto para poder explicar la decisión.
El marco de gestión de riesgos de IA del NIST está concebido para un uso voluntario, ayuda a gestionar los riesgos de la IA e incorpora consideraciones relativas a la fiabilidad. Lo uso como referencia de gestión del riesgo, no como respaldo a una candidata.
¿Qué significa que una IA sea fiable en tu caso?
«Fiable» no significa superior en cualquier situación. Aquí le doy una definición local: el resultado es repetible en la tarea declarada, se puede verificar con la plantilla prevista y permanece dentro del límite de riesgo elegido. La conclusión solo se aplica al caso examinado.
La revisión puede cubrir:
- la correspondencia entre el entregable y el resultado esperado;
- la posibilidad de llegar a las fuentes exigidas y revisarlas;
- el respeto de la frontera de datos definida;
- la aparición de una condición de parada;
- el registro del resultado observado sin extrapolaciones.
Un resultado llamativo en otra tarea no decide esta. Tampoco basta con mostrar una cita. Cuando una afirmación requiere fuente, la revisión humana consiste en abrirla y confirmar que sostiene la afirmación que se quiere utilizar.
¿Cuándo debe mantenerse una persona en el circuito?
Mantengo a una persona en el circuito cuando el entregable debe revisarse antes de utilizarlo. Su tarea no es reparar una petición vaga, sino aplicar el control escrito antes del ensayo: revisar fuentes, entregable, frontera de datos y condición de parada.
Hay que volver al encuadre si:
- no puedes indicar qué resultado aceptarías;
- dudas sobre los datos que se transmitirán;
- no sabes cómo se revisará la respuesta.
En esos casos, añadir una herramienta no despeja la incertidumbre. La decisión empieza por el trabajo y continúa con la candidata capaz de superar la prueba. Para ampliar la perspectiva, el artículo sobre el futuro de la inteligencia artificial está disponible en francés.
¿Cuáles son las respuestas breves a las preguntas frecuentes?
¿Cuál es la mejor IA, o la más fiable?
No nombro una ganadora universal. Para una tarea concreta, llamo fiable a una candidata si su resultado es repetible con la entrada fija, verificable mediante la plantilla y contenido dentro del límite de riesgo elegido. El veredicto pertenece solo a esa prueba.
¿Qué IA gratuita elegir y cuánto cuesta ahora?
Comprueba disponibilidad, posible acceso gratuito, límites y precio en la página oficial del proveedor cuando realices el ensayo. Esta guía no publica tarifas. Una candidata presentada allí como gratuita debe superar la misma prueba de tarea, datos y verificación.
¿Conviene elegir Claude o ChatGPT?
Los nombres no deciden por sí solos. Presenta a ambas candidatas la misma tarea, entrada, resultado esperado y revisión. Consulta sus páginas oficiales actuales para condiciones, precios y disponibilidad, y limita el veredicto a tu caso.
¿Cómo debo tratar los datos y verificar una respuesta?
Fija la frontera de datos admitidos antes del ensayo y consulta la documentación oficial actual del proveedor. Escribe después la revisión humana, las fuentes que deberán abrirse si se exigen y la condición que pondrá fin a la prueba.
Ya hay cuatro puertas: definir la tarea, probar un asistente generalista, probar una investigación con fuentes o evaluar una integración. El siguiente paso depende de la necesidad descrita, no de una clasificación.