¿En qué se diferencian Gemini y ChatGPT? Le preguntamos a la fuente y estas son las respuestas de las IA

Después de evolucionar en silencio durante décadas, la IA parece estar hoy bajo los reflectores y sus usos, de los triviales a los ominosos, le han valido una exposición y, también, una aceptación más amplia que nunca antes. 

Desde la atención médica y las finanzas hasta el comercio minorista y la producción de video, la IA se está arraigando constantemente en los procesos de diversas industrias.

Hace apenas diez años, el aprendizaje automático se limitaba a tareas como reconocer objetos en imágenes o generar frases, a veces con una utilidad cuestionable. Hoy, a medida que la IA generativa alcanza nuevas alturas (con aún más innovaciones en el horizonte), vivimos en una era en la que la IA parece imprescindible.

Es así que tanto Gemini, de Google, como ChatGPT, de OpenAI, se han vuelto nombres de referencia y recursos habituales para millones de personas.

Cada herramienta tiene sus fortalezas y debilidades. Gemini tiene acceso a la web y puede enfrentar desafíos creativos con su enfoque multimodal. Bard se centra en la precisión de las respuestas y es, de lejos, la herramienta más usada.

Pero determinar en qué se diferencian no es una tarea sencilla, y por eso, para este ejercicio decidimos hacerles a ambas herramientas la misma pregunta: ¿En qué se diferencia Gemini de ChatGPT?

Esta es la respuesta de Gemini

Gemini vs ChatGPT: una historia de dos grandes modelos de lenguaje

Tanto Gemini como ChatGPT son potencias en el ámbito de los grandes modelos de lenguaje (LLM). Si bien comparten la capacidad de generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a sus preguntas de manera informativa, hay algunas diferencias clave a considerar. Profundicemos en lo que los distingue.

ChatGPT se inclina por ser una fuente de información integral. Se destaca en el procesamiento de cantidades masivas de datos y en la entrega de respuestas informativas sobre una amplia gama de temas.

Géminis, por otro lado, prioriza una experiencia personalizada. Adapta sus respuestas a sus necesidades específicas y tiende a ser más conversacional en su enfoque.

Ambos son impresionantes cuando se trata de la generación de contenido, pero Gemini Ultra cuenta con una ligera ventaja en la generación de código Python según los puntos de referencia de HumanEval y Natural2Code.

Gemini toma la delantera en la comprensión natural de imágenes (VQAV2) y la comprensión de documentos (DOCVQA) y ofrece un enfoque más transparente y responsable de la IA, con conexiones directas a los recursos de Google para mejorar el control de calidad del contenido.

Por último, la versión gratuita de Gemini ofrece una experiencia más robusta en comparación con el nivel gratuito de ChatGPT.

Si bien es cierto que ChatGPT ha existido por más tiempo, lo que ha llevado a un conjunto de funciones más establecido y a una integración más amplia de aplicaciones de terceros, Gemini es un jugador más nuevo, está en desarrollo activo y ha demostrado ser prometedor en áreas específicas como la generación de código y la comprensión de documentos.

La mejor opción depende de tus necesidades.

Esta es la respuesta de ChatGPT

Para comprender realmente las diferencias entre Gemini y ChatGPT, es crucial profundizar en las complejidades de su diseño, funcionalidad y casos de uso previstos.

En primer lugar, abordemos los cimientos sobre los que se construyen estas plataformas. ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es un testimonio del poder de los modelos de lenguaje a gran escala entrenados con grandes cantidades de datos de texto. Su arquitectura, en particular GPT (Generative Pre-trained Transformer), aprovecha las técnicas de aprendizaje profundo para generar respuestas de texto similares a las humanas basadas en indicaciones de entrada. Este modelo ha sido entrenado en una amplia gama de textos de Internet, lo que le permite captar matices de lenguaje y contexto en diversos temas.

Por otro lado, Gemini representa un enfoque diferente de la IA conversacional. Desarrollado por un equipo separado, Gemini difiere del paradigma tradicional de entrenar grandes modelos de lenguaje en datos de texto. En su lugar, se centra en un enfoque más estructurado y curado de la conversación. Gemini se basa en flujos conversacionales, reglas y plantillas predefinidas para guiar las interacciones. Este enfoque permite a Gemini proporcionar respuestas más predecibles y controladas, atendiendo a casos de uso específicos donde la precisión y la consistencia son primordiales.

La distinción entre Géminis y ChatGPT se hace más evidente cuando se consideran sus respectivas fortalezas y debilidades. ChatGPT sobresale en la generación de respuestas diversas y contextualmente ricas, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de aplicaciones conversacionales. Su capacidad para comprender y adaptarse a diversos temas, tonos y estilos se presta bien a tareas como chatbots, generación de contenido y comprensión del lenguaje.

Por otro lado, Gemini brilla en escenarios donde la precisión y la confiabilidad son críticas. Al confiar en rutas y reglas conversacionales predefinidas, Gemini puede garantizar que las respuestas se alineen estrechamente con los objetivos y requisitos predefinidos. Esto lo hace muy adecuado para aplicaciones como bots de servicio al cliente, sistemas de soporte técnico y guías interactivas, donde la precisión y la coherencia son primordiales.

Además, los procesos de desarrollo e implementación de Gemini y ChatGPT difieren significativamente. ChatGPT, al ser una plataforma abierta desarrollada por OpenAI, ofrece amplias opciones de personalización y API para su integración en aplicaciones de terceros. Su accesibilidad y flexibilidad lo convierten en una opción popular para los desarrolladores que buscan incorporar IA conversacional en sus productos y servicios.

Por el contrario, Gemini sigue un enfoque más cerrado y controlado para el desarrollo y la implementación. Su enfoque en flujos conversacionales predefinidos requiere un enfoque más práctico para la personalización y la configuración. Si bien esto puede limitar la flexibilidad hasta cierto punto, también garantiza un control más estricto sobre la experiencia conversacional y reduce el riesgo de resultados no deseados.

Conclusiones

Por supuesto, nada de lo que digan sobre sí mismos estos recursos de IA constituye, en sí mismo, una respuesta probada. Si acaso, las respuestas son en sí mismas ejemplos de las capacidades de las que cada sistema hace uso.

Lo que sí queda claro es que el mundo de la IA está evolucionando rápidamente y las cifras pintan una imagen clara: el 35% de las empresas ahora utilizan IA, incluido el 68% de las entidades de atención en salud, el 63% de las empresas de TI  y el 72% de los minoristas.

El 84% de las empresas globales creen que la IA les ayudará a crecer y les dará una ventaja competitiva. Se prevé que el mercado de la IA alcance los 305.000 millones de dólares en 2024 y se dispare hasta los 738.000 millones de dólares para 2030.