Diferencias entre Claude IA, ChatGPT y Gemini en la práctica

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La irrupción de la inteligencia artificial generativa ha cambiado por completo la forma en la que trabajamos, analizamos datos y tomamos decisiones. En cuestión de meses, nombres como ChatGPT, Claude y Gemini han pasado de ser curiosidades tecnológicas a convertirse en auténticas herramientas de trabajo diario para analistas, marketers, programadores, diseñadores y directivos.

Elegir entre Claude, ChatGPT y Gemini ya no es una cuestión de simple curiosidad, sino una decisión estratégica. Cada uno brilla en ámbitos distintos: desde el tratamiento de grandes volúmenes de datos hasta la generación de dashboards o la calidad de los insights de negocio. Y aunque comparten la misma base tecnológica (modelos de lenguaje tipo Transformer entrenados con enormes cantidades de texto), su comportamiento práctico, límites y resultados distan bastante de ser idénticos.

Diferencias básicas entre Claude, ChatGPT y Gemini

Aunque los tres modelos pertenecen a la misma familia de LLMs, su enfoque y especialización son diferentes. Entender esta base te ayudará a saber cuál encaja mejor con tu forma de trabajar y con las necesidades de tu empresa.

Claude, desarrollado por Anthropic, se ha posicionado como el modelo más centrado en seguridad, ética y precisión contextual. Está especialmente bien orientado a analizar documentación extensa, informes largos, contratos o grandes bloques de texto técnico, produciendo resúmenes estructurados y razonamientos detallados. Además, en sus versiones recientes (como Sonnet 3.5) incorpora una potente herramienta de análisis de datos y artefactos interactivos que le permiten crear dashboards y visualizaciones avanzadas.

ChatGPT, de OpenAI, es sin duda el modelo más popular y polivalente. Destaca por su fluidez conversacional, creatividad y versatilidad en redacción, ideación y programación. Sus versiones avanzadas, como GPT-4o, incorporan capacidades multimodales (texto, imagen, audio e incluso vídeo) y muy buen rendimiento generando, corrigiendo y explicando código en diversos lenguajes. Además, cuenta con modelos más ligeros (como GPT-4o mini) para tareas rápidas o con menos recursos, y existen planes como ChatGPT Go y Plus.

Gemini, la apuesta de Google, se integra de forma muy estrecha con Google Workspace y el ecosistema de Google Cloud. Es un modelo claramente orientado al trabajo con texto, imágenes, vídeo y datos al mismo tiempo, con una ventana de contexto enorme y herramientas específicas para análisis y visualización. Su punto fuerte está en el procesamiento de grandes volúmenes de información y en el acceso a datos actualizados combinados con las herramientas de productividad de Google.

A nivel conceptual, los tres modelos comparten una misma limitación clave: su conocimiento base es estático. Se entrenan con grandes cantidades de datos (web, libros, código, foros…), pero no “buscan” en internet cada vez que les haces una pregunta, salvo cuando se conectan explícitamente a un motor de búsqueda o a una fuente externa. Lo que hacen realmente es predecir la siguiente palabra más probable en función de patrones aprendidos, es decir, escriben basándose en estadística, no en comprensión humana real.

Cómo funcionan estas IAs cuando analizas datos

Usar Claude, ChatGPT o Gemini para análisis de datos no es muy distinto de usarlos como chat, pero con un paso extra clave: la carga de archivos. En vez de limitarte a hacer preguntas, subes tu información (normalmente en CSV, JSON, tablas copiadas de Excel o Sheets, o incluso XML) y les pides que limpien, transformen, analicen y visualicen esos datos.

El flujo típico de trabajo con estas IAs en analítica de marketing o negocio suele seguir varios pasos muy parecidos: primero les das contexto de la empresa, el proyecto o la campaña; luego subes los datos; a continuación la IA genera código (Python o JavaScript normalmente) para procesarlos; y, por último, vuelve al modo conversacional para explicarte lo que ha detectado, proponerte KPIs, insights y visualizaciones.

En ChatGPT y Gemini este comportamiento de “modo analítico” se activa de forma automática cuando subes archivos. En cuanto detectan un CSV, por ejemplo, generan internamente el código necesario para leerlo, limpiarlo y prepararlo. En Claude, en cambio, tienes que activar primero la opción de Analytics Tool en la configuración de tu cuenta, o no verás esa capacidad de análisis por código.

Detrás de bambalinas el funcionamiento es bastante similar en los tres casos: el modelo genera el script, lo ejecuta, guarda el resultado de ese procesamiento y, a partir de ahí, ya puede seguir respondiendo con información agregada, ratios, segmentaciones o visualizaciones. Si tienes conocimientos de programación, puedes incluso abrir el código que ha creado para revisarlo o ajustarlo; si no, puedes tratarlo como una caja negra que hace el trabajo previo por ti.

El gran valor práctico aparece cuando combinas esa capacidad de procesamiento con buenas preguntas y un contexto de negocio claro. Bien guiadas, estas IAs pueden convertir en minutos lo que antes suponía horas o jornadas de trabajo: limpiezas de datos, creación de nuevas métricas, segmentación avanzada, detección de anomalías o preparación de tablas para informes.

Inserción y descarga de datos: límites, formatos y fricciones

Una de las grandes diferencias entre Claude, ChatGPT y Gemini está en lo “fáciles” que son a nivel técnico para subir y descargar datos. Aquí hablamos de tamaños máximos de archivo, formatos soportados, integración con otras herramientas y forma de devolver los resultados.

En formatos, el rey absoluto sigue siendo el CSV. Los tres modelos lo trabajan sin problemas y es el estándar para subir datos de Google Analytics 4, Search Console, herramientas SEO o ERPs. Con JSON tampoco suelen tener dificultades, y con XML hay ligeros matices: Gemini y ChatGPT suelen interpretarlo bien a la primera, mientras que Claude puede necesitar algún ajuste adicional o varias iteraciones de limpieza.

ChatGPT tiene una gran ventaja cuando haces “corta y pega” de tablas: es capaz de entender los datos tabulados sin necesidad de añadir un formato especial, incluso si vienen directamente del navegador, de Excel o de otra herramienta. En Claude y Gemini, en cambio, es más frecuente que el modelo genere primero un pequeño código de parseo para reestructurar el texto en columnas, lo que a veces introduce errores y, casi siempre, le hace ir más lento.

En cuanto a integración con otras aplicaciones, Gemini parte con un plus claro. Puede conectarse a tus datos de Google Sheets, Docs, Slides o incluso notas en Keep, lo que permite que, si ya trabajas habitualmente en el ecosistema de Google, no tengas ni que descargar archivos. Ni ChatGPT ni Claude ofrecen de momento esa conexión directa a archivos de tu nube en la misma experiencia de chat.

Respecto a los límites de tamaño, las diferencias son muy relevantes si haces analítica seria. ChatGPT acepta archivos de hasta unos 50 MB y los trocea internamente para poder trabajar con ellos. Puedes cargar un CSV grande, decirle que solo use determinadas columnas y seguirá funcionando de forma razonable. Gemini va todavía más allá: permite archivos de hasta 100 MB y maneja ventanas de contexto de hasta un millón de tokens, lo que le da una enorme capacidad para trabajar con bases masivas sin que “olvide” partes críticas.

El caso de Claude aquí es el más problemático. Aunque la documentación hable de archivos grandes, en la práctica, cuando trabajas con Analytics Tool, a partir de unos pocos cientos de kilobytes (400-500 KB) ya empiezan los problemas. El contenido del archivo cuenta directamente en su límite de contexto de conversación y, además, la interfaz impone límites no documentados que disparan errores con demasiada facilidad. Para análisis de verdad amplios, medio mega de datos es un freno enorme.

A la hora de devolver datos transformados también hay diferencias notables. ChatGPT puede generar archivos procesados y ofrecerte un enlace de descarga directo en formatos habituales. Claude y Gemini pueden mostrarte los datos ya limpios en el propio chat, pero no generan archivos descargables del mismo modo. La salvación en el caso de Gemini es que suele ofrecerte un botón para enviar esa tabla directamente a Google Sheets, convirtiendo la salida de la IA en un recurso inmediatamente reutilizable en tu flujo de trabajo.

Manipulación, limpieza y coherencia de los datos

La parte menos glamourosa del análisis de datos es la limpieza, corrección de formatos y detección de incoherencias. Aquí es donde un buen analista suele gastar más tiempo y donde una IA bien aprovechada puede ahorrarte horas.

Las tres herramientas son capaces de detectar problemas clásicos de formato: fechas mal estructuradas, separadores de miles inconsistentes, columnas mezcladas, carácteres raros, nulos mal gestionados, etc. Sin embargo, en las pruebas prácticas, ChatGPT y Gemini son algo más ágiles y fiables en ese primer intento de limpieza. Suelen detectar en el mismo mensaje tanto errores de formato como incoherencias en los datos y proponer una versión corregida que ya está casi lista para el análisis.

Claude también limpia y reestructura, pero necesita más iteraciones. No es extraño que tengas que pedirle dos o tres veces que revise problemas específicos antes de conseguir un dataset realmente utilizable. Además, a veces “olvida” en mensajes posteriores las correcciones que había hecho, lo que puede reintroducir fallos o inconsistencias en pasos avanzados del análisis.

Los tres modelos se apoyan en la generación de código para manipular los datos. ChatGPT y Gemini suelen producir scripts en Python, mientras que Claude se decanta con frecuencia por JavaScript. Generan el código, lo ejecutan sobre los archivos cargados y, si algo se rompe, lo vuelven a intentar con correcciones automáticas. En ese proceso, ChatGPT tiende a entrar en bucles de reintentos cuando se atasca; Claude a veces se estampa con los límites de conversación y te obliga a empezar de cero; y Gemini, aunque suele resolver, puede tomar decisiones peligrosas como eliminar filas conflictivas sin avisarte claramente, lo que exige que revises a mano los resultados si el análisis es sensible.

En términos de coherencia global, ChatGPT suele ser el que mejor recuerda lo que ya ha hecho. Es más consciente de pasos anteriores, correcciones aplicadas y versiones intermedias. Claude no siempre reaprovecha sus propios intentos fallidos, y Gemini, aunque sigue bien la traza de datos, es el que más tiende a perder el hilo de la conversación general si no le das suficiente contexto en cada mensaje.

Capacidades de análisis base y generación de ideas

Una vez tienes los datos más o menos limpios, la siguiente fase es ver cómo entra cada IA en el análisis propiamente dicho: qué entiende de los datos, cómo los contextualiza, qué métricas propone y qué caminos de exploración te sugiere.

En la primera aproximación a los datos, los tres modelos están a un nivel muy alto. Entienden el tipo de información con bastante precisión, conectan bien lo que ven en las columnas con el contexto narrado (por ejemplo, estrategias de marketing, cambios de campaña, temporadas u objetivos de negocio) y son capaces de explicar qué significa cada variable y cómo podría utilizarse.

Donde empiezan a diferenciarse es en la capacidad de proponer KPIs y métricas nuevas realmente útiles. Claude suele destacar a la hora de definir indicadores personalizados y ratios adaptados al caso de uso concreto, conectando muy bien con el contexto que le has descrito. ChatGPT tiende a recurrir más a los clásicos del sector (CTR, conversiones, CPA, LTV, etc.), lo que es útil pero algo más repetitivo. Gemini, aunque a veces no formaliza las fórmulas con tanta elegancia como Claude, es especialmente bueno en darles un aterrizaje práctico inmediato: propone cómo usar esos KPIs, cómo cruzarlos o incluso empieza a visualizarlos sin que se lo pidas.

En tareas como clusterización, detección de patrones o segmentaciones complejas, Claude y Gemini suelen ir un paso por delante. Identifican grupos de URLs, productos, campañas o segmentos de usuarios con bastante acierto. ChatGPT, en cambio, puede quedarse corto cuando se enfrenta a conjuntos de datos muy grandes o con estructuras complejas: a veces es capaz de encontrar patrones si le das pequeños ejemplos reescritos, pero le cuesta más hacer ese ejercicio directamente sobre el dataset masivo.

A la hora de hacer análisis guiados paso a paso, ChatGPT y Claude se comportan muy bien si tus instrucciones son claras y las vas desgranando mensaje a mensaje. Siguen las órdenes, aplican los filtros y cruces que pides, y suelen responder de forma bastante predecible. Gemini, por su lado, es más quisquilloso con los mensajes cortos del tipo “hazlo”, “sigue”, “aplica esto ahora” sin más contexto. El motivo probable es que internamente puede cambiar de modelo en función de la complejidad de la petición y, con prompts muy breves, no siempre reactiva el nivel “pro” que necesitas. Nada dramático, pero exige prompts algo más largos y explícitos.

Cuando les dejas más libertad para que tomen la iniciativa, Gemini suele ser el que resuelve mejor la lógica del dato. Encadena pasos intermedios, se adelanta a algunas preguntas y añade insights extra que no le habías pedido aún. ChatGPT también lo hace francamente bien, con un enfoque algo más matemático y ordenado. Claude, aunque cumple, necesita más empuje y guiado cuando el análisis se complica.

Visualización de datos: dashboards, gráficos y usabilidad

En visualización de datos, la diferencia entre las tres herramientas es enorme y puede condicionar bastante tu elección si los gráficos y dashboards son el núcleo de tu trabajo.

Claude, gracias a sus artefactos, juega claramente en otra liga. Es capaz de generar dashboards completos, interactivos, con filtros, controles, métricas calculadas y segmentaciones avanzadas en una sola estructura. Además, suele hacerlo con bastante sentido común, sin inventarse datos y cuidando que lo que ves se corresponda con lo que realmente hay en el dataset. Para un analista de marketing, producto o negocio esto supone ahorrar muchísimo tiempo en la fase de diseño de informes.

Gemini ofrece un módulo específico de gráficos que recuerda en parte a los gráficos de Google Sheets, aunque más limitado. Te permite crear visualizaciones claras, cambiar algún aspecto visual, alternar entre tabla y gráfico, y copiar los datos hacia Sheets. No llega al grado de sofisticación de los artefactos de Claude, pero cumple bien cuando lo que necesitas son gráficas sencillas, legibles y reutilizables en tus informes.

ChatGPT, por contra, va bastante por detrás en este terreno. Genera gráficos con librerías como Matplotlib y, en teoría, puede usar Plotly para ofrecer algo de interacción, pero en la práctica la experiencia es muy irregular. Los gráficos son sencillos, a menudo poco estéticos y sin grandes opciones de personalización en la propia interfaz. Al final, lo que ofrece es útil para una revisión rápida, pero no para presentar informes pulidos a un cliente o a dirección sin pasarlos antes por otra herramienta.

En apariencia y usabilidad, Claude vuelve a llevar ventaja. Sus dashboards se ven bien casi a la primera, puedes controlar colores, bloques, combinaciones de métricas cualitativas y cuantitativas, y adaptarlo a un entregable bastante “decente” sin demasiadas vueltas. Gemini mantiene un estilo sobrio pero claro, muy al estilo Google: sin alardes, pero cómodo de leer y suficiente para mostrar tendencias y comparativas. ChatGPT, en cambio, parece anclado en una estética de gráficos “noventeros” que resuelven la parte técnica pero no ayudan mucho a impresionar a nadie.

Profundidad de insights y conexión con la estrategia

Más allá de los gráficos y tablas, lo que realmente marca la diferencia es la capacidad de cada IA para ofrecer insights accionables, conectados con la realidad de tu negocio y tu estrategia de marketing, producto o crecimiento.

ChatGPT explica bien los datos y los describe, pero tiende a quedarse en un nivel relativamente superficial. Sus conclusiones suelen ser correctas, pero muchas veces demasiado genéricas: recomendaciones del tipo “optimizar la conversión”, “aumentar el tráfico de calidad” o “probar nuevos creativos” que podrías encontrar en cualquier blog. Además, a la hora de completar la historia con contexto externo, puede inventar o asumir cosas que no están realmente respaldadas por los datos que le has dado.

Claude es más sobrio y disciplinado. Suele limitarse a lo que ve en los datos y a lo que tú le has explicado, sin sacar conclusiones aventuradas. Sus insights se parecen bastante a los que haría un analista junior o medio con buen criterio: señala segmentos que funcionan mejor, anomalías en el comportamiento, problemas en el funnel, cambios relevantes tras una acción, etc. No siempre profundiza hasta donde podría, pero rara vez se sale del guion o “alucina” contextos.

Gemini es el que más brilla cuando se trata de exprimir los datos en busca de ideas nuevas. Suele detectar relaciones interesantes que podrías haber pasado por alto, conectar tendencias, cruzar datos de distintas fuentes y, sobre todo, explicar muy bien por qué algo puede estar ocurriendo dentro del marco estratégico que le has descrito. Obviamente se equivoca a veces, como cualquier modelo, pero su tasa de aciertos cualitativos y su capacidad para señalar “cosas raras” que merece la pena revisar son especialmente útiles.

Si miramos la conexión con el contexto y la estrategia, Claude y Gemini vuelven a estar por delante de ChatGPT. Ambos suelen responder ceñidos a la pregunta, al negocio y a los datos cargados, mientras que ChatGPT se permite más licencias y puede dar por ciertas hipótesis no comprobadas. A efectos prácticos, es como si estuvieras pidiendo que te explique un informe a un perfil más comercial en el caso de ChatGPT, y a un analista más centrado en dato en el caso de Claude o Gemini.

Merece una mención aparte la línea de modelos “O1” de OpenAI. Estos modelos, diseñados para razonamiento en varias iteraciones, destacan muchísimo en la parte de reflexión e insights, llegando con precisión al matiz que les planteas. Sin embargo, al no poder cargar archivos directamente ni generar visualizaciones, todavía no pueden competir como solución integral de análisis de datos, sino más bien como motor de pensamiento sobre resúmenes o extractos que tú les pasas a mano.

Aplicaciones prácticas en marketing, diseño y desarrollo web

En el día a día profesional, las diferencias entre Claude, ChatGPT y Gemini se notan mucho según el tipo de proyecto que tengas entre manos. Marketing digital, diseño UX/UI y desarrollo web concentran la mayoría de casos de uso reales.

Claude encaja especialmente bien en proyectos donde la seguridad, la precisión y la ética son prioritarias. Sectores como salud, finanzas o legal se benefician de un modelo que tiende menos a inventar y que sabe trabajar con documentación densa. También funciona muy bien para documentación técnica, guías de producto, análisis de patrones de usuario y prototipado de interfaces, además de automatizar pruebas de usabilidad o revisiones de copy en productos digitales.

ChatGPT es el todoterreno ideal cuando tu foco está en la creación de contenido y la ideación constante. Para campañas de marketing, generación de blogs, guiones de vídeo, ideas para redes sociales o incluso borradores de landings, su creatividad y fluidez marcan la diferencia. En desarrollo web, aporta mucho valor al generar, explicar y depurar código en lenguajes como HTML, CSS, JavaScript o Python, además de ayudar a entender errores, proponer alternativas y documentar componentes.

Gemini brilla cuando combinas marketing digital con datos y ecosistema Google. Puede analizar campañas, cruzar datos de Analytics, Search Console, Sheets y otros orígenes, y generar insights muy orientados a rendimiento. En diseño y producto, su capacidad multimodal le permite trabajar con capturas de pantallas, wireframes o incluso vídeos, y proponer mejoras o hipótesis basadas en comportamiento de usuario. Y en desarrollo, aunque no está tan centrado en la codificación pura como otros, su fortaleza en análisis de datos y ML dentro de Google Cloud lo convierte en un aliado potente para proyectos de mayor escala.

Si miramos otras herramientas de IA populares, como Perplexity o Microsoft Copilot, cada una se coloca en un nicho muy claro. Perplexity funcionaría como una especie de “buscador con cerebro”, ideal para investigación rápida con fuentes citadas; Copilot, como asistente incrustado en la suite de Microsoft para automatizar documentos, hojas de cálculo y presentaciones. Frente a ellas, Claude, ChatGPT y Gemini cubren un espectro más amplio de conversación, análisis y generación de contenido, pero es habitual combinarlas: por ejemplo, Perplexity para encontrar información y ChatGPT para dar forma creativa al resultado.

A nivel empresarial, la clave no está solo en qué modelo es más potente, sino en cómo le das contexto. Los LLM generalistas no conocen tus procesos internos, tus políticas, tus datos privados ni tu estrategia, así que la empresa que mejor domine el arte de construir prompts contextuales y orquestar flujos de datos será la que realmente saque ventaja competitiva. No se trata de esperar al “siguiente modelo milagroso”, sino de aprender a inyectar contexto inteligente desde el negocio.

En este sentido, la combinación de modelos suele ser la jugada más inteligente: usar Gemini para procesar grandes volúmenes de datos conectados a Workspace, recurrir a Claude para dashboards ad hoc y análisis rigurosos, y apoyarse en ChatGPT para creatividad, documentación, formación y soporte a equipos. Ninguno lo hace todo perfecto, pero orquestados pueden cubrir casi cualquier frente digital.

Viendo el panorama actual, la elección entre Claude, ChatGPT y Gemini no se reduce a coronar un ganador absoluto, sino a entender muy bien en qué destaca cada uno y cómo encajarlo en tu flujo de trabajo. Para análisis de datos complejos con muchos megas y alta exigencia en insights de negocio, Gemini suele llevar ligera ventaja; para dashboards interactivos y visualización avanzada con un toque muy usable, Claude es el que mejor experiencia ofrece; para creatividad, conversación natural y apoyo generalista en casi cualquier tarea, ChatGPT sigue siendo el compañero de batalla más flexible. Combinados con criterio y supervisados por profesionales humanos, estos modelos dejan de ser un simple “chat con IA” y se convierten en un auténtico multiplicador de capacidad para cualquier equipo.