Sự khác biệt giữa Claude IA, ChatGPT và Gemini trong thực tế

Informatec Digital » Recursos » Sự khác biệt giữa Claude IA, ChatGPT và Gemini trong thực tế

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã thay đổi hoàn toàn cách chúng ta làm việc, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.Chỉ trong vài tháng, những cái tên như ChatGPT, Claude và Gemini đã từ chỗ chỉ là những sản phẩm công nghệ kỳ lạ trở thành những công cụ làm việc thực sự hữu ích hàng ngày cho các nhà phân tích, chuyên viên tiếp thị, lập trình viên, nhà thiết kế và quản lý.

Việc lựa chọn giữa Claude, ChatGPT và Gemini không còn đơn thuần là vấn đề tò mò mà là một quyết định chiến lược.Mỗi mô hình đều vượt trội ở những lĩnh vực khác nhau: từ xử lý khối lượng dữ liệu lớn đến tạo bảng điều khiển hoặc chất lượng thông tin kinh doanh. Và mặc dù chúng cùng chia sẻ nền tảng công nghệ (các mô hình ngôn ngữ kiểu Transformer được huấn luyện trên lượng văn bản khổng lồ), nhưng hành vi thực tế, hạn chế và kết quả của chúng lại khác xa nhau.

Những điểm khác biệt cơ bản giữa Claude, ChatGPT và Gemini

Mặc dù cả ba mô hình đều thuộc cùng một nhóm các chương trình Thạc sĩ Luật (LLM), nhưng trọng tâm và chuyên môn của chúng lại khác nhau.Hiểu rõ nền tảng này sẽ giúp bạn xác định lựa chọn nào phù hợp nhất với phong cách làm việc của bạn và nhu cầu của công ty.

ClaudeĐược phát triển bởi Anthropic, mô hình này đã định vị mình là mô hình tập trung nhất vào... an ninh, đạo đức và tính chính xác theo ngữ cảnhPhần mềm này đặc biệt phù hợp để phân tích tài liệu đồ sộ, báo cáo dài, hợp đồng hoặc các đoạn văn bản kỹ thuật lớn, tạo ra các bản tóm tắt có cấu trúc và lập luận chi tiết. Hơn nữa, trong các phiên bản gần đây (như Sonnet 3.5), nó tích hợp một công cụ mạnh mẽ. công cụ phân tích dữ liệu và các thành phần tương tác Điều này cho phép bạn tạo ra các bảng điều khiển và hình ảnh trực quan nâng cao.

ChatGPTMô hình của OpenAI chắc chắn là phổ biến và linh hoạt nhất. Cô ấy nổi bật nhờ khả năng giao tiếp lưu loát, sự sáng tạo và tính linh hoạt trong viết lách, lên ý tưởng và lập trình.Các phiên bản nâng cao của nó, chẳng hạn như GPT-4o, tích hợp khả năng đa phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh và thậm chí cả video) và cung cấp hiệu suất tuyệt vời trong việc tạo, gỡ lỗi và giải thích mã bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Nó cũng có các phiên bản nhẹ hơn (chẳng hạn như GPT-4o mini) dành cho các tác vụ nhanh hoặc những tác vụ có ít tài nguyên hơn, và có các gói như... ChatGPT Go và Plus.

GeminiChiến lược của Google gắn bó rất chặt chẽ với Google Workspace và hệ sinh thái Google CloudĐây là một mô hình rõ ràng hướng đến việc xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh, video và dữ liệu, với một Cửa sổ ngữ cảnh rộng lớn và các công cụ cụ thể để phân tích và trực quan hóa.Điểm mạnh của nó nằm ở khả năng xử lý khối lượng thông tin lớn và truy cập dữ liệu cập nhật, kết hợp với các công cụ năng suất của Google.

Về mặt khái niệm, cả ba mô hình đều có một hạn chế quan trọng: cơ sở tri thức của chúng đều tĩnh.Chúng được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu (trang web, sách, mã nguồn, diễn đàn, v.v.), nhưng chúng không "tìm kiếm" trên internet mỗi khi bạn hỏi chúng một câu hỏi, trừ khi chúng kết nối rõ ràng với công cụ tìm kiếm hoặc nguồn bên ngoài. Điều chúng thực sự làm là... dự đoán từ có khả năng xuất hiện tiếp theo nhất Dựa trên các khuôn mẫu đã học được, nghĩa là họ viết dựa trên số liệu thống kê, chứ không phải dựa trên sự hiểu biết thực sự của con người.

Cách thức hoạt động của các trí tuệ nhân tạo này khi bạn phân tích dữ liệu.

Việc sử dụng Claude, ChatGPT hoặc Gemini để phân tích dữ liệu không khác nhiều so với việc sử dụng chúng như các ứng dụng trò chuyện, nhưng có thêm một bước quan trọng: tải lên tệp.Thay vì chỉ đặt câu hỏi, bạn tải thông tin của mình lên (thường ở định dạng CSV, JSON, bảng sao chép từ Excel hoặc Google Sheets, hoặc thậm chí là XML) và yêu cầu họ làm sạch, chuyển đổi, phân tích và trực quan hóa dữ liệu đó.

Quy trình làm việc điển hình với các AI này trong lĩnh vực tiếp thị hoặc phân tích kinh doanh thường tuân theo một số bước rất giống nhau.Đầu tiên, bạn cung cấp cho chúng bối cảnh về công ty, dự án hoặc chiến dịch; sau đó bạn tải dữ liệu lên; tiếp theo, AI ​​sẽ tạo ra mã (thường là Python hoặc JavaScript) để xử lý dữ liệu; và cuối cùng, nó quay trở lại chế độ hội thoại để giải thích những gì nó đã phát hiện, đề xuất các chỉ số KPI, thông tin chi tiết và hình ảnh trực quan.

Trong ChatGPT và Gemini, chế độ "phân tích" này được tự động kích hoạt khi bạn tải lên tập tin.Ví dụ, ngay khi phát hiện tệp CSV, hệ thống sẽ tự động tạo mã cần thiết để đọc, làm sạch và chuẩn bị tệp đó. Tuy nhiên, trong Claude, trước tiên bạn phải kích hoạt tùy chọn để... Công cụ phân tích Trong phần cài đặt tài khoản của bạn, nếu không bạn sẽ không thấy khả năng phân tích mã đó.

Về mặt kỹ thuật, quy trình khá giống nhau trong cả ba trường hợp.Mô hình này tạo ra kịch bản, thực thi nó, lưu kết quả xử lý và sau đó có thể tiếp tục phản hồi bằng thông tin tổng hợp, tỷ lệ, phân đoạn hoặc hình ảnh trực quan. Nếu bạn có kiến ​​thức lập trình, bạn thậm chí có thể mở mã mà nó đã tạo ra để xem xét hoặc điều chỉnh; nếu không, bạn có thể coi nó như một hộp đen thực hiện công việc sơ bộ cho bạn.

Giá trị thực tiễn thực sự xuất hiện khi bạn kết hợp khả năng xử lý thông tin đó với những câu hỏi hay và bối cảnh kinh doanh rõ ràng.Khi được hướng dẫn đúng cách, các AI này có thể biến những công việc trước đây mất hàng giờ hoặc hàng ngày thành vài phút: làm sạch dữ liệu, tạo ra các chỉ số mới, phân khúc nâng cao, phát hiện bất thường hoặc chuẩn bị bảng biểu cho báo cáo.

Chèn và tải dữ liệu: giới hạn, định dạng và khó khăn

Một trong những điểm khác biệt lớn giữa Claude, ChatGPT và Gemini là mức độ "dễ dàng" về mặt kỹ thuật trong việc tải lên và tải xuống dữ liệu.Tại đây, chúng ta sẽ thảo luận về kích thước tệp tối đa, các định dạng được hỗ trợ, khả năng tích hợp với các công cụ khác và cách trả về kết quả.

Xét về định dạng, CSV vẫn là định dạng thống trị không thể tranh cãi.Cả ba mẫu đều hoạt động trơn tru với nó, và nó là tiêu chuẩn để tải dữ liệu từ Google Analytics 4, Search Console, các công cụ SEO hoặc ERP. JSON Họ thường cũng không gặp khó khăn gì, và với XML Có một vài điểm khác biệt nhỏ: Gemini và ChatGPT thường diễn giải tốt ngay từ lần thử đầu tiên, trong khi Claude có thể cần thêm một số điều chỉnh hoặc một vài lần làm sạch.

ChatGPT có ưu điểm vượt trội khi bạn thực hiện thao tác "cắt và dán" các bảng.Nó có thể hiểu dữ liệu dạng bảng mà không cần thêm định dạng đặc biệt, ngay cả khi dữ liệu được lấy trực tiếp từ trình duyệt, Excel hoặc công cụ khác. Tuy nhiên, trong Claude và Gemini, mô hình thường tạo ra một đoạn mã phân tích cú pháp nhỏ trước để cấu trúc lại văn bản thành các cột, điều này đôi khi gây ra lỗi và hầu như luôn làm chậm quá trình xử lý.

Về khả năng tích hợp với các ứng dụng khác, Gemini có lợi thế rõ rệt.Nó có thể kết nối với dữ liệu của bạn từ Google Sheets, Docs, Slides, hoặc thậm chí cả ghi chú trong KeepĐiều này có nghĩa là nếu bạn đã thường xuyên làm việc trong hệ sinh thái của Google, bạn thậm chí không cần phải tải xuống các tệp. Hiện tại, cả ChatGPT và Claude đều không cung cấp kết nối trực tiếp đến các tệp trên đám mây của bạn ngay trong trải nghiệm trò chuyện.

Về giới hạn kích thước, sự khác biệt rất đáng kể nếu bạn thực hiện phân tích nghiêm túc.ChatGPT chấp nhận các tệp có dung lượng lên đến khoảng 50 MB và tự động chia nhỏ chúng để xử lý. Bạn có thể tải lên một tệp CSV lớn, chỉ định cho nó sử dụng một số cột nhất định, và nó vẫn hoạt động khá tốt. Gemini thậm chí còn tiến xa hơn: Nó cho phép các tệp có dung lượng lên đến 100 MB và xử lý các cửa sổ ngữ cảnh với tối đa một triệu token.Điều này mang lại cho nó khả năng xử lý các cơ sở dữ liệu khổng lồ mà không "bỏ sót" các phần quan trọng.

Trường hợp của Claude là trường hợp rắc rối nhất.Mặc dù tài liệu có đề cập đến các tệp lớn, nhưng trên thực tế, khi làm việc với Công cụ Phân tích, các vấn đề bắt đầu xuất hiện ngay từ vài trăm kilobyte (400-500 KB). Nội dung tệp được tính trực tiếp vào giới hạn ngữ cảnh hội thoại, và hơn nữa, giao diện áp đặt các giới hạn không được ghi chép lại, dễ dàng gây ra lỗi. Để có được các phân tích thực sự toàn diện, Nửa megabyte dữ liệu cũng đủ làm chậm quá trình đáng kể..

Ngoài ra, còn có những khác biệt đáng chú ý khi trả về dữ liệu đã được biến đổi.ChatGPT có thể tạo ra các tệp đã được xử lý và cung cấp liên kết tải xuống trực tiếp ở các định dạng phổ biến. Claude và Gemini có thể hiển thị dữ liệu đã được làm sạch ngay trong cửa sổ trò chuyện, nhưng chúng không tạo ra các tệp có thể tải xuống theo cùng một cách. Ưu điểm của Gemini là nó thường cung cấp một nút để... Gửi bảng đó trực tiếp vào Google Sheets, biến kết quả đầu ra của AI thành một nguồn tài nguyên có thể tái sử dụng ngay lập tức trong quy trình làm việc của bạn.

Thao tác, làm sạch và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu

Phần ít hấp dẫn nhất của phân tích dữ liệu là làm sạch, sửa lỗi định dạng và phát hiện sự không nhất quán.Đây là nơi mà một nhà phân tích giỏi thường dành nhiều thời gian nhất, và là nơi mà trí tuệ nhân tạo được sử dụng hiệu quả có thể giúp bạn tiết kiệm hàng giờ.

Cả ba công cụ đều có khả năng phát hiện các lỗi định dạng thường gặp.Ngày tháng được định dạng kém, dấu phân cách hàng nghìn không nhất quán, các cột bị lẫn lộn, các ký tự bất thường, xử lý giá trị null không tốt, v.v. Tuy nhiên, trong các bài kiểm tra thực tế, ChatGPT và Gemini có tốc độ và độ tin cậy cao hơn một chút. Trong lần làm sạch đầu tiên đó, họ thường phát hiện cả lỗi định dạng và sự không nhất quán dữ liệu trong cùng một thông điệp và đề xuất một phiên bản đã được sửa chữa gần như sẵn sàng để phân tích.

Claude cũng thực hiện việc dọn dẹp và tái cấu trúc, nhưng anh ấy cần nhiều lần điều chỉnh hơn.Việc phải yêu cầu anh ấy xem xét lại các vấn đề cụ thể hai hoặc ba lần trước khi bạn nhận được bộ dữ liệu thực sự có thể sử dụng được là điều không hiếm gặp. Hơn nữa, đôi khi anh ấy "quên" những chỉnh sửa mình đã thực hiện trong các tin nhắn sau đó, điều này có thể gây ra lỗi hoặc sự không nhất quán ở các giai đoạn phân tích sau này.

Cả ba mô hình đều dựa vào việc tạo mã để thao tác dữ liệu.ChatGPT và Gemini thường tạo ra các kịch bản Python, trong khi Claude thường sử dụng JavaScript. Chúng tạo ra mã, chạy mã đó trên các tệp đã tải lên, và nếu có lỗi xảy ra, chúng sẽ thử lại với các bản sửa lỗi tự động. Trong quá trình này, ChatGPT thường bị kẹt trong vòng lặp thử lại; Claude đôi khi gặp phải giới hạn của cuộc hội thoại và buộc bạn phải bắt đầu lại; và Gemini, mặc dù thường thành công, nhưng có thể đưa ra các quyết định rủi ro như xóa các hàng xung đột mà không có cảnh báo rõ ràng, yêu cầu bạn phải xem xét lại kết quả thủ công nếu phân tích đó nhạy cảm.

Xét về tính nhất quán tổng thể, ChatGPT thường là phần mềm ghi nhớ tốt nhất những gì nó đã thực hiện.Nó nhận thức rõ hơn về các bước trước đó, các chỉnh sửa đã áp dụng và các phiên bản trung gian. Claude không phải lúc nào cũng tái sử dụng các lần thử thất bại của chính mình, và Gemini, mặc dù theo dõi dấu vết dữ liệu tốt, lại là hệ thống dễ bị lạc hướng trong toàn bộ cuộc hội thoại nhất nếu bạn không cung cấp đủ ngữ cảnh trong mỗi tin nhắn.

Kỹ năng phân tích và tạo ý tưởng cơ bản

Sau khi đã xử lý dữ liệu tương đối sạch, giai đoạn tiếp theo là xem mỗi AI phù hợp như thế nào với quá trình phân tích thực tế.: Nó hiểu dữ liệu như thế nào, cách nó đặt dữ liệu vào ngữ cảnh ra sao, nó đề xuất những chỉ số nào và nó gợi ý những hướng khám phá nào.

Qua phân tích dữ liệu ban đầu, cả ba mô hình đều ở mức độ rất cao.Họ hiểu khá chính xác loại thông tin, kết nối tốt những gì họ thấy trong các cột với ngữ cảnh được mô tả (ví dụ: chiến lược tiếp thị, thay đổi chiến dịch, mùa vụ hoặc mục tiêu kinh doanh), và có thể giải thích ý nghĩa của từng biến số và cách sử dụng chúng.

Điểm khác biệt của họ nằm ở khả năng đề xuất các chỉ số KPI và thước đo mới thực sự hữu ích.Claude thường rất giỏi trong việc định nghĩa Các chỉ số và tỷ lệ tùy chỉnh phù hợp với từng trường hợp sử dụng cụ thể., kết nối rất tốt với bối cảnh bạn đã mô tả. ChatGPT có xu hướng dựa nhiều hơn vào các chỉ số kinh điển trong ngành (CTR, chuyển đổi, CPA, LTV, v.v.), điều này hữu ích nhưng hơi lặp lại. Gemini, mặc dù đôi khi không chính thức hóa các công thức một cách thanh lịch như Claude, nhưng lại đặc biệt giỏi trong việc... cung cấp cho họ một giải pháp hạ cánh thực tế ngay lập tức.Nó gợi ý cách sử dụng các chỉ số KPI đó, cách đối chiếu chúng, hoặc thậm chí bắt đầu trực quan hóa chúng mà không cần bạn yêu cầu.

Trong các tác vụ như phân cụm, phát hiện mẫu hoặc phân đoạn phức tạp.Claude và Gemini thường đi trước một bước. Chúng xác định các nhóm URL, sản phẩm, chiến dịch hoặc phân khúc người dùng khá chính xác. Mặt khác, ChatGPT có thể gặp khó khăn khi đối mặt với các tập dữ liệu rất lớn hoặc cấu trúc phức tạp: đôi khi nó có thể tìm thấy các mẫu nếu bạn cung cấp cho nó các ví dụ nhỏ, được viết lại, nhưng nó gặp nhiều khó khăn hơn khi thực hiện điều này trực tiếp trên tập dữ liệu khổng lồ.

Khi nói đến phân tích có hướng dẫn từng bước, ChatGPT và Claude hoạt động rất tốt nếu hướng dẫn của bạn rõ ràng và bạn chia nhỏ chúng thành từng tin nhắn một.Chúng tuân theo các lệnh, áp dụng các bộ lọc và tham chiếu chéo mà bạn yêu cầu, và thường phản hồi khá dễ đoán. Mặt khác, Gemini lại kén chọn hơn với các tin nhắn ngắn như "thực hiện", "tiếp tục" hoặc "áp dụng ngay" mà không có thêm ngữ cảnh. Lý do có thể là do bên trong nó có thể chuyển đổi mô hình tùy thuộc vào độ phức tạp của yêu cầu, và với các lời nhắc rất ngắn gọn, nó không phải lúc nào cũng kích hoạt lại cấp độ "chuyên nghiệp" mà bạn cần. Không có gì nghiêm trọng, nhưng nó đòi hỏi một chút chú ý. Lời nhắc dài hơn và rõ ràng hơn một chút.

Khi bạn cho họ nhiều quyền tự chủ hơn, người thuộc cung Song Tử thường là người giải quyết logic dữ liệu tốt nhất.Nó liên kết các bước trung gian, dự đoán một số câu hỏi và bổ sung thêm những hiểu biết mà bạn thậm chí chưa từng yêu cầu. ChatGPT cũng làm điều này khá tốt, với cách tiếp cận có phần toán học và có cấu trúc hơn. Claude, mặc dù đáp ứng được yêu cầu, nhưng cần được khuyến khích và hướng dẫn nhiều hơn khi phân tích trở nên phức tạp.

Trực quan hóa dữ liệu: bảng điều khiển, biểu đồ và khả năng sử dụng

Trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu, sự khác biệt giữa ba công cụ này là rất lớn. Và điều này có thể ảnh hưởng đáng kể đến lựa chọn của bạn nếu biểu đồ và bảng điều khiển là trọng tâm trong công việc của bạn.

Nhờ những thiết bị công nghệ của mình, Claude rõ ràng đang chơi ở một đẳng cấp khác hẳn.Nó có khả năng tạo ra Bảng điều khiển tương tác hoàn chỉnh với bộ lọc, điều khiển, số liệu được tính toán và phân đoạn nâng cao. Trong một cấu trúc duy nhất. Hơn nữa, nó thường làm như vậy với sự hiểu biết thông thường đáng kể, không bịa đặt dữ liệu và đảm bảo rằng những gì bạn thấy tương ứng với những gì thực sự có trong tập dữ liệu. Đối với nhà phân tích tiếp thị, sản phẩm hoặc kinh doanh, điều này có nghĩa là tiết kiệm được đáng kể thời gian trong giai đoạn thiết kế báo cáo.

Gemini cung cấp một mô-đun biểu đồ chuyên dụng, khá giống với biểu đồ trong Google Sheets.Mặc dù có nhiều hạn chế hơn, nhưng nó cho phép bạn tạo ra các hình ảnh trực quan rõ ràng, thay đổi một số khía cạnh hình ảnh, chuyển đổi giữa bảng và biểu đồ, và sao chép dữ liệu sang Google Sheets. Nó không đạt đến mức độ tinh vi của các công cụ của Claude, nhưng nó hoạt động tốt khi tất cả những gì bạn cần là... Đồ họa đơn giản, dễ đọc và có thể tái sử dụng trong các báo cáo của bạn.

Ngược lại, ChatGPT lại khá tụt hậu trong lĩnh vực này.Nó tạo ra các đồ thị bằng cách sử dụng các thư viện như Matplotlib và về lý thuyết, có thể sử dụng Plotly để cung cấp một số tính năng tương tác, nhưng trên thực tế, trải nghiệm rất không nhất quán. Các đồ thị đơn giản, thường không hấp dẫn và thiếu các tùy chọn tùy chỉnh đáng kể trong chính giao diện. Tóm lại, những gì nó cung cấp chỉ hữu ích cho việc xem xét nhanh, nhưng... Không nên trình bày các báo cáo đã được chỉnh sửa kỹ lưỡng cho khách hàng hoặc ban quản lý. mà không cần phải xử lý chúng qua một công cụ khác trước.

Về mặt ngoại hình và tính tiện dụng, Claude lại một lần nữa chiếm ưu thế.Giao diện của Gemini trông khá tốt ngay từ cái nhìn đầu tiên; bạn có thể kiểm soát màu sắc, các khối, sự kết hợp giữa các chỉ số định tính và định lượng, và điều chỉnh nó thành một sản phẩm khá "tốt" mà không cần quá nhiều thao tác phức tạp. Gemini duy trì phong cách trang nhã nhưng rõ ràng, rất giống với phong cách của Google: không cầu kỳ, nhưng dễ đọc và đủ để hiển thị xu hướng và so sánh. Mặt khác, ChatGPT dường như bị mắc kẹt trong thẩm mỹ đồ họa "thập niên 90", giải quyết được khía cạnh kỹ thuật nhưng không gây ấn tượng nhiều với người dùng.

Chiều sâu của những hiểu biết và sự liên kết với chiến lược.

Ngoài các biểu đồ và đồ thị, điều thực sự tạo nên sự khác biệt là khả năng cung cấp những thông tin chi tiết có thể áp dụng được của mỗi AI.Liên quan mật thiết đến thực tế kinh doanh, chiến lược tiếp thị, sản phẩm hoặc tăng trưởng của bạn.

ChatGPT giải thích và mô tả dữ liệu khá tốt, nhưng có xu hướng chỉ dừng lại ở mức độ tương đối hời hợt.Kết luận của họ thường đúng, nhưng thường quá chung chung: những lời khuyên như "tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi", "tăng lưu lượng truy cập chất lượng" hoặc "thử các mẫu quảng cáo mới" mà bạn có thể tìm thấy trên bất kỳ blog nào. Hơn nữa, khi cần bổ sung thêm bối cảnh bên ngoài, họ có thể bịa đặt hoặc giả định những điều không thực sự được hỗ trợ bởi dữ liệu bạn cung cấp.

Claude điềm tĩnh và có kỷ luật hơn.Anh ấy thường bám sát những gì anh ấy thấy trong dữ liệu và những gì bạn đã giải thích cho anh ấy, mà không đưa ra bất kỳ kết luận thiếu căn cứ nào. Nhận định của anh ấy khá giống với những gì anh ấy sẽ đưa ra. một nhà phân tích cấp dưới hoặc trung cấp có khả năng đánh giá tốt.Nó làm nổi bật các phân khúc hoạt động tốt hơn, các bất thường về hành vi, các vấn đề trong phễu chuyển đổi, những thay đổi liên quan sau một hành động, v.v. Nó không phải lúc nào cũng đi sâu như lẽ ra phải vậy, nhưng hiếm khi đi chệch hướng hoặc "ảo tưởng" về bối cảnh.

Song Tử tỏa sáng nhất khi nói đến việc phân tích dữ liệu để tìm kiếm những ý tưởng mới.Nó thường phát hiện ra những mối quan hệ thú vị mà bạn có thể đã bỏ qua, kết nối các xu hướng, đối chiếu dữ liệu từ các nguồn khác nhau và trên hết, giải thích mọi thứ rất rõ ràng. Tại sao điều đó lại xảy ra? Trong khuôn khổ chiến lược mà bạn đã mô tả. Rõ ràng, đôi khi nó cũng mắc sai lầm, giống như bất kỳ mô hình nào khác, nhưng tỷ lệ thành công về mặt chất lượng và khả năng chỉ ra những "điểm bất thường" cần xem xét lại của nó đặc biệt hữu ích.

Nếu xét đến mối liên hệ giữa bối cảnh và chiến lược, Claude và Gemini một lần nữa lại vượt trội hơn ChatGPT.Cả hai thường trả lời chính xác câu hỏi, vấn đề kinh doanh và dữ liệu được cung cấp, trong khi ChatGPT có phần tự do hơn và có thể đưa ra những giả thuyết chưa được chứng minh. Nói một cách thực tế, điều đó giống như bạn đang yêu cầu một người thiên về bán hàng giải thích báo cáo trong trường hợp của ChatGPT, so với một nhà phân tích thiên về dữ liệu trong trường hợp của Claude hoặc Gemini.

Dòng mô hình “O1” của OpenAI xứng đáng được đề cập đặc biệt.Những mô hình này, được thiết kế cho suy luận đa lặp, hoạt động xuất sắc trong giai đoạn phản ánh và thu thập thông tin chi tiết, nắm bắt chính xác những sắc thái mà bạn trình bày. Tuy nhiên, vì chúng không thể trực tiếp tải tập tin hoặc tạo hình ảnh trực quan, nên chúng chưa thể cạnh tranh như một giải pháp phân tích dữ liệu toàn diện, mà chỉ có thể đóng vai trò bổ sung. Một công cụ tư duy dựa trên các bản tóm tắt hoặc trích đoạn do bạn tự nhập..

Ứng dụng thực tiễn trong tiếp thị, thiết kế và phát triển web.

Trong thực tiễn công việc hàng ngày, sự khác biệt giữa Claude, ChatGPT và Gemini rất dễ nhận thấy tùy thuộc vào loại dự án bạn đang thực hiện.Tiếp thị kỹ thuật số, thiết kế UX/UI và phát triển web chiếm phần lớn các trường hợp sử dụng thực tế.

Claude đặc biệt phù hợp với những dự án mà sự an toàn, độ chính xác và đạo đức là yếu tố tối quan trọng.Các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và pháp luật đều được hưởng lợi từ mô hình ít phụ thuộc vào sự ứng biến và có khả năng xử lý khối lượng tài liệu lớn. Mô hình này cũng hoạt động rất tốt cho... Tài liệu kỹ thuật, hướng dẫn sản phẩm, phân tích hành vi người dùng và tạo mẫu giao diện.cũng như tự động hóa các bài kiểm tra khả năng sử dụng hoặc đánh giá nội dung trong các sản phẩm kỹ thuật số.

ChatGPT là công cụ đa năng lý tưởng khi bạn tập trung vào việc tạo nội dung và liên tục lên ý tưởng.Đối với các chiến dịch tiếp thị, viết blog, viết kịch bản video, lên ý tưởng cho mạng xã hội, hay thậm chí là soạn thảo trang đích, sự sáng tạo và khả năng diễn đạt lưu loát của họ tạo nên sự khác biệt. Trong phát triển web, họ mang lại giá trị đáng kể bằng cách tạo ra, giải thích và gỡ lỗi mã trong các ngôn ngữ như HTML, CSS, JavaScript và Python, cũng như giúp hiểu lỗi, đề xuất các giải pháp thay thế và lập tài liệu cho các thành phần.

Gemini tỏa sáng khi bạn kết hợp tiếp thị kỹ thuật số với dữ liệu và hệ sinh thái của Google.Nó có thể phân tích các chiến dịch, đối chiếu dữ liệu từ Analytics, Search Console, Sheets và các nguồn khác, đồng thời tạo ra những thông tin chi tiết hướng đến hiệu suất cao. Trong thiết kế và phát triển sản phẩm, khả năng đa phương thức của nó cho phép làm việc với ảnh chụp màn hình, sơ đồ khung hoặc thậm chí cả video, và đề xuất các cải tiến hoặc giả thuyết dựa trên hành vi người dùng. Và trong phát triển phần mềm, mặc dù không tập trung vào lập trình thuần túy như một số công cụ khác, thế mạnh của nó nằm ở... Phân tích dữ liệu và học máy trong Google Cloud Điều này khiến nó trở thành một đồng minh mạnh mẽ cho các dự án quy mô lớn.

Nếu chúng ta xem xét các công cụ AI phổ biến khác, chẳng hạn như Perplexity hoặc Phi công phụ của MicrosoftMỗi cái được đặt trong một vị trí rất rõ ràng.Perplexity sẽ hoạt động như một loại "công cụ tìm kiếm thông minh", lý tưởng cho việc nghiên cứu nhanh chóng với các nguồn được trích dẫn; Copilot, như một trợ lý được tích hợp trong bộ ứng dụng Microsoft để tự động hóa tài liệu, bảng tính và bài thuyết trình. Ngược lại, Claude, ChatGPT và Gemini bao phủ một phạm vi rộng hơn về hội thoại, phân tích và tạo nội dung, nhưng việc kết hợp chúng là khá phổ biến: ví dụ, Sự bối rối khi tìm kiếm thông tin và ChatGPT giúp định hình kết quả một cách sáng tạo..

Ở cấp độ doanh nghiệp, điều quan trọng không chỉ là mô hình nào mạnh mẽ hơn, mà là cách bạn áp dụng nó vào bối cảnh cụ thể.Các chuyên gia quản lý dự án đa ngành không nắm rõ quy trình nội bộ, chính sách, dữ liệu riêng tư hay chiến lược của công ty bạn, vì vậy công ty nào thành thạo nhất nghệ thuật xây dựng các lời nhắc theo ngữ cảnh và điều phối luồng dữ liệu sẽ thực sự giành được lợi thế cạnh tranh. Vấn đề không phải là chờ đợi "mô hình thần kỳ tiếp theo", mà là học cách... đưa ngữ cảnh thông minh từ hoạt động kinh doanh vào.

Theo nghĩa này, việc kết hợp các mô hình thường là bước đi thông minh nhất.Sử dụng Gemini để xử lý khối lượng lớn dữ liệu kết nối với Workspace, dựa vào Claude để tạo bảng điều khiển tùy chỉnh và phân tích chuyên sâu, đồng thời tận dụng ChatGPT cho sự sáng tạo, lập tài liệu, đào tạo và hỗ trợ nhóm. Không có công cụ nào hoàn hảo tuyệt đối, nhưng khi kết hợp với nhau, chúng có thể bao quát hầu hết mọi lĩnh vực kỹ thuật số.

Trong bối cảnh hiện tại, việc lựa chọn giữa Claude, ChatGPT và Gemini không chỉ đơn thuần là tìm ra người chiến thắng tuyệt đối, mà còn là việc hiểu rõ điểm mạnh của từng phần mềm và cách tích hợp chúng vào quy trình làm việc của bạn.Đối với phân tích dữ liệu phức tạp liên quan đến lượng dữ liệu lớn và những hiểu biết kinh doanh đòi hỏi cao, Gemini thường có lợi thế hơn một chút; đối với bảng điều khiển tương tác và hình ảnh hóa nâng cao với giao diện thân thiện với người dùng, Claude mang lại trải nghiệm tốt nhất; và đối với sự sáng tạo, hội thoại tự nhiên và hỗ trợ tổng quát cho hầu hết mọi nhiệm vụ, ChatGPT vẫn là công cụ linh hoạt nhất. Khi được kết hợp một cách khéo léo và được giám sát bởi các chuyên gia con người, các mô hình này vượt xa chức năng "trò chuyện AI" đơn thuần và trở thành một yếu tố nhân rộng năng lực thực sự cho bất kỳ nhóm nào.