No reseñamos lo que dice la web oficial. Lo probamos.
Esta es la sección más importante de AI Means. Aquí explicamos cómo trabajamos y qué buscamos en cada herramienta. Si una herramienta sale bien en nuestra comparativa es porque la usamos de verdad, no porque nos pagaran para decirlo.
Nuestra metodología
Probamos por casos de uso, no por características. Una lista de funciones no te dice si una herramienta te va a ahorrar tiempo; sí te lo dice usarla para tu tarea real. Estos son los cuatro pasos que seguimos en cada análisis.
1 · Definimos el caso de uso
Antes de tocar la herramienta fijamos qué tarea real queremos resolver (redactar, generar imagen, depurar código). Nunca probamos 'en abstracto'.
2 · Lote de pruebas fijado
Preparamos un conjunto de prompts o escenarios idénticos para todas las herramientas de una categoría, para que la comparación sea justa.
3 · Ejecución documentada
Anotamos cada intento y los fallos que encontramos. Lo que descartamos queda registrado en nuestras notas internas.
4 · Veredicto editorial
Cruzamos lo observado dentro del equipo editorial. El veredicto es nuestro, no de la marca, y lo explicamos en cada análisis.
Ejemplos de nuestras comparativas
Una muestra orientativa de lo que observamos al comparar herramientas. No son benchmarks científicos ni estudios estadísticos: recogen la opinión editorial del equipo tras usar cada herramienta en casos reales.
| Categoría | Herramienta A | Herramienta B | Métrica | A | B |
|---|---|---|---|---|---|
| Generación de imágenes | Midjourney v6 | DALL·E 3 | A favor de Midjourney gana en acabado; DALL·E, en seguir el prompt al pie de la letra. | Acabado estético | Fidelidad literal al prompt |
| Redacción con voz propia | Claude | ChatGPT | A favor de Claude suena menos a máquina en prosa editorial; ChatGPT destaca por su amplitud de usos. | Tono natural | Versatilidad |
| Verificación de fuentes | Perplexity | ChatGPT | A favor de Perplexity cita en cada respuesta; con ChatGPT conviene verificar las referencias por separado. | Cita cada afirmación | Análisis abierto |
| Productividad en código | GitHub Copilot | Sin asistente | A favor de Acelera el boilerplate, pero conviene revisar cada sugerencia para no introducir errores. | Velocidad en lo rutinario | Control total |
Las observaciones reflejan la opinión del equipo editorial de AI Means tras usar cada herramienta. Actualizamos este cuadro cuando repetimos una comparativa.
Qué buscamos
No nos limitamos a "se ve bonito". Evaluamos seis dimensiones en cada herramienta:
- Calidad de salida para la tarea para la que la herramienta existe
- Fidelidad al prompt o instrucción dada
- Fricción: cuántos intentos hace falta para un resultado publicable
- Estabilidad: si el mismo prompt da resultados coherentes entre sesiones
- Curva de aprendizaje y documentación para un usuario nuevo
- Precio honesto frente a la utilidad real aportada
Lo que no hacemos
- No copiamos el listado de funciones de la web oficial.
- No puntuamos herramientas que no hemos usado.
- No ocultamos los defectos por afiliación.
- No comparamos sin fijar el mismo lote de pruebas.
Casos de uso
definidos antes de cada prueba
20
categorías de IA disponibles
90 días
entre revisiones de cada análisis
