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8 alternativas a ChatGPT para usar en 2024

ChatGPT, aunque ampliamente conocido, no es el único modelo de lenguaje grande (LLM) disponible. Varias alternativas ofrecen experiencias y funcionalidades únicas, cubriendo diferentes necesidades y casos de uso.

¿Por qué considerar alternativas a ChatGPT?

Aunque ChatGPT es actualmente el líder del mercado, existen opciones que tienen claras ventajas y pueden generar menos pereza.

Estas alternativas pueden utilizar diferentes LLM, ofrecer funcionalidades como traducción de vídeo, asistencia de indicaciones y una mejor organización de documentos.

Alternativas a ChatGPT

  1. Google Gemini (anteriormente Bard): Un chatbot conversacional impulsado por el modelo Gemini Pro 1.0 de Google, que ofrece integración con la Búsqueda de Google y generación de imágenes.
  2. Microsoft Copilot (anteriormente Bing Chat): Se integra bien con los productos de Microsoft, especialmente Edge, permitiendo interacciones en tiempo real y resúmenes de documentos.
  3. Jasper.ai: Motor de IA conversacional que utiliza LLM personalizados y de terceros, diseñado para casos de uso empresarial, como marketing y ventas.
  4. Claude: Asistente de IA capaz de razonamiento complejo, resumen, búsqueda y codificación, disponible a través de una interfaz de chat y API.
  5. Perplexity: Herramienta de búsqueda conversacional que comprende las consultas de los usuarios, resume los resultados y extrae información de múltiples fuentes.
  6. Elicit: Asistente de investigación de IA que proporciona resúmenes de artículos de investigación y documentos relevantes para las consultas de los usuarios.
  7. Learnt.ai: Creado específicamente para educadores, genera texto para objetivos de aprendizaje, rompehielos y preguntas de evaluación.
  8. Otter: Herramienta de transcripción automática que graba y transcribe reuniones, permitiendo preguntas y respuestas durante las reuniones.

Conclusión

Aunque ChatGPT es una herramienta poderosa, explorar alternativas puede brindar funcionalidades y experiencias adicionales adaptadas a necesidades específicas. Al utilizar los LLM de manera responsable y verificando la precisión de la información generada, los usuarios pueden aprovechar todo el potencial de la tecnología de IA para mejorar sus flujos de trabajo y obtener mejores resultados.

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