Durante los últimos años he probado más herramientas de inteligencia artificial de las que puedo contar sin abrir una hoja de cálculo.
ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Grok. Generadores de imágenes. Generadores de vídeo. Avatares que hablan. Herramientas que investigan por ti. Otras que leen tus documentos. Y, más recientemente, agentes capaces de entrar en un proyecto, revisar archivos y hacer trabajo de verdad.
No ha sido una línea recta. Tampoco una búsqueda de “la mejor IA”.
Si tuviera que dibujar mi recorrido, sería una campana de Gauss.
Al principio, casi no había herramientas. Después llegó una explosión de opciones y empecé a acumular cuentas, pestañas, suscripciones y flujos de trabajo repartidos. Ahora la curva vuelve a bajar. No porque haya menos IAs, sino porque he vuelto a concentrar casi todo mi trabajo en un mismo sitio: ChatGPT.
No es exactamente una vuelta al punto de partida. ChatGPT ya no es el mismo producto que conocimos al principio.
Antes de que la IA se convirtiera en conversación
Mi primer contacto serio con todo esto fue con GPT-2.
Por entonces la sensación era rara. Podías pedirle texto a un modelo y, de vez en cuando, te devolvía algo que parecía casi mágico. Pero también era bastante evidente que aquello todavía estaba lejos de formar parte de tu día a día.
Era una prueba. Una curiosidad. Una de esas cosas que te hacen pensar: “vale, aquí hay algo”, aunque todavía no sepas muy bien qué hacer con ello.
No había una aplicación cómoda en el móvil, no había conversaciones largas, no había memoria, imágenes, documentos o agentes. Solo estaba esa intuición de que los ordenadores iban a empezar a entender el lenguaje de otra forma.
ChatGPT hizo que todo el mundo lo entendiera
La llegada de ChatGPT fue el punto en que aquello dejó de ser una cosa de gente que seguía muy de cerca la tecnología.
De repente no tenías que saber cómo funcionaba un modelo de lenguaje ni instalar nada extraño. Abrías una caja de texto y hablabas.
Le podías pedir ayuda para escribir un email, ordenar una idea, preparar una lista, entender algo que se te resistía o simplemente pensar en voz alta. A veces fallaba. A veces se inventaba cosas con una seguridad que daba bastante miedo. Pero ya se veía claramente el cambio: no era un buscador, ni un asistente de voz, ni una app de productividad más.
Era una nueva interfaz para trabajar con información.
Y, claro, después vino la carrera.
La parte alta de la curva
Durante un tiempo, probar herramientas de IA se convirtió casi en un trabajo en sí mismo.
Claude me gustó para conversar y escribir. Perplexity se volvió muy útil para investigar y encontrar fuentes. Gemini y Grok entraron en la rotación por sus propios modelos, sus integraciones o simplemente por comprobar qué estaba haciendo cada uno.
Al mismo tiempo aparecieron herramientas especializadas para todo lo que no fuera texto.
Con Nano Banana, Higgsfield y otros generadores empecé a experimentar con imagen y vídeo. NotebookLM planteó otra forma de trabajar con documentos propios. Heygen abrió la puerta a los avatares, las voces y el vídeo en idiomas distintos. Y cada semana parecía que había una herramienta nueva que hacía una parte del proceso un poco mejor que las demás.
Era divertido. Y también útil.
Pero había una trampa.
Cada herramienta resolvía una cosa, sí. A cambio, acababas teniendo tu trabajo repartido entre demasiados sitios: un prompt aquí, unos archivos allí, una conversación importante en otra plataforma, una suscripción que no usabas tanto como pensabas y la sensación de que siempre había algo mejor a punto de salir la semana siguiente.
La abundancia tiene un coste. No siempre aparece en la factura.
Cuando la IA dejó de responder y empezó a trabajar
El siguiente salto no fue un modelo que escribiera un poco mejor. Fueron los agentes.
Herramientas como OpenClaw y Hermes cambiaron la pregunta. Ya no se trataba solo de “¿qué puede responderme esta IA?”, sino de “¿qué puede hacer si le doy acceso, contexto y una tarea concreta?”.
Revisar un repositorio. Preparar un borrador dentro de un proyecto. Buscar información entre archivos. Mantener una base de conocimiento. Automatizar una tarea que antes exigía ir saltando entre aplicaciones.
Eso es bastante más interesante que pedirle a una IA que escriba cinco titulares.
También exige más confianza y más cuidado. Un agente que puede hacer cosas necesita límites, permisos y supervisión. No quiero entregar mis cuentas, mis archivos o mis decisiones sin pensar. Pero sí quiero que la tecnología me quite trabajo repetitivo y me ayude a mover proyectos que, de otro modo, se quedan a medias.
Ahí fue cuando la IA empezó a parecerse menos a una demo y más a una capa de trabajo real.
El problema de tener la mejor herramienta para cada cosa
Durante bastante tiempo pensé que la solución era usar la mejor herramienta para cada tarea.
La mejor para escribir. La mejor para investigar. La mejor para imágenes. La mejor para vídeo. La mejor para programar. La mejor para agentes.
Sobre el papel tiene sentido.
En la práctica, te convierte en el pegamento entre todas ellas.
Tú eres quien recuerda dónde está cada conversación. Tú exportas el resultado de una herramienta para pegarlo en otra. Tú mantienes las suscripciones. Tú decides qué modelo usar antes incluso de empezar a trabajar. Tú vuelves a explicar el contexto cada vez que cambias de aplicación.
Y llega un momento en que el ahorro de calidad no compensa el coste de coordinación.
No quiero pasar más tiempo eligiendo una IA que haciendo el trabajo para el que abrí el ordenador.
Mi vuelta a ChatGPT
La llegada de ChatGPT 5.6, con Sol, Terra y Luna, ha coincidido para mí con ese momento de simplificación.
No porque Claude haya dejado de ser bueno. No porque Perplexity, Gemini, Grok o el resto hayan desaparecido. Y tampoco porque haya una única herramienta perfecta para todo.
Pero ChatGPT ha llegado a un punto en el que puedo usarlo para muchas de las cosas que antes tenía dispersas: pensar, escribir, investigar, trabajar con archivos, crear imágenes, programar y operar con agentes.
Además, sus precios me resultan mucho más razonables frente a alternativas como Claude para el uso que yo hago. Esa parte importa. Mucho.
La IA no vive separada del resto de tus gastos. Si utilizas varias herramientas a diario, las suscripciones se acumulan muy rápido. Y una herramienta algo mejor en una tarea concreta deja de parecer tan mejor cuando tienes que pagarla, abrirla, mantener su contexto y volver a aprender su manera de trabajar.
La nueva app de ChatGPT Work termina de cerrar el círculo. Para mí no es solo otra función más. Es la posibilidad de dejar de tratar la IA como una colección de páginas web y empezar a tener un lugar de trabajo donde viven los proyectos, los archivos, las conversaciones y las tareas.
Eso reduce una fricción que hasta ahora daba por normal.
La curva baja, pero no vuelvo atrás
La campana de Gauss de mi viaje por la IA tendría un inicio pequeño con GPT-2, una subida enorme con la llegada de ChatGPT y todos los servicios que fui probando después, y una bajada hacia algo mucho más simple.
No es una curva de calidad. Las herramientas no son peores ahora. Al contrario.
Es una curva de dispersión.
En el punto más alto tenía muchas herramientas abiertas y demasiadas decisiones antes de poder hacer una cosa. En el lado al que estoy llegando ahora sigo teniendo acceso a todo ese ecosistema, pero ya no siento que necesite vivir dentro de él.
Puede que dentro de seis meses vuelva a cambiar de opinión. En este mundo, esa posibilidad es casi parte del contrato.
Pero ahora mismo agradezco tener menos pestañas, menos suscripciones y menos lugares donde buscar el contexto de mi propio trabajo.
Probé muchas IAs para descubrir qué podía hacer cada una.
He vuelto a ChatGPT para dejar de tener que pensarlo tanto y ponerme, simplemente, a trabajar.