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Sí, totalmente. Creo que cada vez tiene menos sentido discutir cuál es “la mejor IA” como si hubiera que casarse con una sola.
Para mí la clave está en montar un buen stack, pero con una herramienta principal y después añadir otras solo cuando realmente aportan algo.
En mi caso, pondría ChatGPT claramente en el centro.
- ChatGPT como herramienta principal
Lo veo más como un entorno de trabajo.
Por ejemplo, en una misma herramienta puedes utilizarlo para:
- Investigar un tema.
- Analizar información.
- Trabajar con PDFs y documentos.
- Comparar datos.
- Revisar código.
- Programar.
- Analizar imágenes.
- Generar imágenes.
- Preparar textos.
- Buscar información actualizada.
- Desarrollar una idea desde cero.
- Revisar críticamente una solución.
- Organizar un proyecto complejo.
- Trabajar durante días o semanas sobre el mismo tema manteniendo el contexto.
Muchas veces el valor no está en hacer una pregunta perfecta, sino en trabajar con la IA como trabajarías con otra persona: planteas el problema, pruebas una solución, detectas errores, corriges, vuelves a probar y vas desarrollando el proyecto.
También tienes diferentes niveles de razonamiento según la tarea.
Para una consulta sencilla no necesitas que el modelo esté pensando mucho tiempo.
Pero si estás con programación, arquitectura de software, análisis de datos o un problema complicado, puedes utilizar un razonamiento más profundo.
Y después está Codex.
- Codex para programación
Una cosa es preguntarle a ChatGPT:
“¿Cómo harías esta función?”
Y otra bastante diferente es trabajar con un agente de programación que pueda revisar código, modificarlo, buscar errores, refactorizar o trabajar sobre un proyecto.
Ahí entra Codex.
Yo veo ChatGPT más como el sitio donde puedo discutir qué quiero construir y cómo debería funcionar, y Codex como una herramienta mucho más enfocada a ejecutar trabajo de programación.
Información oficial:
https://openai.com/codex/
- ChatGPT Plus
No porque todas las respuestas vayan a ser perfectas.
Ese es precisamente uno de los errores que creo que todavía se cometen con la IA.
Hay que revisar lo que hace.
Pero si durante un mes te ayuda a ahorrar unas cuantas horas de investigación, programación, documentación o trabajo repetitivo, ya puedes haber amortizado sobradamente esos 20 dólares.
Plus además ofrece límites mayores que la versión gratuita y acceso ampliado a herramientas como razonamiento, análisis de archivos, imágenes, voz e investigación.
Información oficial:
https://chatgpt.com/pricing/
Y una cosa importante: la API de OpenAI va aparte.
La suscripción de ChatGPT no incluye el uso de API.
Eso también permite separar dos cosas:
ChatGPT para trabajar tú directamente.
API para integrar IA dentro de aplicaciones y automatizaciones.
- No utilizaría ChatGPT para absolutamente todo
Aunque ChatGPT fuese mi herramienta principal, tendría algunas alternativas disponibles.
Por ejemplo:
Claude
Me parece útil como segunda opinión, especialmente cuando estás diseñando algo complicado o quieres comparar cómo razonan dos modelos diferentes.
https://claude.ai/
Gemini
Lo tendría disponible, especialmente por todo el ecosistema de Google y por sus APIs.
https://gemini.google.com/
DeepSeek
Puede ser interesante cuando el coste por API es importante y tienes que procesar muchas tareas repetitivas.
https://www.deepseek.com/
Pero personalmente no pagaría cinco suscripciones premium simplemente por tenerlas.
Usaría ChatGPT como centro y las demás cuando haya una razón concreta para hacerlo.
- n8n para conectar las piezas
Ahí herramientas como n8n son interesantes.
Por ejemplo:
Formulario de una web
→ n8n
→ IA analiza la consulta
→ consulta una base de datos
→ clasifica el contacto
→ genera una respuesta
→ actualiza el CRM
→ envía un correo
→ avisa a una persona si hace falta.
Entonces la IA deja de ser simplemente una ventana donde escribes prompts y empieza a formar parte de un proceso.
n8n además puede trabajar con diferentes modelos, APIs y aplicaciones.
https://n8n.io/
Pero tampoco creo que haya que empezar montando automatizaciones enormes.
Primero tiene que existir un problema real que merezca ser automatizado.
- El verdadero stack sería más o menos este
ChatGPT
como herramienta principal de trabajo, investigación, razonamiento y desarrollo.
Codex
cuando el trabajo es específicamente programación.
Claude, Gemini o DeepSeek
como alternativas o modelos especializados cuando aporten alguna ventaja.
n8n
para conectar modelos, APIs y aplicaciones cuando quieres automatizar procesos.
Y después herramientas específicas para imagen, vídeo, voz, scraping, bases de datos, etc., solamente cuando realmente hagan falta.
Porque si no terminamos pagando 150 o 200 dólares mensuales en herramientas que utilizamos dos veces.
Y creo que hay otro cambio importante.
Hace unos años mucha gente estaba obsesionada con aprender “el prompt perfecto”.
Ahora creo que es bastante más útil aprender:
- Qué modelo utilizar.
- Cómo dividir un problema.
- Cómo darle buen contexto.
- Cómo verificar la respuesta.
- Cómo utilizar APIs.
- Cómo conectar herramientas.
- Cómo estructurar datos.
- Cómo automatizar tareas.
- Cuándo dejar que actúe la IA.
- Y cuándo tiene que intervenir una persona.
“Búscame clientes”.
Que tener un sistema:
Fuente de datos
→ recoge posibles clientes
→ limpia los datos
→ IA económica hace una primera clasificación
→ un modelo más potente analiza solamente los candidatos interesantes
→ se guardan en CRM
→ se prepara un mensaje personalizado
→ una persona revisa
→ se envía
→ se hace seguimiento.
En los dos casos estás “utilizando IA”.
Pero el segundo ya es un sistema de trabajo.
Creo que esa va a ser una de las diferencias importantes durante los próximos años.
No saber utilizar una IA concreta, sino saber dirigir varias herramientas y construir un sistema alrededor de ellas.
Y seguramente el stack que utilizamos hoy será diferente dentro de un año.
Pero si entiendes cómo funciona todo por debajo, cambiar una pieza por otra será lo de menos.
