Las herramientas que uso a diario

Para esta semana quiero hacer un artículo diferente. En vez de hablar sobre el funcionamiento de los modelos de lenguaje, voy a compartir una selección de las herramientas que uso en mi día a día. Mi objetivo es darles un panorama claro sobre las opciones disponibles y sus capacidades. Los invito a que las prueben y experimenten con ellas.

Categorías

Para organizar mejor este artículo, decidí categorizar las herramientas según su propósito. Aunque algunas pueden encajar en más de una categoría, decidí categorizarlas de acuerdo a su propósito principal. Para cada una de las herramientas, menciono explícitamente la empresa que la desarrolla, el país de origen de la empresa, si la herramienta se puede usar en español y si ofrece una versión gratuita.

Diagrama 1. Categorización de las herramientas.

Herramientas de chat

Estas son las herramientas más conocidas y responsables de la popularidad actual de los modelos de lenguaje. Si bien los modelos de lenguaje ya existían, la interfaz de chat permitió a cualquier usuario interactuar fácilmente con estos modelos. OpenAI adquirió hace poco el dominio chat.com por la módica suma de 15 millones de dólares 😅 .

Estas herramientas permiten introducir texto libremente y generan una respuesta utilizando un modelo de lenguaje. Una ventaja de esta interfaz de chat es que permite mantener un historial de la conversación. De esta manera el modelo incorpora dentro de su contexto todo lo que se ha dicho anteriormente. El Diagrama 2 muestra, por ejemplo, como Claude recuerda que le pedí que interpretara a El Chavo del 8. Si bien no era la intención, el ejemplo muestra también una alucinación del modelo: Don Ramón no vende tortas de jamón 🥪 (en mi artículo anterior hablé sobre este tema).

Diagrama 2. Conversación con Claude como Chavo del 8.

Estas interfaces han avanzado muy rápidamente y hoy en día es posible adjuntar archivos, solicitar fuentes provenientes de internet, hacer tareas de investigación profunda y hasta generar imágenes.

Algunas de las herramientas que más uso son:

Claude: Anthropic (EE.UU.). Versión gratuita limitada. Disponible en español.
Hugging Chat: Hugging Face (Francia). Gratis con cuenta. Disponible en español.

Solo ofrece modelos de lenguaje abiertos (como Llama o DeepSeek R1).
ChatGPT: OpenAI (EE.UU.). Versión gratuita limitada. Disponible en español.
Gemini: Google (EE.UU.). Versión gratuita limitada. Disponible en español.
Deepseek: Deepseek (China). Gratis con cuenta. Disponible en español.

La idea del artículo no es comparar estas herramientas, pero, para aquellos curiosos, es posible encontrar en línea distintas evaluaciones de los modelos que están detrás de estas interfaces. Les dejo dos opciones recomendadas: la primera es Chatbot Arena, una especie de “arena” en la que los usuarios votan cuál respuesta prefieren entre dos modelos distintos; la segunda es el benchmark de vellum.ai, donde se evalúan los modelos usando tareas estándar. Dos formas complementarias de entender qué tan bien se están desempeñando los distintos modelos en la práctica.

Herramientas para búsqueda en línea e integración de contexto

Si bien las herramientas de chat son cada vez más versátiles al integrar funcionalidades como búsquedas web y manejo de archivos, existen soluciones especializadas que ofrecen capacidades más potentes y optimizadas específicamente para estas tareas. Estas herramientas combinan las capacidades de los modelos de lenguaje con la información externa relevante para el usuario.

Herramientas para búsqueda en línea

En el caso de estas herramientas, el foco está en encontrar el contenido web más relevante para la búsqueda del usuario y sintetizar esa información para presentar una respuesta clara. En el Diagrama 3 se puede ver como Perplexity consulta ocho fuentes, incluyendo videos de YouTube y TikTok, para responder a mi pregunta sobre la última canción de Morat (🇨🇴).

Diagrama 3. Respuesta de Perplexity.

Además de mostrar las fuentes, Perplexity genera una respuesta a mi pregunta. Esto es diferente a lo que hace Google (y la mayoría de buscadores) donde, por lo general, solo se muestran las páginas web relevantes y no se da una respuesta concreta a la pregunta del usuario.

Diagrama 4. Búsqueda en Google.

Perplexity: Perplexity AI (EE.UU.). Versión gratuita limitada. Disponible en español.

Herramientas para la integración de contexto

NotebookLM es una herramienta desarrollada por Google que se enfoca en la integración de múltiples fuentes de información. La herramienta permite cargar directamente todo tipo de fuentes (PDFs, audios, links a sitios webs, links a YouTube) y hacer preguntas sobre ellas. Una vez cargadas, estas aparecen en el panel izquierdo como se puede ver en Diagrama 5. Como lo indica su nombre, NotebookLM está pensado para ser una especie de cuaderno donde se puedan integrar múltiples fuentes de información para generar conocimiento sobre un tema.

Diagrama 5. Interfaz de NotebookLM

Lo interesante es que el modelo de lenguaje puede interactuar con todas las fuentes en simultáneo y generar respuestas usando esa información. Es especialmente útil para proyectos largos, lecturas académicas o cualquier tarea que requiera mantener el hilo entre muchos documentos distintos. Aunque permite hacer preguntas en español, la mayoría de las respuestas y resúmenes generados están todavía en inglés. Incluso tiene la posibilidad de generar un audio al estilo de un podcast que resume toda la información discutida (pero por ahora está solo disponible en inglés).

NotebookLM: Google (EE.UU.). Versión gratuita limitada. Se pueden realizar preguntas en español, pero las respuestas están principalmente en inglés.

Herramientas para generar imágenes, video y audio

Aunque estas herramientas no son las que más utilizo en mi día a día, vale la pena mencionarlas por su relevancia y potencial. La semana pasada, por ejemplo, internet se llenó de imágenes generadas por usuarios en estilos famosos como el del Studio Ghibli. Estas imágenes fueron creadas con el nuevo modelo de generación de imágenes de OpenAI, disponible dentro de ChatGPT.

Este lanzamiento no solo demostró la potencia de estas tecnologías, sino que además reavivó la controversia sobre propiedad intelectual. Existe una discusión intensa (y necesaria) sobre los derechos de autor y el uso no autorizado de obras artísticas para entrenar estos sistemas. Muchas empresas han recolectado contenido de internet sin consentimiento de los artistas y, en muchos casos, posiblemente incumpliendo la ley. Este es un tema complejo que merece su propio espacio, así que será parte de un artículo que estoy preparando para más adelante.

En esta sección solo menciono una herramienta por tipo, con el objetivo de mostrar las posibilidades actuales más que ofrecer una revisión exhaustiva.

Imágenes

Midjourney: Midjourney, Inc. (EE.UU.). Solo disponible en versión paga.

Videos

Runway: RunwayML (EE.UU.). Solo disponible en versión paga.

Audio

ElevenLabs: Eleven Labs (EE.UU.). Solo disponible en versión paga.

Herramientas para desarrolladores

Para finalizar, quiero compartir dos categorías especialmente dirigidas a quienes están en el mundo de la programación o buscan ejecutar modelos localmente.

Herramientas para asistir en la escritura de código

Si bien es posible usarlas las herramientas de chat para pedirle a un modelo de lenguaje que escriba código esto no siempre funciona de la mejor manera porque al modelo le hace falta contexto. Las tres herramientas que menciono solucionan este problema de formas diferentes, pero todas permiten hacer más eficiente el proceso de escribir código.

v0: Vercel (EE.UU.). Versión gratuita limitada con cuenta. Disponible en español.

A través de una interfaz de chat, v0 genera los archivos necesarios para crear todo tipo de aplicaciones web. Lo más interesante es que cuando el código está listo, la interfaz permite visualizar el resultado. Esta es una herramienta de uso web.

Cursor: Anysphere Inc (EE.UU.). Versión gratuita limitada con cuenta. Disponible en español.

Cursor es una aplicación que combina un editor de código con una interfaz de chat para permitirle a los usuarios pedir todo tipo de cambios en el proyecto que se esté desarrollando.

GitHub Copilot: Microsoft (EE.UU.). Versión gratuita limitada con cuenta. Disponible en español.

Esta herramienta se encuentra dentro del editor de código VSCode y permite completar y generar código nuevo mediante el uso de un modelo de lenguaje.

Herramientas para ejecutar modelos localmente

Estas herramientas permiten correr modelos de lenguaje directamente en el computador del usuario sin depender de servidores externos. Esto ofrece ventajas en términos de privacidad, control y personalización. Sin embargo, requiere tener la capacidad computacional necesaria y, posiblemente, tener que utilizar modelos menos poderosos.

Ollama: Ollama (EE.UU.). Gratis. Disponible en español.
LM Studio: Element Labs, Inc. (EE.UU.). Gratis. Disponible en español.

Propuesta final

Más que una conclusión, tengo una propuesta. Estoy pensando en hacer una clase virtual mostrando cómo integro todas estas herramientas en mi trabajo cotidiano.

Si les interesa por favor llenen la siguiente encuesta:

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