Qué modelo de IA usar para cada tarea (y cuál dejar de usar)

La pregunta "cuál es el mejor modelo" no tiene respuesta. La que sí la tiene es "cuál es el mejor modelo para esto". Estas son las cinco parejas del vídeo, con el porqué de cada una.

Para programar: Claude Code, no ChatGPT

No es una cuestión de qué modelo escribe mejor una función. Es que ChatGPT en el navegador te obliga a hacer de cable: copiar el error, pegarlo, copiar la respuesta, pegarla en el editor, ejecutar, volver a copiar.

Claude Code vive dentro del proyecto. Lee los ficheros, ejecuta los tests, ve el fallo real y vuelve a intentarlo sin que tú muevas nada. En una tarea de varios pasos esa diferencia es el 90 % del trabajo.

Cuándo sigue ganando el chat: preguntas sueltas de sintaxis o de concepto, donde no hay proyecto que tocar.

Para generar imágenes: el generador de ChatGPT, no Nano Banana 2

Nano Banana 2 es brutal en calidad de imagen suelta y en edición sobre una foto existente. Donde se queda corto es en seguir un encargo largo: cuatro condiciones en el prompt y te cumple tres.

El generador de ChatGPT es más obediente. Te respeta el texto dentro de la imagen, la composición que le pides y las restricciones de estilo, y cuando le dices "lo mismo pero con el logo a la izquierda" te cambia solo eso.

Cuándo elegir Nano Banana: retoque fotográfico y ediciones sobre una imagen que ya tienes.

Para copywriting: Claude, no Gemini

Gemini escribe correcto y escribe rápido, y ese es justo el problema: escribe como escriben todos. Frases de longitud uniforme, tríos de adjetivos, el remate optimista al final de cada párrafo.

Claude sostiene mejor una voz cuando le das ejemplos de cómo escribes tú, y sobre todo acepta que le digas "esto no, más seco" sin volver al registro de folleto en el mensaje siguiente.

El truco que más cambia el resultado: pégale dos o tres textos tuyos antes de pedirle nada, y dile explícitamente qué evitar.

Para aprender: NotebookLM, no Claude

Aquí el orden se invierte. Cuando estudias un temario, unos apuntes o cinco PDFs, no quieres un modelo con opinión: quieres uno anclado a tus fuentes.

NotebookLM solo responde con lo que le has subido y te cita de dónde sale cada afirmación. Si algo no está en tus documentos, te dice que no está, en lugar de rellenarlo con lo que sabe de internet. Para estudiar, esa es exactamente la propiedad que necesitas.

Además te genera el resumen, el mapa del tema y el audio para escucharlo, todo sobre tu material y no sobre uno parecido.

Cuándo volver a Claude: cuando ya entiendes el tema y quieres discutirlo, no consultarlo.

Para investigar: Gemini, no Perplexity

Perplexity es rapidísimo dando la respuesta corta con enlaces. Para una duda puntual va perfecto.

Pero investigar de verdad es otra cosa: recorrer treinta fuentes, contrastarlas y devolverte un documento con estructura. El modo de investigación profunda de Gemini hace ese trabajo largo y te entrega algo que puedes leer entero, no una lista de enlaces con un párrafo encima.

La regla: si la respuesta cabe en un párrafo, Perplexity. Si necesitas un informe, Gemini.

El resumen en cinco líneas

• Programar → Claude Code, no ChatGPT web. Vive dentro del proyecto y cierra solo el ciclo error-arreglo-test.
• Generar imágenes → el generador de ChatGPT, no Nano Banana 2. Obedece encargos largos y respeta el texto dentro de la imagen.
• Copywriting → Claude, no Gemini. Sostiene una voz que no sea la de todos.
• Aprender → NotebookLM, no Claude. Solo responde con tus fuentes y te cita de dónde sale cada cosa.
• Investigar → Gemini, no Perplexity. Informe estructurado en lugar de lista de enlaces.

Lo que no cambia

Ninguna de estas elecciones es permanente. Las cinco se han movido este último año y se van a volver a mover. Lo que sí aguanta es el criterio: elige por la forma de la tarea, no por el nombre del modelo. Si la tarea es iterar sobre ficheros, quieres una herramienta que viva en los ficheros. Si la tarea es no inventarse nada, quieres una que esté atada a tus fuentes. El ranking cambia; la pregunta, no.