Parece que cada semana surge un nuevo "mejor" modelo de IA. Ahora mismo, los dos pesos pesados que se enfrentan son OpenAI y Google. Sus modelos estrella, GPT-4 Turbo y Gemini 1.5, están constantemente superándose mutuamente con características más potentes y afirmaciones de un mejor rendimiento.
Todos los benchmarks técnicos y los debates en Twitter son interesantes, claro, pero si diriges una empresa, pueden parecer un poco desconectados de la realidad. No solo te interesan las especificaciones técnicas; te importa si estas herramientas pueden resolver problemas reales para tu equipo, especialmente en áreas como el servicio al cliente o la asistencia informática interna.
Así que, dejémonos de tecnicismos. Este artículo desglosa el debate entre GPT-4 Turbo y Gemini 1.5 en un lenguaje claro, centrándose en lo que realmente necesitas saber para elegir la herramienta adecuada para tu negocio.
¿Qué son GPT-4 Turbo y Gemini 1.5?
Antes de entrar en el meollo del asunto, hagamos una breve presentación de nuestros dos protagonistas. Ambos son increíblemente inteligentes, pero fueron construidos con filosofías ligeramente diferentes, lo que les confiere fortalezas únicas.
Entendiendo GPT-4 Turbo
GPT-4 Turbo es lo último y lo mejor de OpenAI, la gente que popularizó ChatGPT. Es más conocido por su razonamiento sólido como una roca, sus habilidades de escritura y su capacidad para procesar tanto texto como imágenes. Piénsalo como la versión altamente pulida y refinada de la tecnología que hizo que todo el mundo hablara de la IA generativa en primer lugar.
Está construido sobre una arquitectura transformer tradicional que OpenAI ha perfeccionado a lo largo de los años. Con una ventana de contexto de 128,000 tokens (que equivale a unas 300 páginas de texto), es un todoterreno fiable, ideal para desenredar problemas complejos, escribir de forma creativa y generar código de calidad.
Entendiendo Gemini 1.5
Gemini 1.5 es la impresionante respuesta de Google, creada por su equipo de Google DeepMind. Sigue un camino diferente. Las dos características de las que todo el mundo habla son su gigantesca ventana de contexto de 1 millón de tokens y su ingeniosa arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE).
La configuración MoE es como tener un equipo de expertos especializados de guardia en lugar de un único generalista. Esto hace que el modelo funcione de manera más eficiente. Gemini 1.5 también fue diseñado desde el primer día para ser "nativamente multimodal", que es solo una forma elegante de decir que nació para entender texto, imágenes, audio y vídeo, todo a la vez.
Una captura de pantalla de la integración de Google Gemini en Google Docs, que ilustra su aplicación práctica.Una comparación de rendimiento cara a cara
Entonces, ¿cuál es realmente más inteligente? La verdad es que depende de lo que le pidas que haga. Ambos modelos están en la cima de su juego, y para muchas tareas, están prácticamente empatados. Para obtener una visión menos sesgada, podemos observar algunas pruebas estándar de la industria que miden sus habilidades.
Aquí tienes un resumen de su rendimiento en algunas áreas importantes:
| Categoría de referencia | GPT-4 Turbo | Gemini 1.5 Pro | Qué mide |
|---|---|---|---|
| Razonamiento general (MMLU) | Alto rendimiento | Ligeramente superior | Comprensión amplia en muchas materias. |
| Razonamiento matemático (MATH) | Líder | Competitivo | Capacidad para resolver problemas matemáticos difíciles. |
| Generación de código (HumanEval) | Líder | Alto rendimiento | Escribir código Python funcional a partir de instrucciones. |
| Comprensión de vídeo (VATEX) | N/A | Líder | Crear subtítulos para clips de vídeo. |
| Recuperación de contexto largo | Bueno (hasta 128k) | Excelente (hasta 1M) | Encontrar un detalle específico en un documento enorme. |
Al observar los números, comienza a surgir un patrón. GPT-4 Turbo tiende a brillar en tareas que requieren un razonamiento puro y complejo, como matemáticas avanzadas o programación. Es un maestro de la lógica y la resolución de problemas basados en texto.
Gemini 1.5 Pro, sin embargo, toma la delantera cuando el trabajo implica procesar cantidades masivas de información o manejar diferentes tipos de medios. Sus victorias en las pruebas de contexto largo y vídeo son el resultado directo de su diseño único.
Diferencias arquitectónicas clave más allá de los benchmarks
Esas puntuaciones no cuentan toda la historia. El porqué detrás de su rendimiento se reduce a su diseño central, que tiene un gran impacto en cómo puedes usarlos en el día a día.
Ventana de contexto y el poder de la memoria
Piensa en una "ventana de contexto" como la memoria a corto plazo de la IA. Es la cantidad de información que el modelo puede tener en cuenta a la vez mientras trabaja en una tarea. Una ventana más grande significa que puede asimilar más información de fondo sin confundirse.
La ventana de 128,000 tokens de GPT-4 Turbo no se queda atrás, ya que puede contener alrededor de 300 páginas de texto. Pero la ventana de 1 millón de tokens de Gemini 1.5 está a otro nivel. Eso equivale a unas 1,500 páginas, un vídeo de 45 minutos o una base de código completa.
Para una empresa, esto significa que Gemini podría leer el informe anual completo de tu compañía, ver una larga grabación de pantalla de un cliente o revisar toda tu documentación para desarrolladores de una sola vez. Con GPT-4 Turbo, tendrías que dividir esa información en partes más pequeñas, lo que podría hacer que se perdieran conexiones importantes entre ellas.
Multimodalidad y procesamiento de algo más que texto
"Multimodalidad" simplemente significa que la IA puede entender diferentes tipos de información, no solo texto. Aunque ambos modelos pueden manejar imágenes, Gemini 1.5 fue construido desde cero para manejar texto, audio, imágenes y vídeo simultáneamente sin problemas. GPT-4 Turbo sigue centrado principalmente en texto e imágenes.
Esto hace que Gemini 1.5 sea una opción ideal para tareas como escuchar llamadas de atención al cliente para captar el sentimiento o ver un vídeo tutorial de un producto para resolver un problema técnico complicado.
Una imagen que ilustra las capacidades multimodales de Google Gemini, mostrando su habilidad para procesar texto, audio y vídeo.De la potencia bruta a la aplicación práctica en los negocios
Tener el "mejor" modelo no significa mucho si es un fastidio de usar. Intentar conectar estos modelos directamente a tu negocio usando sus API es una tarea enorme. Significa que necesitas desarrolladores caros, mantenimiento continuo y un montón de conjeturas para entrenarlos con los datos de tu empresa y hacer que se comporten de manera predecible.
Entonces, ¿cómo conectas realmente esta potencia a tu negocio sin contratar a una docena de desarrolladores? La respuesta generalmente no es empezar a programar desde cero. Este es el vacío que plataformas como eesel AI están diseñadas para llenar. Es la capa de aplicación que toma la inteligencia bruta de modelos como GPT-4 y Gemini y los prepara para el trabajo real en el soporte al cliente y en los centros de ayuda internos.
Así es como un enfoque de plataforma facilita las cosas:
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Ponte en marcha en minutos, no en meses: En lugar de un proyecto de API largo y complicado, eesel AI te ofrece integraciones con un solo clic. Puedes conectar tu centro de ayuda, como Zendesk, o tu base de conocimientos, como Confluence, y tener un agente de IA funcional listo para usar en minutos, todo por ti mismo.
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Unifica tu conocimiento: Un modelo de IA es tan inteligente como la información a la que tiene acceso. Un modelo estándar no tiene idea de cuál es la política de devoluciones de tu empresa o cómo solucionar problemas de tu producto específico. eesel AI aprende de tus tickets de soporte anteriores, artículos del centro de ayuda y documentos internos para poder dar respuestas que sean realmente correctas y suenen como tu marca.
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Prueba con confianza: Dejar que un modelo de IA en bruto hable con tus clientes es un gran riesgo. El modo de simulación de eesel AI te permite probar tu agente de IA con miles de tus tickets anteriores. Puedes ver exactamente cómo habría respondido, obtener pronósticos sólidos sobre su tasa de resolución y calcular tu ROI antes de que un solo cliente chatee con él.
Comparando los costes: precios de GPT-4 Turbo vs Gemini 1.5
Los precios de estos modelos pueden ser un poco confusos porque hay una diferencia entre usarlos como persona y usarlos como desarrollador a través de una API.
Un vistazo a los precios de GPT-4 Turbo
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Para ti: Puedes acceder a través de una suscripción a ChatGPT Plus, que cuesta unos 20 $ al mes.
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Para desarrolladores (API): El precio se basa en el millón de tokens (un token es aproximadamente tres cuartas partes de una palabra). Cuesta unos 10 $ por cada millón de tokens que envías y 30 $ por cada millón de tokens que recibes.
Un vistazo a los precios de Gemini 1.5
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Para ti: Está disponible a través del plan Google One AI Premium, que también cuesta alrededor de 20 $ al mes.
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Para desarrolladores (API): La API de Gemini 1.5 Pro es un poco más barata, a alrededor de 7 $ por cada millón de tokens de entrada y 21 $ por cada millón de tokens de salida.
Una captura de pantalla de la página de precios de Google Gemini, que ofrece un desglose claro de los costes.El coste de la plataforma y lo que los precios de la API no te dicen
Aquí está la cuestión: el coste de la API es solo una pieza del rompecabezas. El coste real de construir tu propia solución de IA incluye los salarios de los desarrolladores, los costes de los servidores y el tiempo dedicado a arreglar las cosas cuando se rompen. Estos gastos ocultos pueden acumularse rápidamente.
Por eso, usar una plataforma suele ser una forma más predecible y económica de proceder. Una herramienta como eesel AI tiene precios claros y todo incluido. Obtienes una tarifa mensual fija en lugar de confusas tarifas por resolución que aumentan cuando estás ocupado. Este precio único cubre los costes del modelo de IA, las integraciones, las herramientas de gestión y los análisis, dándote un camino claro para escalar tu soporte con IA.
¿Qué modelo debería usar tu empresa?
Entonces, después de todo esto, ¿cuál es el veredicto final en el enfrentamiento entre GPT-4 Turbo y Gemini 1.5?
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GPT-4 Turbo sigue siendo una opción fantástica, especialmente para tareas que requieren un razonamiento profundo, una redacción de alta calidad y una sólida generación de código. Es un caballo de batalla pulido y fiable.
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Gemini 1.5 Pro es el claro ganador para todo lo que implique cantidades masivas de contexto o diferentes tipos de medios. Si necesitas analizar documentos enormes, vídeos o audios, es el rival a batir.
Al final del día, el debate sobre los modelos en bruto es menos importante que cómo los pones a trabajar. Para tareas empresariales como el servicio al cliente, la verdadera magia ocurre cuando usas una plataforma que conecta la IA con el conocimiento de tu empresa, te da control sobre su comportamiento y te permite empezar sin complicaciones.
¿Listo para ir más allá del debate entre GPT-4 Turbo vs Gemini 1.5 y poner la IA a trabajar?
No necesitas ser un experto en IA ni contratar a todo un equipo nuevo para llevar la automatización inteligente a tu servicio de atención al cliente. eesel AI facilita el lanzamiento de un potente agente de IA entrenado con tus propios datos y ajustado a tu marca.
Puedes simular su rendimiento con tus tickets anteriores, conectarlo a las herramientas que ya usas y ponerlo en marcha en minutos.
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Preguntas frecuentes
Para tareas que requieren un razonamiento profundo, redacción de alta calidad y una sólida generación de código, GPT-4 Turbo sigue siendo una opción altamente pulida y fiable. Sobresale en la resolución de problemas complejos basados en texto.
La ventana de contexto de 1 millón de tokens de Gemini 1.5 Pro le permite procesar significativamente más información a la vez, como informes anuales completos o vídeos largos, en comparación con los 128,000 tokens de GPT-4 Turbo. Esto hace que Gemini 1.5 sea mejor para tareas que requieren una comprensión exhaustiva de entradas masivas.
El precio de la API de GPT-4 Turbo es de 10 $ por millón de tokens de entrada y 30 $ por millón de tokens de salida, mientras que Gemini 1.5 Pro es ligeramente más barato, con un coste de 7 $ por millón de tokens de entrada y 21 $ por millón de tokens de salida. Sin embargo, el artículo enfatiza que los costes brutos de la API son solo una parte del gasto total, que a menudo incluye un desarrollo y mantenimiento significativos.
Sí, Gemini 1.5 Pro fue diseñado desde cero para ser "nativamente multimodal", entendiendo sin problemas texto, imágenes, audio y vídeo de forma conjunta. Mientras que GPT-4 Turbo maneja bien el texto y las imágenes, Gemini 1.5 tiene una clara ventaja para integrar y procesar diversos tipos de medios.
Integrar modelos de IA en bruto directamente requiere importantes recursos de desarrollo, mantenimiento continuo y un entrenamiento complejo con los datos específicos de tu negocio. Plataformas como eesel AI simplifican esto proporcionando integraciones con un solo clic, unificando tu conocimiento y ofreciendo capacidades de prueba, lo que lo hace mucho más práctico y rentable para las empresas.
La arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) de Gemini 1.5 emplea subredes especializadas, lo que le permite activar de manera eficiente solo los "expertos" relevantes para una tarea determinada. Este diseño puede contribuir a un mejor rendimiento y eficiencia en comparación con una arquitectura más monolítica.
