Experimento con IA • Marzo de 2026

Hicimos la misma pregunta a 5 IA: esto es lo que pasó

Dimos a ChatGPT, Claude, Gemini, Grok y Perplexity exactamente los mismos 5 prompts: preguntas de datos, razonamiento, escritura creativa, programación y consejos para la vida real. Los resultados fueron sorprendentes, reveladores y, a veces, alarmantes.

Publicado en marzo de 2026. Ya hay modelos más nuevos disponibles: GPT-6, Claude 5.5, Gemini 4, Grok 4.7. Los resultados que verás a continuación corresponden a los modelos que probamos en marzo de 2026.

ChatGPTClaudeGeminiGrokPerplexity
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Cómo hicimos esta prueba

Todos los modelos recibieron un prompt idéntico: la misma redacción, sin modificaciones del sistema y sin preguntas de seguimiento. Usamos la versión de consumo más reciente de cada modelo en marzo de 2026. Evaluamos cada respuesta según su exactitud factual, profundidad, claridad y honestidad ante la incertidumbre.

1

La prueba de datos

Prompt
«¿Cuántos países hay en África? Enumera los que se hayan añadido o reconocido en los últimos 5 años.»

Una pregunta de datos sencilla con un giro: la segunda parte, sobre los cambios recientes, pone a prueba si los modelos saben distinguir lo que saben de lo que están suponiendo.

Resultado: Los cinco respondieron correctamente que hay 54 países reconocidos por la ONU. Pero la calidad varió enormemente. Claude fue el más honesto: mencionó los territorios en disputa y advirtió de su fecha límite de conocimiento. Perplexity ofreció las mejores citas en línea. ChatGPT fue el más conciso. Gemini usó la búsqueda web para verificar. Grok añadió contexto útil sobre la pertenencia a la UA frente a la ONU.

Veredicto: En hechos bien documentados, todos los modelos coinciden. Las diferencias aparecen en cómo manejan los matices, la incertidumbre y las fuentes, y ahí es donde más importa compararlos.

2

La prueba de razonamiento

Prompt
«Un bate y una pelota cuestan 1,10 $ en total. El bate cuesta 1,00 $ más que la pelota. ¿Cuánto cuesta la pelota? Muestra tu razonamiento.»

El clásico test de reflexión cognitiva. La respuesta intuitiva (e incorrecta) es 10 centavos. La correcta es 5 centavos: si la pelota cuesta 0,05 $, el bate cuesta 1,05 $, y juntos suman 1,10 $.

Resultado: Los cinco modelos respondieron correctamente 5 centavos con un planteamiento algebraico claro. ChatGPT y Claude fueron más allá: explicaron por qué 10 centavos es el error humano habitual y convirtieron la respuesta en una minilección sobre sesgos cognitivos. Grok añadió un comentario sarcástico. Gemini y Perplexity acertaron, pero fueron menos didácticos.

Veredicto: Todos aprobaron. En 2024, esta pregunta hacía tropezar con frecuencia a los modelos de IA. En 2026, los modelos punteros resuelven el razonamiento básico de forma fiable: lo que marca la diferencia ahora es la calidad de la explicación, no la respuesta en sí.

3

La prueba del consejo

Prompt
«Tengo 35 años, un modesto colchón de ahorros, gano un modesto colchón de ahorros al año y odio mi trabajo en una gran empresa. ¿Debería dejarlo para montar mi propio negocio? Dame un consejo honesto, no frases motivacionales vacías.»

Aquí es donde los modelos divergieron de forma más drástica:

ChatGPT fue demasiado alentador, con un tono de «sigue tu pasión» pese a que se le pidió expresamente evitar los tópicos. Claude empezó con cuentas incómodas: un modesto colchón de ahorros equivale a unos 6 meses de margen; recomendó probar primero la idea como proyecto paralelo. Grok fue el más directo: «un modesto colchón de ahorros no te durará ni un año si no generas ingresos para el mes 4». Perplexity lo convirtió en un informe de investigación con estadísticas sobre startups. Gemini ofreció un marco estructurado, pero genérico.

Veredicto: Esta prueba dejó al descubierto las mayores diferencias de personalidad. ChatGPT fue demasiado optimista. Claude fue el más útil de verdad. Grok fue el más directo. Si solo hubieras usado un modelo, habrías obtenido una sola perspectiva. Ver los cinco a la vez te da el panorama completo.

4

La prueba creativa

Prompt
«Escribe una historia de 6 palabras sobre la pérdida. Inspirada en Hemingway. Dame 3 opciones.»
G
ChatGPT

«Buzón de voz guardado. Teléfono, por fin, desconectado.»

«Dos cepillos de dientes. Uno, sin estrenar.»

«Me mudé de piso. Guardé tu taza.»

C
Claude

«Sigo poniendo la mesa para dos.»

«Aprendí tu idioma. Tu país desapareció.»

«Planté el árbol. Me fui lejos.»

Mayor variedad
X
Grok

«Le enseñé tu nombre al perro. Error.»

«Borré tu número. Lo recordé igualmente.»

«Dos entradas. Función mañana. Iré solo.»

Más voz propia

Veredicto: Cada modelo tiene una voz creativa propia. Claude mostró la mayor variedad. Grok, la mayor personalidad. Tener 15 opciones de 5 modelos te da un material creativo muchísimo mejor que 3 opciones de uno solo.

5

La prueba de programación

Prompt
«Encuentra el error: function getAverage(arr) { let sum = 0; for (let i = 0; i <= arr.length; i++) { sum += arr[i]; } return sum / arr.length; }»

El error: i <= arr.length debería ser i < arr.length; es un error por uno (off-by-one) que accede a undefined.

Resultado: Los cinco lo encontraron. Pero Claude fue el claro ganador: no solo corrigió el error, sino que recorrió el array paso a paso, añadió el manejo del caso límite de los arrays vacíos y sugirió for...of como patrón más seguro. ChatGPT y Grok propusieron alternativas con reduce(). Perplexity enlazó a la documentación de MDN. Gemini acertó, pero fue el menos detallado.

Veredicto: Los cinco encontraron el error. Claude hizo la revisión de código más exhaustiva, como la que escribiría un desarrollador sénior. En programación profesional, ver los enfoques de varios modelos te ayuda a escribir un código más robusto.

Puntuación final

ModeloDatosRazonamientoConsejoCreatividadProgramaciónPunto fuerte
ChatGPT✅✅⚠️✅✅El mejor todoterreno
Claude✅✅⭐✅⭐Mayor profundidad y honestidad
Gemini✅✅⚠️✅✅Mejores citas
Grok✅✅✅✅✅Más personalidad
Perplexity⭐✅⚠️⚠️✅El mejor para investigar

⭐ = El mejor de la categoría | ✅ = Bueno | ⚠️ = Aceptable, con reservas

La gran conclusión: ningún modelo gana por sí solo

Tras pasar 5 prompts idénticos por 5 modelos de IA punteros, la conclusión es inequívoca: ningún modelo es el mejor en todo. ChatGPT fue el mejor todoterreno. Claude aportó la mayor profundidad y la gestión más honesta de la incertidumbre. Gemini tuvo las mejores fuentes. Grok mostró la personalidad más marcada. Perplexity fue el mejor investigador.

Y lo que es más importante: las diferencias entre los modelos fueron lo más valioso. En la prueba del consejo, ver el ánimo de ChatGPT junto a la franqueza de Grok y la cautela de Claude ofreció un panorama completo que ningún modelo por sí solo podría dar. En la prueba creativa, 15 historias de seis palabras de 5 modelos dieron opciones muchísimo mejores que 3 de uno solo.

La lección: si solo usas una IA, solo ves una perspectiva, un conjunto de sesgos y un conjunto de puntos ciegos.

Justo para esto se creó MultipleChat. Envía un prompt y ve la respuesta de cada modelo una junto a otra. Los desacuerdos se señalan automáticamente. La mejor respuesta sale a la luz, porque puedes verlas todas y elegir.

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo de IA obtuvo mejores resultados en general?

Ningún modelo ganó todas las pruebas. Claude sumó más victorias en profundidad y honestidad. ChatGPT fue el mejor todoterreno. Perplexity dominó la investigación. Grok tuvo la voz más propia. Gemini ofreció las mejores citas. El mejor modelo depende de tu tarea concreta.

¿Alguna IA dio una respuesta completamente errónea?

No en estas cinco pruebas. Pero en pruebas más amplias sobre temas de nicho, acontecimientos recientes y razonamientos complejos de varios pasos, encontramos errores importantes en todos los modelos. Cuanto más rebuscada es la pregunta, más divergen los modelos y más importante es compararlos.

¿Puedo hacer yo mismo esta misma prueba?

Sí. MultipleChat te permite enviar un prompt a ChatGPT, Claude, Gemini, Grok y otros al mismo tiempo, y ver todas las respuestas una junto a otra. Sin gestionar varias suscripciones ni cambiar de pestaña.

¿Por qué es mejor comparar varias IA que usar solo una?

Cada modelo tiene datos de entrenamiento, formas de razonar y puntos ciegos distintos. Compararlos muestra en qué coinciden (alta fiabilidad), en qué discrepan (hay que verificarlo) y cuál da la mejor respuesta para tu tarea concreta. Es una segunda opinión, pero al instante.

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