Todo el mundo tiene una opinión sobre las herramientas de IA. La mayoría de esas opiniones vienen de gente que las vende.

Aquí va la realidad incómoda: el panorama de las herramientas de IA se ha convertido en un pantano de funciones superpuestas, suscripciones que compiten entre sí y promesas que rara vez sobreviven al contacto con el trabajo real. Construir una pila de herramientas útil exige ignorar la mayor parte de lo que lees sobre cómo construir una pila de herramientas útil.

La trampa del coleccionista

Empiezas con ChatGPT. Luego alguien menciona que Claude escribe mejor. Te registras. Después oyes que Perplexity va mejor para investigar, así que también lo añades. Midjourney para imágenes, obvio. Jasper para textos de marketing porque tiene plantillas. Notion AI porque ya usas Notion. Gemini porque se integra con tus cosas de Google.

Seis meses después, tienes siete suscripciones y una vaga sensación de que, en realidad, no eres más productivo.

Esto es normal. Un estudio del blog de ingeniería de Cerbos encontró que “teams with high AI adoption interacted with 9% more tasks and 47% more pull requests per day” pero no necesariamente estaban completando más trabajo significativo. La actividad se siente productiva sin traducirse en resultados que importen.

Como lo dijo sin rodeos un usuario de Hacker News: “For me it’s just a glorified stack overflow.”

Eso no es despectivo. Es honesto. Y las evaluaciones honestas de las herramientas de IA son raras porque la honestidad no vende suscripciones.

Una sola herramienta vs. una pila

Hay un debate persistente en comunidades en línea sobre si deberías dominar una herramienta de IA a fondo o repartir tu atención entre varias especializadas. La respuesta depende de algo que casi nadie menciona: el coste de fricción de cambiar de contexto.

Cuando vas rebotando entre ChatGPT, Claude y Perplexity dentro de la misma tarea, pierdes tiempo. No solo los segundos de cambiar de pestaña, sino la carga mental de recordar qué herramienta tienes abierta, qué contexto ya diste y en qué se diferencia cada una (aunque sea un poco) de las demás.

Un usuario de Hacker News llamado dexterlagan describió con claridad el momento de ruptura: “I’ve been writing detailed specs to direct LLMs, and that’s what changed everything for me.” Fíjate en que no dijo que cambiar a un modelo mejor lo cambió todo. Dijo que lo cambió cómo trabajaba con las herramientas.

Esto señala una verdad incómoda. Para la mayoría de la gente, la mayor parte del tiempo, en la mayoría de tareas, importa más cómo usas una herramienta que qué herramienta usas.

El desglose por categorías que nadie pidió

Las herramientas de escritura se dividen en varios grupos que se solapan: asistentes de propósito general como ChatGPT y Claude, herramientas especializadas de redacción publicitaria como Jasper y Copy.ai, y herramientas de edición como Grammarly a las que ahora les han encajado funciones de IA.

La generación de imágenes se fragmenta de forma similar. DALL-E vive dentro de ChatGPT. Midjourney produce resultados estéticos distintivos, pero obliga a usar Discord, que algunas personas odian con la intensidad de mil soles. Stable Diffusion corre en local si tienes el hardware y la paciencia. Leonardo.ai ofrece una interfaz web con más control que DALL-E, pero un resultado menos distintivo que Midjourney.

Los asistentes de programación forman su propia categoría. GitHub Copilot, Cursor, Cody, Tabnine y una docena más prometen escribir código más rápido mientras introducen errores de formas que jamás habías visto. La investigación de Cerbos encontró que “AI-generated code introduced 322% more privilege escalation paths and 153% more design flaws” en comparación con el código escrito por humanos. La velocidad y la calidad tiran en direcciones opuestas.

Las herramientas de investigación presentan otra categoría más. Perplexity busca en la web y cita fuentes. ChatGPT añadió búsqueda web. Claude tiene un modo de investigación. El Gemini de Google se integra con tus datos reales. Cada una aborda la misma tarea fundamental con fortalezas y debilidades y limitaciones y puntos ciegos diferentes.

Las categorías se difuminan. ChatGPT escribe textos, genera imágenes, analiza datos y navega por la web. Claude hace la mayoría de esas cosas. Intentar mantener límites de categoría estrictos se siente como organizar la niebla.

Cómo funcionan juntas las herramientas (o no)

El marketing alrededor de las pilas de herramientas de IA sugiere una integración perfecta. La realidad es más caótica.

ChatGPT no puede ver lo que hiciste en Midjourney. Claude no sabe lo que encontró Perplexity. Tu CRM tiene funciones de IA que ignoran el contexto de tu herramienta de correo, que tiene otras funciones de IA ignorando el contexto de tu CRM. Cada herramienta opera en aislamiento, obligándote a transportar información manualmente de un lado a otro.

Existen algunas integraciones. Zapier conecta cosas. Make.com conecta cosas. n8n conecta cosas si disfrutas de YAML. Pero las integraciones suelen manejar desencadenantes y acciones simples: cuando pasa esto, haz aquello. El ida y vuelta matizado que hace útil a la IA se resiste a una automatización fácil.

El resultado es que tu “pila” a menudo se convierte en un conjunto de herramientas desconectadas que usas por separado, en vez de un sistema coherente que amplifique tus capacidades. Tienes varios asistentes de IA que nunca se han conocido y nunca se conocerán.

Este aislamiento tiene un coste oculto. Le das contexto a una herramienta, obtienes un resultado, y luego transfieres ese contexto manualmente a otra herramienta y añades contexto adicional encima. La duplicación se acumula a lo largo de una semana, un mes, un año trabajando así.

El panorama de integraciones

Las integraciones nativas ofrecen la experiencia más fluida. Notion AI dentro de Notion, Grammarly dentro de Google Docs, Copilot dentro de VS Code. La herramienta vive donde ya trabajas, usando el contexto que ya tiene, sin obligarte a copiar y pegar nada.

La contrapartida es la capacidad. Las integraciones nativas suelen ir por detrás de las herramientas independientes en funciones y calidad de modelo. Notion AI es práctico pero limitado. Las sugerencias de IA de Grammarly se quedan cortas frente a la capacidad de escritura de Claude. La comodidad y la potencia se intercambian entre sí.

Los conectores de terceros cubren algunos huecos. Zapier tiene más de 7.000 integraciones de aplicaciones. Make.com ofrece un alcance similar con precios distintos. Ambos te permiten crear flujos de automatización que pasan datos entre herramientas automáticamente.

Pero hay una diferencia significativa entre “se activa automáticamente cuando” y “responde de forma inteligente a”. La automatización maneja bien las partes mecánicas. Las partes de juicio todavía requieren intervención humana o indicaciones manuales.

Cuando menos de verdad es más

Hallazgo contraintuitivo: algunos de los trabajadores del conocimiento más productivos usan menos herramientas de IA, no más.

La lógica funciona así. Cada herramienta exige aprender sus rarezas, entender sus limitaciones, descubrir sus funciones ocultas y construir hábitos alrededor de su interfaz. Esa inversión se compone con el tiempo. Una familiaridad profunda con una herramienta suele producir mejores resultados que una familiaridad superficial con cinco.

Un comentarista de Hacker News llamado joshstrange lo capturó así: “Copilot is the sweet spot…It saves me significant time when coding.” No múltiples asistentes de programación. Una herramienta, usada de forma constante, produciendo valor constante.

El enfoque minimalista también reduce la fatiga de decisión. Cuando tienes una sola herramienta de escritura, abres esa herramienta y escribes. Cuando tienes tres herramientas de escritura, primero decides cuál usar, luego te preocupa si elegiste mal, y luego quizá cambias a mitad. Elegir, en sí mismo, consume energía.

También hay un suelo de coste. Más herramientas significan más suscripciones, lo que significa más dinero saliendo de tu cuenta cada mes. En algún punto, el valor marginal de una herramienta adicional no justifica su coste marginal. Mucha gente se pasa de ese punto sin darse cuenta.

La pregunta honesta sobre la productividad

¿La IA de verdad te hace más productivo? La investigación da una respuesta contradictoria.

En un estudio, los desarrolladores que usaban IA fueron, de media, un 19% más lentos, y aun así estaban convencidos de haber sido más rápidos. La sensación de productividad se separó de la realidad de la productividad. La IA se siente rápida porque da retroalimentación instantánea. Escribes una indicación, recibes una respuesta. El circuito de recompensa se activa independientemente de si la respuesta ayuda de verdad.

Solo el 16,3% de los desarrolladores en otra encuesta dijo que la IA los hacía más productivos “en gran medida”. El grupo más grande, el 41,4%, dijo que tuvo poco o ningún efecto. Estos números no encajan con el marketing.

El problema puede ser una versión del problema del 70% que comentan algunos profesionales. La IA puede llevarte el 70% del camino, pero el último 30% es la parte difícil. Y ese último 30% a menudo lleva tanto tiempo como habría llevado hacer todo desde cero, anulando el ahorro de tiempo del primer 70%.

En escritura en particular, la IA destaca generando primeros borradores que requieren una edición sustancial. ¿Generar un borrador y luego editarlo a fondo es más rápido que escribir desde cero? A veces sí, a veces no. Depende de la persona, la tarea, el listón de calidad.

Cómo construir tu pila (si insistes)

Empieza con un asistente de propósito general. ChatGPT o Claude. Ambos sirven. Elige uno y úsalo durante un mes antes de añadir cualquier otra cosa.

Anota dónde te falla. No dónde está limitado en teoría, sino dónde de verdad te bloquea en tu trabajo específico. Esos puntos de fallo identifican dónde una segunda herramienta podría aportar valor.

Añade una segunda herramienta solo cuando tengas un caso de uso claro que la primera no pueda cubrir. Quizá generación de imágenes. Quizá autocompletado de código. Quizá investigación con citas. Un hueco específico, una herramienta específica para llenarlo.

Resiste la tercera herramienta. En serio. Dos herramientas que usas constantemente superan a cinco herramientas que usas más o menos a veces. Los costes de cambio se acumulan más rápido que los beneficios.

Si tienes que añadir más, revisa tu pila cada trimestre. Audita el uso real, no la utilidad teórica. Cancela suscripciones de herramientas que no has abierto en treinta días. Los cargos recurrentes siguen llegando las uses o no.

La pila que probablemente funciona

Para la mayoría de los trabajadores del conocimiento, esto funciona:

Un asistente de IA. ChatGPT Plus o Claude Pro. Se encarga de escribir, analizar, hacer lluvia de ideas y generación básica de imágenes. Cubre el 70% de los casos de uso de IA.

Una herramienta de imágenes (si hace falta). Midjourney si la calidad importa, DALL-E si la conveniencia importa. O sáltatelo por completo si las imágenes no son centrales para tu trabajo.

Un asistente de programación (si programas). Copilot o Cursor. Integrado en tu editor. Disponible sin cambiar de contexto.

Eso es todo. Máximo tres herramientas. Coste total por debajo de 100 dólares al mes. Más capacidad de la que probablemente usarás.

La tentación de añadir más persistirá. Leerás sobre alguna herramienta que suena perfecta para algún flujo de trabajo. Te registrarás para la prueba gratuita. La usarás dos veces y olvidarás que existe. Este es el ciclo.

La conclusión incómoda

Las herramientas de IA están mejorando rápido. La pila que construyas hoy puede quedar obsoleta en un año. Las recomendaciones concretas importan menos que el principio subyacente: no colecciones herramientas como cromos con la esperanza de que algún día valgan algo.

Encuentra el conjunto más pequeño de herramientas que cubra tu trabajo real. Úsalas con la constancia suficiente como para desarrollar habilidad de verdad. Ignora el resto.

Como observó un comentarista sobre la complejidad de las herramientas: “Your workflow is not sacred…If your workflow isn’t changing…you have grown stagnant.” Las herramientas cambiarán. Tus necesidades cambiarán. Construir un sistema elaborado alrededor de las herramientas de hoy quizá solo signifique más trabajo reconstruyendo cuando lleguen las herramientas de mañana.

La mejor pila de herramientas de IA quizá sea la que menos piensas.