Gemini AI vs Tess AI

Tanto Gemini AI como Tess AI son plataformas cuya única coincidencia es el uso de inteligencia artificial de última generación. Cada una tiene su propia problemática que resolver y su propio público con necesidades claramente diferenciadas.

Gemini (antes Bard AI) –que se ha desarrollado en Google DeepMind– es una IA multimodal que integra texto, imagen, audio y vídeo en una única solución. Su objetivo es el de un asistente generalista, capaz de redactar textos complejos, de crear código, de analizar documentos, de interpretar imágenes o de entablar conversaciones naturales. Además, está interconectada con el ecosistema Google, lo que le confiere un carácter particularmente útil para profesionales, empresas o desarrolladores que buscan, encima de la IA, una herramienta versátil, robusta y conectada a servicios como Gmail, Drive o YouTube. Su planteamiento es horizontal, es decir, adaptable a múltiples contextos.

Tess AI, sin embargo, es una plataforma significativamente más vertical, centrada en el sector de la salud mental y el bienestar emocional. Creándolo como una terapeuta virtual basada en IA, Tess es capaz de interactuar mediante mensajes de texto con los usuarios, brindar apoyo emocional, recordatorios de salud mental y recomendaciones conductuales. Está diseñada para utilizarla clínicas, instituciones educativas o aseguradoras, no está pensada para sustituir a los profesionales humanos, sino de manera inversa, como un complemento de coste reducido y disponible las 24 horas, los siete días de la semana.

La principal diferencia entre una y otra reside en su forma de ser y su ámbito de aplicación. Gemini es una IA generalista y servible, con extensas capacidades técnicas; Tess es una herramienta especializada en salud mental, con un modelo conversacional para el bienestar psicológico. La elección entre una u otra no es ‘cual es mejor’, sino ‘con qué problema de la inteligencia artificial se quiere dar solución’.

¿A quienes van dirigidas Gemini AI y Tess AI?

Gemini, elaborada por Google DeepMind, está de forma determinante dirigida a usuarios de tipo técnico, desarrolladores, investigadores y congregaciones empresariales que requieren modelos de lenguaje multimodal con altas capacidades para realizar comprensión y generación. Las ventajas de formar parte del ecosistema Google Cloud, su capacidad para trabajar texto, imagen, código y datos estructurados y su estrecha relación entre precisión y rendimiento convierten a Gemini (antes Bard) en un instrumento poderoso para la resolución de tareas complejas como por ejemplo la tarea de análisis de datos, la automatización de procesos, el prototipado de software y la generación de contenido técnico. Resulta igualmente atractiva para departamentos de I+D y laboratorios académicos que buscan un modelo robusto, entrenado a partir de estándares éticos elevados y con acceso a infraestructura escalable.

Por su parte, Tess AI tiene como objetivo al público menos técnico, aunque también necesitado, el colectivo de profesionales del marketing, creadores de contenido, grupos de atención al cliente y empleados de empresa que necesitan soluciones rápidas para poder redactar un texto con calidad, realizar traducciones, corregir o asistir tareas comunicativas. Disponen de una interfaz más intuitiva, una curva de aprendizaje más sencilla y su uso está totalmente orientado a mejorar la productividad diaria, con lo cual el usuario no tiene por qué adquirir conocimientos avanzados de programación o de IA. Por lo tanto, Tess es una herramienta muy adecuada para pequeñas empresas, agencias de comunicación, autónomos y trabajadores individuales que quieran aplicar IA a su día a día sin complicaciones.

¿Cuáles son las opiniones sobre Gemini y Tess AI?

Las distintas opiniones sobre Gemini AI y Tess AI ponen de manifiesto los diferentes tipos de perfiles de usuarios de los que se hace eco y los usos que se les dan en contextos reales.

Gemini (antes llamada Bard) ha sido celebrada entusiastamente por desarrolladores, analistas de datos y compañías tecnológicas, que aprecian su fuerza y versatilidad, tanto por su capacidad multimodal, es decir, procesar y generar no solo texto, sino también imágenes, código y otros tipos de datos, es por ello que muchos la puedan tomar como una alternativa seria y comparable con otros modelos fundacionales, como GPT-4 o Claude, pero también ha suscitado ciertas críticas sobre la necesidad de algunos conocimientos técnicos para ser capaces de aprovechar del todo su potencial y su dependencia del ecosistema Google puede suponer un freno para su implementación en entornos más abiertos o híbridos.

Tess, muy al contrario, ha suscitado reacciones muy favorables entre profesionales no técnicos: comerciales, copywriters, docentes y trabajadores en el sector de servicios. Su principal virtud reside en la facilidad de uso, que va acompañada de resultados lingüísticamente correctos y de utilidad práctica para trabajos de redacción, de corrección, de generación de ideas o de participación en la comunicación de negocios. Muchos usuarios hacen hincapié en su interfaz limpia, en su proximidad al lenguaje natural y en el tiempo rápido para obtener textos que funcionan. Aunque para algunos expertos la encuentran menos apropiada en trabajos complicados o especializados dado que no ofrecen un control con tanto detalle de la salida como otros modelos más técnicos.

Fuentes informativas

• Portal web oficial de Gemini: https://gemini.google.com
• Portal web oficial de Tess: https://tessai.io

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