Claude vs ChatGPT vs Gemini: qué IA elegir para automatizar tu empresa

La pregunta llega casi siempre igual, y casi siempre mal planteada: ¿qué IA es mejor? Depende de para qué, y sobre todo depende de qué proceso de tu empresa quieres quitarte de encima. Para redactar un correo suelto, las tres valen y la diferencia es de gusto. Para que un flujo lea cuarenta correos al día, saque los datos que importan y prepare un presupuesto sin que nadie copie y pegue, la elección empieza a tener consecuencias, aunque no las que suele contar una comparativa.

Claude, ChatGPT y Gemini cara a cara, en una tabla

Las tres son modelos de lenguaje con una interfaz de chat delante y una API detrás, y las tres se parecen más de lo que su comunicación sugiere. Claude lo hace Anthropic, ChatGPT es de OpenAI, Gemini es de Google y viene metido en Workspace. Cualquiera de las tres redacta, resume, clasifica, traduce y escribe código razonablemente bien, y ninguna de las tres es un producto de automatización por sí sola: son el motor, y el flujo lo monta otra cosa.

	Claude	ChatGPT	Gemini
Dónde suele ganar	textos largos, documentos, código	variedad de tareas, ecosistema de extensiones	datos que ya viven en Gmail, Drive y Sheets
Plan de pago por usuario	del orden de 20 a 25 € al mes	del orden de 20 a 25 € al mes	parecido, y a veces ya incluido en tu plan de Workspace
API para automatizar	sí, se paga por consumo	sí, se paga por consumo	sí, se paga por consumo
Nodo propio en n8n, Make y Zapier	sí	sí	sí
Lo que la delata en dos semanas de prueba	el tono, y aguantar un documento entero	la cantidad de cosas distintas que le puedes pedir	lo que ya tienes guardado en Google

Los precios de la tabla son órdenes de magnitud, no tarifas: cambian por país, por plan y por si contratas para una persona o para el equipo. Consúltalos el día que vayas a firmar.

En qué gana cada una: textos largos, código, imagen y voz

Claude tiene fama de escribir mejor en castellano y de sostener el tono a lo largo de un texto largo, y en la práctica se nota sobre todo cuando le das material propio: un pliego, un contrato, veinte páginas de documentación interna. Aguanta el documento entero sin perder el hilo y sin inventarse la mitad que no ha leído. Eso, que suena a detalle de estilo, es lo que hace que un flujo de lectura de documentos funcione o dé trabajo extra de revisión.

ChatGPT es el más todoterreno de los tres, y es donde antes llegan las funciones nuevas. Tiene el ecosistema más grande, la mayor parte de las integraciones raras están hechas para él, y si tu proceso mezcla texto con imagen, con voz o con navegación web, suele ser el camino más corto. Cuando alguien pregunta qué tiene Claude que no tenga ChatGPT, la respuesta honesta es que poco en catálogo, y bastante en cómo escribe.

Gemini juega otra partida, y su ventaja está en que ya estás dentro: si tu empresa trabaja con Gmail, Drive, Sheets y Calendar, Gemini lee eso sin que montes nada, con los permisos que ya tienes. Para una pyme que vive en Google Workspace, eso ahorra la parte más pesada de cualquier automatización, que es dar acceso a los datos.

Y en generación de imagen y de voz las tres se mueven, cambian cada pocos meses y ninguna posición aquí aguanta un año. Si tu proceso depende de eso, pruébalo el mes que lo vayas a montar, no te fíes de una comparativa de hace dos.

Qué cuesta: suscripción, consumo por API y el coste que no se publica

Hay dos precios y se confunden constantemente. La suscripción es para que una persona use el chat, y es la de la tabla de arriba: incluye la interfaz, los límites de uso y poco más. La API es lo que necesitas para automatizar, se paga por consumo y no tiene nada que ver con la anterior: pagar ChatGPT Plus no te da acceso programático a nada.

El consumo por API se factura por cantidad de texto procesado, así que el coste real depende del volumen de tu proceso y no del proveedor. Un flujo que clasifica correos entrantes de una pyme mueve poco texto y se queda en cifras pequeñas al mes. Un flujo que resume documentos largos varias veces al día es otra liga. La forma de saberlo es montar el flujo, dejarlo una semana con volumen real y mirar la factura, no estimarlo en una hoja.

Y luego está el coste que no aparece en ninguna página de precios, que es el que decide si esto sale bien: las horas de montar el flujo, las de arreglarlo cuando el proveedor cambia algo, y las de la persona que revisa lo que sale antes de que llegue al cliente. En los proyectos que hemos visto salir mal, el culpable casi nunca era el modelo. Nadie había presupuestado el mantenimiento, o se automatizó un proceso que en realidad nadie tenía escrito.

Las cuatro preguntas que deciden más que la herramienta

Ninguna de estas cuatro habla de modelos, y las cuatro deciden más que la elección de proveedor:

1. ¿El proceso está escrito? Si no puedes explicárselo a una persona nueva en cinco minutos, no está listo para automatizar. Un proceso que vive en la cabeza de alguien no se automatiza, se documenta primero.
2. ¿Dónde viven los datos que hacen falta? En Gmail, en un ERP, en un Excel que se guarda en el escritorio de una persona. La respuesta cambia el montaje entero, y a veces también el proveedor.
3. ¿Quién revisa la salida, y qué pasa si un día se equivoca? Un error en un presupuesto que sale al cliente cuesta dinero y credibilidad; un error en un borrador interno no cuesta nada. Cuanto más caro sea el error, más revisión humana hay que dejar dentro del flujo.
4. ¿Quién lo mantiene cuando el que lo montó no esté? Si la respuesta es nadie, dentro de seis meses tendrás un flujo apagado y un proceso hecho a mano otra vez.

Respondidas estas cuatro, la elección entre Claude, ChatGPT y Gemini se vuelve pequeña, y casi siempre reversible: cambiar el modelo de un flujo bien montado es cambiar un nodo y volver a probar.

Presupuestos, soporte y reporting: el mismo proceso con las tres

Un presupuesto a partir del correo del cliente

Llega un correo describiendo lo que el cliente necesita, en su idioma y con sus palabras. El flujo lo lee, saca las partidas, las cruza con tu tarifa y devuelve un borrador de presupuesto para que alguien lo firme. En n8n son cuatro pasos: disparador de correo, llamada al modelo con tu tarifa como contexto, plantilla de salida, y aviso a la persona que aprueba.

Aquí Claude suele ir por delante cuando el correo es largo o viene con documentos adjuntos. Gemini se lleva la ventaja si los correos están en Gmail y la tarifa en una hoja de Sheets, porque el acceso ya está resuelto. Lo que no cambia en ninguno de los tres casos es que el presupuesto lo revisa una persona antes de salir. El precio es un compromiso legal, y por eso dejamos siempre ese paso dentro del flujo.

La primera respuesta a una incidencia de madrugada

Aquí la herramienta da igual, y es el único proceso de los tres del que decimos eso sin matices. Las tres clasifican el mensaje y redactan una primera respuesta con el mismo acierto. Lo que decide el resultado es si tu documentación está en algún sitio del que se pueda leer.

El montaje es corto: un cliente escribe a las once de la noche, el flujo clasifica, responde lo que la documentación cubre y deja marcado lo que necesita una persona por la mañana. No resuelve la incidencia. Evita que el cliente pase la noche sin respuesta y llegue enfadado al día siguiente.

Sin documentación detrás, la respuesta automática sale amable y vacía, y eso molesta más que el silencio. Cuando montamos este flujo, la primera mitad del trabajo suele ser juntar en un sitio lo que la empresa ya sabe.

El informe mensual que hoy hace alguien a mano

Cerrar el mes, bajar los datos de tres o cuatro sitios, pegarlos en una plantilla, escribir el resumen. La parte de recoger y ordenar es automatizable con o sin IA, y conviene automatizarla primero. La parte donde el modelo aporta es el resumen: leer los números y escribir qué ha cambiado respecto al mes anterior y qué conviene mirar.

Gemini tiene ventaja evidente si los datos están en Sheets y Looker. Claude escribe el resumen más presentable de los tres. ChatGPT es el que mejor se lleva con orígenes de datos raros, que en una pyme son casi todos.

El detalle que decide si el informe se usa o se archiva sin abrir no es ninguna de esas tres cosas. Es que el resumen diga qué hacer con lo que ha pasado, y eso hay que pedirlo en el prompt de forma explícita, con ejemplos de informes anteriores delante. Sin eso sale una descripción correcta de unos números que ya estaban en la tabla.

Cuál elegir según los procesos que tiene tu empresa

Si trabajáis dentro de Google Workspace y el proceso que quieres automatizar toca correo, hojas y documentos, empieza por Gemini y ahórrate la mitad del montaje. Si tu proceso vive de leer documentos largos, contratos, pliegos, informes técnicos, y el texto que sale va a un cliente, prueba Claude primero. Si no sabes todavía qué vas a automatizar, o vas a tocar cinco procesos distintos este año, ChatGPT es la apuesta con menos esquinas.

Sobre la pregunta de si merece la pena cambiarse cuando ya usas una: para el chat del día a día, rara vez. Para un flujo automatizado, la pregunta correcta no es cuál es mejor hoy, sino cuánto te cuesta cambiar mañana. Monta el flujo de forma que el modelo sea una pieza sustituible, con los prompts guardados fuera y una prueba con la que comparar salidas, y la decisión deja de dar miedo.

Lo que sí conviene decidir pronto es el proceso. Elige uno, el más repetitivo y el que menos duela si sale mal, y móntalo entero con la herramienta que ya tengas pagada. En dos semanas sabrás más de tu caso que leyendo veinte comparativas, y esa comparativa de software de automatización que estabas a punto de hacer se responde sola cuando tienes un flujo funcionando y una factura delante.

Si prefieres no empezar por el ensayo y error, en La Teva IA hacemos justo esa primera parte: mirar tus procesos, decir cuáles compensa automatizar y con qué, y montarlo. Cuéntanos qué proceso te está comiendo las horas y te decimos si tiene arreglo y cuánto trabajo es.