Claude vs ChatGPT vs Gemini: quina IA triar per automatitzar la teva empresa

La pregunta arriba gairebé sempre igual, i gairebé sempre mal plantejada: quina IA és millor? Depèn de per a què, i sobretot depèn de quin procés de la teva empresa et vols treure de sobre. Per redactar un correu solt, totes tres serveixen i la diferència és de gust. Perquè un flux llegeixi quaranta correus al dia, en tregui les dades que importen i prepari un pressupost sense que ningú copiï i enganxi, l’elecció comença a tenir conseqüències, tot i que no les que sol explicar una comparativa.

Claude, ChatGPT i Gemini cara a cara, en una taula

Totes tres són models de llenguatge amb una interfície de xat al davant i una API al darrere, i totes tres s’assemblen més del que suggereix la seva comunicació. Claude el fa Anthropic, ChatGPT és d’OpenAI, Gemini és de Google i ve integrat a Workspace. Qualsevol de les tres redacta, resumeix, classifica, tradueix i escriu codi raonablement bé, i cap de les tres no és un producte d’automatització per si sola: són el motor, i el flux el munta una altra cosa.

	Claude	ChatGPT	Gemini
On sol guanyar	textos llargs, documents, codi	varietat de tasques, ecosistema d’extensions	dades que ja viuen a Gmail, Drive i Sheets
Pla de pagament per usuari	de l’ordre de 20 a 25 € al mes	de l’ordre de 20 a 25 € al mes	semblant, i de vegades ja inclòs al teu pla de Workspace
API per automatitzar	sí, es paga per consum	sí, es paga per consum	sí, es paga per consum
Node propi a n8n, Make i Zapier	sí	sí	sí
El que la delata en dues setmanes de prova	el to, i aguantar un document sencer	la quantitat de coses diferents que li pots demanar	el que ja tens desat a Google

Els preus de la taula són ordres de magnitud, no tarifes: canvien segons el país, el pla i si contractes per a una persona o per a l’equip. Consulta’ls el dia que hagis de signar.

En què guanya cadascuna: textos llargs, codi, imatge i veu

Claude té fama d’escriure millor en castellà i de mantenir el to al llarg d’un text llarg, i a la pràctica es nota sobretot quan li dones material propi: un plec, un contracte, vint pàgines de documentació interna. Aguanta el document sencer sense perdre el fil i sense inventar-se la meitat que no ha llegit. Això, que sembla un detall d’estil, és el que fa que un flux de lectura de documents funcioni o doni feina extra de revisió.

ChatGPT és el més tot terreny dels tres, i és on arriben abans les funcions noves. Té l’ecosistema més gran, la major part de les integracions poc habituals estan fetes per a ell, i si el teu procés barreja text amb imatge, amb veu o amb navegació web, sol ser el camí més curt. Quan algú pregunta què té Claude que no tingui ChatGPT, la resposta honesta és que poca cosa en catàleg, i força en com escriu.

Gemini juga una altra partida, i el seu avantatge és que ja hi ets a dins: si la teva empresa treballa amb Gmail, Drive, Sheets i Calendar, Gemini llegeix tot això sense que hagis de muntar res, amb els permisos que ja tens. Per a una pime que viu a Google Workspace, això estalvia la part més feixuga de qualsevol automatització, que és donar accés a les dades.

I en generació d’imatge i de veu totes tres es mouen, canvien cada pocs mesos i cap posició aquí no aguanta un any. Si el teu procés en depèn, prova-ho el mes que l’hagis de muntar, no et refiïs d’una comparativa de fa dos.

Què costa: subscripció, consum per API i el cost que no es publica

Hi ha dos preus i es confonen constantment. La subscripció és perquè una persona faci servir el xat, i és la de la taula de dalt: inclou la interfície, els límits d’ús i poca cosa més. L’API és el que necessites per automatitzar, es paga per consum i no té res a veure amb l’anterior: pagar ChatGPT Plus no et dona accés programàtic a res.

El consum per API es factura per quantitat de text processat, així que el cost real depèn del volum del teu procés i no del proveïdor. Un flux que classifica els correus entrants d’una pime mou poc text i es queda en xifres petites al mes. Un flux que resumeix documents llargs diverses vegades al dia és una altra lliga. La manera de saber-ho és muntar el flux, deixar-lo una setmana amb volum real i mirar la factura, no estimar-ho en un full de càlcul.

I després hi ha el cost que no apareix a cap pàgina de preus, que és el que decideix si això surt bé: les hores de muntar el flux, les d’arreglar-lo quan el proveïdor canvia alguna cosa, i les de la persona que revisa el que surt abans que arribi al client. En els projectes que hem vist sortir malament, el culpable gairebé mai no era el model. Ningú no havia pressupostat el manteniment, o s’havia automatitzat un procés que en realitat ningú no tenia escrit.

Les quatre preguntes que decideixen més que l’eina

Cap d’aquestes quatre no parla de models, i totes quatre decideixen més que l’elecció de proveïdor:

1. El procés és escrit? Si no el pots explicar a una persona nova en cinc minuts, no està a punt per automatitzar-lo. Un procés que viu al cap d’algú no s’automatitza, primer es documenta.
2. On viuen les dades que calen? A Gmail, en un ERP, en un Excel desat a l’escriptori d’una persona. La resposta canvia tot el muntatge, i de vegades també el proveïdor.
3. Qui revisa la sortida, i què passa si un dia s’equivoca? Un error en un pressupost que arriba al client costa diners i credibilitat; un error en un esborrany intern no costa res. Com més car sigui l’error, més revisió humana cal deixar dins del flux.
4. Qui el manté quan qui el va muntar ja no hi sigui? Si la resposta és ningú, d’aquí a sis mesos tindràs un flux apagat i un procés fet a mà una altra vegada.

Un cop respostes aquestes quatre, l’elecció entre Claude, ChatGPT i Gemini es fa petita, i gairebé sempre reversible: canviar el model d’un flux ben muntat és canviar un node i tornar a provar.

Pressupostos, suport i reporting: el mateix procés amb totes tres

Un pressupost a partir del correu del client

Arriba un correu que descriu el que el client necessita, en el seu idioma i amb les seves paraules. El flux el llegeix, en treu les partides, les creua amb la teva tarifa i retorna un esborrany de pressupost perquè algú el signi. A n8n són quatre passos: disparador de correu, crida al model amb la teva tarifa com a context, plantilla de sortida i avís a la persona que aprova.

Aquí Claude sol anar per davant quan el correu és llarg o porta documents adjunts. Gemini s’endú l’avantatge si els correus són a Gmail i la tarifa en un full de Sheets, perquè l’accés ja està resolt. El que no canvia en cap dels tres casos és que el pressupost el revisa una persona abans de sortir. El preu és un compromís legal, i per això sempre deixem aquest pas dins del flux.

La primera resposta a una incidència de matinada

Aquí l’eina tant se val, i és l’únic procés dels tres del qual ho diem sense matisos. Totes tres classifiquen el missatge i redacten una primera resposta amb el mateix encert. El que decideix el resultat és si la teva documentació és en algun lloc des d’on es pugui llegir.

El muntatge és curt: un client escriu a les onze de la nit, el flux classifica, respon el que cobreix la documentació i deixa marcat el que necessita una persona l’endemà al matí. No resol la incidència. Evita que el client passi la nit sense resposta i arribi enfadat l’endemà.

Sense documentació al darrere, la resposta automàtica surt amable i buida, i això molesta més que el silenci. Quan muntem aquest flux, la primera meitat de la feina sol ser reunir en un sol lloc el que l’empresa ja sap.

L’informe mensual que avui fa algú a mà

Tancar el mes, baixar les dades de tres o quatre llocs, enganxar-les en una plantilla, escriure el resum. La part de recollir i ordenar es pot automatitzar amb IA o sense, i convé automatitzar-la primer. La part on el model aporta és el resum: llegir els números i escriure què ha canviat respecte al mes anterior i què convé mirar.

Gemini té un avantatge evident si les dades són a Sheets i Looker. Claude escriu el resum més presentable dels tres. ChatGPT és el que s’entén millor amb orígens de dades estranys, que en una pime són gairebé tots.

El detall que decideix si l’informe es fa servir o s’arxiva sense obrir no és cap d’aquestes tres coses. És que el resum digui què cal fer amb el que ha passat, i això s’ha de demanar al prompt de manera explícita, amb exemples d’informes anteriors al davant. Sense això surt una descripció correcta d’uns números que ja eren a la taula.

Quina triar segons els processos que té la teva empresa

Si treballeu dins de Google Workspace i el procés que vols automatitzar toca correu, fulls de càlcul i documents, comença per Gemini i estalvia’t la meitat del muntatge. Si el teu procés viu de llegir documents llargs, contractes, plecs, informes tècnics, i el text que en surt va a un client, prova Claude primer. Si encara no saps què automatitzaràs, o tocaràs cinc processos diferents aquest any, ChatGPT és l’aposta amb menys arestes.

Sobre la pregunta de si val la pena canviar quan ja en fas servir una: per al xat del dia a dia, rarament. Per a un flux automatitzat, la pregunta correcta no és quina és millor avui, sinó quant et costa canviar demà. Munta el flux de manera que el model sigui una peça substituïble, amb els prompts desats a fora i una prova amb què comparar sortides, i la decisió deixa de fer por.

El que sí que convé decidir aviat és el procés. Tria’n un, el més repetitiu i el que menys mal faci si surt malament, i munta’l sencer amb l’eina que ja tinguis pagada. En dues setmanes sabràs més del teu cas que llegint vint comparatives, i aquella comparativa de programari d’automatització que estaves a punt de fer es respon sola quan tens un flux funcionant i una factura al davant.

Si prefereixes no començar per l’assaig i error, a La Teva IA fem justament aquesta primera part: mirar els teus processos, dir quins compensa automatitzar i amb què, i muntar-ho. Explica’ns quin procés t’està menjant les hores i et direm si té solució i quanta feina representa.