Cómo la IA me hizo más (y menos) productivo en 2025

Por varias razones, 2025 difícilmente ha sido mi año favorito. Pero si tuviera que hacer una lista de cosas que salieron bien, mi relación con la IA estaría en ella.

Este fue el año en que pasé de ser un aficionado a la IA a un usuario diario. Y aunque parte de ese uso todavía se reduce a experimentar —¡hola, Sora!— aún más involucra tareas que me hacen más productivo. Más importante aún, me brinda mejores resultados, un objetivo que aprecio mucho. (Lamentablemente, no todos los entusiastas de la IA están de acuerdo).

Aquí, entonces, hay una mirada a cómo estoy usando la IA mientras 2025 llega a su fin. Cubrí parte de este terreno en un Plugged In de septiembre. Pero desde que escribí eso, la tecnología se ha vuelto aún más central en mi flujo de trabajo, y mi equipo A de IA ha cambiado bastante drásticamente a productos de Google por primera vez. Así que una actualización de fin de año parecía valiosa.

Son ayudantes y no tienen la última palabra

Primero, finalmente he descubierto cómo usar chatbots como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Gemini de Google como herramientas de investigación. Sigo siendo cauteloso de aceptar cualquier cosa que digan como la verdad, ya que la IA todavía tiene una habilidad engañosa para alucinar fantasías que suenan como hechos. Pero me he dado cuenta de que no necesito tomar a la IA al pie de la letra.

Comenzar una búsqueda de investigación con un prompt detallado de IA es a menudo más efectivo que intentar reducirlo a palabras clave del tipo que habría escrito en un motor de búsqueda en el pasado. Y todos los chatbots que se respetan ahora proporcionan citas para su trabajo, al menos cuando se las pido. Conducen a páginas web escritas por humanos reales, que son mucho más fáciles de evaluar que el texto extruido por un LLM.

Después de pasar la mayor parte de 2025 alternando entre ChatGPT y Claude como mi chatbot de elección, quedé (mayormente) impresionado por la nueva versión de Gemini impulsada por Gemini 3 Pro que debutó en noviembre. Se ha convertido en mi bot predeterminado. Pero el ritmo frenético de competencia en la categoría argumenta en contra de la lealtad a largo plazo: necesito pasar más tiempo con la nueva versión GPT-5.2 de ChatGPT, que llegó la semana pasada.

Una bici para la mente

Más que cualquier chatbot común y corriente, he encontrado que el NotebookLM de Google es absolutamente esencial este año. En lugar de intentar ser un experto en el conocimiento humano en su totalidad, simplemente digiere los archivos que le proporcionas. Luego te permite hacer preguntas sobre ellos y responde con resúmenes y citas sorprendentemente útiles. Con frecuencia conducen a ideas que no habría logrado si me hubieran dejado a mis propios recursos, y nunca han caracterizado mal nada ni me han llevado por mal camino.

Para mí, NotebookLM es más valioso cuando exploro transcripciones de las entrevistas que proporcionan ingredientes crudos para los artículos que escribo. (En el caso de nuestra historia oral de cinco partes de YouTube, había docenas de ellas, unas 168,000 palabras en total). Para ti, el material fuente podría ser documentos internos, white papers o algo más relacionado con lo que estés trabajando. De cualquier manera, esta herramienta gratuita, como la mayor parte del mejor software de la historia, es una bicicleta para la mente.

(Descargo de responsabilidad: no estoy hablando de la característica más conocida de NotebookLM —conversaciones sintéticas tipo podcast “resumen de audio” basadas en tus fuentes, que son un truco de magia asombroso pero nunca me han dejado sintiéndome más inteligente sobre un tema).

Las apps de mis sueños

Finalmente, en el frente de las buenas noticias de la IA, está el vibe coding: crear ideas para apps y hacer que la IA haga casi todo el trabajo de convertirlas en software funcional. Cuando comenzó 2025, ni siquiera existía como algo, al menos bajo ese nombre. Ahora no puedo imaginar trabajar sin él.

Eso comenzó en abril, cuando usé una herramienta de vibe coding llamada Replit para construir la app para tomar notas de mis sueños. El proyecto requirió docenas de horas de esfuerzo y cientos de dólares en tarifas de uso. Pero ocho meses después, uso la app que creé todos los días, y todavía me hace irrazonablemente feliz.

Últimamente, he estado haciendo vibe coding con AI Studio de Google, que está impulsado por Gemini 3 Pro. Hasta ahora, los resultados han sido menos caprichosos y con menos errores que los de Replit a veces, haciendo que crear mis propias apps sea aún más irresistible.

Caso en cuestión: el mes pasado, compré un escáner de documentos ScanSnap y pronto descubrí que su servicio en la nube le daba a los PDFs resultantes nombres incomprensibles. Con la ayuda de Gemini, construí una utilidad inteligente para nombrar PDFs. Lee los archivos y los renombra con descripciones más claras de las que yo escribiría. Problema resuelto, en unos 20 minutos.

Demasiada IA en los lugares equivocados

Por todas las formas en que la IA aceleró mi trabajo en 2025, ha estado lejos de ser una bendición sin mezcla. En particular, todas las herramientas que elogio arriba son nuevas y centradas en la IA. Cuando los productos existentes se reconfiguran para enfatizar la IA, la tecnología a menudo se siente agregada. No es solo que no sea confiablemente útil; a veces, es un obstáculo para el progreso.

Por ejemplo, Google Docs, Microsoft Word, Gmail y Outlook estarían todos encantados de componer texto para mí, una característica que se ha convertido en un elemento tan prominente de sus interfaces de usuario como el cursor parpadeante de 58 años. No tengo ningún interés en entregarles ese trabajo. Y sin embargo, no puedo ignorar los diversos íconos, widgets y promociones dedicados a estas herramientas, que me miran fijamente cada vez que me siento con estos productos. Es un impuesto mental continuo cobrado por supuestos beneficios que preferiría evitar.

La IA chafa

En otros casos, es obvio que las características de IA se han lanzado al mercado sin suficiente control de calidad, como si los derechos de presumir por haberlas lanzado fueran todo lo que importara. He aprendido a reducir mis expectativas, o incluso a asumir que la nueva funcionalidad funcionará como se anuncia en absoluto.

En agosto, por ejemplo, descubrí que la nueva función Agent de ChatGPT no podía realizar algunas de las tareas en su propia lista de cosas que debería probar. También era incapaz de determinar de manera confiable la fecha actual. Un mes después, estuve lo suficientemente intrigado por el Email Assistant de Perplexity como para contratar brevemente una cuenta Perplexity Max de 200 dólares por mes. Nunca logré hacerlo funcionar, en parte porque la propia explicación de Perplexity sobre su nueva herramienta era notablemente corta en, ya sabes, explicación. Podría haberme sentido menos perdido si simplemente hubiera incluido una captura de pantalla o dos.

Ya sea que haya o no una burbuja de IA, la industria responsable de la tecnología todavía está en el proceso de confrontar su legado de prometer demasiado y entregar poco. Pero con las cosas buenas volviéndose realmente buenas, cualquier cosa que no esté a la altura de su propia exageración –o simplemente cumpla con estándares razonables de utilidad– solo se verá más ridícula. Que el impulso visto recientemente en los mejores productos de productividad de IA continúe en 2026 y más allá.