Investigación sobre modelos, agentes y herramientas de IA. Cada reseña dice qué probamos, cómo, y qué no probamos.
Qué cubrimos
Artículos
Explicaciones y análisis, escritos para poder contrastarse con fuentes.
En preparaciónReseñas
Pruebas reales de productos de IA, con estructura fija y fecha de prueba.
En preparaciónModelos
En qué es bueno cada modelo, dónde falla y cuánto cuesta usarlo.
En preparaciónAgentes
Cómo se comportan los sistemas de agentes en tareas reales, incluidos sus fallos.
En preparaciónPlugins
A qué puede acceder y qué puede cambiar un plugin antes de instalarlo.
En preparaciónConectores
Qué acceso obtiene una IA al conectar un servicio y cómo limitarlo.
En preparaciónAutomatización
Flujos que funcionan en la práctica y los que lucen mejor de lo que rinden.
En preparaciónSeguridad
Permisos, manejo de datos y riesgos, descritos según lo que se probó y lo que no.
En preparación
Cómo hacemos una reseña
Cada reseña sigue la misma estructura, para poder comparar dos productos con las mismas preguntas.
- Qué es
- El producto y quién lo hace.
- Qué hace realmente
- Comportamiento observado, no promesas de marketing.
- A qué puede acceder
- Archivos, cuentas, red y dispositivos.
- Permisos
- Qué pide y qué necesita de verdad.
- Privacidad y manejo de datos
- A dónde van los datos y cuánto tiempo se guardan.
- Mejores usos
- Tareas donde encaja bien.
- Malos usos y límites
- Dónde falla o no conviene usarlo.
- Observaciones de seguridad
- Hallazgos, con el alcance de lo que se probó.
- Prueba real de Codelab
- La prueba que hicimos, para que puedas repetirla.
- Resultado
- Qué pasó, con evidencia.
- Alternativas
- Otras opciones que vale la pena comparar.
- Precio y valor
- Cuánto cuesta y si vale la pena.
- Última prueba
- La fecha, porque los productos cambian.
- Fuentes
- De dónde sale cada afirmación.
No llamamos seguro a un producto en términos absolutos. Decimos qué probamos y qué no.