En la sección del profesor productivo en el podcast IA y Educación reflexionamos sobre los diferentes modelos de IA gratuitos disponibles en el mercado para tareas docentes y los ponemos a prueba con 5 prompts.
Qué modelo de inteligencia artificial elegir para docentes en 2026
ChatGPT, Gemini y NotebookLM son probablemente las herramientas de inteligencia artificial más conocidas entre los docentes. Sin embargo, existen muchas otras alternativas capaces de realizar prácticamente las mismas tareas: Claude, Grok, Microsoft Copilot, Meta AI, Mistral, DeepSeek, Qwen, Kimi o Z.ai.
La pregunta parece inevitable: ¿qué modelo de inteligencia artificial merece más la pena utilizar como profesor?
Después de probar las versiones gratuitas de muchos de los principales modelos disponibles, la conclusión es bastante sencilla: para la mayoría de las tareas docentes habituales, casi todos ofrecen ya resultados suficientemente buenos.
Las diferencias existen, pero cada vez dependen menos de la calidad pura de las respuestas y más de las funciones, los límites y el ecosistema que rodea a cada modelo.
Nueve modelos de IA frente a cinco tareas docentes
Para comparar estas herramientas con cierto criterio, utilicé cinco pruebas relacionadas con el trabajo habitual de un profesor:
- Crear un texto de comprensión lectora con una prueba de evaluación.
- Resumir un documento, elaborar un esquema y generar preguntas frecuentes.
- Crear una situación de aprendizaje utilizando varios archivos relacionados con la LOMLOE.
- Redactar un informe académico a partir de unas anotaciones.
- Buscar materiales educativos en Internet, incluyendo webs, vídeos y actividades.
Por estas pruebas pasaron Claude, Grok, Microsoft Copilot, Meta AI, Mistral, DeepSeek, Qwen, Kimi y Z.ai.
Aunque aparecen diferencias interesantes entre ellos, la conclusión general es clara: todos sirven para realizar buena parte de las tareas docentes habituales.
Las diferencias entre modelos son cada vez menores
Hace unos años existía bastante distancia entre los mejores modelos y el resto. Algunos escribían muy bien, otros cometían errores frecuentes y otros ofrecían resultados claramente inferiores.
En 2026 esas diferencias se han reducido mucho.
Prácticamente cualquiera de los grandes modelos actuales puede preparar actividades, adaptar textos, crear pruebas de evaluación, resumir documentos, generar esquemas, redactar informes o proponer ideas para el aula.
Podemos utilizar el mismo prompt en cinco herramientas y obtener cinco respuestas diferentes, pero perfectamente válidas.
Por eso resulta cada vez más difícil afirmar que existe una única IA claramente superior para todo.
La plataforma empieza a importar más que el modelo
Cuando varios modelos responden suficientemente bien, las diferencias empiezan a aparecer en otros aspectos.
Uno de ellos son los límites de las cuentas gratuitas. Claude, por ejemplo, ofrece muy buenos resultados trabajando con textos y documentos, pero su modalidad gratuita puede quedarse corta cuando necesitamos procesar varios archivos o realizar tareas largas.
También hay diferencias importantes en cuestiones como la cantidad de archivos que podemos subir, la memoria, los proyectos, las búsquedas en Internet, la generación de imágenes, las presentaciones, los artefactos, los modos de razonamiento o las funciones relacionadas con agentes.
Por eso debemos empezar a diferenciar entre el modelo de inteligencia artificial y la plataforma que lo rodea.
Ya no elegimos solamente qué “cerebro” queremos utilizar, sino también todo el conjunto de herramientas que tendremos a nuestra disposición.
Más funciones también significan más complejidad
Hace unos años utilizar un LLM consistía básicamente en escribir un prompt y pulsar Enter.
Ahora encontramos proyectos, memorias, búsquedas profundas, modos de razonamiento, artefactos, agentes, conectores, plugins y muchas otras funciones.
Esto permite hacer mucho más, pero también exige dedicar tiempo a aprender cómo funciona cada plataforma.
Y ahí aparece un riesgo evidente para los docentes: si necesitamos varias horas para aprender a utilizar cinco herramientas diferentes, podemos terminar perdiendo más tiempo del que pretendíamos ahorrar con la inteligencia artificial.
En determinadas situaciones, la sencillez también es una ventaja. DeepSeek, por ejemplo, tiene una interfaz relativamente simple y ofrece buenos resultados sin demasiadas complicaciones.
Estados Unidos ya no está solo
Otro cambio importante es el crecimiento de los modelos desarrollados en China.
Estados Unidos sigue concentrando buena parte de las grandes empresas del sector: OpenAI con ChatGPT, Google con Gemini, Anthropic con Claude, Microsoft con Copilot, Meta AI o xAI con Grok.
Pero el ecosistema chino está avanzando rápidamente con modelos como DeepSeek, Qwen, Kimi o Z.ai.
Ya no son alternativas exóticas o claramente inferiores. Pueden generar materiales educativos, procesar documentos, preparar actividades e incluso incorporar funciones avanzadas como presentaciones, páginas web o agentes.
Europa tiene una presencia mucho menor, aunque destaca Mistral, desarrollado en Francia. Su evolución será interesante, especialmente si la inteligencia artificial termina convirtiéndose en una tecnología estratégica para la educación, la investigación, las administraciones y la economía.
Entonces, ¿qué IA debería utilizar un profesor?
La respuesta es probablemente menos espectacular de lo esperado: no necesitamos utilizar todas.
Para las tareas docentes habituales, cualquiera de los principales modelos puede ser suficiente.
Lo más productivo es elegir una herramienta principal, aprender a utilizarla bien y conocer simplemente qué otras alternativas existen por si necesitamos alguna función concreta o alcanzamos los límites de nuestra cuenta.
Además, utilizar bien una inteligencia artificial ya no significa solamente saber escribir buenos prompts. También implica conocer su memoria, los proyectos, el trabajo con archivos, la búsqueda en Internet y las herramientas adicionales disponibles.
Intentar seguir cada lanzamiento, cada nuevo modelo y cada función que aparece resulta prácticamente imposible.
La mejor IA es la que encaja con nuestra forma de trabajar
La conclusión después de probar tantos modelos es un poco paradójica: tenemos más inteligencias artificiales que nunca, pero cada vez importa menos cuál elegimos para las tareas docentes habituales.
Las diferencias empiezan a estar en la plataforma: sus límites, sus funciones, su facilidad de uso y el tiempo que necesitamos para aprender a manejarla.
Por eso quizá la pregunta ya no debería ser: “¿Cuál es la mejor inteligencia artificial?”
Sino: “¿Qué plataforma encaja mejor con mi manera de trabajar como docente?
⚠️ ATENCIÓN: Este artículo ha sido generado con herramientas de IA. Aunque ha sido revisado por los autores del blog, puede contener errores en su contenido.