Las 10 herramientas de inteligencia artificial que siempre uso
Por Juan Fernández · 28 de abril de 2026
Cada semana sale una lista nueva de "las mejores herramientas de IA" escrita por alguien que claramente probó cada app durante 15 minutos y le puso cinco estrellas. Esta no es esa lista.
Estas son las 10 herramientas que realmente uso. Algunas a diario, otras cada semana, un par solo cuando las necesito. Ninguna está aquí por hype. Están aquí porque resolvieron algo que yo no podía resolver igual de rápido o igual de bien sin ellas. Y voy a ser honesto sobre lo que funciona, lo que no, y lo que uso nada más a medias.
1. Claude (Cowork + Chat + Code)
Qué es: La IA de Anthropic. Yo uso tres de sus productos: el chat web, Claude Code (terminal para desarrollo) y Cowork (modo desktop para automatización de archivos y tareas).
Para qué lo uso: Para todo. En serio. Cowork es mi copiloto de trabajo diario: genera documentos, analiza datos, maneja archivos, conecta con mi calendario, Drive, Notion. Claude Code es donde desarrollo AXION y cualquier proyecto técnico. El chat es para pensar en voz alta cuando necesito un sparring partner rápido.
Lo bueno: Es la IA que mejor entiende contexto largo. No pierde el hilo en conversaciones de 40 mensajes. Cowork en particular es un salto enorme: se siente como tener un analista junior que nunca se queja y siempre está disponible. Claude Code cambió cómo desarrollo; ya no escribo boilerplate, diseño arquitectura y el código sale.
Lo que le falta: La generación de imágenes no existe (por diseño). A veces es demasiado cauteloso con ciertos temas. Y Cowork sigue en preview, así que hay bugs.
Veredicto: Es mi herramienta #1 por distancia. No es la más viral, pero es la más útil.
2. Wispr Flow
Qué es: Dictado por voz con IA, nativo para macOS. Hablas y escribe texto limpio en cualquier app.
Para qué lo uso: Para todo lo que no quiero teclear. Correos, mensajes largos de Slack, primeros borradores de documentos, notas rápidas. Presiono el atajo, hablo, y el texto aparece ya formateado y sin los "eh" y "este" del habla natural.
Lo bueno: Es absurdamente rápido. Dictar un correo de 200 palabras toma 30 segundos en vez de 3 minutos. Funciona offline. Se integra con cualquier app donde puedas escribir. La transcripción en español es sorprendentemente buena.
Lo que le falta: A veces no capta bien los anglicismos técnicos (que en operations son el 40% de lo que digo). En ambientes ruidosos baja la precisión.
Veredicto: De las herramientas que más han cambiado mi velocidad diaria. Suena menor, pero dictado preciso multiplica tu output.
3. ChatGPT
Qué es: La IA de OpenAI. La que todo mundo conoce.
Para qué lo uso: Principalmente para generar imágenes. Desde que DALL-E se integró nativo, ChatGPT se convirtió en mi herramienta de imagen rápida: mockups visuales, thumbnails para contenido, iteraciones de diseño cuando necesito algo visual sin abrir Figma.
Lo bueno: La generación de imágenes mejoró mucho. Para imágenes conceptuales y estilo editorial es fuerte. La velocidad de iteración es buena: le dices "hazlo más oscuro, quita el texto, cambia la composición" y responde.
Lo que le falta: Para trabajo con texto largo y razonamiento complejo, ya no es mi primera opción. La interfaz se ha llenado de features que no uso. El modelo a veces siente que prioriza ser agradable sobre ser preciso.
Veredicto: Lo dejé de usar como chat. Hoy lo abro solo cuando necesito una imagen para un caso muy específico que ChatGPT resuelve mejor que las alternativas. Toda mi conversación, todo el razonamiento, todo el trabajo cotidiano, se mudó a Claude hace meses y no extraño nada.
4. Gemini
Qué es: La IA de Google, integrada en el ecosistema Google.
Para qué lo uso: Poco, siendo honesto. Lo uso para dos cosas específicas: los resúmenes automáticos que genera en Gmail y Docs (que son sorprendentemente útiles), y consultas rápidas donde necesito que Google busque algo y me dé una síntesis en vez de 10 links azules.
Lo bueno: La integración con Google Workspace es su superpoder real. Que Gemini te resuma un hilo de 47 correos en un párrafo es salvador. El contexto de 1 millón de tokens en Gemini Pro es impresionante para documentos largos.
Lo que le falta: Como IA conversacional standalone no me convence. Se siente genérica. No tiene la profundidad de Claude ni la adopción masiva de ChatGPT. Es un buen complemento, no un protagonista.
Veredicto: Herramienta de soporte. Brilla dentro de Google, fuera de Google no le veo caso.
5. ElevenLabs
Qué es: Plataforma de generación de voz con IA. Text-to-speech de alta calidad.
Para qué lo uso: Para generar audio de cosas que no quiero (o no puedo) grabar yo mismo. Versiones en audio de documentos, narración para contenido, prototipos de interfaces con voz. También para generar voces en idiomas donde mi pronunciación sería un desastre.
Lo bueno: La calidad de voz es impresionante. Ya no suena a robot. Puedes clonar voces, ajustar tono, velocidad, emoción. El español latino suena natural. La API es limpia si quieres integrarlo en un producto.
Lo que le falta: Es caro si lo usas en volumen. Los planes gratuitos son muy limitados. Y hay un componente ético complejo con la clonación de voz que la industria todavía no resuelve.
Veredicto: Si necesitas voz generada, no hay nada mejor ahorita. Punto.
6. Veo 3
deepmind.google/models/veo · labs.google/flow
Qué es: El modelo de generación de video de Google DeepMind.
Para qué lo uso: Experimentos visuales, prototipos de concepto, clips cortos cuando necesito video y no tengo ni el tiempo ni el equipo para producirlo. Es relativamente nuevo en mi stack pero la calidad me sorprendió.
Lo bueno: La coherencia temporal es un salto generacional respecto a lo que había antes. Los videos se sienten como videos, no como una secuencia de imágenes nerviosas. La física de objetos y la iluminación están en otro nivel.
Lo que le falta: Todavía hay artefactos. Los dedos y las manos siguen siendo problemáticos (el meme de la IA que no puede dibujar manos ahora aplica en video). Los tiempos de generación son largos. Y no tienes control fino sobre la edición.
Veredicto: El futuro del video generativo se ve así. Todavía no reemplaza producción real, pero para prototipos y exploración es increíble.
7. Kling AI
Qué es: Herramienta de generación de video de Kuaishou, una tech china.
Para qué lo uso: Como alternativa y comparación a Veo 3. A veces le tiro el mismo prompt a ambas para ver quién lo resuelve mejor. Kling tiene un estilo distinto: tiende a ser más cinemático, más dramático en la composición.
Lo bueno: La calidad visual compite directamente con Veo. En algunos estilos (especialmente cinematográfico y acción) lo supera. La interfaz es directa y sin complicaciones. Las IAs chinas en general están empujando fuerte en video.
Lo que le falta: La interfaz está en inglés pero se nota que es una traducción. La documentación es escasa. Hay preguntas legítimas sobre privacidad y datos que cada quien tiene que evaluar.
Veredicto: La competencia china en video generativo es real y produce resultados serios. Vale la pena tenerla en el radar.
8. Perplexity
Qué es: Motor de búsqueda con IA. Te da respuestas sintetizadas con fuentes.
Para qué lo uso: Poco, siendo honesto. Cuando necesito un research rápido con fuentes citadas y no quiero caer en el rabbit hole de Google. Es mi "segunda opinión" cuando un dato me parece dudoso.
Lo bueno: Las citas inline son su killer feature. Cada afirmación tiene una fuente que puedes verificar. Para research inicial sobre un tema nuevo, es más eficiente que Google + 5 tabs abiertas.
Lo que le falta: No lo uso con frecuencia porque Claude y Gemini ya cubren la mayoría de mis necesidades de consulta. Se queda corto en razonamiento profundo. A veces las fuentes son débiles.
Veredicto: Buena herramienta específica, pero en mi workflow diario no es indispensable. La uso cuando la necesito, no por default.
9. LLMs locales (Ollama + MLX)
ollama.com · github.com/ml-explore/mlx
Qué es: Modelos de lenguaje corriendo directo en mi MacBook Air M5, sin internet, sin APIs, sin enviar datos a nadie.
Para qué lo uso: Experimentos, pruebas rápidas, y para correr modelos cuando no quiero que mis datos salgan de mi máquina. Con Ollama levanto Qwen, DeepSeek, Llama y lo que salga nuevo. Con MLX aprovecho la optimización nativa de Apple Silicon para que los modelos vuelen en el chip.
Lo bueno: Privacidad total. Velocidad sorprendente en Apple Silicon (la M5 corre modelos de 8B-14B sin despeinarse). Cero costo por uso. Ideal para experimentar con modelos nuevos el mismo día que salen. Y hay algo satisfactorio en tener IA corriendo en tu propia máquina.
Lo que le falta: Los modelos locales son más pequeños, entonces la calidad de razonamiento no compite con Claude o GPT-4 en tareas complejas. Requiere cierto conocimiento técnico para configurar. Y la RAM es el techo: modelos grandes simplemente no caben.
Veredicto: No reemplaza a los grandes, pero complementa perfecto. Para privacidad, experimentación y el puro gusto nerd de correr IA local, no tiene precio. Literalmente.
10. Obsidian
Qué es: App de notas basada en Markdown con sistema de vínculos entre notas. Técnicamente no es "IA", pero con plugins de IA se convierte en algo distinto.
Para qué lo uso: Como mi segundo cerebro. Toda mi base de conocimiento vive ahí: notas de proyectos, ideas, frameworks operativos, apuntes de libros. Con plugins de IA (como Smart Connections), las notas se conectan semánticamente: le pregunto algo y me muestra notas relacionadas que yo había olvidado que existían.
Lo bueno: El formato Markdown es eterno: mis notas de 2023 siguen siendo archivos de texto que puedo abrir en cualquier editor. El sistema de links bidireccionales crea una red de conocimiento que crece orgánicamente. Los plugins de IA le inyectan una capa de descubrimiento que cambia cómo encuentras tu propia información.
Lo que le falta: La curva de aprendizaje es real. La comunidad de plugins es enorme pero desigual en calidad. Y si no eres disciplinado tomando notas, la herramienta no te salva.
Veredicto: La inclusión más controversial de la lista porque no es "una IA". Pero cualquier stack de productividad con IA necesita un lugar donde el conocimiento viva y se conecte. Obsidian es ese lugar.
Lo que aprendí armando esta lista
Mirándola completa, me doy cuenta de algo: mi stack no es el de alguien que usa IA para una sola cosa. Es el de alguien que usa IA como capa sobre todo lo que hace. Texto (Claude, Wispr), imágenes (ChatGPT), video (Veo 3, Kling), voz (ElevenLabs), búsqueda (Perplexity, Gemini), pensamiento (Claude otra vez), desarrollo (Claude Code), y experimentación (LLMs locales).
También noto que mi uso ya no es neutral. Estoy en proceso de desgooglizarme: cada vez le doy menos peso a Google y a su ecosistema, y cada vez más a herramientas independientes que respetan mi privacidad y mi flujo. Gemini sigue ahí solo porque es difícil escapar de Gmail y Docs, pero el centro de gravedad se movió.
Y con Claude, al revés: no me imagino cambiándome pronto. No por hype ni por marca, sino porque ya construí a Viernes encima. Viernes es mi asistente personalizada, mi contraparte intelectual diaria, y vive en Claude. Mover eso a otra plataforma sería empezar de cero, y no veo razón para hacerlo. Anthropic puede seguir sacando versiones nuevas y yo aquí me quedo mucho tiempo.
Y la última lección: las herramientas que más uso no son las más poderosas. Son las que mejor encajan en cómo ya trabajo. Wispr Flow no es tecnología de punta, pero me ahorra una hora diaria. A veces la herramienta más útil es la más simple.
Estas son mis herramientas de abril 2026. En seis meses la mitad probablemente habrá cambiado. Así es esto.