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NotebookLM: herramienta de Inteligencia artificial para el estudio e investigación

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NotebookLM es una herramienta de inteligencia artificial de Google diseñada para trabajar directamente con las fuentes aportadas por el usuario, como libros, artículos científicos, documentos PDF, páginas web, apuntes o vídeos. A partir de estos materiales, permite resumir, organizar y relacionar información, responder preguntas sobre los documentos y localizar rápidamente conceptos relevantes, facilitando la comprensión de textos extensos y complejos.

NotebookLM es una herramienta de inteligencia artificial de Google que permite crear un espacio de trabajo alrededor de un conjunto de fuentes documentales. En lugar de preguntarle a una IA sobre cualquier tema de forma general, se pueden subir documentos concretos y pedirle que trabaje sobre ellos.

Puede utilizarse con artículos científicos, libros, informes, apuntes, páginas web, documentos PDF, vídeos de YouTube y otros materiales. Su utilidad principal consiste en leer, resumir, relacionar, comparar y explorar grandes cantidades de información de manera interactiva.

Para un investigador o bibliotecario resulta especialmente interesante porque permite convertir una colección de documentos en un entorno de consulta en el que se pueden formular preguntas directamente sobre las fuentes.

¿Que podemos hacer con NotebookKLM?

1. Crear un cuaderno

NotebookLM permite crear un cuaderno independiente para cada proyecto. Puede utilizarse, por ejemplo, para investigar sobre inteligencia artificial y bibliotecas, preparar una asignatura, analizar un libro, estudiar una tesis o realizar una revisión bibliográfica.

2. Añadir las fuentes

Una vez creado el cuaderno, se incorporan los documentos que servirán como base de trabajo. Se pueden utilizar, entre otros, PDF, documentos, páginas web, presentaciones, vídeos de YouTube y textos. NotebookLM analizará estas fuentes y permitirá consultarlas mediante preguntas.

3. Preguntar a los documentos

Una de sus principales funciones es poder hacer preguntas directamente sobre las fuentes. Podemos solicitar las ideas principales, comparar autores, identificar conceptos o conocer qué documentos respaldan una determinada información.

4. Resumir documentos

NotebookLM facilita la lectura de documentos extensos mediante resúmenes, síntesis por capítulos o extracción de objetivos, metodología, resultados y conclusiones. Es especialmente útil para obtener una primera visión de numerosos documentos, aunque siempre conviene comprobar la información en las fuentes originales.

5. Comparar documentos

Permite comparar diferentes artículos, informes o libros para identificar coincidencias, diferencias, enfoques y propuestas. Esta función resulta especialmente útil para organizar información y preparar revisiones bibliográficas.

6. Extraer conceptos importantes

Podemos pedir que identifique los conceptos fundamentales de un conjunto de documentos, los defina y establezca relaciones entre ellos. Esto puede ayudar a organizar un marco teórico o una estructura temática para una investigación.

7. Crear guías de estudio

NotebookLM puede transformar los documentos en materiales educativos, como guías de estudio, preguntas de examen, cuestionarios y respuestas, adaptados a diferentes niveles de dificultad.

8. Crear mapas conceptuales

También permite representar visualmente las principales ideas y sus relaciones. Por ejemplo: inteligencia artificial → alfabetización → competencias → pensamiento crítico → ética → bibliotecas → ciudadanía.

9. Realizar una revisión bibliográfica

Para una investigación podemos reunir los artículos, incorporarlos a un cuaderno y preguntar cuáles son las principales líneas de investigación, conceptos recurrentes, autores, diferencias entre enfoques y cuestiones todavía poco estudiadas. Después podemos solicitar una síntesis organizada por temas y respaldada por las fuentes.

10. Trabajar con libros

NotebookLM puede funcionar como un asistente de lectura. Podemos preguntarle cuál es la tesis principal de un libro, cómo está estructurado, cuáles son sus argumentos, qué conceptos aparecen con mayor frecuencia o qué cuestiones podrían convertirse en nuevas líneas de investigación.

11. Analizar artículos científicos

En un artículo científico podemos solicitar información sobre objetivos, metodología, resultados, limitaciones y conclusiones. También podemos pedir una ficha del artículo o identificar las preguntas que quedan abiertas para futuras investigaciones.

12. Generar resúmenes de audio

La función Audio Overviews permite transformar las fuentes en una conversación generada mediante inteligencia artificial. Es una forma diferente de repasar contenidos y puede resultar útil para estudiar, preparar una clase o familiarizarse con un conjunto de documentos.

13. Preguntar progresivamente

Una estrategia eficaz es comenzar con preguntas generales y avanzar hacia cuestiones más específicas: ¿de qué tratan los documentos?, ¿cuáles son sus ideas principales?, ¿en qué coinciden?, ¿en qué se diferencian?, ¿qué evidencias utilizan?, ¿qué contradicciones existen? y ¿qué aspectos necesitan más investigación? De este modo, NotebookLM se convierte en una herramienta de exploración progresiva de la literatura.

Recursos tecnológicos en los espacios de creación (makerspaces) de las bibliotecas universitarias de Estados Unidos.

Students working with 3D printer, laser cutter, and electronics in a library makerspace
Students collaborate on 3D printing, laser cutting, and electronics projects in a library makerspace.

Kotuła, S. D. (2026). An exploratory study of technological resources in makerspaces at academic libraries in the United States. The Journal of Academic Librarianship, 52, 103325. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2026.103325

Este estudio exploratorio analiza la presencia, la infraestructura tecnológica, los modelos de personal y los servicios de apoyo al usuario en los makerspaces ubicados dentro de bibliotecas universitarias en los Estados Unidos.

La investigación tomó como base una muestra representativa de 436 instituciones educativas pertenecientes al Best National University Rankings de 2025, de las cuales se identificaron 138 bibliotecas universitarias con espacios de fabricación digital y creación activa, lo que representa aproximadamente el 32% de adopción. Este porcentaje se mantiene muy estable en comparación con mediciones previas realizadas en 2023, lo que sugiere una etapa de consolidación e institucionalización de estos entornos dentro de la infraestructura bibliotecaria universitaria en lugar de una expansión acelerada.

En cuanto al inventario y categorización de recursos tecnológicos, el estudio agrupa el equipamiento en cinco áreas funcionales clave: medios y producción de contenidos, herramientas vocacionales/artesanales, fabricación digital, tecnologías emergentes/especializadas, y electrónica/sistemas embebidos. Aunque la categoría de producción de medios abarca la mayor variedad tipológica de herramientas (41 tipos distintos), la fabricación digital destaca como la más extendida y presente entre las instituciones analizadas. Las impresoras 3D, máquinas de corte y herramientas textiles (como máquinas de coser y remalladoras) constituyen los recursos nucleares más comunes, estando presentes en un rango de entre 53% y 72% de los makerspaces estudiados. Esta convergencia muestra un modelo que equilibra las tecnologías de prototipado rápido digital con actividades artesanales y de manufactura tradicional.

El análisis cuantitativo revela un patrón de distribución de infraestructura de «cola larga» (long tail), donde un conjunto estándar y muy homogéneo de herramientas compone el núcleo básico de casi todos los espacios. Por el contrario, los recursos de tecnología avanzada o altamente especializados —tales como paredes de video para visualización masiva de datos, laboratorios de inteligencia artificial, simuladores de vuelo, mesas de disección virtual o estaciones de mapeo GIS— están concentrados de manera marginal en menos del 3% de las instalaciones. Esto demuestra que la singularidad, la capacidad de innovación interdisciplinaria y la identidad propia de cada biblioteca dependen de un nicho periférico de equipamiento adaptado a sus prioridades institucionales concretas, mientras que su infraestructura base sigue un patrón común.

Respecto a la gestión operativa, la investigación constata la ausencia de un modelo organizativo o de personal estandarizado. Las estructuras de trabajo abarcan desde la gestión unipersonal a cargo de un bibliotecario o especialista técnico, hasta modelos basados en docentes universitarios o equipos dinámicos apoyados por estudiantes de grado y posgrado. Asimismo, se identifican modelos orientados a la comunidad o al compromiso profesional que integran mentores externos, exalumnos y voluntarios. En el ámbito del servicio, las bibliotecas suelen aplicar una modalidad combinada que abarca el acceso autónomo previa capacitación en seguridad, talleres grupales para el desarrollo de competencias prácticas y, en menor grado, la integración activa de proyectos de makerspace dentro del plan de estudios formal de las universidades.

Bibliochecker: una herramienta para detectar alucinaciones de IA en referencias bibliográficas

Bibliochecker – Verificador de Referencias Bibliográficas por Alex Chinchilla

https://alexescazu24-ship-it.github.io/verificador-referencias2026.2

Bibliochecker ejemplifica cómo las nuevas herramientas de verificación automatizada pueden convertirse en aliadas estratégicas para preservar la integridad académica frente a los errores y alucinaciones producidas por la inteligencia artificial generativa.

En un contexto académico marcado por el uso creciente de sistemas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, Gemini o Claude, una de las preocupaciones más relevantes dentro de la investigación científica es la proliferación de “alucinaciones bibliográficas”, es decir, referencias inventadas o parcialmente incorrectas que los modelos generan al construir citas aparentemente plausibles pero inexistentes. Frente a este problema surge Bibliochecker, una herramienta web diseñada específicamente para verificar la autenticidad y consistencia de referencias bibliográficas generadas o asistidas por inteligencia artificial.

Bibliochecker se presenta como una aplicación accesible directamente desde el navegador, sin necesidad de instalación ni registro, lo que facilita su uso inmediato por parte de investigadores, estudiantes, bibliotecarios, editores científicos y revisores académicos. Su objetivo principal consiste en detectar posibles errores, inconsistencias o invenciones en listas bibliográficas, especialmente aquellas elaboradas mediante herramientas de IA. La plataforma automatiza la verificación cruzando la información proporcionada con bases de datos académicas consolidadas como CrossRef, Semantic Scholar y OpenAlex, lo que permite comprobar la existencia real de un documento, validar identificadores DOI y contrastar la coherencia entre título, autoría y fecha de publicación.

Una de sus fortalezas radica en la flexibilidad del ingreso de datos. El usuario puede introducir referencias de tres formas distintas: pegando directamente texto copiado desde documentos Word o PDF, cargando archivos en formato .docx que contengan exclusivamente la sección bibliográfica o utilizando ejemplos predeterminados para familiarizarse con el funcionamiento del sistema. La herramienta identifica automáticamente cada referencia incluso cuando estas aparecen en texto corrido o sin separación entre líneas, aplicando patrones inspirados en la normativa APA 7 para detectar estructuras bibliográficas.

El sistema permite activar distintos módulos de comprobación según las necesidades del usuario. El módulo de CrossRef verifica en tiempo real la validez del DOI y compara metadatos asociados; Semantic Scholar realiza búsquedas por similitud textual del título y verifica autoría y año; OpenAlex consulta su base académica abierta para confirmar coincidencias; mientras que un verificador específico examina si la referencia cumple con requisitos formales del estilo APA 7, revisando aspectos como el formato de autores, la correcta ubicación del año entre paréntesis, el uso de puntuación normativa o la presencia obligatoria del DOI en artículos científicos. Además, el sistema incorpora enlaces a Google Scholar para facilitar comprobaciones manuales complementarias.

Cada referencia analizada recibe un diagnóstico estructurado en cuatro categorías claramente diferenciadas. La categoría “Válida” indica que la obra fue localizada en las bases de datos sin inconsistencias detectadas. La categoría “Sospechosa” señala discrepancias parciales, como diferencias entre nombres de autores, títulos ligeramente distintos o inconsistencias cronológicas. La categoría “Problema” representa casos más graves, donde el DOI no existe o el documento no aparece en ninguna base académica consultada, sugiriendo una alta probabilidad de invención o error generado por IA. Finalmente, el estado “Sin DOI” identifica referencias donde no ha sido posible realizar validación automática mediante identificadores persistentes, algo frecuente en libros, tesis o documentos no indexados formalmente.

Otro elemento destacable es la posibilidad de exportar un reporte completo en formato HTML, generando una tabla estructurada con todos los resultados obtenidos. Este informe puede compartirse, archivarse o imprimirse, facilitando procesos editoriales, revisión académica o auditoría bibliográfica previa a la publicación de artículos científicos. La herramienta también incorpora distintos modos visuales —oscuro, claro y editorial sobrio— que mejoran la experiencia de uso en distintos contextos de trabajo.

Desde una perspectiva más amplia, Bibliochecker responde a una necesidad emergente dentro del ecosistema de la comunicación científica contemporánea: la verificación crítica de contenidos generados por inteligencia artificial. A medida que investigadores y estudiantes incorporan sistemas generativos en tareas de redacción académica, aumenta el riesgo de incluir citas falsas que comprometan la integridad científica. En este escenario, herramientas como Bibliochecker no sustituyen el criterio profesional humano, pero sí actúan como filtros preliminares de enorme valor para fortalecer la calidad documental y reducir errores antes de la difusión pública del conocimiento.

La propia plataforma insiste en una advertencia metodológica fundamental: sus resultados constituyen un apoyo automatizado y nunca un dictamen definitivo. Incluso una referencia marcada como válida puede contener errores que escapan a la detección automática, mientras que referencias catalogadas como sospechosas pueden corresponder a simples inconsistencias de metadatos o documentos no indexados en las bases consultadas. En otras palabras, Bibliochecker representa un ejemplo significativo del nuevo paradigma de colaboración entre inteligencia artificial y revisión humana experta, particularmente relevante para bibliotecas académicas, editoriales científicas y profesionales de la gestión de información digital.

Tabla periódica de las APPS gratuitas de Inteligencia Artificial

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Tabla periódica de las APPS gratuitas de Inteligencia Artificial

1. Chatbots y Procesamiento de Texto (Azul Oscuro)

Es el núcleo de la IA generativa. Se dividen en modelos generales y especialistas en documentos.

  • Los «Big Four»: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Copilot (Microsoft) y Claude AI (Anthropic). Son modelos de lenguaje general para razonamiento, programación y escritura creativa.
  • Investigación y Búsqueda: Perplexity y ResearchGPT. A diferencia de los anteriores, citan fuentes en tiempo real, ideales para trabajos académicos.
  • Análisis de Documentos: ChatPDF, Humata, PDF AI y Ask your PDF. Permiten «hablar» con archivos PDF para extraer resúmenes o datos específicos sin leer todo el texto.
  • Escritura y Corrección: Grammarly (corrección gramatical), Quillbot (paráfrasis) y DeepL (el mejor traductor basado en redes neuronales).

2. Imágenes y Diseño Visual (Azul Claro)

Aquí la IA se divide entre generación desde cero y edición de fotos existentes.

  • Generadores Artísticos: Leonardo AI y Stable Diffusion. Ofrecen un control inmenso sobre el estilo, la iluminación y la composición.
  • Diseño Rápido: Microsoft Designer y Adobe Express. Ideales para crear posts de redes sociales o carteles sin ser diseñador.
  • Utilidades de Edición: Cutout pro (eliminar fondos), AI image enlarger (reescalar imágenes sin perder calidad) y Pikaso (generación en tiempo real mientras dibujas).

3. Presentaciones (Cian / Turquesa)

Herramientas que eliminan el «miedo a la diapositiva en blanco».

  • Gamma y Tome: Son las más potentes. Escribes un tema y la IA genera la estructura, el texto y las imágenes de toda la presentación en segundos.
  • Slides AI y SlidesGPT: Extensiones directas para Google Slides o PowerPoint que ayudan a formatear contenido existente.

4. Video y Animación (Verde)

El sector con mayor crecimiento tecnológico actualmente.

  • Avatares Realistas: HeyGen y Vizard. Permiten crear videos de personas hablando simplemente escribiendo el guion.
  • Generación de Video: LumaLabs (creación de video 3D y cinemático) y Fliki (convierte artículos de blog en videos con voz).
  • Creatividad: Animated drawings (da vida a dibujos hechos a mano) y Monster Mash (animación 3D basada en bocetos 2D).

5. Audio y Música (Rosa / Magenta)

Desde clonación de voz hasta composición musical.

  • Música: Suno (capaz de crear canciones completas con letra y voz) y Music FX (de Google, para bases ambientales).
  • Voz (Text-to-Speech): ElevenLabs (la voz más humana del mercado) y Speechify (lee textos largos, ideal para audiolibros personales).
  • Productividad de Audio: Adobe Podcast (limpia el ruido de fondo como si estuvieras en un estudio profesional) y Krisp (cancela ruido en llamadas en vivo).

6. Educación (Morado)

Herramientas diseñadas para el aula, tanto para el profesor como para el alumno.

  • Cuestionarios y Exámenes: Conker, QuestionWell y Formative. Generan preguntas y evaluaciones automáticamente a partir de un texto.
  • Tutoría: Wolfram Alpha (el motor de conocimiento computacional para matemáticas y física) y Socratic (ayuda visual para resolver tareas).
  • Gestión de Clase: Magic School (asistente integral para planificación docente) y Edpuzzle (para hacer videos interactivos).

Asta DataVoyager, una nueva herramienta de IA para el análisis de datos estructurados sin necesidad de amplios conocimientos de programación

Allen Institute for AI. “Asta DataVoyager: Data-Driven Discovery and Analysis.” Allen Institute for AI (blog), 26 de septiembre de 2025. https://allenai.org/blog/asta-datavoyager

Ai2 presenta Asta DataVoyager, una herramienta diseñada para facilitar el análisis de datos estructurados sin necesidad de amplios conocimientos de programación. La plataforma permite a científicos y usuarios hacer preguntas en lenguaje natural sobre archivos de datos (CSV, JSON, Excel, Parquet, etc.) y recibir respuestas bien fundamentadas, acompañadas de visualizaciones, código reproducible y explicaciones de los métodos utilizados.

DataVoyager transforma la forma de interactuar con los datos al generar salidas estructuradas y coherentes que pueden compartirse como parte de un informe científico o cuaderno de trabajo. Además, permite seguir con preguntas de aclaración o nuevos análisis (“filtra por tal variable”, “haz test no paramétrico”, etc.), añadiendo nuevas secciones al reporte y conservando la trazabilidad del análisis.

Un caso de uso temprano se da con la Cancer AI Alliance (CAIA), que ha desplegado una versión federada de DataVoyager: investigadores de varios centros oncológicos pueden hacer consultas sobre datos clínicos federados sin que la información sensible abandone las instalaciones de cada institución. Con esto se busca extraer conclusiones agregadas y útiles para la investigación sin comprometer la privacidad de pacientes.

La propuesta subraya que el control y manejo de los datos permanece en manos del usuario: DataVoyager puede instalarse en infraestructura propia (servidores locales, nubes privadas, etc.), y los investigadores pueden borrar sus datos en cualquier momento. La idea central es acortar el tiempo entre una duda científica y una conclusión fiable, proporcionando transparencia en cada paso analítico y fortaleciendo la confianza en los resultados.

There’s An AI For That: directorio en línea de herramientas de IA

There’s an AI for That

«There’s An AI For That» es un directorio en línea de herramientas de IA, diseñado para ayudarte a encontrar soluciones de inteligencia artificial según tareas o necesidades específicas, en lugar de hacerlo por nombre de producto. Se utiliza gratuitamente por millones de personas cada mes y es una referencia clave en el ecosistema de AI tools

There’s An AI For That (TAAFT) es un directorio en línea que reúne miles de herramientas de inteligencia artificial organizadas por tareas concretas. Su objetivo es ayudar a las personas a encontrar soluciones de IA de forma práctica y rápida, no por el nombre del producto, sino en función de lo que se quiere lograr. La plataforma se ha convertido en una de las más visitadas en el ecosistema de la inteligencia artificial, con millones de usuarios al mes.

Una de sus principales fortalezas es su enorme base de datos, que incluye más de 6.000 herramientas activas (y algunas fuentes mencionan que ya se acerca a las 30.000). Estas abarcan todo tipo de necesidades: desde la creación de contenido, la edición de imágenes o vídeos, la generación de código, hasta aplicaciones para investigación, educación o marketing. Además, el sitio se actualiza con frecuencia para incorporar las novedades más recientes del sector.

El directorio se diferencia por permitir buscar herramientas por tareas específicas. Así, en lugar de escribir el nombre de un software concreto, los usuarios pueden indicar lo que desean hacer (por ejemplo, “crear presentaciones”, “resumir textos”, “generar imágenes” o “analizar datos”). Los resultados se pueden filtrar por categorías, sectores, tipo de uso (gratuito, freemium o de pago) y por popularidad o valoración de la comunidad.

La plataforma también fomenta la participación de los usuarios, quienes pueden dejar reseñas y puntuaciones que ayudan a otros a elegir la mejor opción. Asimismo, ofrece contenido curado como listas de tendencias, lo más buscado o lo más guardado por la comunidad. De esta manera, se convierte no solo en un buscador, sino en un espacio donde se comparte conocimiento práctico sobre la utilidad real de cada herramienta.

Otro de sus atractivos es su newsletter, que se ha posicionado como uno de los boletines de IA más grandes y con mayor crecimiento en el mundo, con más de medio millón de suscriptores. Además, el portal cuenta con un Job Impact Index, un recurso que analiza el impacto de la inteligencia artificial en más de 4.000 profesiones, y una línea de tiempo con la evolución de nuevas herramientas y capacidades de IA.

En cuanto a su origen, fue creado por Andrei Nedelcu, un desarrollador independiente de Bucarest, en diciembre de 2022. En apenas una semana logró más de 100.000 visitas, y hoy en día concentra varios millones de visitas mensuales, lo que refleja su éxito y utilidad para profesionales de distintos campos.

ResearchRabbit, una herramienta de inteligencia artificial (IA) diseñada para optimizar la revisión de la literatura científica

ResearchRabbit

https://www.researchrabbit.ai/

ResearchRabbit es una herramienta de inteligencia artificial (IA) diseñada para optimizar el proceso de revisión de la literatura académica. Lanzada en 2021 por Research Rabbit Inc., fue creada por Lulú Liang y Eduardo L’Hotellier con el objetivo de ayudar a los investigadores a descubrir artículos académicos relevantes y explorar redes de citación de manera visual.

Características principales

Búsqueda y descubrimiento de artículos: Permite buscar artículos académicos y encontrar trabajos relacionados, citados o que citan el artículo seleccionado.

Visualización de redes de citas: Genera gráficos interactivos que muestran las relaciones entre artículos, facilitando la identificación de tendencias y conexiones en la literatura.

Integración con Zotero: Ofrece la posibilidad de sincronizar colecciones de ResearchRabbit con el gestor bibliográfico Zotero, permitiendo una gestión eficiente de las referencias .

Alertas personalizadas: Envía notificaciones sobre publicaciones recientes y tendencias emergentes dentro de los campos de interés del usuario.

ResearchRabbit es especialmente útil en bibliotecas universitarias, ya que facilita el acceso a información académica relevante y actualizada. Su capacidad para visualizar redes de citas y recomendar artículos relacionados mejora la eficiencia en la búsqueda de literatura y apoya en la elaboración de revisiones sistemáticas. Además, su integración con Zotero permite una gestión centralizada de las referencias, optimizando el flujo de trabajo de los investigadores.

Consensus: motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial (IA) para facilitar la investigación científica y académica con fuentes confiables

Consensus

https://consensus.app/

Consensus es un motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial (IA) diseñado para facilitar la investigación científica y académica. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, Consensus permite a los usuarios realizar preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas basadas en evidencia extraídas de más de 200 millones de artículos científicos revisados por pares. La plataforma utiliza modelos de lenguaje avanzados para analizar y sintetizar la información relevante, proporcionando resúmenes claros y concisos con citas directas a las fuentes originales.

Cuando un usuario formula una pregunta, Consensus realiza una búsqueda en su base de datos de artículos científicos y utiliza algoritmos de IA para generar una respuesta que resume los hallazgos más relevantes. Cada respuesta incluye citas numeradas que corresponden a los artículos de donde se extrajo la información, permitiendo a los usuarios verificar y profundizar en las fuentes originales .

Consensus es especialmente útil para investigadores, estudiantes y profesionales que buscan acceder rápidamente a información científica confiable. Es ideal para:

  • Realizar revisiones de literatura
  • Obtener resúmenes de estudios científicos.
  • Identificar tendencias y consensos en la investigación.
  • Generar contenido académico respaldado por evidencia.

Kling AI puede crear videos impresionantes con inteligencia artificial en segundos

KlingAI

Kling AI es una herramienta de generación de videos mediante inteligencia artificial que está ganando mucha popularidad por su capacidad de crear videos fluidos y realistas a partir de diferentes entradas, ya sea texto o imágenes. Actualmente, la herramienta funciona con su modelo avanzado Kling 2.0 Master, que ofrece resultados de alta calidad y múltiples opciones creativas.

Kling AI es un software que permite generar videos utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Al igual que otras herramientas similares (como Sora), ofrece la posibilidad de crear videos animados a partir de textos o imágenes, además de editar videos ya existentes con funciones especiales.

Al acceder a Kling, el usuario se encuentra con un panel de control con varias opciones. En la barra lateral izquierda se pueden explorar videos creados por otros usuarios, revisar los propios proyectos y modificar configuraciones. El área más importante es la de generación con IA, donde se puede elegir entre crear imágenes, editarlas, producir videos o generar sonidos.

Esta función es probablemente la más fácil para empezar. El usuario escribe una descripción o prompt tan detallado como quiera, y Kling genera un video basado en esa descripción. Además, incorpora presets que ayudan con ideas para prompts, como “Una mujer mira a la cámara y se pasa la mano por el cabello” o “Un cachorro leyendo un libro en una cafetería”. También permite agregar “prompts negativos” para eliminar elementos no deseados del video. Con solo ingresar el texto y hacer clic en generar, se obtiene el video inicial que luego se puede modificar.

Para aquellos que quieran animar memes u otras imágenes, Kling ofrece una función para transformar imágenes estáticas en videos animados. Puedes usar imágenes predefinidas o subir las tuyas propias, combinando con prompts para ajustar la animación y eliminando elementos no deseados con los prompts negativos.

Mult-Elements es una función avanzada que permite subir una imagen o video para luego modificar elementos específicos dentro de ellos. Por ejemplo, se puede insertar digitalmente a alguien que no estaba presente en un video familiar, eliminar a personas no deseadas que aparecen en el fondo o reemplazar objetos dentro de la escena. Kling facilita esta tarea generando automáticamente los prompts necesarios para estas modificaciones, y permite obtener hasta cuatro resultados diferentes por cada edición.

Los videos creados con Kling 2.0 suelen ser detallados y con bastante movimiento. Sin embargo, la calidad puede variar dependiendo de la complejidad del prompt. La recomendación es centrarse en una idea clara para evitar resultados confusos. Usar una foto clara como base o un sujeto bien definido en el texto mejora notablemente la calidad del video generado.

Kling ofrece diferentes planes de suscripción. La versión más económica cuesta 10 dólares al mes e incluye eliminación de marcas de agua y créditos para videos cortos (hasta 10 segundos). El siguiente nivel cuesta 37 dólares al mes y ofrece mayor control y calidad hasta Full HD. Finalmente, el plan Premier cuesta 92 dólares al mes y brinda créditos adicionales y funciones avanzadas.

También hay una versión gratuita disponible, pero con acceso limitado a créditos y sin acceso al modelo más reciente.

Comparativa de los principales asistentes de IA: ChatGPT, Google Gemini, Perplexity y Claude ¿Cuál elegir?

Julian Horsey, «ChatGPT vs Gemini vs Perplexity vs Claude: Which AI Assistant is Best?«, Geeky Gadgets, 14 de mayo de 2025, https://www.geeky-gadgets.com/chatgpt-vs-gemini-vs-perplexity-vs-claude/?utm_source=flipboard&utm_content=topic/artificialintelligence

Con el auge de los asistentes de inteligencia artificial, elegir el adecuado puede marcar una gran diferencia en términos de productividad, creatividad y eficiencia. Este análisis compara los cuatro líderes del sector según sus puntos fuertes, limitaciones y mejores usos.

ChatGPT (OpenAI): Muy versátil, ideal para tareas generales, redacción creativa y generación de imágenes. Sin embargo, puede perder el hilo en conversaciones largas y ocasionalmente ofrecer información errónea.

Google Gemini: Potente para tareas complejas, análisis profundo y trabajo colaborativo dentro del ecosistema Google. Perfecto para usuarios que manejan grandes volúmenes de datos, aunque puede resultar demasiado formal para usos creativos.

Perplexity AI: Se especializa en investigación en tiempo real, verificación de hechos y análisis de la competencia, con respuestas respaldadas por fuentes. No es tan eficaz en creatividad ni genera imágenes.

Claude AI (Anthropic): Destaca en creatividad, lluvia de ideas y pensamiento estratégico. Tiene una ventana de contexto muy grande (hasta 200.000 tokens), pero no genera imágenes.

Cual elegir

¿Cuál elegir?

Depende de tus necesidades:

Necesidad principalAsistente recomendado
Redacción creativa + imágenesChatGPT
Investigación profundaGoogle Gemini
Información precisa y actualPerplexity AI
Ideas, estrategia y proyectos largosClaude AI