Hace tres meses cometí un error que todavía me duele admitir. Estaba en el Archivo General de la Nación documentando un portal de consulta de expedientes —nada del otro mundo para alguien con mi experiencia— y decidí probar ambas IA sin validar resultados antes de publicar. ¿Qué podría salir mal?
Bastante, resultó.
ChatGPT me entregó documentación fluida, con ejemplos listos para copiar y pegar. Parecía bacano. Las oraciones eran cortas, dinámicas. Pero cuando el equipo técnico intentó seguir los pasos para configurar los permisos de acceso, descubrimos que faltaban capas completas de lógica. No era que ChatGPT mintiera exactamente —bueno, no exactamente— sino que simplificaba tanto que hacía la documentación casi inútil para usuarios que necesitaban precisión.
Claude, por otro lado, me pidió contexto que no sabía que necesitaba dar. Y eso fue lo que cambió todo.
El primer intento fue desastroso
Le pasé a ChatGPT un párrafo sobre cómo funcionaba el sistema de roles en el AGN. Devolvió tres páginas de documentación en 40 segundos. Se veía profesional. Limpio. Pero le faltaba algo que un administrador de portales públicos necesita: la realidad institucional. En el Estado colombiano, los sistemas no son línea recta. Hay excepciones, acuerdos entre dependencias, cambios que nunca se documentan formalmente.
Y me equivoqué cuando asumí que eso no importaba.
Claude entendió lo que yo ni sabía que preguntaba
Con Claude tuve que ser mucho más específico. Me pidió que explicara no solo qué hace el sistema, sino por qué existe de esa forma. Por qué algunos usuarios tienen acceso limitado. Cuál es la cadena de decisiones detrás. Aunque parecía un proceso más lento, lo que obtuve fue documentación que reflejaba los matices del trabajo real.
En IDT pasé algo parecido años atrás con manuales de procedimiento —los que funcionaban eran los que capturaban la complejidad, no los simplificados.
Las diferencias que importan
ChatGPT gana en velocidad de redacción. Si necesitas un borrador rápido para una reunión, es tu herramienta. Pero para documentación técnica que otros van a seguir paso a paso, en un contexto institucional con reglas implícitas, Claude requiere más del escritor pero devuelve más precisión.
Todavía no entiendo por qué ChatGPT tiende a omitir las excepciones. ¿Es un problema del entrenamiento o de cómo formula las preguntas?
Y lo que más me sorprendió: Claude me cuestionó una de mis explicaciones. Me dijo que lo que describía parecía inconsistente con lo que había dicho antes. Un chatbot que detecta contradicciones en el usuario. Ojo con eso.
El cierre que no es cierre
Hoy publico documentación diferente dependiendo de quién la vaya a usar. Para analistas técnicos, Claude. Para comunicaciones internas, ChatGPT. Pero sigo sin estar seguro de que esta sea la respuesta correcta. ¿Debería combinarlas desde el inicio? ¿Existe un tercera opción que no estoy considerando?