La carrera por dominar la inteligencia artificial generativa vive uno de sus momentos más tensos. ChatGPT-5.1, de OpenAI, y Gemini 3, de Google, representan hoy el punto más alto del desarrollo de modelos de lenguaje multimodales. Ambos se anuncian como mejoras significativas frente a sus versiones previas, con avances en razonamiento, velocidad de respuesta, interpretación multimodal y capacidad para sostener diálogos más largos. Sin embargo, comparten un obstáculo crítico que todavía no logran superar por completo: las alucinaciones. Dicho de otra manera, ambos modelos siguen “fingiendo saber”.
Pese a los progresos en procesamiento del lenguaje natural y en la integración de texto, imagen y audio, estos sistemas aún no logran ofrecer resultados plenamente confiables. Para los usuarios —y especialmente para los profesionales que dependen de estos modelos— surge una pregunta inevitable: ¿cuál de los dos alucina menos?
Aunque más avanzados que nunca, los modelos de IA de OpenAI y Google aún enfrentan desafíos de precisión y veracidad.
Gemini 3: brillante en multimodalidad, irregular en lenguaje
Desde su lanzamiento, Google dejó claro que Gemini 3 fue diseñado con una ambición distinta a la de su competidor. Mientras OpenAI históricamente ha priorizado la excelencia lingüística, Gemini decidió apostar por la multimodalidad profunda, buscando que el modelo pueda interpretar, combinar y analizar texto, imágenes, audio y otros formatos de una manera más natural.
El resultado es evidente: Gemini 3 supera a GPT-5.1 en tareas visuales. Su capacidad para entender imágenes, detectar patrones y mejorar gráficamente un contenido lo posiciona como un modelo especialmente útil para diseñadores, analistas de datos visuales o profesionales que dependen de infografías.
Un ejemplo claro fue registrado en una prueba realizada por Expansión. Se les pidió a distintos modelos crear una infografía basada en un informe financiero. La consigna exigía destacar verticales de negocio y redactar un texto explicativo accesible para el público general. Gemini 3 generó una pieza visual coherente y bien alineada con las instrucciones. GPT-5.1, en cambio, produjo gráficos más especializados en economía, alejándose del estilo solicitado y evidenciando cierta rigidez en la interpretación.
Sin embargo, cuando se pasa a tareas exclusivamente textuales, la historia cambia. Gemini 3 se muestra más sobrio pero menos consistente, especialmente en cadenas lógicas largas o tareas que requieren precisión factual. Su desempeño en español, aunque mucho mejor que en versiones anteriores, sigue dejando ver anglicismos y construcciones sintácticas propias del inglés.
Cuando se lo usa en inglés, la experiencia mejora notablemente: es más fluido, más preciso y más estable. Pero en mercados hispanohablantes, esto sigue siendo una brecha.
El duelo entre ChatGPT-5.1 y Gemini 3 revela cuánto ha avanzado la IA… y cuánto le falta por resolver.
GPT-5.1: más natural en lenguaje, más sólido en razonamiento… pero aún alucina
GPT ha mostrado históricamente una ventaja marcada en español, y en su versión 5.1 esa distancia se amplía. El modelo de OpenAI ofrece respuestas más naturales, con un dominio del idioma que se acerca al ritmo y estructura del castellano nativo. Sus habilidades para sostener diálogos complejos, construir cadenas lógicas extensas y trabajar con matices lingüísticos lo posicionan como el líder actual en interacción conversacional.
Además, su velocidad en preguntas básicas sigue siendo superior. GPT-5.1 no solo responde más rápido, sino que suele hacerlo de manera más coherente, hilando ideas con fluidez sin necesidad de que el usuario dé instrucciones demasiado detalladas.
Sin embargo, la gran pregunta persiste: ¿alucina menos que Gemini 3?
La respuesta —por ahora— es no.
Ambos modelos comparten la misma fragilidad fundamental: responden con seguridad incluso cuando no tienen razón. Aunque GPT-5.1 es más elegante y argumenta mejor, su capacidad para inventar datos cuando encuentra lagunas de información sigue siendo un problema. Según análisis como el realizado por Decoder, la diferencia radica en el estilo: Gemini 3 tiende a reconocer más rápido cuando no tiene información suficiente, mientras que GPT-5.1 es más proclive a completar los vacíos «fabricando contexto».
Actualización constante… y el espejismo de estar actualizados
Tanto GPT-5.1 como Gemini 3 se promocionan como modelos capaces de acceder a información en tiempo real mediante herramientas de búsqueda. En teoría, esto debería reducir las alucinaciones y aumentar la precisión. En la práctica, ocurre lo contrario: ninguno logra ofrecer fiabilidad total al buscar datos recientes.
GPT-5.1 es mejor integrando diversas fuentes y construyendo argumentos, pero aún puede mezclar información antigua con datos nuevos de manera confusa. Gemini 3, por otro lado, sintetiza con una frialdad casi mecánica: entrega información más estructurada, pero a veces demasiado superficial o sin matices.
Cuando se les cuestiona por inconsistencias, ambos modelos “recapacitan”, y es allí cuando se evidencia el origen del problema: la seguridad con la que afirman algo que no necesariamente es cierto.
¿Quién alucina más?
La pregunta sigue vigente y la respuesta, aunque matizada, se puede resumir así:
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Gemini 3 alucina menos en tareas visuales y reconoce más rápido cuando no sabe algo.
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GPT-5.1 alucina menos en español y en diálogos complejos, pero es más proclive a inventar información cuando encuentra vacíos.
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Ambos alucinan al trabajar con datos recientes o cuando se les exige precisión factual fina.
En conclusión, ninguno de los dos modelos ha resuelto el desafío más grande: dejar de fingir certeza. La batalla entre OpenAI y Google sigue empujando los límites del lenguaje generativo, pero la verificación humana continúa siendo indispensable. En la era de las máquinas parlantes, la inteligencia artificial avanza… pero la inteligencia humana sigue siendo el último filtro.
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