El uso de IA generativa en el trabajo saltó del 34% en 2024 al 62% en 2026, según la Guía Hays 2026. En España, el avance también ganó escala: en enero de 2026, 12,3 millones de personas ya utilizaban herramientas de IA en actividades profesionales, un crecimiento del 340% en relación con 2024, de acuerdo con datos reportados por el INE.
Este avance cambia el eje de la comparación. La pregunta sobre “la mejor IA generativa” dejó de ser una disputa genérica entre marcas y pasó a depender de benchmarks por caso de uso: texto, creación de prompts, diseño, atención al cliente y ejecución de flujos más complejos. En 2026, los datos disponibles muestran un mercado menos centrado en un único ganador y más orientado por la especialización operativa.
El mercado ya salió de la fase experimental
La adopción acelerada tiene una base cuantitativa. La Guía Hays 2026 muestra que el uso profesional de plataformas de IA generativa se duplicó en dos años, pasando del 34% al 62%.
Los mismos datos apuntan a un cambio organizacional más amplio:
- El 52% de las organizaciones promueven el uso de IA generativa en 2026, frente al 27% dos años antes.
- El 67% de las organizaciones identifican la productividad y la eficiencia como principal beneficio.
- El 52% señala la generación de ideas y la creatividad.
- El 49% menciona el apoyo al análisis de datos.
- Entre los trabajadores, el 64% destaca la productividad y la eficiencia.
- El 48% menciona la generación de ideas y la creatividad.
- El 39% señala el apoyo al análisis de datos.
Existe, sin embargo, un desajuste relevante. Solo el 27% de los trabajadores afirma haber recibido formación específica en IA, aunque el 90% manifiesta interés, también según la Guía Hays 2026.
Este dato es importante porque un benchmark sin contexto operativo produce una lectura incompleta. La herramienta puede funcionar bien en una prueba comparativa y aun así generar poco impacto si la empresa no tiene los procesos, la capacitación y la integración suficientes para absorber la ganancia.
La dimensión económica ayuda a explicar por qué este debate ha ganado prioridad. McKinsey estima que la IA generativa puede añadir entre 0,1 y 0,6 puntos porcentuales al crecimiento anual de la productividad laboral hasta 2040, dependiendo de la adopción y la reasignación del tiempo.
En los benchmarks de uso general, ChatGPT y Claude aparecen en posiciones diferentes
Cuando el enfoque es la productividad general, ChatGPT sigue siendo una referencia práctica. En comparativas de TechTudo, aparece como una herramienta generalista competente para crear prompts y currículums.
En la prueba sobre currículums, el medio describe a ChatGPT como “la solución más práctica” para usuarios principiantes, con un texto “directo y competente”, aunque “ligeramente más genérico” en algunos casos. En la comparativa de prompts, el mismo medio lo trata como una opción generalista que satisface bien el uso cotidiano.
Para la operación, esto posiciona a ChatGPT como una capa inicial eficiente en tareas amplias de producción textual. Tiende a funcionar bien cuando la prioridad es la velocidad, la accesibilidad y la cobertura de múltiples usos en una misma interfaz.
Claude, por su parte, aparece mejor posicionado en el benchmark específico de creación de prompts. Según TechTudo, “Claude fue el que mejor se desempeñó en la prueba”. La publicación también lo describe como una herramienta generalista “capaz de generar incluso video”.
La lectura práctica es directa:
- ChatGPT: fuerte en uso generalista, productividad textual y apoyo a tareas como currículums y prompts.
- Claude: mejor rendimiento en la prueba citada de creación de prompts, con un perfil generalista y mayor versatilidad multimodal según la fuente.
Esto no autoriza una conclusión absoluta sobre “el mejor modelo” en todos los escenarios. Sí autoriza una conclusión más útil para las empresas: en 2026, los benchmarks disponibles favorecen las elecciones por tarea, no por reputación de marca.
En imagen y diseño, la comparativa depende más del flujo que del modelo
En el campo visual, las fuentes disponibles apuntan menos a una disputa directa entre modelos y más a la incorporación de la IA en plataformas ya consolidadas.
Adobe Express ofrece generación de imágenes con Firefly, eliminación de fondo y redimensionamiento automático. La versión gratuita incluye estos recursos, pero con límites mensuales para funcionalidades de IA, además de restricciones en algunas plantillas, fuentes y exportaciones.
Por su parte, Figma, descrito como el estándar de la industria para UI/UX, integró funcionalidades de IA en 2026. Este movimiento es relevante porque desplaza la comparación: en lugar de evaluar solo qué modelo genera la mejor salida aislada, pasa a importar qué herramienta encaja mejor en el flujo real de diseño, prototipado y colaboración.
Hay otra señal importante fuera del entorno de productividad corporativa tradicional. En marzo de 2026, Nvidia anunció el DLSS 5 con foco en visuales realistas hechos con IA. El anuncio refuerza que los benchmarks visuales también avanzan en frentes específicas, con criterios propios de rendimiento.
Para equipos de marketing, producto y diseño, esto sugiere tres lecturas objetivas:
- El benchmark visual no puede reducirse a texto o prompt.
- La integración al flujo de trabajo pesa tanto como la calidad de generación.
- Las herramientas con IA integrada ganan espacio porque reducen la fricción operativa.
La atención al cliente ya muestra un benchmark de resultado operacional
Si el texto y el diseño aún concentran las comparativas de herramientas, la atención al cliente ya ofrece un benchmark más cercano a lo que los líderes de operación necesitan medir: efectividad en el proceso.
Illumia, empresa del holding Waiken ILW, informa atender a más de 10 millones de personas en América Latina con soluciones conversacionales de IA generativa. En clientes como DIRECTV Latin America y SKY Brasil, sus agentes de IA alcanzaron el 80% de efectividad en trámites complejos y redujeron en un 20% la recurrencia de llamadas.
Estos números alteran el foco de la comparación. En lugar de preguntar solo qué modelo escribe mejor, la discusión pasa a ser qué arquitectura entrega menos retrabajo, menos cuellos de botella y mayor resolución en el primer contacto.
Daniel Figueirido, CEO de Illumia, describe esta evolución así: “La IA generativa no es solo responder, es razonar y adaptarse en tiempo real para resolver problemas reales. Con Accenture y Eleven Labs creamos agentes que no solo perciben el contexto emocional de cada interacción, sino que resuelven de forma autónoma, con la proximidad de una conversación humana.”
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André Barreira, director de Accenture América Latina, añade: “Desde Accenture acompañamos mediante la integración de capacidades avanzadas de Inteligencia Artificial Generativa, diseño de experiencias conversacionales y escalabilidad tecnológica, con un foco claro en humanizar cada interacción. Este tipo de soluciones demuestra cómo la IA puede combinar eficiencia operacional con empatía, transformando de manera tangible la relación entre las empresas y sus clientes.”
Para las empresas, este es un punto decisivo. El benchmark más relevante no siempre es el de la interfaz más popular, sino el de la operación que reduce la recurrencia, automatiza etapas complejas y mejora los indicadores de servicio.
La próxima comparación ya empieza a salir de la GenAI aislada y a ir hacia la IA agéntica
Además de las comparativas entre herramientas, 2026 también marca un cambio de arquitectura. Parte del debate ya se desplaza de la IA generativa aislada a agentes capaces de ejecutar flujos más completos.
Maurício Fernandes, CEO de Dedalus, resume esta transición de forma directa: “Sí, la IA generativa ya no es la frontera de la tecnología. Si ya implementaste soluciones con GenAI, o si ni siquiera te dio tiempo, bueno, es hora de entender lo que está pasando. [...] Hay una creencia de que los entornos con IA agéntica serán la nueva arquitectura de sistemas complejos para resolver desafíos igualmente complejos de una manera que parezca simple, en lenguaje natural, con autonomía y eficiencia superiores.”
Este movimiento no invalida los benchmarks actuales de ChatGPT, Claude, Adobe Express o Figma. Cambia el criterio de decisión para empresas con una operación más madura.
En lugar de preguntar solo “¿qué modelo responde mejor?”, la evaluación pasa a incluir cuestiones como:
- Qué herramienta se integra mejor a los procesos existentes.
- Dónde la IA reduce cuellos de botella operativos de forma medible.
- Qué flujos exigen automatización a medida, y no solo el uso de una interfaz.
- Dónde la gobernanza y la capacitación aún limitan la ganancia real.
Los datos de adopción refuerzan que esta transición no es marginal. España ya tiene 12,3 millones de profesionales utilizando IA en el trabajo, y la Generación Z española ocupa la segunda posición mundial en adopción de IA generativa entre jóvenes de 16 a 24 años. Según el informe Digital 2026, de Manochi, el 70,1% de este grupo usa ChatGPT mensualmente.
Es decir: la base de uso crece rápidamente, pero la madurez de aplicación aún varía mucho entre el consumo individual, la productividad personal y la inteligencia integrada a los procesos de la empresa.
Entonces, ¿cuál es la mejor IA generativa en 2026?
La respuesta más precisa, con base en las fuentes disponibles, es esta: la mejor IA generativa en 2026 depende del benchmark que importa para tu caso de uso.
Si el foco es un resumen objetivo de la comparativa, queda así:
- Para productividad textual generalista: ChatGPT aparece como una herramienta competente y práctica, incluso para principiantes.
- Para creación de prompts: Claude tuvo el mejor desempeño en la prueba citada por TechTudo.
- Para diseño y producción visual operativa: Adobe Express y Figma ganan relevancia por la integración de la IA al flujo de creación.
- Para atención al cliente y automatización de jornadas: los resultados reportados por Illumia muestran un benchmark operacional más concreto, con un 80% de efectividad en trámites complejos y un 20% de reducción en la recurrencia de llamadas.
- Para entornos más complejos: la discusión comienza a migrar hacia la IA agéntica y arquitecturas más autónomas.
Para líderes de operación, TI y transformación digital, esta es la distinción central. Las herramientas generalistas resuelven parte del problema. Una ganancia consistente de productividad y calidad operativa depende de la integración, el diseño de procesos y el uso a medida.
Lo que viene a continuación
Los próximos hitos del mercado apuntan a cinco frentes de atención:
- Evolución de agentes de IA con mayor autonomía para ejecutar flujos completos.
- Avance de frameworks de adopción de IA a escala en las empresas.
- Presión por capacitación, ante el desajuste entre uso y entrenamiento.
- Mayor peso de la gobernanza y los criterios éticos en la implementación.
- Continuidad de la incorporación de IA en plataformas ya establecidas de trabajo y creación.
La mejor IA generativa en 2026 ya no es, necesariamente, la que más impresiona en una demostración. Es la que entrega productividad medible, reduce cuellos de botella y se ajusta a la operación con inteligencia integrada. Para las empresas, esta comparativa se ha vuelto menos sobre la herramienta aislada y más sobre el resultado real. Para profundizar, consulta nuestro artículo sobre diagnóstico de IA para empresas.
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