Cómo escriben diferente los modelos de IA: una comparación basada en datos

Pídale a Claude, ChatGPT y Gemini que redacten el mismo correo electrónico y obtendrá tres textos notablemente distintos. Uno suena prudente y medido. Otro parece genuinamente entusiasmado por ayudar. El tercero escribe como si preparara un informe gubernamental.

Estas diferencias no son aleatorias. Son cuantificables, reproducibles y consistentes en cientos de muestras. Lo sabemos porque las medimos.

5 modelos, las mismas 320 instrucciones

Le dimos a cinco modelos de IA — Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5, GPT-5.2 y Gemini 3 Pro — tareas de escritura idénticas: correos formales, correos informales, informes de negocios, publicaciones en redes sociales, introducciones de blog, mensajes de Slack, notas de presentación y minutas de reunión. Ocho tipos de instrucciones, cuatro idiomas, dos variantes cada una. Eso son 320 muestras por modelo.

Cada muestra se analizó con estilometría computacional: fórmulas determinísticas que puntúan la escritura en seis dimensiones independientes. El mismo análisis que usamos para crear Snapshots de ADN de Escritura para humanos — aplicado a la producción de la IA.

El resultado es una huella digital de escritura para cada modelo. No "cuál es mejor" — sino "cuál escribe de esta manera."

Las seis dimensiones que medimos

Dimensión	Qué mide	Escala
Complejidad de oraciones	Densidad estructural — oraciones largas y anidadas = puntuación alta	0-100
Riqueza de vocabulario	Diversidad léxica — más palabras únicas = puntuación alta	0-100
Expresividad	Energía retórica — preguntas, exclamaciones, marcadores de énfasis	0-100
Formalidad	Palabras funcionales, matices, estructura cautelosa	0-100
Consistencia	Uniformidad en la longitud de oraciones — cadencia estable vs variación dinámica	0-100
Concisión	Inverso de la longitud de oraciones — oraciones más cortas = puntuación alta	0-100

Cada eje es independiente. Un modelo puede ser muy formal y poco conciso. Expresivo pero inconsistente. La combinación crea la personalidad.

Los resultados: cinco modelos, cinco personalidades

Claude Opus 4.6 — "El Arquitecto"

Opus produce las oraciones más largas y estructuralmente complejas de todos los modelos evaluados. Usa precauciones con cuidado, despliega vocabulario preciso y raramente baja a un registro informal, incluso cuando la instrucción lo invita. La formalidad y la riqueza del vocabulario son altas. La concisión es baja.

Ideal para: análisis exhaustivos, informes detallados, argumentaciones matizadas donde la precisión importa más que la brevedad.

Cuidado: probablemente necesitará recortar. Opus no hace "corto" por defecto.

Claude Sonnet 4.5 — "El Versátil"

Sonnet se ubica en el medio en cada dimensión — y esa es su fortaleza. Complejidad moderada, formalidad moderada, expresividad moderada. Se adapta con más fluidez que Opus al tipo de instrucción, cambiando de registro entre un correo y un mensaje de Slack sin esfuerzo.

Ideal para: comunicación profesional cotidiana. Los correos, actualizaciones y mensajes que la mayoría necesita a diario.

Cuidado: "equilibrado" puede significar "poco distintivo". La versatilidad de Sonnet tiene el costo de la personalidad.

Claude Haiku 4.5 — "El Telegráfico"

Haiku escribe corto. Su puntuación de concisión supera ampliamente a los demás modelos. La riqueza del vocabulario baja en consecuencia — Haiku elige palabras familiares en lugar de términos precisos.

La sorpresa: la expresividad de Haiku es fuerte. A pesar de oraciones más cortas, usa preguntas, signos de exclamación y marcadores de actitud con libertad. Se lee como contundente, no como seco.

Ideal para: mensajes de Slack, respuestas rápidas, cualquier cosa donde "ir al grano" sea el objetivo.

Cuidado: los argumentos complejos pierden matices al nivel de compresión de Haiku.

GPT-5.2 — "El Entusiasta"

GPT-5.2 se destaca inmediatamente en expresividad. Despliega preguntas retóricas, signos de exclamación y lenguaje cálido con más libertad que cualquier otro modelo. Si las producciones de ChatGPT le parecen "más cálidas", los datos confirman su intuición.

Su ritmo es el más dinámico — más variación en la longitud de las oraciones, creando un flujo conversacional. La formalidad está por debajo del promedio. El vocabulario es sólido sin ser excepcional.

Ideal para: copywriting, redes sociales, contenido persuasivo, todo lo que se beneficie de energía y entusiasmo.

Cuidado: en contextos profesionales donde la mesura importa, el entusiasmo de GPT-5.2 puede resultar inapropiado.

Gemini 3 Pro — "El Redactor de Informes"

Gemini produce prosa densa y estructurada. Alta complejidad de oraciones (cercana a Opus) pero baja expresividad. Obtiene una de las puntuaciones de formalidad más altas — uso denso de palabras funcionales, precauciones cuidadosas, tono medido.

La producción de Gemini se lee como un informe bien editado. Profesional, riguroso, prudente.

Ideal para: informes empresariales, documentos regulatorios, escritura institucional.

Cuidado: el contenido casual suena rígido. Gemini no hace "conversacional" sin instrucciones explícitas.

Comparación lado a lado

Dimensión	Opus	Sonnet	Haiku	GPT-5.2	Gemini 3 Pro	Promedio IA
Complejidad de oraciones	Alto	Medio	Bajo	Medio	Alto	65
Riqueza de vocabulario	Alto	Medio	Bajo	Medio	Medio	48
Expresividad	Bajo	Medio	Medio-Alto	Muy alto	Bajo	76
Formalidad	Alto	Medio	Medio	Bajo promedio	Alto	58
Consistencia	Alto	Medio	Medio	Bajo	Medio-Alto	53
Concisión	Bajo	Medio	Alto	Medio	Bajo	42

Tres patrones saltan a la vista:

La expresividad es el mayor diferenciador. La brecha entre GPT-5.2 (muy alto) y Gemini/Opus (bajo) es la divergencia más amplia en todas las dimensiones. Si el tono le importa, aquí es donde su elección de modelo cuenta más.

La concisión separa a la familia Claude internamente. La concisión de Haiku domina sobre la de Opus. Misma empresa, misma filosofía de entrenamiento, longitud de producción radicalmente diferente.

La formalidad se divide en dos bandos. Opus, Gemini y (en menor medida) Sonnet escriben formalmente. GPT-5.2 y Haiku escriben informalmente. No hay término medio.

Qué significa esto en la práctica

La conclusión que la mayoría de las comparativas de IA pasan por alto: el modelo que elige establece una personalidad por defecto para todo lo que produce con él.

Si usa ChatGPT para correos profesionales, sus correos serán por defecto entusiastas y expresivos — incluso cuando quiera algo medido y conciso. Si usa Gemini, sus mensajes de Slack serán por defecto formales y densos — incluso cuando quiera algo ligero y rápido.

La mayoría intenta corregir esto con instrucciones. "Sé más conciso." "Suena más profesional." Y ayuda, algo. Pero está luchando contra el entrenamiento del modelo, y empieza de cero con cada conversación.

Los datos sugieren un enfoque diferente:

Elija el modelo cuyos valores por defecto estén más cerca de su estilo natural. Si escribe de forma concisa, empiece con Haiku. Si escribe expresivamente, GPT-5.2 ya está más cerca de donde quiere estar.
Identifique las brechas específicas. No diga simplemente "escribe más como yo." Los datos muestran exactamente qué dimensiones ajustar.
Use un perfil de estilo en lugar de correcciones puntuales. Un Snapshot de ADN de Escritura mide su estilo en las seis dimensiones y lo compara con los valores por defecto del modelo. El delta entre sus puntuaciones y las del modelo se convierte en instrucciones reutilizables.

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