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Inteligencia artificial y matemáticas: cálculo y formato

Recientemente y hablando de matemáticas, he visto comentarios acerca de que los chatbots son incapaces de resolver problemas matemáticos donde hay algún tipo de cálculo o que no pueden comprender lo que se les sube, por ejemplo, en PDF.

Estas críticas entroncan directamente con dos capacidades matemáticas importantes: la capacidad de realizar operaciones matemáticas y, una más genérica, que es el formato con el que leen mejor los datos.

Chatbots con capacidad de cálculo

El primer error que suele cometer el docente inexperto consiste en pensar que da igual usar un chatbot u otro, pongamos, por ejemplo, Copilot o ChatGPT, para resolver un problema. Nada más lejos de la realidad, porque las diferencias en las capacidades matemáticas entre chatbots son abismales. Como veremos a continuación, los chatbots dan resultados incorrectos porque intentan hacer los cálculos «de cabeza» y se equivocan. Son muy pocos los que pueden utilizar herramientas informáticas de cálculo (programación).

Veamos un ejemplo donde les pedimos la media de 39 números. Hemos utilizado tres prompts en el mismo chat. El primero ha sido:

El segundo ha sido:

Y, por último:

En la siguiente tabla podemos ver los resultados obtenidos con cada uno de los chatbots.

ChatbotResultados de los prompts:
1 / 2 / 3
¿Resultado correcto?
Claude53.5 / 53.5 / 53.5✅ / ✅ / ✅
ChatGPT53.8 / 53.5 / 53.5❌ / ✅ / ✅
Gemini53.4 / 53.4 / 53.5❌ / ❌ / ✅
DeepSeek51.3 / 51.3 / 53.5❌ / ❌ / ✅
Grok53.6 / 53.6 / 53.5❌ / ❌ / ✅
Copilot57.4 / 57.4 / –❌ / ❌ / ❌
Perplexity52.0* / 52.0 / –❌ / ❌ / ❌

* Perplexity da un primer resultado válido, pero no los siguientes. El motivo es que, en la versión gratuita, la opción Pro Search se desactiva automáticamente, por lo tanto se considera un resultado negativo.

  • Claude ha utilizado programación desde el primer momento (hizo un programa en JavaScript), por lo que su resultado ha sido exacto desde el principio. De hecho, cuando se le puso el segundo prompt se «quejó» diciendo que ya lo había hecho antes.
  • ChatGPT confió en sus capacidades de cálculo y lo resolvió en un primer momento sin usar programación; el resultado fue, lógicamente, erróneo. ChatGPT no siempre hace esto, cuando ve operaciones complejas, suele utilizar programación desde un primer momento (hace programas en Python). Para asegurarnos de que siempre lo hará así, lo mejor es decirle desde el principio que use programación para los cálculos, de este modo su resultado será siempre acertado.
  • Gemini, DeepSeek y Grok dan un resultado erróneo en un primer momento. Cuando se les pide que usen programación en el chat con el segundo prompt, los tres hacen un programa que no ejecutan, por lo que tampoco dan el resultado correcto. Se limitan a decir que con ese programa el usuario podrá comprobar que el primer resultado era válido. Cuando se les pide un programa en HTML, los tres lo hacen, lo permiten ejecutar desde el mismo chat y se obtiene el resultado correcto.
  • Copilot y Perplexity no dan el resultado correcto en ningún caso, ya que no pueden ejecutar programas en el chat y tampoco son capaces de ejecutar los programas que crean en HTML, por lo que no es posible comprobar sin salir del chat, si los programas realmente funcionan.

Como conclusión, podemos decir que, cuando hay implicados cálculos matemáticos, debemos limitarnos a utilizar Claude y ChatGPT. Por seguridad, siempre es preferible decirles desde el principio que usen programación para calcular los resultados.

Podemos utilizar Gemini, DeepSeek o Grok (aquí también entraría el chatbot Qwen) siempre que les hagamos hacer programas en HTML para poder ejecutarlos una vez que los hayan creado.

Bajo ningún concepto deberíamos usar Copilot o Perplexity, ya que los resultados tienen una alta probabilidad de ser erróneos.

Debemos tener en cuenta que tanto ChatGPT como Claude pueden utilizar librerías como SymPy o mathjs con las que se puede hacer cálculo simbólico como, por ejemplo, derivadas de funciones y también librerías gráficas con las que podremos tener gráficos en el transcurso de nuestra conversación en el chat. Estos dos chatbots están muy por delante de cualquiera de sus competidores.

ChatGPT hace los programas en Python y Claude en JavaScript, dado que Python es más potente para la manipulación y cálculo matemático, ChatGPT se presenta como el chatbot más potente en matemáticas, no obstante, para las tareas habituales ambos nos irán igualmente bien.

En el artículo ¿Qué IA me conviene? hay una tabla, que se actualiza periódicamente, donde se indica la capacidad de las diferentes IA para hacer cálculos (fila 7). En el caso de que otros chatbots adquieran posteriormente la capacidad de hacer cálculos matemáticos, se indicará puntualmente allí.

El formato matemático desde la perspectiva de los chatbots

El formato que mejor manejan los chatbots es el de texto puro. Todos ellos utilizan para sus respuestas el formato Markdown, que es texto puro, pero con ciertas marcas que definen formatos, listas de viñetas o fórmulas. Cuando usamos el botón copiar del chat, lo que estamos copiando es el texto en formato Markdown.

Aunque podemos escribir una fracción como: (x+1)/(3x+2), hay expresiones que pueden ser más complicadas de representar y la recomendación es usar LaTeX. La fórmula anterior se escribiría como \frac{x+1}{3x+2} que se vería como \(\frac{x+1}{3x+2}\). No se trata ahora de aprender LaTeX, aunque recomiendo muy encarecidamente conocer lo más básico que son unas pocas expresiones como la de la fracción anterior (en esta página tienes lo más usado).

Documentos

Para convertir un texto en formato DOCX o PDF a Markdown podemos utilizar Gemini, ya que hace una conversión más que aceptable. Podemos usar un prompt como este:

La coletilla «no añadas citas» es para evitar que nos añada enlaces al documento con la localización del texto, aunque si las pone tampoco supondrá un problema.

El texto producido hay que copiarlo con el botón que hay en la base del chat (nunca seleccionando con el ratón) y lo podremos pegar directamente en ChatGPT o Claude. También lo podemos guardar en un archivo de texto, utilizando un programa como el bloc de notas de Windows, con la extensión: md. Por ejemplo: mi_examen.md o guardándolo como texto sin formato en Word o Google Docs. No debemos guardarlo con el formato por defecto de estos procesadores de texto.

Si actuamos de este modo, los chatbots entenderán perfectamente el texto que les estamos proporcionando y ya no tendremos la impresión de que la IA no nos entiende cuando le pedimos algo (cuando, en realidad, lo que no entiende son los datos que le subimos).

Utilidades para las fórmulas

Estos programas son de utilidad para el que trabaja habitualmente con fórmulas. El primero es para reutilizar las conversaciones con los chatbots y el segundo para hacer fórmulas.

MDAITex. Con este programa podremos hacer el paso inverso al explicado antes: el resultado proporcionado por el chatbot (la solución de un examen, ejercicios, etc.) lo podremos pasar a nuestro procesador de textos favorito.

EdiCuaTeX. Es un editor de fórmulas gráfico con el que podemos hacer fórmulas que obtendremos en LaTeX y que también podremos descargar como imagen.

Imágenes

Aunque no es tan preciso como lo anterior, todos los chatbots pueden descifrar las imágenes, por lo que si subimos fotos no debería haber ningún problema, incluso si el texto y las fórmulas están escritas a mano.

Conclusiones

Los mejores chatbots para usar en matemáticas y otras asignaturas científicas, son ChatGPT y Claude. En las conversaciones conviene indicarles que hagan los cálculos mediante programación. Para pasarles documentos hay que pedirle a Gemini que los transcriba a formato Markdown y se los proporcionaremos en este formato.

Pódcast creado con NotebookLM

FAQ del artículo

1. ¿Son todos los chatbots igualmente capaces de resolver problemas matemáticos?

No, las diferencias en las capacidades matemáticas entre los chatbots son abismales. Muchos chatbots cometen errores al intentar realizar cálculos «de cabeza» y no pueden utilizar herramientas de programación. Solo unos pocos chatbots, como Claude y ChatGPT, son fiables para cálculos matemáticos complejos, ya que pueden usar programación.

2. ¿Por qué algunos chatbots dan resultados incorrectos en matemáticas y cómo se puede mejorar su precisión?

Los chatbots dan resultados incorrectos cuando intentan hacer los cálculos sin usar programación. Para asegurar resultados precisos, es fundamental pedirles que usen programación desde el principio. Por ejemplo, al solicitar a ChatGPT que use programación (Python), sus resultados son consistentemente correctos. Otros chatbots como Gemini, DeepSeek, y Grok, aunque pueden generar código, no lo ejecutan internamente, requiriendo que el usuario ejecute el programa (por ejemplo, en HTML) para obtener la respuesta correcta.

3. ¿Cuáles son los chatbots más recomendados para tareas matemáticas y científicas?

Los mejores chatbots para usar en matemáticas y otras asignaturas científicas son ChatGPT y Claude. Claude utiliza JavaScript para su programación interna, mientras que ChatGPT usa Python. Aunque ambos son muy competentes, Python ofrece una mayor potencia para la manipulación y el cálculo matemático, lo que posiciona a ChatGPT como el más potente en matemáticas. Ambos pueden integrar librerías de cálculo simbólico (como SymPy o mathjs) y gráficas.

4. ¿Qué formato de datos es el más efectivo para que los chatbots entiendan la información, especialmente en matemáticas?

El formato que mejor manejan los chatbots es el de texto puro, específicamente Markdown. Markdown permite incluir ciertas marcas para definir formatos, listas o fórmulas. Para expresiones matemáticas complejas, se recomienda usar LaTeX, ya que los chatbots lo interpretan sin problemas. Es crucial copiar el texto directamente con el botón de copiar del chat para asegurar que el formato Markdown se preserve.

5. ¿Cómo se pueden transcribir documentos como DOCX o PDF para que los chatbots los procesen eficazmente?

Para transcribir documentos en formatos como DOCX o PDF a un formato legible para los chatbots, se puede utilizar Gemini. Se le puede pedir a Gemini que transcriba el documento a formato Markdown con un prompt como: «Transcribe el siguiente documento al formato Markdown, no añadas citas». Una vez transcrito, el texto resultante debe copiarse utilizando el botón de copiar del chat y pegarse directamente en chatbots como ChatGPT o Claude, o guardarse como un archivo .md.

6. ¿Es posible que los chatbots entiendan texto y fórmulas escritas a mano en imágenes?

Sí, aunque no con la misma precisión que con texto puro o LaTeX, todos los chatbots pueden descifrar imágenes. Esto significa que si se suben fotos con texto y fórmulas, incluso si están escritas a mano, los chatbots deberían poder procesarlas sin mayores problemas.

7. ¿Qué herramientas externas pueden complementar el uso de chatbots para trabajar con fórmulas matemáticas?

Existen utilidades que facilitan el trabajo con fórmulas. MDAITex es un programa que permite convertir los resultados proporcionados por los chatbots (en Markdown) a un formato compatible con procesadores de texto, invirtiendo el proceso de transcripción. EdiCuaTeX es un editor gráfico de fórmulas que permite crear expresiones en LaTeX y descargarlas como imagen, facilitando la creación de contenido matemático.

8. ¿Qué precauciones deben tomarse al usar chatbots para cálculos matemáticos?

Es crucial indicar a los chatbots (especialmente a Claude y ChatGPT) que realicen los cálculos mediante programación para asegurar la exactitud de los resultados. Además, para proporcionar documentos a los chatbots, se recomienda transcribirlos previamente a formato Markdown usando Gemini. Se desaconseja el uso de chatbots como Copilot o Perplexity para cálculos matemáticos, ya que sus resultados son propensos a errores y no pueden ejecutar programas internamente. Las capacidades mencionadas corresponden a las versiones gratuitas de los chatbots.

Notas

Las versiones de las que hablamos en este artículo son las gratuitas para cada uno de los chatbots, las que aparecen por defecto al abrir su enlace.

Este artículo tiene nivel 0 en el marco para la integración de la IA generativa en las tareas educativas. Excepto las FAQ y el pódcast que ha sido creado por NotebookLM.

Cómo convertir un PDF o DOCX al formato Markdown

Los chatbots de inteligencia artificial como ChatGPT o Claude leen mejor el formato Markdown que no los PDF y otros formatos. Si queremos subir archivos al chatbot, aconsejamos pasarlos antes al formato Markdown.

¿Qué es el formato Markdown?

Markdown es un formato de texto sencillo que permite dar estilo a documentos con títulos, listas y enlaces, facilitando su lectura tanto para personas como para aplicaciones de IA. Por ejemplo, el texto **negrita** se convierte en negrita y # Título genera un título principal. Markdown es ideal para subir archivos a chatbots como ChatGPT o Claude, ya que mejora la interpretación del contenido.

Acciones previas

Antes de comenzar, debemos tener activado el formato Markdown en los documentos de Google:

  1. Abrir cualquier documento de Google o uno vacío.
  2. Pulsar en Herramientas > Preferencias.
  3. Marcar la opción: Habilitar Markdown.

Esto solo hay que hacerlo la primera vez que se va a utilizar.

Conversión PDF a Markdown

El proceso que seguiremos es:

  1. Conversión del PDF a formato DOCX a través de la web IlovePdf. Las conversiones realizadas por IlovePdf tienen mucha calidad.
  2. Conversión del documento DOCX a MD:
    • Subimos el archivo DOCX a Google Drive.
    • Abrimos el documento.
    • Pulsamos sobre Archivo > Descargar > Markdown (.md)

Una vez tenemos el archivo MD, podremos subirlo al chat de IA de nuestra elección.

Limitaciones

  • Imágenes: Si el PDF contiene imágenes, estas se perderán en el archivo final MD. Si las imágenes son muy importantes, aconsejamos utilizar el archivo original en PDF con Claude o NotebookLM. Ambos pueden ver las imágenes de los documentos PDF; ChatGPT y el resto de IA no pueden verlas, de momento.
  • Tablas: Si las tablas son complejas, por ejemplo, con algunas celdas unidas, el resultado no será idéntico, ya que el formato Markdown solo permite tablas sencillas.

Para terminar

Convertir los documentos a Markdown permite que chatbots como ChatGPT o Claude los entiendan mejor, especialmente si contienen texto extenso o estructurado. Markdown simplifica la presentación y puede mejorar la calidad de respuesta en aplicaciones de inteligencia artificial.

Pódcast del artículo

Nota: Este artículo tiene nivel 1 en el marco MIAE.

Quizás también te interese:

Cómo hacer diagramas en árbol con IA y Markmap (organizadores gráficos)

Hacer diagramas en árbol, como mapas mentales y conceptuales, con el uso de IA generativa de texto como ChatGPT, Claude o incluso en NotebookLM es una tarea muy sencilla si utilizamos Markmap.

En este artículo te explicamos como hacerlo en 3 sencillos pasos: Generar el diagrama con la IA, crear el gráfico con Markmap y bajarlo al ordenador (o hacer captura de pantalla).

Markmap es un programa basado en software libre y está directamente relacionado con el formato Markdown, que es el formato utilizado por todas las IA cuando copiamos el texto que generan a través del botón copiar. Si te interesa saber más sobre Markdown, consulta el artículo Markdown: el formato oculto tras el texto de la IA. Cómo activarlo en Google Docs y otros editores para trabajar con él.

Este código, que copiamos directamente del chat de la IA, lo podemos utilizar para crear un diagrama en árbol con Markmap. Markmap convierte en un gráfico cualquier texto Markdown que le peguemos en el lado izquierdo del editor.

Veamos cómo. Hemos realizado los ejemplos con Claude, pero se puede utilizar ChatGPT y otras IA de texto.

1. Generar el diagrama en árbol en forma de lista

Lo único que necesitamos es pedirle a la IA un mapa conceptual en forma de lista.

Hemos elaborado este prompt con el GPT Úrsula, que está especializada en crear prompts educativos, pero otro prompt también serviría:

Eres un experto en diseño de mapas conceptuales con formación en educación y conocimientos en organización de contenidos de aprendizaje. Tu tarea es ayudar al usuario a crear un mapa conceptual en formato de lista para organizar de forma jerárquica y clara las ideas principales.

1. Pregunta al usuario sobre el tema, concepto o texto específico que quiere estructurar en el mapa conceptual. NO digas nada más y espera la respuesta.

2. Pregunta cualquier otra información adicional que consideres relevante para organizar el contenido de forma lógica y jerárquica.


Con la información proporcionada, organiza el contenido en un mapa conceptual en forma de lista Markdown, encabezada por el título del mapa.

Cuando escribas la lista Markdown, asegúrate de no decir absolutamente nada más y escribir únicamente la lista.

Asegúrate de que la estructura esté claramente organizada y jerárquica.

Aquí tenemos un ejemplo con Claude:

2. Crear el diagrama

En la parte inferior de la última respuesta encontraremos el botón para copiarla, y pegaremos la respuesta completa en la web de Markmap.

Si hemos utilizado el prompt anterior, nos saldrá la lista que le hemos pedido limpia, sin más texto. Si has usado otro prompt es posible que salga más texto de la IA dando explicaciones de lo que ha hecho; en ese caso, lo mejor es borrar este texto extra que no aporta nada a nuestro diagrama.

Inmediatamente, aparecerá en el lado derecho el diagrama de árbol.

3. Bajar el diagrama

En este punto podemos hacer una captura de pantalla de lo que nos aparece en el lado derecho, aunque recomendamos bajarlo como HTML (busca donde pone: Download as interactive HTML en la parte inferior de la página) lo que nos proporcionará una página web en nuestro disco duro que podremos usar de varias formas. Si solo nos interesa el gráfico, abriremos la página haciendo doble clic sobre ella y haremos una captura de pantalla o lo imprimiremos como PDF.

Si tenemos los conocimientos suficientes, podremos incluir este mapa interactivo en nuestras páginas web, algo de lo que no nos podemos ocupar aquí porque no es el objetivo de este artículo.

MarkDownload – Markdown Web Clipper

Esta extensión para el navegador nos permite bajar o copiar cualquier texto de una página web en formato Markdown, de forma que bastará con copiar el texto con el que queremos hacer nuestro mapa mental y pegarlo directamente en Markmap.

Podemos instalar esta extensión siguiendo los enlaces:

Pódcast del artículo generado con IA

Si alguna cosa no ha quedado clara, en este pódcast te lo explican.

Uso de IA en este trabajo: Este artículo tiene nivel 1 en el marco MIAE.

Markdown: el formato oculto tras el texto de la IA. Cómo activarlo en Google Docs y otros editores para trabajar con él

Cuando se utilizan los botones para copiar que llevan incorporados los chats de IA, el resultado al ser pegado no es el que muchos esperaban. En lugar de títulos, listas, tablas y negritas aparece el texto con símbolos extraños. Es el formato Markdown.

Botón para copiar en Claude
Botón para copiar en ChatGPT

Markdown es un formato simple que facilita la aplicación de efectos al texto mediante el uso de ciertos símbolos, lo que lo hace ideal para su uso en Internet. Por ejemplo, para resaltar una palabra en negrita, basta con rodearla con dos asteriscos: Esta **palabra** aparecerá en negrita en un editor compatible con Markdown. Además, muchos editores de Markdown también soportan LaTeX para la inserción de fórmulas matemáticas. Si deseas profundizar en este formato, puedes consultar un tutorial de Markdown.

Para copiar fórmulas matemáticas del chat de la IA te recomendamos leer el artículo: Conversión de texto y fórmulas generadas por ChatGPT a documentos de texto DOCX y ODT.

Markdown con Google Docs

Desde no hace mucho que Google Docs admite el formato Markdown, aunque si este tiene fórmulas matemáticas habrá que utilizar las alternativas que encontrarás en el artículo recomendado antes.

En primer lugar, debemos activar Markdown, ya que viene desactivado. Pulsamos sobre Herramientas > Preferencias y activamos Markdown

A partir de este momento podremos:

  • Pegar el texto copiado del chat: Botón derecho del ratón > Pegar desde Markdown (esta opción no funciona en Firefox) con lo que el texto aparecerá exactamente con el mismo formato que veíamos en el chat.
Al pulsar el botón derecho del ratón sobre un documento aparecerá la opción Pegar desde Markdown.
  • Descargar archivos en este formato Archivo > Descargar > Markdown.
  • Subir archivos Markdown que tengamos en nuestro ordenador.

Otros programas especializados en Markdown

Joplin

Joplin es un programa muy completo de código abierto que organiza los archivos en libretas. Cada libreta puede tener notas (documentos Markdown) y tareas (listas que podemos marcar y desmarcar). Tiene la enorme ventaja de disponer de una versión para móvil que se sincroniza mediante Dropbox, por lo que siempre tenemos nuestros documentos a mano.

Al ser de código abierto es plenamente funcional, sin límites y sin anuncios. Existe una versión de pago para almacenar los archivos en sus propios servidores.

Ghostwriter

Este programa está disponible para Linux, Windows y macOS, es de código abierto y dispone de numerosos formatos de exportación de los archivos, lo que lo hace muy útil para reutilizar el material.

Apostrophe

Este programa, también de código abierto, solo está disponible para Linux, es igualmente recomendable. Dispone también de numerosos formatos de exportación. Se descarga desde el repositorio de programas.

Markdown en la nube

Existen numerosos servicios que trabajan en línea con Markdown y que pueden ser útiles para usos ocasionales. Ponemos un par de ejemplos:

Este artículo tiene nivel 1 en el Marco para la integración de la IA generativa.

Evaluación de la eficacia del formato de archivo en la generación de respuestas correctas por ChatGPT

Se ha evaluado la eficacia de diferentes formatos de archivo (PDF, DOCX, MD, TXT y un grupo de control) en la capacidad de ChatGPT para generar respuestas correctas y se ha llegado a la conclusión de que el formato Markdown es el que ofrece mejores resultados y por extensión cualquier archivo de texto puro.

Método

Se utilizó el script pdf2md para convertir el archivo PDF de 110 páginas de extensión: Mesures i suports universals en el centre educatiu a los formatos DOCX y Markdown. Al archivo Markdown (con extensión MD) se le cambió la extensión a TXT, por lo que fue utilizado dos veces con el mismo contenido. Esto se hizo porque se sospechaba que el cambio de extensión provocaba un cambio en la forma de ser consultado por ChatGPT. El control ha consistido en la ausencia de cualquier tipo de documento.

Con estos archivos se creó un GPT para cada uno de ellos con el siguiente prompt: «Responde las preguntas consultando el documento que tienes».

Se les hizo las mismas preguntas a todos ellos y se utilizó el botón «Volver a generar» para obtener un total de 3 respuestas a la misma pregunta. Cada pregunta se ha hecho en una conversación nueva y requieren la lectura del documento para poder ser respondidas.

Para verificar si las respuestas correctas difieren entre los distintos formatos, se realizó una prueba de Kruskal-Wallis. Para identificar qué formatos presentaban diferencias significativas, se aplicó la prueba U de Mann-Whitney.

Resultados

A continuación, se presentan los datos de puntuaciones para cada pregunta y formato, que se utilizaron en los análisis estadísticos:

PreguntaPDFDOCXMDTXT
(=MD)
Control
101330
200300
300320
400020
510010
600330
Aciertos5.6%5.6%66.7%61.1%0%
Aciertos a cada pregunta de un total de 3 posibilidades. Puntuación máxima: 3, puntuación mínima: 0.

Análisis estadístico

Las medias de aciertos y desviaciones estándar calculadas para cada formato fueron las siguientes:

FormatoMediaDesviación estándar
PDF0.170.41
DOCX0.170.41
MD2.001.55
TXT1.831.17
Control0.000.00
Medias de aciertos y sus desviaciones estándar. El formato MD es el que obtiene una media de aciertos más alta.

Pruebas para comprobar las diferencias entre los formatos

Para comprobar la igualdad de varianzas (necesaria para el test de Kruskal-Wallis) se ha usado el test de Levene que indica que no hay diferencias entre ellas (W = 1.84, p-valor = 0.152).

Test de Kruskal-Wallis: Este test no paramétrico se utilizó para comparar las medianas entre los diferentes grupos (formatos de archivo).

  • Valor estadístico H = 14.66
  • p-valor: 0.0055

Este resultado indica que hay diferencias significativas entre los formatos de archivo.

Comparaciones post hoc con la prueba U de Mann-Whitney: Para identificar qué grupos diferían entre sí, se realizaron comparaciones por pares.

Comparaciónp-valorResultado
MD vs PDF0.0276Significativo
MD vs DOCX0.0276Significativo
MD vs TXT0.6660No significativo
MD vs Control0.0123Significativo
TXT vs PDF0.0101Significativo
TXT vs DOCX0.0101Significativo
TXT vs Control0.0047Significativo
PDF vs DOCX1.0000No significativo
PDF vs Control0.2023No significativo
DOCX vs Control0.2023No significativo

Interpretación:

  • Los formatos MD y TXT son significativamente superiores a PDF, DOCX, y Control.
  • MD y TXT no muestran diferencias significativas entre ellos.
  • Los formatos PDF y DOCX no son diferentes del grupo control.

Conclusiones

El análisis revela que los formatos MD y TXT son significativamente más efectivos que los formatos PDF, DOCX, y el grupo de Control para la generación de respuestas correctas por ChatGPT.

No se encontraron diferencias significativas entre MD y TXT, lo que sugiere que ambos son igualmente efectivos, por lo que cambiar la extensión MD por TXT no aporta ninguna mejora en las respuestas, más bien las empeora ligeramente.

Así pues, la recomendación es utilizar el formato Markdown (MD), ya que es el que tiene una mayor media de aciertos, al menos en los documentos de cierta extensión.

Aunque no hemos puesto a prueba los documentos de texto sin formato Markdown, teniendo en cuenta que este último formato es texto puro con algunos caracteres para representar el formato, el formato en texto puro sería la segunda opción lógica para utilizar con la IA.

Es posible que para documentos de pocas páginas todos los formatos sean igualmente apropiados, comprobar esto requeriría un estudio adicional.

Advertencia: Este artículo tiene nivel 3 en el marco para la integración de la IA generativa.

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