El Propio Test de Apple Revela que Su IA Sigue por Detrás de OpenAI y Google

Apple ha presentado nuevas versiones de sus modelos de inteligencia artificial para potenciar Apple Intelligence en dispositivos como el iPhone y el Mac. ¿Qué puedes esperar de estas mejoras? Por un lado, Apple afirma que sus modelos, tanto para uso en el propio dispositivo como en la nube, permiten funciones como resumir contenidos y analizar textos en unos 15 idiomas distintos gracias a un entrenamiento más amplio.

Pero, si miramos los resultados de las propias pruebas de Apple y las comparaciones con sus rivales, la situación es menos optimista para quienes buscan la IA más avanzada del momento.

¿Por qué la IA de Apple se compara con OpenAI y Google en rendimiento?

Al sacar sus propias métricas y compararlas con las de otros líderes del sector, Apple busca tranquilizar a sus clientes sobre el avance en inteligencia artificial. Sin embargo, sus evaluaciones muestran que tanto el modelo Apple On-Device como el Apple Server no consiguen resultados mejores que los de modelos de OpenAI o Google.

Es decir, cuando se pide a expertos humanos que comparen la calidad del texto generado, Apple solo logra estar “a la par” de modelos antiguos o rivales menos conocidos.

Si echas un vistazo a los benchmarks oficiales de Apple, los expertos concluyen que GPT-4o, el modelo de OpenAI lanzado hace más de un año, sigue a la cabeza, especialmente para tareas avanzadas de lenguaje y comprensión. Esto refuerza la sensación de que Apple, a pesar de los recursos invertidos, aún no consigue liderar ni en generación de texto ni en análisis de imágenes.

Para los usuarios de iPhone, esto se traduce en que muchas funciones de Apple Intelligence no ofrecen todavía un salto respecto a lo que ya hay en otras plataformas.

Apple On-Device: ¿qué puede hacer la IA local en el iPhone?

Una de las grandes apuestas de la marca es su modelo Apple On-Device, que es el encargado de ejecutar tareas de IA sin conexión directamente en el dispositivo, como el iPhone o los MacBook. Este modelo cuenta con unos 3.000 millones de parámetros, lo que le da margen para comprender, analizar y resumir textos de forma bastante competente. Para tareas que no requieren Internet, vas a poder usar estas funciones de IA ahorrando batería y manteniendo la privacidad de tus datos.

La propia Apple reconoce que, en comparaciones con modelos de tamaño similar de Google o Alibaba, el rendimiento es “comparable pero no superior”. Dicho de otra manera, si utilizas la función de resume o análisis de texto hoy por hoy, las diferencias entre hacerlo en un iPhone y un móvil Android de gama alta no serán notables en cuanto a calidad.

Eso sí, la gran fortaleza de Apple On-Device está en que todo sucede en local, con el móvil desconectado si quieres.

Apple Server frente a GPT-4o: diferencias de calidad en IA avanzada

Si necesitas más potencia, Apple ofrece su modelo Apple Server, alojado en centros de datos y pensado para tareas más complejas que requieren conectividad. Pero aquí es donde el test de Apple pone las cosas claras: GPT-4o de OpenAI, que ya existe desde hace tiempo, sigue generando texto y analizando información de forma más precisa y útil.

Según los evaluadores humanos, Apple Server se queda por debajo en calidad, especialmente cuando el reto es comprender matices, hilar argumentos o resolver dudas complejas.

Esto significa que, aunque Apple apuesta por mejorar con cada versión, cuando realmente dependes de una IA puntera para resolver dudas, escribir mensajes complejos o buscar patrones en datos, los servicios de OpenAI y algunas alternativas de Google siguen siendo la referencia en el sector.

Apple asegura que ambos modelos están avanzando en eficiencia y en integración de herramientas respecto a versiones pasadas.

IA para análisis de imágenes: Meta Llama 4 Scout supera a Apple

Cuando planteas tareas relacionadas con imágenes —por ejemplo, analizar una foto, reconocer un gráfico o entender una infografía—, la cosa cambia aún más. En las pruebas recientes, los evaluadores humanos prefirieron los resultados del Llama 4 Scout de Meta frente a Apple Server.

Se da la paradoja de que Llama 4 Scout ni siquiera es el modelo top en su campo, pues varios análisis lo sitúan por detrás de los líderes de Google, Anthropic y OpenAI.

Hay muchos factores para esas diferencias en rendimiento, pero uno clave es la diversidad y calidad de los datos con los que se entrena la IA. Apple ha ampliado recientemente su conjunto de datos, incluyendo imágenes, archivos PDF, documentos y tablas, intentando hacer que su IA sea más versátil, pero la experiencia del usuario todavía deja dudas sobre si vale la pena elegirla frente a otras opciones.

Idiomas, eficiencia y uso por desarrolladores en los nuevos modelos de IA de Apple

Un aspecto muy relevante es la capacidad de Apple Intelligence para gestionar hasta 15 idiomas distintos, lo que permite a usuarios y desarrolladores trabajar en varios contextos sin depender solo del inglés. Si eres desarrollador o te interesan las novedades técnicas, te gustará saber que, tras el anuncio, ya se puede acceder al modelo Apple On-Device mediante el framework Foundation Models de Apple.

• Acceso inmediato para programadores externos, facilitando la integración en apps y servicios.
• Entrenamiento mejorado con documentos variados: imágenes, PDFs, manuscritos, infografías, tablas, gráficos y más.
• Ambos modelos, Server y On-Device, presentan avances en eficiencia y comprensión multiplataforma comparados con versiones anteriores.

Ni las mejoras en eficiencia ni la oferta de más idiomas han hecho que la inteligencia artificial de Apple supere a la de sus rivales. Varias voces en la comunidad técnica apuntan a que Apple sigue a la zaga y que las promesas sobre futuras funciones llevan más de un año sin cumplirse.

Las demandas de algunos usuarios decepcionados, que acusan a la compañía de publicitar características de IA nunca implementadas, han añadido presión a la situación.

La percepción de los usuarios sobre las promesas de Apple en IA

Quizás lo más llamativo sea la sensación de que Apple promete más de lo que entrega en inteligencia artificial. Prueba de ello es que la actualización prometida para Siri sigue sin fecha, mientras que rivales como Google Assistant o ChatGPT suman funciones y nuevos idiomas cada pocos meses. ¿Cuántas veces has leído sobre una función “revolucionaria” para iPhone que nunca se hace realidad?

Estas demoras han provocado quejas e incluso demandas legales, ya que una parte de los clientes siente que Apple está promocionando capacidades de IA todavía no disponibles en sus productos finales. En una carrera tecnológica tan competitiva, la presión por alcanzar a OpenAI, Google y Meta se nota incluso en los foros de usuarios y desarrolladores que esperaban más novedades inmediatas.

¿Qué puedes esperar realmente de Apple Intelligence según los expertos?

Si solo buscas funciones nuevas para tu iPhone o Mac, te vas a encontrar con mejoras en la eficiencia, más idiomas soportados y una facilidad mayor para acceder a herramientas de IA dentro del entorno Apple.

Pero si comparas la calidad de respuesta, la comprensión de texto y el análisis de imagen con los servicios de OpenAI o Google, la distancia todavía se nota en las pruebas independientes y en la experiencia diaria.

Al final, tanto Apple On-Device como Apple Server representan una evolución para el ecosistema Apple, sobre todo en privacidad y localización de tareas, pero no cubren la expectativa de quienes buscan el modelo de IA más avanzado del mercado. Tocará esperar futuras iteraciones para que Apple alcance el nivel de referencia que marcan sus rivales.