Alisa en el país de la IA: desarrollo ruso entra en el top 3 de redes neuronales más populares

Alisa en el país de la IA: desarrollo ruso entra en el top 3 de redes neuronales más populares

Las reseñas de usuarios mostraron un mercado muy distinto al que señalan las métricas de tráfico.

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La popularidad de las redes neuronales se mide cada vez más no solo por el tráfico y las descargas, sino también por cómo la gente discute los servicios en el entorno digital cotidiano. Brand Analytics presentó ranking de redes neuronales en redes sociales de habla rusa por marzo, abril y mayo de 2026, construido a partir de opiniones reales de usuarios.

Los líderes del índice fueron ChatGPT, Claude y la rusa Alisa AI. Los dos primeros conservaron sus posiciones como referentes globales, y Alisa AI se colocó en el mismo grupo gracias a su amplia integración en la búsqueda rusa y en dispositivos de consumo masivo.

La metodología de Brand Analytics difiere de los rankings que contabilizan la visita a sitios, las descargas de aplicaciones o la audiencia de plataformas. El índice refleja menciones y opiniones reales, por lo que muestra no solo la escala del servicio, sino también el grado de implicación de los usuarios en la discusión del producto.

Tras el trío de líderes se ubicaron los chatbots generales Gemini, Deepseek y Grok. Por debajo aparecen herramientas más especializadas, incluidas Suno para la generación de música, Codex para trabajar con código y Nano Banana para crear imágenes. Estos servicios se discuten con más frecuencia en comunidades profesionales y creativas, por eso su volumen total de menciones es menor.

GigaChat de Sber ocupó el puesto 11. En Brand Analytics vinculan esa posición no con la calidad del producto, sino con las características de la audiencia. El servicio se utiliza activamente en el entorno corporativo, mientras que el ranking refleja más las discusiones de consumo masivo.

En la parte baja de la lista quedaron Qwen, Perplexity y Midjourney. Su presencia demuestra que el mercado de redes neuronales sigue siendo denso y cambia rápidamente, y que la popularidad pública depende no solo de las capacidades del modelo, sino también de dónde y cómo los usuarios se enfrentan al servicio.

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