En resumen
En el Laboratorio instalamos y usamos de verdad las herramientas de IA de las que hablamos. Definimos antes qué cuenta como éxito, medimos, publicamos las capturas sin editar y te damos los datos para que puedas repetir la prueba.
Leer un anuncio no es lo mismo que usar una herramienta. En el Laboratorio instalamos, ejecutamos y medimos herramientas de IA y proyectos de GitHub con un método fijo. Así podemos contarte lo que funciona, lo que falla y para quién merece la pena.
El protocolo, paso a paso
- Ficha de la versión. Anotamos la versión exacta que probamos (en GitHub, el commit), su licencia y la fecha. Si la herramienta cambia mañana, sabrás qué versión evaluamos.
- Revisión de seguridad antes de ejecutar. Revisamos el código en busca de scripts de instalación, telemetría, conexiones de red y acceso a credenciales. Si algo no nos convence, no lo ejecutamos.
- Entorno aislado y desechable. Cada prueba se hace en un equipo limpio, creado para ella y borrado al terminar. Nunca se ejecuta código desconocido en nuestros equipos de trabajo ni en el servidor de la web.
- Criterio de éxito antes de empezar. Usamos documentos y tareas de prueba cuyo contenido conocemos. Antes de ejecutar anotamos qué debe ocurrir para considerar que la herramienta funciona. Así no ajustamos la vara de medir al resultado.
- Instalación limpia y medida. Registramos el tiempo, lo que ocupa, los paquetes que instala y los errores tal como aparecen.
- Casos reales y capturas sin editar. Ejecutamos varios casos, guardamos la salida completa y hacemos capturas. El marco de las capturas solo añade el contexto (qué comando, cuándo, cuánto tardó): el contenido no se toca.
- Comparación cuando tiene sentido. Si existe una alternativa conocida, la pasamos por los mismos casos con el mismo criterio.
Qué publicamos siempre
- Cómo lo hemos probado: versión, equipo, casos y criterio.
- Resultados medidos, también los malos, con capturas reales.
- Para quién sirve y para quién no, y cómo evitar los problemas que hayamos encontrado.
- Límites de la prueba: qué no hemos probado y por qué.
- Datos descargables: documentos de prueba, salidas, registros completos y un script para repetir la prueba en tu equipo.
- Fragmentos de código comprobados: si publicamos un fragmento, antes lo hemos ejecutado con los datos de la prueba.
Quién hace las pruebas
Texploto es un proyecto independiente. Las pruebas del Laboratorio las ejecuta un agente de IA en un entorno aislado, siguiendo este protocolo, y las revisa la redacción antes de publicarlas. La valoración final («Nuestra opinión») es de la redacción. Lo indicamos en cada artículo, como explica nuestro criterio editorial.
Usar un agente nos permite repetir cada paso de forma idéntica y guardar el registro completo de todo lo ejecutado. Pero no sustituye al criterio humano: por eso cada prueba se revisa y se publica con los datos, para que cualquiera pueda comprobarla.
Qué no hacemos
- No presentamos como probado algo que solo hemos leído en la documentación.
- No publicamos puntuaciones sin explicar cómo se han calculado.
- No usamos datos personales reales: los documentos y las tareas de prueba los creamos nosotros.
- Ninguna empresa paga ni revisa nuestras pruebas antes de publicarlas. Si alguna vez hay contenido patrocinado, se indicará claramente.
Pruebas publicadas
| Fecha | Herramienta | Resultado principal |
|---|---|---|
| 28/09/2026 | MarkItDown (Microsoft) | Convierte bien Excel, PowerPoint y tablas en PDF sin conectarse a internet; con un PDF escaneado devuelve un archivo vacío sin avisar |
Todas las pruebas están en la sección Laboratorio.
Propón una prueba
¿Hay una herramienta o un repositorio que quieres que probemos? Escríbenos a contacto@texploto.com y cuéntanos qué quieres hacer con ella y qué resultado esperas. Nos ayuda a diseñar casos que te sirvan. No envíes documentos personales ni contraseñas.
Última actualización del protocolo: 28 de septiembre de 2026. Si encuentras un error en una prueba, escríbenos: lo corregiremos en el artículo indicando la fecha de la corrección.