UpSum

UpSum funcionaba con GPT-4, lo que lo situaba en la misma liga que los resumidores generales más sólidos de su época. El modelo leía el documento completo y extraía argumentos, cifras y conclusiones, en lugar de copiar frases sueltas. La diferencia se notaba: las herramientas extractivas devolvían fragmentos mal cosidos, mientras que aquí el texto se leía como prosa editada.

Definías la extensión del resultado, desde una vista general ajustada hasta un informe de varios párrafos. Las opciones de estilo dejaban pedir viñetas, un resumen narrativo o un tono más formal. Esa flexibilidad era lo que hacía útil la herramienta en contextos distintos, porque un estudiante que repasa y un analista que prepara una llamada quieren resultados muy diferentes del mismo PDF.

El techo de 70.000 palabras cubría la mayoría de libros, informes extensos y artículos completos en una sola pasada. Otras herramientas gratuitas limitaban mucho más la subida o partían los archivos largos en trozos que perdían contexto. Al llegar al límite, tocaba dividir el documento por tu cuenta, y eso solía empeorar el resumen.

Además del resumen de una pasada, UpSum incluía un modo de chat. Podías preguntar qué decía un apartado, pedir la definición de un término del texto o comprobar si una afirmación aparecía en el documento. Convertía el resumidor en un asistente de investigación ligero para un solo archivo.

Los resúmenes se descargaban en PDF o se copiaban como texto plano, y quedaban guardados para consultarlos después. Para un estudiante que arma un archivo de apuntes o un analista que circula un informe al equipo, exportar importaba más que la vista en pantalla.

UpSum generaba resúmenes en varias lenguas y declaraba un tratamiento de datos conforme al RGPD, sin conservar los archivos subidos más tiempo del necesario. Para usuarios europeos, eso respondía a la primera duda que surge antes de subir un documento confidencial a un servicio de IA desconocido.