Dale a cada IA un espacio de trabajo completo desde el que pensar.
Sube muchos archivos, conecta Google Drive o GitHub, añade instrucciones de proyecto y deja que ChatGPT, Claude, Gemini, Grok y AI Collaboration trabajen a partir de la misma base de conocimiento indexada. Projects es la forma de que el trabajo real vaya más allá de los archivos adjuntos sueltos de un chat.
Espacio de trabajo del proyecto
Los archivos, las instrucciones y los modelos de IA comparten una única capa de contexto.
Fuentes
El OCR extrae tablas, cláusulas y pistas sobre el diseño.
El código se indexa como material de referencia consultable.
Los archivos importados se pueden sincronizar y volver a indexar.
Las imágenes reciben descripciones consultables.
Motor de recuperación
Se envía a cualquier modelo
A la respuesta solo se adjuntan los fragmentos relevantes del proyecto.
El modelo no necesita que le vuelques toda la carpeta en un solo prompt. Recibe el material fuente adecuado en el momento adecuado.
Un chat es temporal. Un proyecto se convierte en memoria institucional.
El trabajo real con IA tiene archivos fuente, PDF desordenados, capturas, código, contexto de cliente, decisiones, versiones e instrucciones permanentes. Projects mantiene ese material junto para que cada nueva conversación empiece con la misma memoria de trabajo.
Muchos archivos
Crea una biblioteca de proyecto
Sube documentos, hojas de cálculo, imágenes, notas y código a un mismo espacio de trabajo en lugar de volver a adjuntar archivos en cada chat. Se aplican los límites del plan y de seguridad.
OCR integrado
Los PDF escaneados se vuelven utilizables
MultipleChat extrae primero el texto de los PDF con OCR y, si hace falta, recurre a otros métodos de extracción.
Fragmentos indexados
La IA busca antes de responder
Los archivos se dividen en fragmentos solapados y se buscan en el momento de la pregunta, de modo que las respuestas pueden usar los pasajes más relevantes sin meter toda la carpeta en el contexto.
Un solo contexto
Cualquier modelo puede usarlo
Cambia de Claude a ChatGPT, compara modelos o ejecuta AI Collaboration sin volver a reconstruir el mismo contexto.
Cómo un archivo se convierte en contexto para la IA.
Esta es la parte importante: Projects no se limita a guardar archivos. Los procesa, los indexa y recupera las partes que importan para tu pregunta.
Paso 1
Sube o importa
Añade archivos directamente, impórtalos desde Google Drive o trae archivos de un repositorio de GitHub. El archivo se almacena con los metadatos del proyecto y se pone en cola para indexarse.
Paso 2
Extracción y OCR
Los PDF, los archivos de Office, los CSV, el código y el texto se convierten en texto consultable. Las imágenes se describen para poder encontrarlas después.
Paso 3
Fragmenta e indexa
Los archivos grandes se dividen en fragmentos solapados. MultipleChat guarda los fragmentos por separado, acotados al proyecto de usuario o de equipo correspondiente.
Paso 4
Recupera para responder
Cuando preguntas, el proyecto busca los fragmentos relevantes y adjunta las mejores pruebas al prompt junto con las instrucciones de tu proyecto.
Detalle del backend
La recuperación por fragmentos permite que la IA trabaje con bibliotecas de proyecto grandes.
El índice del proyecto usa fragmentos de texto solapados, busca en el proyecto en el momento de la pregunta y devuelve las mejores coincidencias. Esa es la diferencia entre “subí un archivo una vez” y “el espacio de trabajo puede seguir encontrando el material fuente adecuado más adelante”.
Fragmentos de aprox. 1.000 caracteres
Los documentos largos se dividen en bloques manejables y consultables.
Solapamiento entre fragmentos
El contexto se conserva entre los límites de los fragmentos.
Se recuperan las mejores coincidencias
El modelo ve los pasajes relevantes, no ruido aleatorio de los archivos.
Trae el material desordenado del que depende el trabajo real.
Projects está pensado para PDF, imágenes, bases de código, hojas de cálculo, presentaciones, datos estructurados y notas de texto plano. Los formatos ejecutables y de archivo comprimido peligrosos se bloquean por seguridad.
PDF y documentos escaneados
El OCR de PDF extrae texto de documentos escaneados y con mucho texto, incluidas las tablas y el contenido estructurado cuando están disponibles.
Documentos, hojas y diapositivas
DOCX, XLSX, CSV, TSV, PPTX y formatos afines pueden convertirse en conocimiento consultable del proyecto.
Archivos de código y configuración
Se admiten Python, JavaScript, TypeScript, React, Vue, Java, Go, Rust, C/C++, SQL, YAML, JSON y muchos otros formatos de texto y código.
Imágenes y capturas de pantalla
Los archivos PNG, JPG, GIF y WebP se pueden describir para la búsqueda, de modo que las referencias visuales no desaparezcan de la memoria del proyecto.
Conecta los lugares donde ya vive tu conocimiento.
Projects no debería obligarte a reconstruir tu espacio de trabajo a mano. Importa desde Drive, trae archivos de GitHub y mantén el contexto de tu IA cerca de la fuente.
Google Drive
Importa y sincroniza archivos de Drive
Lleva Google Docs, Sheets y archivos de Drive a un proyecto. Los archivos nativos de Google se pueden exportar a formatos compatibles con texto, y el OCR de PDF de Drive puede ayudar a convertir PDF difíciles en texto utilizable.
GitHub
Importa código desde repositorios
Conecta GitHub, elige los archivos del repositorio, impórtalos al proyecto y deja que MultipleChat indexe el código. Ideal para explicar la arquitectura, revisar módulos y mantener los chats del proyecto anclados al código real.
Las instrucciones del proyecto mantienen alineados a todos los modelos.
Añade instrucciones permanentes una sola vez: tono, audiencia, restricciones, formato preferido, terminología, normas de marca, estándares de código, expectativas de citación o contexto del cliente. Todos los chats del proyecto pueden heredar esas reglas.
Ejemplo de instrucciones de proyecto
Estás trabajando dentro del proyecto de lanzamiento Q3 de Acme.
Usa el brief de producto, las tablas de precios, la guía de voz de marca y la investigación de clientes que se han subido antes de responder.
Prefiere un lenguaje ejecutivo y conciso. Señala la incertidumbre. Cita los nombres de los archivos fuente cuando una afirmación dependa del material del proyecto.
La mayoría no sabe qué poner en un proyecto. Enséñaselo.
Los proyectos se vuelven potentes cuando el espacio de trabajo encaja con la tarea. Un estudiante necesita el material del curso. Un profesional de marketing necesita el contexto de marca y de campaña. Un abogado necesita el expediente del caso. Estas guías explican qué subir, qué instrucciones definir y qué prompts lanzar primero.
Regla general
Si un experto humano necesitaría los archivos antes de dar una respuesta seria, empieza por poner esos archivos en un proyecto.
Estudiantes
Proyectos de asignaturas y exámenes
Sube apuntes, diapositivas, lecturas, rúbricas y exámenes anteriores. Conviértelos en guías de estudio, cuestionarios y feedback sobre tus trabajos.
Guía para estudiantes →
Equipos de marketing
Proyectos de marca y campaña
Sube guías de marca, documentación de producto, briefs de campaña, investigación de la competencia y notas de rendimiento.
Guía para marketing →
Equipos jurídicos
Proyectos de expediente
Sube contratos, anexos, PDF escaneados, cronologías y documentación para una revisión jurídica basada en fuentes.
Guía para equipos jurídicos →
Programadores
Proyectos de base de código
Conecta archivos de GitHub, documentos README, esquemas, trazas de error y capturas para que la IA entienda el repositorio.
Guía para programar →
Consultores
Proyectos de cliente
Sube briefs, investigación, notas, hojas de cálculo y presentaciones antiguas, y luego sintetiza recomendaciones listas para el cliente.
Guía para consultoría →
Investigadores
Proyectos de bibliografía y fuentes
Sube artículos, notas, conjuntos de datos y borradores para crear matrices de literatura y síntesis basadas en fuentes.
Guía para investigación →
Equipos de producto
Proyectos de funcionalidades y roadmap
Sube feedback de usuarios, PRD, especificaciones, capturas y notas de analítica para tomar mejores decisiones de producto.
Guía para producto →
Equipos de ventas
Proyectos de cuenta
Sube notas de llamadas, investigación de la cuenta, documentación de producto y propuestas para hacer seguimientos concretos y gestionar objeciones.
Guía para ventas →
Equipos de contenido
Proyectos editoriales y de fuentes
Sube estándares editoriales, PDF de fuentes, entrevistas, borradores y ejemplos de marca para crear flujos de contenido basados en fuentes.
Guía para contenido →
Diseñado para archivos serios, no para subidas al azar.
El backend trata el material subido como datos de referencia no fiables. Los archivos se validan, las extensiones peligrosas se bloquean, la indexación se acota al usuario o al equipo y los fragmentos recuperados se encapsulan para que el modelo entienda que el contenido de los archivos son fuentes, no órdenes.
Validación de archivos
Las subidas al proyecto comprueban el tipo de archivo y las firmas de contenido antes de almacenar e indexar.
Almacenamiento en Azure
Los archivos del proyecto se almacenan con metadatos y estado del ciclo de vida antes de indexarse.
Protecciones contra la inyección de prompts
El contenido recuperado de los archivos se marca como material de referencia no fiable, de modo que los archivos subidos no deberían dar instrucciones a la IA de forma silenciosa.
Alcance según el equipo
Los fragmentos de los proyectos personales y de equipo se acotan por separado para que la búsqueda se quede dentro del espacio de trabajo correcto.
Crea un proyecto para cada objetivo real.
Los proyectos funcionan mejor cuando el material fuente va junto: un cliente, un producto, un tema de investigación, una base de código, una campaña, un asunto jurídico. Así la recuperación se mantiene precisa y se reduce el contexto irrelevante.
01
Sube primero las fuentes
Dale al proyecto sus documentos, código, imágenes y hojas de cálculo antes de pedir resultados finales.
02
Escribe las instrucciones una vez
Define la audiencia, el tono, las restricciones y el uso esperado de las fuentes a nivel de proyecto.
03
Usa el modo de IA adecuado
Chatea con un solo modelo, compara modelos en paralelo o deja que AI Collaboration sintetice una respuesta más sólida.
Projects en MultipleChat
Deja de pedirle a la IA que recuerde lo que no puede ver.
Pon el material dentro de un proyecto, deja que MultipleChat le aplique OCR y lo indexe, y después trabaja con cualquier modelo desde la misma fuente de verdad.
Crear un proyecto
Empieza con archivos, instrucciones y tu modelo de IA preferido.
Ver planes
Elige la capacidad de espacio de trabajo que encaje con tu trabajo intensivo en archivos.
Explorar funciones
Ve los proyectos junto a la comparación de IA, la búsqueda web y los studios.
Para equipos
Usa el conocimiento compartido del proyecto para el trabajo con clientes o de empresa.