Su segundo cerebro: ¿qué sistema de notas permite el acceso a la IA?

Hoy en día, el consejo es siempre el mismo. Cree usted mismo un «segundo cerebro», recopile toda la información en un solo lugar y, a continuación, deje que una IA se encargue de ella. Lo que esa recomendación suele omitir es la parte difícil.

La cuestión no es qué programa dibuja las conexiones más bonitas. La cuestión es si una IA puede acceder a esas notas en primer lugar, y si se le permite omitir algo. Nueve programas, por lo demás muy similares, difieren de forma tan marcada en ese punto que la decisión queda prácticamente tomada mientras los configura.

También hay una objeción válida. Los modelos actuales procesan un millón de tokens de contexto, algunos incluso más. Así que basta con volcar trescientas páginas en una ventana de chat y preguntar. ¿Para qué mantener un sistema? Hemos analizado las cifras, basándonos en valores medidos en lugar de en reglas empíricas, y la respuesta no es tan clara como afirman ambos bandos.

Hemos analizado nueve programas: Obsidian, Logseq, Joplin, Anytype, Notion, Gemini Notebook (antes NotebookLM), los proyectos de ChatGPT, Apple Notes y Microsoft OneNote. Todos los precios y límites corresponden al 25 de julio de 2026 y proceden de las propias páginas de los proveedores.

Siempre se trata de una sola carpeta

Aquí es donde mucha gente se echa atrás, y con razón. Permitir que una IA acceda a sus propias notas suena como si le estuviera entregando todo el ordenador. No es así.

El acceso abarca exactamente un directorio que usted mismo elige. En Obsidian se denomina «caja fuerte» y es una carpeta normal y corriente. Guarde sus notas allí, facilite esa ruta a una herramienta de IA y esta solo verá los archivos de esa carpeta. Ni los documentos fiscales que hay junto a ella, ni las fotos, ni el historial del navegador. Una sola carpeta, elegida manualmente, cuyo acceso puede revocarse en cualquier momento.

Por eso también la cuestión de los archivos cobra tanta importancia. Un programa que almacena sus notas en su propia base de datos o en la nube del proveedor no dispone de dicha carpeta. No hay nada a lo que hacer referencia.

Y el acceso funciona en ambos sentidos. Una herramienta de IA no solo puede leer los archivos, sino que también puede crearlos y modificarlos. Obsidian ahora anuncia precisamente eso: sus propios nombres de línea de comandos como caso de uso, en pocas palabras, dando acceso a herramientas autónomas a una «caja fuerte». Así que, si lo desea, puede dictar una idea y encontrar la nota terminada en la carpeta, vinculada a lo que ya hay allí.

Esto tiene su reverso, y su peso supera al de la comodidad. Los permisos de escritura implican que un programa puede crear notas, modificarlas y moverlas a la papelera. Por ello, Joplin incluye sus herramientas de escritura desactivadas y aconseja en su propia documentación activarlas únicamente si confía tanto en la aplicación como en el modelo que hay detrás de ella. La frase que aparece junto a ella es la clave: Joplin no le pide permiso antes de cada escritura.

Con los sistemas en la nube ocurre lo contrario. Usted sube archivos al proveedor y la IA de este trabaja con ellos. Es cómodo y funciona bien, pero implica que el contenido sale de su entorno. Con ChatGPT, el contenido de los proyectos se utiliza para el entrenamiento en los planes para consumidores, a menos que lo desactive en la configuración. Google y Notion lo plantean al revés y solo realizan el entrenamiento si usted proporciona comentarios de forma activa o da su consentimiento.

Un archivo o una base de datos: eso es lo que lo decide todo

Obsidian es el ejemplo más claro del primer grupo. Las notas son archivos Markdown almacenados en una carpeta que usted mismo elige. Puede abrirlos en cualquier editor, y Obsidian detecta los cambios externos por sí mismo. Una IA no necesita ningún complemento ni interfaz para ello; simplemente lee y escribe archivos de texto. Obsidian no cuenta con una IA propia y, hasta la fecha, la hoja de ruta oficial no menciona nada al respecto. La única función de IA propia se encuentra en el Web Clipper, que resume las páginas web antes de que lleguen al «vault» y espera que usted utilice su propio proveedor. Lo que sí tiene, desde la versión 1.12, es una línea de comandos oficial que Obsidian promociona abiertamente como una forma de conectar un «vault» a scripts y herramientas de automatización.

Con Logseq, la situación se vuelve confusa, y debe saberlo antes de empezar. La última versión regular es la 0.10.15, del 1 de diciembre de 2025, e incluso su título de lanzamiento la denomina «Beta Testing». Desde entonces, solo ha habido compilaciones nocturnas. El desarrollo real se centra en la nueva versión de la base de datos. Sin embargo, esta sacrifica precisamente aquello por lo que mucha gente eligió Logseq: en lugar de archivos Markdown individuales, el gráfico se almacena en el disco como un único archivo de base de datos SQLite. Lo que se ve después en el gestor de archivos es un archivo binario. A cambio, la versión de base de datos incluye un servidor MCP integrado al que las aplicaciones de IA pueden conectarse directamente.

Joplin sigue el mismo camino, solo que de forma más coherente. Las notas se almacenan en una base de datos SQLite dentro de la carpeta de perfil, y ni siquiera la sincronización a través del sistema de archivos le proporciona archivos de texto legibles. Joplin indica en su propia sección de preguntas frecuentes, con una franqueza inusual, que el directorio de sincronización es básicamente una base de datos y que, expresamente, no está destinado a que los usuarios lo editen.

Anytype almacena sus datos en una carpeta que usted puede elegir, pero lo que hay allí son blobs cifrados. Hay un aspecto a favor de Anytype que suele omitirse en muchas comparaciones: el programa no es de código abierto. Los protocolos tienen licencia MIT, mientras que las propias aplicaciones cuentan con una licencia de código fuente disponible. Además, no existe la posibilidad de restablecer la contraseña. Si pierde las doce palabras, perderá los datos, tal y como indica la documentación.

Apple Notes y OneNote se sitúan en el extremo opuesto. En el caso de Apple, no existe una carpeta documentada, ni un formato abierto, ni una interfaz de programación documentada para las notas. Lo que sí funciona son los atajos, que permiten buscar, crear y añadir contenido a las notas. Se trata de un rodeo, pero es una opción viable.

En el caso de OneNote, existe una interfaz a través de Microsoft Graph, pero, a partir del 31 de marzo de 2025, el inicio de sesión exclusivo para la aplicación ya no funcionará en ella, por lo que siempre se requerirá un usuario que haya iniciado sesión. La propia Microsoft señala que cualquiera que desee realizar una copia de seguridad o leer cuadernos completos se topará con las limitaciones de esta interfaz.

Qué ha cambiado en 2026

Tres noticias han dejado obsoletas las comparaciones anteriores. En primer lugar, Google cambió el nombre de NotebookLM por el de Gemini Notebook el 16 de julio de 2026. La herramienta sigue siendo la misma, los cuadernos existentes se conservan y los enlaces redirigen a la nueva versión. Sin embargo, quien busque guías seguirá encontrando, en su mayoría, el nombre antiguo.

En segundo lugar, Joplin incorpora IA, y además de forma local. Dispone de un chat que puede dirigirse a Joplin Cloud, a un servicio compatible con OpenAI o a Anthropic. La parte más interesante es la búsqueda semántica: Joplin descarga un modelo de unos 140 MB en el equipo y crea el índice de búsqueda íntegramente en el propio dispositivo. En este proceso, ningún contenido de las notas se envía a la nube. A esto se suma su propio servidor MCP, que solo escucha en 127.0.0.1. Hay cinco herramientas de lectura preconfiguradas, pero las cinco de escritura no lo están.

En tercer lugar, el avance se ha centrado en la ventana de contexto, no en el almacenamiento. Todos los sistemas en la nube aumentaron sus límites en 2026, pero ninguno de los proveedores abrió la vía de regreso a una carpeta local. Quien desee una sigue teniendo que recurrir a los programas que escriben archivos.

Un millón de tokens frente a un sistema de notas

Ahora, la parte que responde a la pregunta fundamental. Si un modelo lee un millón de tokens de una sola vez, ¿por qué ordenar nada en absoluto?

En primer lugar, es necesario saber cuánto supone realmente un millón de tokens. La regla general que se cita en todas partes indica que son 750 000 palabras. En el caso del alemán, eso es incorrecto. Pasamos dos párrafos de significado idéntico por el tokenizador o200k_base que OpenAI utiliza para sus modelos actuales y restamos la sobrecarga. El resultado: el inglés necesita 1,17 tokens por palabra, mientras que el alemán, 1,67. Por lo tanto, un texto en alemán requiere aproximadamente un 43 % más de tokens para el mismo contenido, ya que las palabras compuestas se dividen en varias partes.

Un millón de tokens equivale, por tanto, aproximadamente a 857 000 palabras en inglés, pero solo a unas 600 000 en alemán. Otros proveedores utilizan sus propios tokenizadores, por lo que la cifra varía ligeramente. No obstante, como orden de magnitud, se mantiene válida.

600 000 palabras parecen muchas. A modo de comparación, hemos calculado una recopilación que ha ido creciendo a lo largo de los años: unas 470 notas, lo que, extrapolado, supone aproximadamente entre 350 000 y 400 000 palabras. Una colección como esa aún cabe en una sola ventana de contexto. Por los pelos, y sigue creciendo.

Y luego llega la factura. Cada pregunta llena una ventana de contexto y supone un nuevo coste. Con un modelo de vanguardia actual como Claude Opus 5, un millón de tokens de entrada cuesta cinco dólares estadounidenses. Para una colección de notas de 400 000 palabras en alemán, eso supone alrededor de 667 000 tokens, es decir, unos 3,33 dólares estadounidenses. Por pregunta. Por lo tanto, diez preguntas en una tarde cuestan más que un mes de Notion Business.

Ese es precisamente el punto en el que un sistema de notas se amortiza. No porque sea más barato que la IA, sino porque reduce la cantidad de información que debe introducirse en el contexto. Una buena búsqueda o un índice semántico proporciona a la IA diez notas pertinentes en lugar de cuatrocientas. Los 3,33 dólares se convierten en unos pocos céntimos y, además, la respuesta mejora, ya que el modelo no tiene que rebuscar entre cuestiones secundarias.

Lo contrario también es cierto: quien tenga veinte notas no necesita ningún sistema. Basta con subir un archivo. Sin embargo, rara vez se queda en veinte una vez que la IA también empieza a escribir.

Al final, por lo tanto, no es tanto el tamaño de la colección lo que decide, sino la forma de acceso. Si solo desea formular preguntas, un sistema en la nube le servirá perfectamente y no corre ningún riesgo, ya que ninguna IA tiene acceso a sus propios archivos allí. Si desea que la IA también escriba, necesitará un sistema que permita la escritura, y deberá reflexionar con calma sobre a qué herramienta le concede esos derechos.

Quién debería elegir qué

Cualquiera que desee que una IA trabaje con sus propias notas a largo plazo opta por Obsidian. No porque sea el programa más atractivo, sino porque una carpeta de archivos de texto es el único método de acceso que seguirá funcionando dentro de cinco años, independientemente de la herramienta de IA que esté en boga para entonces. El inconveniente es el trabajo manual, ya que no hay ninguna función de IA preconfigurada, solo la línea de comandos como punto de conexión.

Cualquiera que desee lo mismo, pero ya configurado, debe optar por Joplin. El servidor MCP, la búsqueda semántica local y el chat están integrados y no suponen ningún coste adicional. Todo ello viene desactivado de fábrica y se activa de forma individual, incluidas las herramientas de escritura.

Cualquiera que solo desee consultar documentos debe optar por Gemini Notebook. Se ofrecen cincuenta fuentes por cuaderno de forma gratuita, suficientes para un curso, un tema jurídico o un proyecto. No es un sistema de notas, ni pretende serlo. A cambio, allí no puede fallar nada, ya que la IA nunca accede a sus propios archivos.

Quien ya forme parte del ecosistema de Microsoft o Apple debe seguir utilizando OneNote o Apple Notes y, sinceramente, debería descartar la cuestión de la IA. Ambos programas son adecuados para escribir. Sin embargo, no sirven como base para un sistema de conocimiento respaldado por IA, ya que el acceso desde el exterior o bien no existe o bien está muy limitado.

Lo que juega en contra de toda la idea

Un «segundo cerebro» sigue siendo trabajo, incluso cuando la IA escribe por usted. Puede liberarle de la tarea de teclear, pero no de la decisión sobre qué merece la pena conservar y con qué nombre. El desenlace más habitual de este tipo de proyectos es una carpeta con cuarenta archivos que nadie vuelve a consultar jamás.

A esto se suman molestias concretas que conviene conocer de antemano. Obsidian no se sincroniza en segundo plano en el móvil; la aplicación debe estar abierta. Lo mismo ocurre con Joplin, donde la sincronización se interrumpe en cuanto la aplicación pasa a segundo plano o se apaga la pantalla. Anytype no permite restablecer la contraseña. Notion limita los archivos a 5 MB en el plan gratuito, lo que lo hace inútil para escaneos y archivos PDF. Y con Gemini Notebook, un cuaderno eliminado se pierde para siempre; no hay forma de recuperarlo.

Por lo tanto, el consejo más sincero es el siguiente: recopile notas durante dos semanas primero, en cualquier lugar —en una carpeta de archivos de texto, por ejemplo—, ya sean escritas a mano o dictadas. Si sigue recopilando notas tras ese periodo, ya habrá respondido en parte a la pregunta sobre qué programa elegir. De lo contrario, se habrá ahorrado una suscripción.