Gemini vs ChatGPT w analizie danych i dokumentów – test porównawczy.

Wprowadzenie i cel testu porównawczego

W dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji narzędzia oparte na dużych modelach językowych (LLM) zyskują na popularności w obszarach takich jak analiza danych, przetwarzanie dokumentów czy wspomaganie pracy badawczej. Wśród najbardziej zaawansowanych rozwiązań tego typu znajdują się Gemini – rozwijany przez Google – oraz ChatGPT od OpenAI. Oba systemy oferują użytkownikom zaawansowane możliwości przetwarzania języka naturalnego, jednak różnią się podejściem do analizy danych, integracją z narzędziami zewnętrznymi i sposobem generowania odpowiedzi.

Celem niniejszego testu porównawczego jest sprawdzenie, jak Gemini i ChatGPT radzą sobie z konkretnymi zadaniami związanymi z analizą danych i dokumentów. Skoncentrujemy się na takich aspektach jak:

• precyzja interpretacji tekstu i danych,
• szybkość reakcji i wydajność działania,
• łatwość obsługi i dostępność funkcji,
• jakość i użyteczność generowanych wyników w kontekście pracy badawczej.

Test został zaprojektowany w sposób praktyczny, z wykorzystaniem rzeczywistych przypadków użycia oraz zadań, które często pojawiają się w pracy analityków, badaczy i specjalistów zajmujących się dokumentami tekstowymi. Porównanie ma na celu wskazanie mocnych i słabych stron obu modeli, a także pomoc użytkownikom w wyborze najlepszego narzędzia do konkretnych potrzeb i zastosowań.

Opis narzędzi: Gemini i ChatGPT

Gemini i ChatGPT to dwa zaawansowane modele językowe oparte na sztucznej inteligencji, wykorzystywane m.in. do analizy danych oraz pracy z dokumentami tekstowymi. Mimo że oba narzędzia pełnią zbliżone funkcje, różnią się pod względem architektury, interfejsu użytkownika oraz podejścia do przetwarzania informacji. W Cognity często spotykamy się z pytaniami na ten temat podczas szkoleń, dlatego postanowiliśmy przybliżyć go również na blogu.

Gemini to rozwiązanie rozwijane przez Google, integrujące modele językowe z ekosystemem usług Google Workspace. Jego mocną stroną jest natywna integracja z takimi narzędziami jak Dokumenty Google czy Arkusze Google, co czyni go szczególnie przydatnym w środowiskach korporacyjnych bazujących na usługach chmurowych Google. Gemini stawia również duży nacisk na multimodalność – umożliwia przetwarzanie nie tylko tekstu, ale także obrazów i innych formatów danych.

ChatGPT, stworzony przez OpenAI, to popularne narzędzie znane z szerokich możliwości konwersacyjnych oraz analizy tekstu i danych. Wersje profesjonalne, takie jak ChatGPT Plus z modelem GPT-4, oferują rozbudowane funkcje, w tym możliwość pracy z załącznikami, wykresami oraz dokumentami w różnych formatach. ChatGPT jest także dostępny jako aplikacja webowa i mobilna, co ułatwia jego integrację w różnych środowiskach pracy.

Oba narzędzia oferują wsparcie w pracy z dużymi zbiorami danych i dokumentów, jednak różnią się podejściem do integracji z innymi aplikacjami, sposobem prezentowania wyników oraz zakresem dostępnych funkcji.

Dokładność analiz danych i dokumentów

Dokładność analizy danych i dokumentów to kluczowe kryterium w ocenie użyteczności modeli językowych w kontekście pracy z tekstami źródłowymi, arkuszami kalkulacyjnymi oraz raportami analitycznymi. Zarówno Gemini, jak i ChatGPT oferują zaawansowane możliwości przetwarzania informacji, jednak różnią się podejściem do interpretacji danych oraz trafnością generowanych wniosków.

W przeprowadzonym teście porównawczym skupiono się na kilku kategoriach zadań, takich jak ekstrakcja informacji z raportów PDF, interpretacja danych statystycznych z plików CSV oraz streszczanie dokumentacji technicznej. Oceniano nie tylko poprawność merytoryczną odpowiedzi, ale także zdolność do zachowania kontekstu i precyzji wnioskowania.

W praktycznych zastosowaniach, takich jak analiza danych z badań ankietowych czy raportów finansowych, ChatGPT wykazywał większą trafność w wychwytywaniu istotnych szczegółów i zależności liczbowych. Gemini natomiast dobrze radził sobie w zadaniach wymagających ogólnej interpretacji treści, oferując szybkie i zwięzłe odpowiedzi, choć czasem mniej precyzyjne.

Przykładowo, w zadaniu polegającym na identyfikacji anomalii w zbiorze danych sprzedażowych, ChatGPT trafnie wskazał nieoczywiste odstępstwa, podczas gdy Gemini uogólnił wyniki, pomijając część nieregularności:

// Fragment promptu do analizy anomalii
„Przeanalizuj dane sprzedażowe z pliku CSV i wskaż nietypowe wartości.”

Pod względem dokładności analizy danych i dokumentów, ChatGPT wykazał się nieco większą precyzją i głębszym zrozumieniem kontekstu statystycznego, podczas gdy Gemini koncentrował się na ujęciu syntetycznym i szerszym spojrzeniu na strukturę materiałów źródłowych. Jeśli chcesz rozwinąć swoje umiejętności analizy danych z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi AI, warto zapoznać się z Kursem AI w Tableau – sztuczna inteligencja w analizie danych z Tableau.

Szybkość działania i responsywność

W kontekście analizy danych i dokumentów, czas reakcji oraz płynność pracy narzędzi takich jak Gemini i ChatGPT mają istotne znaczenie dla efektywności użytkownika. Szybkość przetwarzania dużych zbiorów danych, ładowania dokumentów czy generowania odpowiedzi może decydować o wyborze konkretnego rozwiązania w środowiskach badawczych i komercyjnych.

W przeprowadzonym teście porównano oba modele w identycznych warunkach środowiskowych (przeglądarka Chrome, łącze internetowe 300 Mb/s, system operacyjny Windows 11, ten sam zestaw danych i dokumentów wejściowych). Oceniano zarówno czas pierwszej odpowiedzi (ang. first response time), jak i całkowity czas zakończenia zadania (completion time).

Jak widać z powyższej tabeli, obie platformy cechują się wysoką wydajnością, jednak w niektórych scenariuszach Gemini oferował nieco krótszy czas odpowiedzi, szczególnie przy analizie tekstów PDF lub arkuszy kalkulacyjnych. Z kolei ChatGPT wyróżniał się większą stabilnością działania przy interakcji ciągłej, np. w przypadku zadawania kolejnych pytań w tej samej sesji analitycznej.

W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Warto zaznaczyć, że szybkość działania może być też zależna od dostępnego planu usług (np. bezpłatny vs płatny), jednak test przeprowadzono na wersjach oferujących te same warunki dostępu (oba narzędzia w trybie premium).

Przykład prostego zapytania testowego:

Proszę podsumować zawartość dokumentu PDF zawierającego dane finansowe za Q1 2023.

W tym przypadku Gemini wygenerował odpowiedź w około 5,9 s, podczas gdy ChatGPT potrzebował średnio 6,8 s, przy porównywalnej długości i kompletności wypowiedzi.

Pod kątem ogólnej responsywności i szybkości działania, różnice między narzędziami są niewielkie, ale zauważalne przy analizie większych dokumentów lub podczas dłuższych sesji pracy. W kolejnych sekcjach zostaną przedstawione bardziej szczegółowe przypadki użycia, które pogłębią tę ocenę.

Łatwość obsługi i interfejs użytkownika

Jednym z kluczowych aspektów wpływających na komfort pracy z narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji jest ich interfejs użytkownika oraz ogólna łatwość obsługi. Zarówno Gemini, jak i ChatGPT oferują nowoczesne, intuicyjne środowiska pracy, jednak różnią się podejściem do interakcji z użytkownikiem i organizacją funkcji.

Porównanie interfejsów użytkownika

Wygoda użytkowania

ChatGPT skupia się na doświadczeniu rozmowy i oferuje środowisko przypominające komunikator, co jest intuicyjne nawet dla mniej zaawansowanych użytkowników. Z kolei Gemini stawia na integrację z narzędziami biurowymi, co może być bardziej naturalne dla osób pracujących w ekosystemie Google Workspace.

Przykład prostego polecenia w obu środowiskach:

// ChatGPT
"Znajdź najczęściej występujące słowo w tym dokumencie PDF."

// Gemini (zintegrowane z Google Docs)
"Przeanalizuj ten dokument i wypisz najczęstsze wyrazy."

Oba narzędzia rozpoznają kontekst pracy z dokumentem, jednak różnią się sposobem dostępu do danych i prezentacji wyników. Gemini lepiej integruje się z plikami już obecnymi w chmurze, a ChatGPT oferuje elastyczność w formie rozmowy oraz dodatkowe opcje konfiguracji zachowania modelu. Jeśli chcesz nauczyć się, jak jeszcze lepiej wykorzystywać te narzędzia w praktyce, sprawdź Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Przydatność wyników w pracy badawczej

W kontekście pracy badawczej, zarówno Gemini, jak i ChatGPT oferują istotne wsparcie w analizie danych i dokumentów, ale ich przydatność różni się w zależności od charakteru zadania. Wyniki testów sugerują, że oba modele mają swoje mocne strony, które mogą wpływać na efektywność procesów badawczych w różnych dziedzinach.

ChatGPT wykazuje wysoką użyteczność w zakresie interpretacji tekstów, streszczania artykułów naukowych, generowania hipotez oraz wspierania procesów pisania i redakcji. Szczególnie dobrze radzi sobie z językiem naturalnym, co sprawia, że jest przydatnym narzędziem dla humanistów i naukowców zajmujących się analizą treści jakościowych.

Gemini z kolei wyróżnia się w zadaniach wymagających bardziej zaawansowanej analizy danych liczbowych, w tym wstępnej eksploracji danych (EDA), tworzeniu wykresów oraz przetwarzaniu danych tabelarycznych. Może być szczególnie wartościowy dla badaczy pracujących w obszarach takich jak ekonomia, psychometria czy nauki przyrodnicze.

W zastosowaniach badawczych, wybór między Gemini a ChatGPT zależy więc w dużej mierze od typu analizowanych danych oraz oczekiwanego stylu pracy. Dla projektów wymagających zaawansowanego przetwarzania danych liczbowych i wizualizacji, Gemini może okazać się bardziej przydatny. Z kolei przy redakcji tekstów naukowych, analizie dokumentów i generowaniu opisów wyników, ChatGPT często zapewnia szybsze i bardziej trafne odpowiedzi.

Przykłady zadań testowych i analiza wyników

Aby sprawdzić możliwości modeli Gemini i ChatGPT w kontekście analizy danych i dokumentów, przeprowadzono serię zadań testowych odzwierciedlających realne wyzwania analityczne. Celem było porównanie skuteczności, trafności oraz użyteczności generowanych odpowiedzi w różnych kontekstach. Testy objęły m.in. interpretację danych tabelarycznych, streszczanie długich dokumentów, rozpoznawanie zależności logicznych w treści oraz generowanie sugestii na podstawie danych wejściowych.

Przykładowe zadania testowe obejmowały:

• Analizę plików CSV – modele otrzymały zestaw danych sprzedażowych i miały zidentyfikować trendy, odchylenia i zasugerować potencjalne strategie marketingowe.
• Streszczenie raportów PDF – oba modele otrzymały pełne raporty branżowe i miały wygenerować zwięzłe podsumowania uwzględniające kluczowe dane liczbowe i wnioski.
• Ekstrakcję informacji z nieustrukturyzowanego tekstu – np. z maili lub notatek spotkań, gdzie wymagane było wskazanie dat, osób odpowiedzialnych i działań do podjęcia.
• Porównanie treści dwóch dokumentów – zadaniem modeli było wskazanie różnic, podobieństw i potencjalnych niezgodności.
• Wnioskowanie na podstawie danych – np. czy na podstawie zebranych wyników finansowych można wskazać obszary wymagające optymalizacji.

W wyniku testów odnotowano istotne różnice w stylu prezentowania odpowiedzi, precyzji generowanych wniosków oraz sposobie interpretacji kontekstu. ChatGPT wykazywał dużą płynność językową i trafność streszczeń, natomiast Gemini częściej wskazywał źródła danych i prezentował bardziej uporządkowaną strukturę odpowiedzi – co może mieć istotne znaczenie w środowisku pracy z dokumentacją techniczną lub naukową. Oba modele z powodzeniem rozpoznawały dane liczbowe i zależności logiczne, jednak różniły się podejściem do ich interpretacji i szczegółowości wniosków.

Podsumowanie i subiektywna ocena narzędzi

Porównując Gemini i ChatGPT w kontekście analizy danych i dokumentów, można zauważyć wyraźne różnice w podejściu i mocnych stronach obu narzędzi. Zarówno Gemini, jak i ChatGPT oferują zaawansowane możliwości przetwarzania tekstu, ale ich skuteczność i funkcjonalność różnią się w zależności od konkretnego zastosowania.

Gemini wyróżnia się większą integracją z usługami Google, co może być istotne dla użytkowników pracujących w ekosystemie tego dostawcy. Narzędzie to sprawia wrażenie bardziej wyspecjalizowanego w analizie dokumentów i danych osadzonych w strukturach tabelarycznych lub plikach biurowych.

ChatGPT natomiast imponuje elastycznością językową, intuicyjnością prowadzenia rozmowy oraz szerokim zakresem kontekstowego rozumienia zapytań. Jest bardziej przystępny dla użytkowników, którzy oczekują wsparcia w formie dialogu oraz interpretacji treści o charakterze ogólnym lub naukowym.

Oba narzędzia mają swój unikalny charakter i mogą uzupełniać się w zależności od potrzeb użytkownika. W odczuciu autora, ChatGPT lepiej sprawdza się w eksploracji koncepcyjnej i pracy z tekstem, natomiast Gemini może być trafniejszym wyborem przy analizach osadzonych w środowisku biurowym i pracy z dokumentami powiązanymi z usługami Google.

Podczas szkoleń Cognity pogłębiamy te zagadnienia w oparciu o konkretne przykłady z pracy uczestników.

Relacje w modelu danych Power BI – jak poprawnie łączyć wiele tabel? 23 grudnia 2025

Możliwości wykorzystania AI w firmie produkcyjnej: Optymalizacja procesów 21 grudnia 2025