Google tiene un problema de percepción con Gemini, y probablemente también uno de producto. Una encuesta hecha entre lectores en noviembre de 2026, con más de 1.200 votos, dejó un dato incómodo para el servicio de inteligencia artificial de la compañía: más del 60% cree que ha empeorado en los últimos meses.
La cifra se vuelve todavía más dura cuando se aparta al 5,6% que dijo no usar Gemini. Entre quienes sí lo han probado, los votos negativos rozan el 65%, un desgaste difícil de pasar por alto en un producto que Google ha metido ya en casi todos sus servicios.
La queja principal no tiene que ver solo con la velocidad. Va a algo más básico: que Gemini entienda bien lo que se le pide y mantenga un nivel de calidad estable en sus respuestas.
En los comentarios de la encuesta aparecen una y otra vez las mismas ideas: malinterpretaciones frecuentes, sensación de que el rendimiento ha caído y pocos incentivos claros para dar el salto a un plan superior.
Algunos usuarios cuentan ahí mismo que esa frustración les ha bastado para empezar a probar alternativas rivales. Otros dicen que las diferencias entre las versiones de pago de Gemini no compensan el precio, sobre todo cuando el resultado final les parece muy parecido al de niveles más baratos.
Parte de ese malestar, además, coincide con un 2026 especialmente torcido para Gemini.
En agosto, Gemini acumuló latencias muy altas, pantallas de carga interminables y mensajes persistentes de “Error 1076”. En octubre sufrió una interrupción importante que afectó a la generación de respuestas. Y en febrero, un cambio de configuración en los filtros de seguridad disparó durante casi dos horas la tasa de errores de la API de Gemini en Vertex.
No todos los usuarios siguen estas incidencias al detalle, pero su efecto sí termina apareciendo en el uso diario de Gemini: respuestas que tardan demasiado, sesiones que se rompen y una experiencia menos fiable de lo que cabría esperar en un producto con una escala ya masiva.
Y luego están los cambios de producto, que también pueden hacer que Gemini se sienta inconsistente.
Desde el 9 de octubre de 2026, los usuarios gratuitos de Gemini tienen activado de forma automática el “nivel de razonamiento”. Eso hace que las consultas simples suelan enviarse a modelos Flash-Lite, más rápidos, mientras que las complejas pasan a modelos más potentes, aunque también más lentos.
Sobre el papel, la idea encaja. En el día a día, no siempre.
Gemini parece ágil la mayor parte del tiempo, pero de repente se vuelve mucho más lento con preguntas que el usuario no necesariamente considera difíciles.
Al mismo tiempo, otra encuesta mostró que casi el 60% está en desacuerdo con el acceso limitado a modelos nuevos para usuarios gratuitos y para quienes pagan los planes más básicos.
Google sigue lanzando mejoras, eso sí.
A finales de octubre publicó un parche para Gemini en Home y, el 28 de octubre, presentó Gemini 4 Carbon, que la compañía describe como su modelo más potente, con buen rendimiento en ciberseguridad y un coste por tarea más bajo que el de propuestas comparables.
Pero la distancia entre los resultados de referencia y la experiencia cotidiana sigue ahí. Análisis externos han señalado tasas altas de errores en algunos modelos, peor desempeño al citar fuentes frente a asistentes rivales y un riesgo bastante claro de que los fallos se multipliquen cuando esas respuestas acaban en productos con mucho tráfico, como los resúmenes automáticos del buscador de Google.
No está claro cuánto de ese desgaste responde a incidencias técnicas concretas y cuánto a decisiones de producto. Tampoco cuál es su impacto en otros idiomas ni qué pasa en sectores que ya usan Gemini dentro de sus flujos de trabajo.
Author: Manuel Bosque
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