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Desde diciembre de 2023, Google no ha dejado de sorprendernos con su apuesta por la inteligencia artificial. La compañía lanzó en diciembre de ese año Gemini, un modelo de IA que, con el tiempo, se ha ido convirtiendo en el eje vertebrador de casi todas las herramientas inteligentes de Google. La IA sustituyó primero a Bard, el chatbot original de Google, y más tarde se integró en Android Assistant, Google Docs, Gmail y muchas más apps de la compañía.

Sin embargo, el gran salto llegó en diciembre de 2024 con la presentación de Gemini 2.0, lo que Sundar Pichai, CEO de Google, denominó como el inicio de la “era agentica”. Esta nueva fase implica que los modelos de IA pueden llevar a cabo tareas complejas basándose en instrucciones iniciales, algo que está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología.

Aunque la trayectoria de Gemini ha tenido sus altibajos, con momentos de confusión debido a los numerosos lanzamientos y variaciones, lo cierto es que, en la actualidad, Google ha apostado por consolidar esta marca como su sello de identidad en IA. Si quieres entender mejor qué es Gemini, cómo funciona y por qué es tan importante, sigue leyendo. Vamos a desglosar su universo en diferentes áreas.

Más que una “cara bonita”

Los chatbots son la punta de lanza de muchas aplicaciones de IA, y Google no es la excepción. El chatbot Gemini nació como una evolución de Bard y Duet AI, combinando lo mejor de ambos mundos. Ahora, este sistema se encuentra integrado en productos tan variados como Android Assistant, el navegador Chrome y Google Workspace. Google, además, lanzó a finales de septiembre Gemini Live, una alternativa al “Modo de voz avanzado” de OpenAI que funciona como asistente virtual.

La idea es clara: hacer que la interacción con los dispositivos sea cada vez más fluida. De esta forma, puedes pedirle a Gemini que busque información, organice tu calendario o incluso edite fotos en Google Fotos. Una estrategia con la que Google pretende erigirse como la reina del sector IA, donde la competencia es cada vez mayor y más feroz si cabe.

La revolución IA en tu bolsillo

Si bien el chatbot es impresionante, donde Gemini realmente brilla es en los dispositivos móviles. La app de Gemini está disponible tanto para iPhone como para Android, pero su verdadera fortaleza reside en su integración con el sistema operativo Android. Esta combinación permite realizar tareas avanzadas directamente desde el móvil, como activar funciones del sistema o reproducir música usando comandos de voz a través de Gemini Live.

En este aspecto destaca sobre todo Gemini Nano, una versión ligera del modelo que los desarrolladores pueden utilizar en sus propias aplicaciones sin necesidad de recurrir a soluciones en la nube. Esto, claro está, abre un mundo de posibilidades, especialmente para tareas que requieren mucha rapidez y eficiencia.

Un modelo multimodal

Gemini no es solo un modelo que entiende texto. Se trata de una IA multimodal capaz de procesar imágenes, vídeos, audio y hasta código. Con la versión 2.0, lanzada en diciembre de 2024, también puede generar contenido en estas modalidades, lo que la convierte en una herramienta mucho más versátil que muchos de sus competidores.

Google ha adoptado un enfoque algo discreto en el desarrollo de Gemini, pero los resultados hablan por sí solos. Con más de 50.000 variantes disponibles en Hugging Face, Gemini cubre una amplia gama de idiomas y casos de uso, combinando diferentes tecnologías y aplicaciones bajo un mismo nombre.

La familia Gemini: desde Nano hasta Ultra

La historia de Gemini comienza con DeepMind, el laboratorio de IA fundado en Londres en 2010. Este equipo dio vida a modelos legendarios como LaMDA y PaLM antes de llegar a Gemini. La primera versión del modelo se lanzó en tres variantes: Ultra, Pro y Nano. Cada una tiene un propósito específico, desde tareas de alta potencia hasta usos en dispositivos compactos.

En los últimos años, Google ha sufrido el siguiente dilema: ¿debería priorizar la búsqueda o la IA? Este debate interno ha generado algunas decisiones bastante controvertidas, como el lanzamiento de modelos experimentales y la incursión en modelos abiertos con la línea Gemma. Sin embargo, con Gemini 2.0, parece que la compañía finalmente ha encontrado su camino.

Un futuro prometedor

Gemini 2.0 marca el inicio de una nueva era, en la que las IA no solo responden preguntas, sino que también actúan como agentes capaces de ejecutar tareas complejas. Con herramientas como la versión Flash Experimental, que permite generar código y utilizar la búsqueda de Google de forma integrada, la compañía está allanando el camino hacia un futuro donde la IA sea una extensión natural de nuestras capacidades.

Aunque aún hay en el aire muchas dudas sobre qué modelos son definitivos y cuáles siguen en fase experimental, una cosa está clara: Gemini es una de las IA más completas y prometedoras del mercado.

Google ha comenzado a extender el uso de sus modelos de inteligencia artificial Gemini a nuevos países como Vietnam y Tailandia, según Android Police. Entre las novedades en estas regiones destacan Gemini 1.5 con Deep Research y dos variantes experimentales de Gemini 2.0: Flash Experimental y Experimental Advanced. Estos modelos prometen satisfacer distintas necesidades, desde tareas cotidianas hasta trabajos más complejos.

La función Deep Research, exclusiva de Gemini 1.5, permite a los usuarios realizar investigaciones avanzadas. Basta con introducir un tema, y la IA evalúa el contenido de docenas o incluso cientos de páginas web para generar un informe detallado. Los usuarios pueden ajustar el plan de investigación antes de que la IA lo ejecute, y una vez completado el proceso, los resultados se pueden exportar directamente a Google Docs.

En cuanto a los nuevos modelos de Gemini 2.0, Flash Experimental se centra en ofrecer rapidez para tareas diarias, mientras que Experimental Advanced está diseñado para manejar tareas más complejas con mayor precisión.

Por ahora, Deep Research solo está disponible para los suscriptores de Gemini Advanced en varias regiones, incluyendo los Estados Unidos, y únicamente se puede usar a través de la aplicación web de Gemini, dejando fuera a las versiones móviles de iOS y Android.

Google ha decidido hacer un “all in” con la IA. La compañía está desarrollando una función llamada “Modo IA” para su página de búsqueda, que permitirá obtener respuestas conversacionales de un chatbot similar a Gemini en lugar de los resultados de búsqueda tradicionales. Según The Information, esta función estaría disponible en una pestaña junto a las ya conocidas del buscador de Google, como “Todo”, “Imágenes”, “Vídeos” y “Productos”.

El “Modo IA”, al igual que el chatbot Gemini, incluirá enlaces a páginas web externas debajo de las respuestas generadas, además de una barra de búsqueda que permitirá realizar preguntas de seguimiento. “A medida que nuestros modelos de última generación continúan avanzando, existe una gran oportunidad para incorporar estas nuevas capacidades en Búsqueda, ayudando a las personas a descubrir aún más de la web”, afirmó un portavoz de Google sobre este avance.

El interés por incorporar interfaces conversacionales impulsadas por inteligencia artificial no es exclusivo de Google. Perplexity AI, una empresa especializada en búsquedas con IA, cerró recientemente una ronda de financiación de 500 millones de dólares, triplicando su valoración a 9.000 millones. Según su CEO, Aravind Srinivas, Perplexity gestiona más de 100 millones de consultas semanales y aspira a alcanzar esa cifra diaria en el futuro.

Por su parte, Reddit anunció el 9 de diciembre que está probando “Reddit Answers”, una interfaz conversacional con IA diseñada para responder preguntas y ofrecer recomendaciones basadas en comunidades y conversaciones de su plataforma. Este sistema proporciona resúmenes curados, enlaces a publicaciones y la posibilidad de realizar preguntas adicionales para profundizar en las búsquedas.

OpenAI también ha apostado por la búsqueda con IA, lanzando en julio características prototipo a un grupo limitado de usuarios. “Conseguir respuestas en la web puede requerir múltiples intentos”, dijo la compañía. “Creemos que, mejorando las capacidades conversacionales de nuestros modelos con información en tiempo real, encontrar lo que buscas será más rápido y fácil”.

Google está impulsando la integración de su chatbot Gemini en su familia de aplicaciones, y su última actualización ha llegado ahora a la app Archivos de Google. Ahora, los usuarios que abran documentos PDF en esta aplicación podrán disfrutar del análisis de Gemini directamente. Esta nueva función permite interactuar con los documentos mediante preguntas, gracias a una integración que promete simplificar el acceso a la información contenida en los archivos.

La función, descubierta por un usuario de la comunidad de Reddit r/Android, está disponible en dispositivos con Android 15, como los Pixel 9. Al abrir un PDF en la app Archivos, aparece el mensaje “Preguntar sobre este PDF” en la interfaz del chatbot Gemini. Con un simple toque, el documento se procesa y está listo para responder preguntas en lenguaje natural.

La herramienta es capaz incluso de analizar documentos complejos, como artículos de investigación científica, mostrando un rendimiento impecable. Este enfoque elimina la necesidad de importar PDFs a aplicaciones independientes, agilizando el flujo de trabajo. Aunque la función no esté aún disponible en todas las versiones de Archivos, los usuarios pueden usar la app móvil de Gemini para realizar tareas similares; basta con adjuntar un PDF desde el almacenamiento local o Google Drive para que Gemini lo analice.

Gemini destaca por su capacidad de comprender tanto texto como contenido multimedia almacenado en el dispositivo. Sin embargo, esta funcionalidad avanzada está limitada a dispositivos con Android 15 y a cuentas con acceso pago a Gemini Advanced, algo que podría ser un inconveniente para quienes busquen alternativas gratuitas.

Para quienes no deseen pagar, Google ofrece NotebookLM, una potente herramienta gratuita que permite analizar información no solo de archivos, sino también de URLs y vídeos de YouTube. Aunque Gemini sigue siendo una solución innovadora, alternativas como NotebookLM destacan por su versatilidad y accesibilidad para diversos tipos de públicos.

La inteligencia artificial está cambiando la manera en que interactuamos con nuestros dispositivos. Con Google Gemini y Apple Intelligence liderando este espacio, estamos ante dos enfoques bastante diferentes y, hasta cierto punto, complementarios, de lo que puede ofrecer la IA en nuestro día a día. Aunque ambas soluciones se postulan como nuestra mejor ayuda en el día a día con nuestros dispositivos, hay diferencias clave que determinan qué tan bien encajan con nuestras necesidades.

Enfoques distintos para objetivos similares

Apple Intelligence y Google Gemini tienen filosofías muy diferentes en cómo acercarse a la inteligencia artificial. Mientras Apple se enfoca en una integración extremadamente discreta dentro de su ecosistema, Google apuesta por ofrecer herramientas quizá más potentes —aunque también pueden equivocarse de forma más notable—. Ambas estrategias tienen sus puntos fuertes en la implementación y, más allá de ello, difieren sustancialmente en su aproximación a la privacidad.

Apple Intelligence, con la renovación de Siri, se centra en ayudarnos a realizar tareas dentro de nuestro ecosistema de forma totalmente transparente. Desde enviar mensajes hasta organizar nuestras fotos, todo se gestiona localmente en nuestros dispositivos, garantizando que nuestra información personal está protegida. Un enfoque que cuida de la privacidad y con una integración casi invisible. Si no fuera por la publicidad que se le está dando, la posibilidad de crear un recuerdo en Fotos a partir de una frase o de describir un emoji para que aparezca ante nuestros ojos no parecería inteligencia artificial.

Las herramientas que ya conocemos, ganan un plus. Uno discreto, podríamos decir, pero que nos invita a acostumbrarnos a la IA de forma inofensiva. Sí, probablemente los lectores de Softonic no estemos entre el perfil de usuarios para los que la IA pueda ser intimidante, pero no todo el mundo se siente igual respecto a la inteligencia artificial. Con la amplísima base de usuarios que tiene Apple una aproximación gradual es muy interesante.

Por otro lado, Google Gemini adopta un enfoque más generalista, y quizá más impresionante. Con un asistente que responde a comandos y conversaciones de forma extremadamente natural, Gemini está diseñado para responder a un abanico muy amplio de tareas, desde planificar viajes hasta responder prácticamente todas nuestras preguntas. Sin embargo, su dependencia de los servidores de Google y la forma en que almacena datos personales en nuestra cuenta de Google genera una preocupación muy real en cuanto a la privacidad.

Si seguimos con las diferencias, Apple Intelligence incorpora las funciones directamente en las aplicaciones que usamos cada día, como Fotos, Mensajes y también en Mail. La capacidad de buscar una imagen diciendo “Muestra fotos de mi perro en la playa” o la opción de eliminar objetos no deseados de nuestras fotos son ejemplos de cómo la IA de Apple mejora sin cambiar nuestra manera de interactuar con las apps.

Por su parte, Gemini se centra más en funciones como la generación de texto e imágenes en tiempo real y la integración con Google Search. Esto nos permite encontrar información rápidamente o crear contenido personalizado en un segundo, lo que es muy interesante, pero que, a veces, no es tan natural. Esa potencia y, sobre todo esa vocación de ser una IA para todo, viene acompañada de una interfaz más fragmentada y menos integrada, lo que puede resultar menos intuitivo, aunque muy útil una vez nos hemos acostumbrado.

Otro aspecto interesante es la personalización a través de nuestros datos. Apple Intelligence prioriza la privacidad y el procesado local, lo que limita algunas funcionalidades, pero asegura que nuestros datos permanezcan en el dispositivo. En contraste, Gemini recopila datos a través de nuestras interacciones y los utiliza para mejorar su precisión, una estrategia que, hay que decirlo, es muy efectiva. La pregunta es, ¿a qué coste?

¿Hay un ganador?

A la hora de elegir entre Apple Intelligence y Google Gemini, todo depende de qué valoramos más: la privacidad, la integración o la potencia en tareas específicas. Si ya somos parte del ecosistema de Apple, Apple Intelligence es la extensión natural de lo que ya conocemos. Su capacidad de funcionar entre dispositivos y aplicaciones hace que nuestras interacciones sean más simples y cómodas.

En cambio, si buscamos una IA capaz de ofrecernos una versatilidad más general y estamos dispuestos a aceptar un enfoque directo a nuestros datos, Gemini puede ser una opción interesante. Si estamos en el iPhone, lo mejor es que el enfoque a múltiples plataformas y dispositivos de la IA de Google, nos permite disfrutar de una u otra según necesitemos. Más si a eso le sumamos la integración con ChatGPT que llega al iPhone con Apple Intelligence.

Más que buscar un ganador, lo que tenemos delante son dos IAs muy interesantes unidas por un objetivo común y separadas por la estratégia para llegar al mismo. Apple Intelligence destaca en la privacidad y la integración dentro de un ecosistema que ya conocemos, mientras que Google Gemini brilla en flexibilidad y potencia. Ambas soluciones tienen un enorme potencial y seguirán evolucionando rápidamente, ofreciéndonos nuevas funciones.

En la carrera por la IA se nota mucho, quizá más que en otras funciones, la diferencia entre Apple y Google. Fortalezas y flaquezas se irán equilibrando a medida que pasen los meses. Mientras Google Gemini es mejor que ChatGPT en estos 5 puntos, ¿realmente hay un ganador entre Google Gemini y Apple Intelligence?

Google ha presentado Modo de pensamiento de Gemini 2.0 Flash, un modelo experimental que “se entrena para generar el ‘proceso de pensamiento’ que atraviesa el modelo como parte de su respuesta”. Este avance se enmarca en un mes agitado para la compañía, que ha llevado a cabo múltiples lanzamientos con el fin de hacer frente a la imbatible OpenAI. Según Google, el modelo es capaz de reflexionar de manera más profunda sobre los problemas que se le presentan, una característica similar a la empleada por el modelo o1 de OpenAI.

El nuevo “Modo de pensamiento” se basa en el recientemente lanzado Gemini 2.0 Flash, y funciona en la plataforma AI Studio de Google. Sin embargo, diversas pruebas han revelado una serie de fallos en tareas básicas, como contar letras incorrectamente. Esto pone de manifiesto los retos de las nuevas técnicas de razonamiento, que incluyen mecanismos de feedback para verificar las respuestas.

A diferencia de los modelos tradicionales, los de razonamiento dedican más tiempo de computación durante la inferencia, lo que incrementa los tiempos de respuesta. Según Jeff Dean, científico jefe de Google DeepMind, el modelo utiliza potencia computacional adicional para mejorar su precisión. “¡Observamos resultados prometedores cuando aumentamos el tiempo de computación en la inferencia!”, afirmó Dean en Twitter. Este enfoque permite al modelo detenerse y considerar múltiples escenarios antes de dar una respuesta.

Desde que OpenAI comenzó su incursión en el campo del razonamiento el pasado septiembre con sus modelos o1-preview y o1-mini, otras empresas han seguido el ejemplo. DeepSeek lanzó DeepSeek-R1 en noviembre y Alibaba presentó recientemente QwQ. Aunque estos modelos destacan en benchmarks complejos, su utilidad en aplicaciones prácticas deja aún bastante que desear, especialmente por los elevados costes de computación que requieren.

Google parece comprometida con esta línea de desarrollo, a pesar de las dudas sobre su viabilidad a largo plazo. Logan Kilpatrick, empleado de AI Studio, definió este lanzamiento como “el primer paso en nuestro viaje de razonamiento”, sugiriendo que la compañía considera este enfoque una apuesta estratégica dentro de su expansión en inteligencia artificial.

Google ha anunciado una nueva actualización para Gemini Code Assist, su herramienta de autocompletado de código impulsada por inteligencia artificial. Ahora, la plataforma ofrece soporte para herramientas de terceros, con el objetivo de optimizar el trabajo de los desarrolladores en entornos empresariales. Esta novedad, que actualmente se encuentra en fase de vista previa privada, permite a la herramienta integrarse con datos en tiempo real y aplicaciones externas sin necesidad de cambiar de contexto.

Ryan Salva y Prithpal Bhogill, responsables del producto en Google, explicaron en el blog de la compañía que el objetivo de esta funcionalidad es minimizar las interrupciones. “Llevar aplicaciones escalables y seguras a producción requiere más que escribir buen código”, señalaron. “Los desarrolladores necesitan soluciones para productividad, observabilidad, seguridad, bases de datos y más”. Con este enfoque, Gemini Code Assist promete no solo facilitar la escritura de código, sino también gestionar tareas clave desde un único entorno.

De momento, Google ha limitado la creación de herramientas para Code Assist a sus socios de Google Cloud. Estas integraciones ofrecen funcionalidades como “resumir comentarios recientes de un problema en Jira, encontrar quién realizó la última modificación en un archivo con git o identificar el problema más reciente en directo desde Sentry”. En el lanzamiento, ya están disponibles herramientas de GitLab, GitHub, Sentry.io, Atlassian Rovo, Snyk y Google Docs.

Gemini Code Assist compite directamente con Copilot Enterprise, de GitHub, aunque Google destaca las principales diferencias, como su capacidad para trabajar con bases de código alojadas localmente. Desde su debut en abril como una evolución de Duet AI, la herramienta ha recibido mejoras significativas, incluyendo transformaciones avanzadas de código y sugerencias personalizadas basadas en repositorios privados.

Las herramientas de programación asistida por IA son cada vez más populares; según una encuesta de GitHub, la mayoría de los desarrolladores ya las utiliza en alguna forma en su día a día. Copilot, por ejemplo, cuenta con más de 1,8 millones de usuarios de pago y 50.000 clientes empresariales, un claro indicador del interés en este tipo de tecnologías.

Google ha lanzado su modelo Gemini 2.0 Flash, diseñado para optimizar las tareas de análisis de datos. Según Google, esta versión ofrece el doble de velocidad que su predecesor, 1.5 Pro, y soporta entradas y salidas multimodales, como imágenes, vídeos y audio. VentureBeat, un medio especializado, ha llevado a cabo un test exhaustivo para evaluar su precisión, rapidez y capacidad de manejar peticiones complejas en el ámbito de la ciberseguridad.

VentureBeat accedió al modelo a través de Google AI Studio y comenzó con peticiones sencillas de scripting en Python, aumentando progresivamente la complejidad de las tareas. Lo primero que destacó el medio fue la gran rapidez del modelo, generando scripts en cuestión de segundos, incluso frente a competidores como ChatGPT o Claude. “Es casi instantáneo”, describieron. Estas pruebas se centraron en analizar el mercado de la ciberseguridad, un sector que exige respuestas rápidas y detalladas.

En una de las pruebas más completas, VentureBeat pidió a Gemini 2.0 Flash que elaborase una tabla comparativa de 13 proveedores de plataformas XDR (detección y respuesta extendida). El análisis incluía columnas con el nombre de la empresa, los productos que integran inteligencia artificial, sus características distintivas y ejemplos de cómo gestionan los datos de telemetría. En menos de cuatro minutos, el modelo generó un archivo Excel sin errores, pasando de la solicitud al producto final con una velocidad impresionante.

El código generado por Gemini 2.0 Flash se probó fuera de Google AI Studio, utilizando Google Colab, donde se compiló sin problemas y produjo un archivo de Excel claro y bien formateado. “La ejecución fue impecable”, afirmó VentureBeat. Además, se destacó cómo la herramienta agiliza tareas que tradicionalmente requerían horas o incluso días, liberando tiempo para labores más complejas.

Con modelos como Gemini 2.0 Flash, Google apunta a revolucionar el trabajo de los analistas, permitiéndoles centrarse en tareas de un mayor valor añadido. Como conclusión, VentureBeat afirma que la precisión y rapidez del nuevo modelo de Google convierten a esta herramienta en un aliado esencial para los equipos de análisis empresarial y de mercado.

Google sigue mejorando su ecosistema Workspace con la integración de Gemini, su herramienta de inteligencia artificial, que ahora permite a los usuarios de Google Drive resumir el contenido de carpetas completas. Esta función, disponible únicamente en la versión web de Drive, se añade al panel lateral de Gemini y complementa otras aplicaciones de Workspace como Gmail, Docs, Sheets y Slides, donde ya permite resumir correos, redactar contenido o buscar información relevante.

Para utilizar esta herramienta, los usuarios deberán hacer clic en un botón de forma ovalada titulado “Resumir esta carpeta” junto a los filtros habituales de Drive (“Tipo”, “Personas” y “Modificado”). También pueden emplearse comandos como “resumir archivos en @-carpeta” o “¿cuál es el tema de los contenidos en @-carpeta?” para facilitar el proceso. La navegación es sencilla e intuitiva: basta con seleccionar una carpeta y pulsar el botón de resumen, usar el menú contextual o incluso arrastrar la carpeta al panel lateral de Gemini.

Sin embargo, esta funcionalidad está limitada a carpetas con documentos de texto, hojas de cálculo, presentaciones y PDFs. Además, solo estará disponible para suscriptores de los planes empresariales, educativos o Google One AI Premium. Su despliegue se hará progresivamente en las próximas dos semanas, según ha indicado Google en su blog.