Además de ser un hito histórico, con esto Google acaba de dar un paso importante en la exploración de nuevas formas de ejecutar IA, a medida que crecen las preocupaciones sobre el alto consumo de recursos del planeta para mantener operando la infraestructura que necesita la inteligencia artificial.

Por ahora se trata de un proyecto en fase experimental que tiene como nombre Project Suncatcher. Se trata de una iniciativa de investigación anunciada por Google en noviembre de 2025 que busca estudiar cómo podría funcionar una infraestructura de procesamiento de inteligencia artificial en el espacio.

La demostración se realizó con Gemma 4, un modelo de código abierto de Google, que se ejecutó utilizando una unidad de procesamiento tensorial (TPU), uno de los chips especializados que Google desarrolla para trabajar con inteligencia artificial.

Para comprobar que todo funcionaba correctamente, el equipo envió una instrucción al satélite durante una conexión con una estación terrestre. El prompt fue bastante corto y sencillo. Se le pidió al modelo de IA escribir un haiku, algo aparentemente fácil para los modelos actuales, pero difícil desde la perspectiva de una TPU que orbita la Tierra.

El modelo alojado en el espacio procesó la solicitud y devolvió la respuesta, que incluía incluso un emoji, y fue esta la confirmación de que el modelo había logrado ejecutar una tarea de inferencia y transmitir el resultado de regreso a nuestro planeta.

Aunque pueda parecer una prueba bastante básica, Google la considera un primer hito para su proyecto y lo compara con el “Hola Mundo” en esta nueva era tecnológica.

¿Por qué Google quiere llevar la inteligencia artificial al espacio?

El crecimiento de la inteligencia artificial está incrementando la demanda de centros de datos, electricidad y sistemas de refrigeración. La infraestructura necesaria para ejecutar modelos cada vez más grandes también plantea desafíos relacionados con el consumo energético y la disponibilidad de recursos. Es aquí donde el Project Suncatcher podría marcar la diferencia.

La propuesta de Google consiste en investigar la posibilidad de desplegar satélites equipados con procesadores especializados para ejecutar modelos de inteligencia artificial. Al operar en determinadas órbitas, estos dispositivos podrían aprovechar la energía solar durante periodos mucho más prolongados que las instalaciones terrestres.

Según las investigaciones de la compañía, los paneles solares en determinadas órbitas podrían generar hasta ocho veces más energía que instalaciones equivalentes en la Tierra.

Sin embargo, esto no significa que construir centros de datos espaciales sea una solución sencilla. La refrigeración de los procesadores, la exposición a la radiación, las comunicaciones entre satélites y los costos de lanzamiento siguen siendo obstáculos importantes.

¿Qué sigue para Project Suncatcher?

Sin duda, la prueba realizada con Gemma 4 es apenas el comienzo. Google explicó que ahora continuará evaluando el comportamiento de sus procesadores TPU frente a las condiciones térmicas y la radiación del espacio.

El siguiente gran objetivo está previsto para 2027, cuando la compañía espera probar dos satélites interconectados. La idea es estudiar cómo pueden comunicarse entre sí mediante enlaces ópticos y, eventualmente, trabajar de manera coordinada para ejecutar cargas de inteligencia artificial más exigentes.

Por ahora, no estamos hablando de centros de datos espaciales capaces de ejecutar los modelos más avanzados de Google ni de una tecnología que vaya a reemplazar las instalaciones terrestres en el corto plazo. Pero el experimento plantea que si la demanda de inteligencia artificial continúa creciendo, parte de la infraestructura necesaria para sostenerla podría terminar operando fuera de nuestro planeta.

El complejo se levantará en el condado de Laramie, junto a Cheyenne, en alianza con Tallgrass Energy, Black Hills Energy, American Electric Power (AEP) y Related Digital. La empresa se compromete a pagar el 100% de la energía que consuma y a cubrir la infraestructura que su crecimiento demande, y asegura que el centro será enfriado por aire para reducir el uso de agua, dos de las principales quejas de las comunidades vecinas a estos proyectos.

Energía con captura de carbono incluida

La electricidad vendrá en parte de un desarrollo de celdas de combustible de 702 megavatios con captura y almacenamiento de carbono (CCS), contratado con AEP y descrito por Google como el mayor de su tipo planeado hasta la fecha. Las celdas, que convierten gas natural en electricidad mediante una reacción electroquímica, serán fabricadas en Estados Unidos por Bloom Energy, y el carbono capturado se almacenará de forma permanente en el centro de secuestro de Tallgrass en el este de Wyoming. Con este proyecto, la capacidad de CCS contratada por Google llega a casi un gigavatio.

Para responder a la resistencia local, la compañía y sus socios crearán un Consejo Comunitario encargado de proponer soluciones al crecimiento de Cheyenne, y prometieron cientos de millones de dólares en impuestos prediales para el condado y su distrito escolar, además de becas para educación técnica. Google dice haberse reunido con más de 200 residentes para recoger sus prioridades.

Contra la corriente política

El anuncio contrasta con el ambiente del sector: las victorias de candidatos opuestos a los centros de datos en Texas y Georgia sacudieron a las acciones de la industria, y Microsoft acaba de declinar ampliar un acuerdo de centros de datos en Texas con el proveedor Nscale, según Reuters. Wyoming, un estado republicano donde Donald Trump obtuvo más del 70% de los votos en 2024, se convierte así en la apuesta de Google por demostrar que estos megaproyectos pueden convivir con las comunidades. En Latinoamérica la discusión es paralela: Colombia espera una expansión millonaria de centros de datos hasta 2030, con los mismos debates sobre energía y agua.

Fuentes: Google / Reuters

Todo empezó con una publicación en el blog oficial de Google, donde el vicepresidente de Educación, Chris Phillips, presentó Guided Learning, una función que convierte al buscador y a Google Classroom en una especie de tutor que guía a los estudiantes paso a paso en lugar de darles la respuesta directa. Junto al anuncio, Google informó que sus productos de IA, incluidos Gemini, Gemini Notebook y el buscador, estarán apagados por defecto en las cuentas escolares de primaria y secundaria hasta que cada institución decida activarlos.

Google dice que el buscador y la IA ya no se pueden separar

El problema está en la letra pequeña. Como reportó The New York Times, las escuelas que decidan rechazar la IA por completo perderán también el acceso a Google Search, porque el buscador ahora incluye funciones de IA integradas. “La búsqueda y la IA están profundamente integradas”, dijo Phillips al diario. En otras palabras: no hay versión del buscador escolar sin IA.

La respuesta política fue fulminante. El alcalde de Nueva York, Zohran Mamdani, acusó a Google de “usar su poder de monopolio para forzar la IA en las escuelas públicas”. El senador Bernie Sanders lo calificó de “extorsión”, y la expresidenta de la Comisión Federal de Comercio, Lina Khan, dijo que el episodio muestra “el peligro de permitir que un monopolista no regulado controle un servicio esencial”. Los senadores Richard Blumenthal y Josh Hawley ya habían abierto una investigación sobre el empuje de la IA de Google en las aulas, y la organización Common Sense Media calificó recientemente los resúmenes de IA del buscador como de “riesgo inaceptable” para menores.

Tras la tormenta, Google respondió en X que las escuelas podrán activar Gemini, Gemini Notebook y el buscador por separado, y que “las escuelas tienen el control”. Lo que no aclaró es el punto central: si una escuela apaga toda la IA, el buscador se va con ella. La función de aprendizaje guiado empezará a probarse este mes en un piloto con escuelas seleccionadas de Estados Unidos, mientras que en Google Classroom ya está disponible globalmente desde hoy.

Una pelea que apenas empieza

El cruce llega en un año de presión creciente sobre la tecnología y los menores: Meta pagó en agosto un acuerdo histórico de USD 16.700 millones por su juicio de seguridad infantil, y OpenAI lanzó ChatGPT para adolescentes tras investigaciones de fiscales estatales. Google, que ya perdió casos antimonopolio por su buscador, ahora enfrenta la pregunta incómoda de si el modo IA de su buscador es una mejora educativa o una palanca para sembrar su IA en la próxima generación de usuarios.

Fuentes: https://blog.google/products-and-platforms/products/education/ai-learning-era-updates-2026/ | https://www.cnbc.com/2026/11/03/google-responds-to-outrage-over-removing-search-in-schools-that-ban-ai.html

Los resultados de Alphabet: la nube crece 103%

El dato más llamativo del trimestre está en la nube. Google Cloud facturó US$30.709 millones, un 103% más que hace un año, impulsado por la demanda de infraestructura y soluciones empresariales de IA y por la venta de sistemas TPU, que la compañía calificó de contribuyente significativo. Más relevante aún: la división pasó de un ingreso operativo de US$3.594 millones a US$11.121 millones, lo que confirma que el negocio ya no solo crece, sino que deja dinero.

El negocio principal también avanza. Los ingresos de Búsqueda crecieron 12% hasta US$63.350 millones y la compañía asegura que el crecimiento interanual de consultas es el mayor de los últimos cinco años, incluidas las consultas comerciales. YouTube sumó US$11.207 millones en publicidad, un 9% más, y superó los 150 millones de suscriptores entre Music y Premium.

Sundar Pichai, CEO de Alphabet, resumió el trimestre con una frase: la empresa ya opera “a un ritmo de ingresos de medio billón de dólares” anual. También reveló que la app de Gemini alcanzó los mil millones de usuarios, lo que la convierte, según dijo, en el producto de mayor crecimiento en la historia de Google, y que las APIs de sus modelos procesan cerca de 32.000 millones de tokens por minuto, cuatro veces más que hace un año.

El beneficio cae y el gasto se dispara

El problema para los inversores está en la otra cara del balance. El beneficio neto cayó 25%, de US$34.979 millones a US$26.170 millones, a pesar de que el beneficio operativo creció 30% hasta US$40.576 millones. La explicación está en la partida de “otros ingresos y gastos”, que pasó de aportar US$12.759 millones hace un año a restar US$8.221 millones; el comunicado no detalla su composición, aunque esta línea suele reflejar la valoración de las inversiones de la compañía.

El gasto en infraestructura de IA es el otro foco de preocupación. Alphabet invirtió US$51.355 millones en compras de propiedad y equipos durante el trimestre, más del doble que un año antes, y su flujo de caja libre fue negativo por segundo trimestre consecutivo: menos US$9.065 millones, frente a los US$24.551 millones positivos del mismo periodo de 2025. En la llamada con analistas, la compañía mantuvo su previsión de inversión anual entre US$195.000 y US$205.000 millones y reconoció que la monetización de las búsquedas con AI Mode es menor que la del buscador tradicional, según reportó The Register.

El mercado no duda del crecimiento, sino del plazo del retorno. La misma semana en que Alphabet reportó estas cifras, Google presentó Genie 4, su modelo de mundos generados por IA, y anunció Gemini 4 Carbon, su modelo más avanzado. La empresa seguirá invirtiendo al ritmo actual: de su propia guía de gasto depende que la paradoja se resuelva a su favor.

Fuentes: Alphabet, The Register.

El cambio aplica únicamente a los llamados servidores Discoverable: comunidades con al menos 1.000 miembros y ocho semanas de antigüedad que sus administradores decidieron listar en el directorio público de Discord. Hoy existen más de 63.000 de estos servidores. Los servidores privados, los mensajes directos y los grupos privados quedan por fuera de la medida.

Qué cambia exactamente en Discord

Desde el 16 de noviembre de 2026, cada servidor Discoverable tendrá una página web propia, visible para cualquiera sin necesidad de entrar a la aplicación. Esas páginas podrán mostrar resúmenes automáticos de las conversaciones de los canales públicos, generados a partir de los temas que se discuten.

El paso siguiente llega a mediados de diciembre: los mensajes de los canales públicos podrán aparecer, con las palabras exactas de sus autores, en esas páginas y en resultados de búsqueda web. Discord asegura que los mensajes no mostrarán nombres de usuario ni avatares, que los escritos antes de esa fecha quedarán excluidos y que los canales indexables estarán marcados con una etiqueta visible antes de que escribas.

La activación es por defecto, no voluntaria, algo que ya generó críticas en redes sociales por parte de usuarios que piden que la opción sea opt-in. Hay excepciones por ley: en la Unión Europea, Reino Unido, Canadá, Brasil, Australia y Corea del Sur la función estará apagada por defecto, y los menores de edad quedan completamente excluidos. La empresa ya hizo un piloto con comunidades de juegos como NBA 2K, Rust y Dead by Daylight, aunque en esa fase solo se publicaron mensajes de administradores y moderadores.

¿Por qué lo hace Discord? Su argumento es que los foros de internet migraron a sus servidores y con ellos quedó encerrado conocimiento útil: guías de juegos, soluciones técnicas, respuestas de comunidades. Hacer ese contenido buscable, dice, devuelve a la web abierta algo que hoy solo se encuentra estando dentro.

Cómo evitar que tus mensajes de Discord aparezcan en Google

Como usuario, el control ya está activo: entra a Configuración de usuario, luego a Datos y privacidad, y desactiva la opción “Mostrar el contenido de mis mensajes de canales Discoverable en páginas web”. Un solo interruptor cubre todos los servidores de este tipo a los que perteneces y puedes cambiarlo en cualquier momento.

Hay dos detalles importantes: los mensajes que envíes mientras la opción esté activa seguirán visibles en la web a menos que los borres de Discord, y los administradores tienen su propio control en Configuración del servidor, bajo Presencia web, donde pueden excluir canales específicos o todos a la vez.

Si la medida te resulta suficiente para cambiar de plataforma, aquí puedes revisar cinco alternativas a Discord que ya analizamos. Si no, basta un minuto en la configuración para quedar fuera: la indexación comienza a mediados de diciembre y se hará de forma gradual.

Fuentes: Discord, TechCrunch

La información procede del análisis del código de la versión 3.1.787-04 de la aplicación. Los hallazgos muestran avances en un sistema capaz de identificar cuándo un objeto compatible deja de estar cerca del celular.

La novedad más importante son los recordatorios de separación. Si alguien sale de una cafetería sin sus audífonos o deja olvidada una mochila con un localizador, recibiría una notificación para revisar la última ubicación conocida del objeto.

El sistema contempla avisos cuando varios artículos quedan atrás. Desde la notificación sería posible consultar el último punto donde se detectaron, aunque esto no significa que se pueda mostrar su posición en tiempo real.

Las zonas seguras evitarían recibir alertas innecesarias

Una de las funciones que prepara Google permitiría establecer lugares de confianza donde los recordatorios quedarían desactivados automáticamente.

Si alguien acostumbra dejar sus audífonos en casa al salir a trabajar, podría configurar esa dirección como zona de exclusión. Así, el celular no enviaría una advertencia cada vez que detecte que se alejó de ellos.

Estas excepciones se podrían aplicar a todos los dispositivos registrados o únicamente a uno. De ese modo seguirían activas las advertencias para las llaves, mientras se silencian las correspondientes a otros artículos que normalmente permanecen en un lugar determinado.

Con ello se ampliarían las posibilidades de la red de rastreo de dispositivos Android, que ya permite encontrar celulares y rastreadores compatibles mediante la colaboración de equipos cercanos, incluso cuando el objeto perdido no tiene conexión directa a internet.

Los localizadores también podrían hacer sonar el celular

Otra mejora identificada permitiría encontrar un teléfono mediante el botón de un rastreador compatible. Bastaría con presionarlo dos veces para activar una señal sonora en el equipo asociado.

Google prepara, además, una opción para mover la configuración de estas funciones entre dispositivos. Al cambiar de teléfono, sería posible conservar los ajustes de los recordatorios sin tener que desvincular y registrar nuevamente los accesorios.

La misma función serviría para elegir qué equipo debe sonar al utilizar el botón del localizador. Sin embargo, las referencias encontradas corresponden al movimiento de preferencias y no confirman que también se transfiera la propiedad del rastreador.

Estos avances aparecen antes de la llegada comercial del Google Pixel Tag, prevista para el 11 de noviembre de 2026.

Aunque los hallazgos muestran que Google continúa desarrollando estas herramientas, todavía no existe una fecha confirmada para su incorporación pública a Find Hub. Tampoco está garantizado que todas las funciones identificadas lleguen a la versión definitiva.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT).

Google explicó el 20 de octubre de 2026 que las nuevas alertas forman parte de la Protección mejorada de Navegación segura. Hasta ahora, las advertencias más visibles estaban reservadas principalmente para sitios considerados peligrosos. Con esta actualización, el navegador también podrá señalar páginas que presentan patrones habituales de fraude, aunque todavía no existan pruebas suficientes para clasificarlas como maliciosas.

La diferencia se refleja en la pantalla. Cuando detecta un sitio sospechoso, Chrome presenta un aviso menos invasivo. Si identifica una amenaza de alto riesgo, mantiene la conocida pantalla roja que recomienda evitar el acceso.

Gemini ayudará a identificar nuevas estafas

La detección de estafas con Gemini antes se ejecutaba en dispositivos compatibles. Ahora, Google trasladó ese análisis a un modelo alojado en sus servidores para extenderlo a quienes tienen activada la Protección mejorada.

El sistema examina señales como la marca que aparece en una página, la intención de su contenido y la probabilidad de que forme parte de un engaño. Con esta información, Chrome podrá identificar fraudes relacionados con antivirus falsos, actualizaciones fraudulentas del navegador y supuestos servicios de asistencia técnica.

Según Google, el contenido de las páginas únicamente se envía para su análisis cuando existen indicios importantes de una estafa. La información se procesa temporalmente y la compañía asegura que no se almacena ni se utiliza para entrenar modelos de inteligencia artificial.

Otra protección está dirigida a ClickFix, un engaño que pide copiar y ejecutar comandos en el computador para solucionar un problema falso. Si Chrome detecta que se ha copiado una instrucción sospechosa, elimina los datos que puedan identificar a la persona y la envía a Navegación segura para analizarla. Si el resultado indica peligro, muestra una advertencia.

¿Cuándo estarán disponibles las nuevas advertencias?

Google comenzó a distribuir las alertas de sitios sospechosos durante el tercer trimestre de 2026 y presentó oficialmente sus nuevas funciones de seguridad el 20 de octubre. Sin embargo, no publicó una fecha específica para completar su implementación en todos los dispositivos.

Para acceder a estas protecciones es necesario tener activada la Protección mejorada. En Chrome para Android se activa desde el menú de tres puntos > Configuración > Privacidad y seguridad > Navegación segura > Protección mejorada.

Imagen: Google / Editada por ENTER.CO con IA (ChatGPT).

El diario, que cita a personas familiarizadas con el asunto, señala que la plataforma estudia ofrecer este contenido mediante YouTube Premium. Todavía no está claro si los suscriptores podrán escuchar libros sin pagar más, si habrá compras individuales o si las cuentas gratuitas tendrán acceso al servicio.

La suscripción permite ver videos sin anuncios, descargarlos, reproducirlos en segundo plano y acceder a YouTube Music Premium. La incorporación de libros narrados ampliaría sus beneficios y abriría una nueva competencia con Spotify y Audible, que ya ofrecen este formato.

Actualmente, el servicio alberga numerosas grabaciones literarias, pero carece de una sección comercial dedicada a ellas. Para las editoriales, los acuerdos representarían una nueva fuente de ingresos y una alternativa frente a las copias no autorizadas que circulan en la plataforma.

El catálogo existente incluye obras publicadas por sus propios autores, grabaciones de dominio público y contenidos compartidos sin permiso de sus titulares. Según Tubefilter, escritores como Dean Koontz han difundido versiones narradas de sus libros en canales oficiales. También hay reproducciones de El arte de la guerra, de Sun Tzu, que acumulan millones de visualizaciones.

Google ya comercializa audiolibros mediante Play Libros, donde cada título se compra individualmente y permanece vinculado a la cuenta del comprador. Las obras pueden escucharse desde distintos dispositivos sin necesidad de contratar una mensualidad.

En mayo de 2024, la compañía anunció la disponibilidad de miles de muestras gratuitas en YouTube. Estos fragmentos permiten conocer parte de una publicación antes de adquirirla y también pueden encontrarse en la tienda digital.

Las fuentes no establecen una relación entre este proyecto y el programa de muestras existente, ni precisan cómo funcionarían ambos servicios si la propuesta llega a concretarse.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT).

Lo interesante no es simplemente que hayan aparecido referencias a equipos todavía lejanos. Las cifras muestran un patrón diferente entre los modelos convencionales y el plegable. Los primeros reducirían la cantidad de píxeles verticales, mientras que la pantalla interior del Fold registraría un incremento más considerable.

Los próximos modelos reducirían sus píxeles verticales

El modelo básico aparece identificado como GC0QU y tendría una resolución de 1.080 × 2.400 píxeles. Al Pixel 12 Pro, con código GWU59, se le atribuyen 1.280 × 2.824. El supuesto G7U1Y correspondería a la versión Pro XL y alcanzaría 1.344 × 2.952.

La comparación con la generación actual permite entender mejor el cambio. El modelo básico pasaría de 2.424 a 2.400 píxeles verticales; el Pro, de 2.856 a 2.824; y el Pro XL, de 2.992 a 2.952. En los tres casos se conservaría exactamente la cantidad horizontal.

Eso indica una modificación en las resoluciones, pero no permite determinar por sí solo si los próximos celulares serán físicamente más bajos. Para establecerlo harían falta datos como las dimensiones de los equipos o el tamaño de sus paneles. Tampoco puede calcularse todavía cómo variaría la densidad de píxeles.

Hay otra razón para interpretar la información con cautela. La base de datos de la GSMA suele servir para identificar dispositivos mediante sus números de modelo, mientras que la procedencia exacta de las especificaciones de pantalla asociadas a esta filtración no está completamente clara.

El Pixel 12 Pro Fold tendría un cambio mucho mayor

La referencia G4D5D estaría asociada al próximo plegable. En este caso, el panel interior alcanzaría una resolución de 2.296 × 2.404 píxeles, frente a los 2.076 × 2.152 atribuidos a su antecesor. A diferencia de los otros integrantes de la familia, aumentarían tanto la cantidad horizontal como la vertical.

Al multiplicar ambas dimensiones, la diferencia equivale aproximadamente a un 24 % más de píxeles totales. Ese incremento no significa automáticamente mayor nitidez. Para saberlo sería necesario conocer también el tamaño físico del panel, porque la definición percibida depende de cuántos puntos se concentran en una determinada superficie.

La relación entre las dos medidas tampoco demuestra que el próximo plegable vaya a ser un 10 % más ancho físicamente. Las cifras revelan un aumento cercano a ese porcentaje en la resolución horizontal, pero convertir directamente esa diferencia en una variación de anchura confunde dos conceptos distintos.

Otro dato permanece fuera de la filtración. No se conoce la resolución de la pantalla exterior del Fold, de modo que todavía resulta imposible evaluar si el formato del dispositivo cerrado sufriría alguna modificación relevante frente a su antecesor.

Estas primeras referencias dejan una pista más concreta sobre las pantallas que sobre el diseño definitivo de la próxima generación. Si posteriormente aparecen dimensiones, diagonales y relaciones de aspecto, será posible determinar si Google realmente prepara un cambio de formato o simplemente está modificando la configuración de sus paneles.

Imagen: Google / Editada por ENTER.CO con IA (ChatGPT)

Las consultas cotidianas seguirán disponibles. El recorte tendrá mayor importancia al programar, estudiar o analizar contenido que requiera más profundidad, porque ya no será posible recurrir a una tecnología superior cuando la respuesta inicial resulte insuficiente.

Gemini gratis quedará limitado a Flash-Lite

Desde el 9 de octubre, las cuentas sin una suscripción de Google AI quedarían limitadas a Gemini 3.5 Flash-Lite, según una actualización de la documentación de soporte reportada esta semana. Gemini 3.6 Flash y Gemini 3.1 Pro desaparecerían del acceso gratuito.

Las diferencias ayudan a dimensionar la medida. Flash-Lite prioriza la velocidad y está orientado a actividades habituales como resumir textos u obtener ideas. Flash incorpora mayor capacidad de razonamiento para peticiones que necesitan más elaboración.

Pro está destinado a trabajos especialmente exigentes. La documentación oficial destaca su desempeño ante instrucciones difíciles de matemáticas y programación, además de una comprensión más profunda de textos, archivos, imágenes y videos. También incorpora mejoras enfocadas en código y estudio. Al retirarlo, esas necesidades dependerían de Flash-Lite para quienes no tengan una suscripción.

Todavía no es posible traducir la reducción en una pérdida concreta de calidad. La alternativa restante también puede responder preguntas relacionadas con programación, documentos o matemáticas. La información disponible no permite determinar cuánto variará el resultado de una misma consulta después de la modificación.

Perder Pro no significa quedarse sin las demás herramientas

Conversar con la IA, solicitar explicaciones, resumir información o generar ideas continuará siendo posible. Tampoco existen datos que indiquen la desaparición automática de herramientas como generación de imágenes, Deep Research o Gems. Cada una mantiene condiciones y límites propios que no deben confundirse con los modelos incluidos en cada modalidad.

La diferencia aparecerá ante trabajos exigentes. Analizar un documento complejo, desarrollar un problema matemático o abordar código difícil seguirá siendo posible con Flash-Lite, pero ya no estará incluida la alternativa de trasladar la petición a Pro si el resultado no es suficiente. Reformular las instrucciones seguirá siendo una opción, aunque se perderá la posibilidad de cambiar gratuitamente a un modelo preparado para tareas de mayor complejidad.

Durante octubre también llegarán niveles de esfuerzo bajo, medio y alto para las alternativas disponibles. Elegir uno superior puede producir respuestas más exhaustivas, a costa de consumir una proporción mayor del límite asignado. Los límites de uso de las Apps con Gemini ya consideran factores como la complejidad de una solicitud, las herramientas empleadas y la extensión de las conversaciones.

La modificación cambia también el criterio para decidir si Gemini gratis cubre lo que alguien necesita. Alcanzar el límite de consultas dejará de ser la única razón para considerar una suscripción: la complejidad del trabajo puede convertirse en otro factor. La información disponible todavía no permite establecer en qué tipo de tareas esa diferencia será suficientemente perceptible como para justificar el cambio.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

La novedad incorpora el componente geográfico desde el comienzo de la conversación. En lugar de introducir una dirección o intentar describir el lugar, basta con señalar el espacio que interesa y completar la petición. La IA recibe una referencia visual para identificar dónde debe concentrar la respuesta.

El mapa de Gemini permite señalar dónde quieres buscar

La herramienta aparece como “Map” dentro del carrusel de opciones de la app móvil, junto con accesos como Fotos, Cámara, Archivos, Drive y Notebooks. Android Authority informa que está llegando tanto a Android como a iOS, aunque su disponibilidad puede variar durante el despliegue.

Al abrirla aparece una vista interactiva con un círculo que delimita el área de interés. Es posible acercar o alejar la imagen, desplazarse hasta otro punto o localizar un sitio mediante el buscador. Esto evita depender exclusivamente de una dirección escrita cuando lo importante es explorar los alrededores.

Después de escoger el sector aparece la opción “Explore this area”. Al tocarla, se incorpora “Map Area” al mensaje. Entonces se puede completar la petición para encontrar restaurantes cercanos, actividades o lugares de interés dentro del perímetro señalado.

La selección puede ser especialmente útil cuando no conoces el nombre exacto de un barrio o quieres explorar varias calles. También facilita búsquedas alrededor de un hotel, una estación, un parque o una zona comercial sin tener que identificar previamente cada establecimiento.

Google Maps ya aportaba información, pero ahora eliges el área

Esta capacidad geográfica no parte de cero. Google explica en su documentación que su IA puede utilizar información pública de Google Maps para localizar comercios, restaurantes, parques y atracciones. También ofrece direcciones, horarios, valoraciones, sitios web e indicaciones para desplazarse.

Hasta ahora, esas posibilidades dependían principalmente de lo que se escribiera o de la posición actual cuando la app contaba con el permiso correspondiente. Algunas respuestas también muestran resultados en Google Maps y permiten abrirlos posteriormente en la aplicación.

Con el mapa de Gemini, el lugar puede definirse antes de formular la petición. Esto cobra importancia cuando no buscas un establecimiento conocido, sino opciones disponibles dentro de un espacio determinado.

La novedad tampoco sustituye por completo a Google Maps. La documentación oficial señala que esta conexión no proporciona actualizaciones del tráfico en tiempo real, no permite añadir reseñas ni acceder a todos los lugares guardados en una cuenta. Google Maps conserva funciones específicas de navegación que no están disponibles desde esta herramienta.

Señalar el lugar hace la búsqueda más conversacional

Una búsqueda convencional exige explicar mediante palabras dónde quieres encontrar algo. La nueva alternativa añade otra posibilidad: marcar un punto y sus alrededores antes de indicar qué necesitas. La referencia geográfica y el lenguaje natural pasan a formar parte de una misma petición.

Google todavía no ha detallado oficialmente el alcance específico de “Map”, incluidos los idiomas, cuentas y regiones que pueden recibirlo. La compañía indica que determinadas capacidades relacionadas con Google Maps se habilitan gradualmente, por lo que el acceso puede no aparecer al mismo tiempo en todos los celulares.

La novedad reduce la distancia entre localizar un sitio y decidir qué hacer allí. Google Maps continúa concentrando la navegación, mientras la IA puede encargarse de interpretar una pregunta relacionada con el espacio seleccionado. La diferencia está en poder comenzar señalando dónde quieres buscar, sin tener que conocer previamente el nombre o la dirección exacta.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

La decisión afecta uno de sus principales atractivos dentro de la familia Pixel: mantenerse considerablemente por debajo de las opciones superiores. Esa ventaja se reduce y hace más importante revisar qué ofrece frente a alternativas recientes.

El Pixel 10a ahora parte de US$599

La versión de 128 GB pasó de US$499 a US$599 en Estados Unidos. Son US$100 adicionales, cerca de un 20 % de incremento. La configuración de 256 GB quedó en US$699, según las cifras reportadas este 2 de octubre.

El aumento de precio no viene acompañado de cambios en el celular. Mantiene el Tensor G4, 8 GB de RAM y las mismas capacidades de almacenamiento. Este chip debutó con la familia Pixel 9 y queda dos generaciones por detrás del Tensor G6 incorporado en los nuevos Pixel 11.

Tampoco hay modificaciones en otros componentes. La ficha incluye pantalla OLED de 6,3 pulgadas con frecuencia de actualización de hasta 120 Hz, batería de 5.100 mAh y cámara principal de 48 megapíxeles. A esto se suman siete años de actualizaciones del sistema operativo y de seguridad.

La distancia frente al Pixel 11 se reduce a US$300

El Pixel 11 parte de US$899, de modo que ahora lo separan US$300 de la versión básica del 10a. Antes eran US$400. La menor brecha económica hace necesario considerar qué aporta cada alternativa por el dinero adicional.

El salto del Tensor G4 al G6 abarca dos generaciones. Este componente participa en el rendimiento, la eficiencia y el procesamiento de funciones de inteligencia artificial. Sin pruebas comparativas entre ambos celulares, esa distancia técnica no permite cuantificar cuánto cambia su funcionamiento.

El encarecimiento alcanzó otros mercados. Los importes reportados sitúan el dispositivo en 849 dólares canadienses en Canadá, 599 libras en Reino Unido y 649 euros en Europa. La modificación no se limita a Estados Unidos.

Google todavía no explica la causa del aumento

El reporte que detectó la subida menciona el encarecimiento de componentes como la memoria. La compañía no ha atribuido oficialmente los nuevos importes a ese factor, por lo que no puede establecerse una relación causal con la información disponible.

La posibilidad de modificar teléfonos que ya estaban a la venta había sido anticipada. Al presentar la familia Pixel 11 con tarifas superiores a las de sus antecesores, Google indicó que los incrementos terminarían extendiéndose a dispositivos disponibles en el mercado.

La cifra también cambia la referencia para el futuro 11a. No existe información oficial suficiente para establecer cuánto costará ese celular, así que US$599 no puede considerarse todavía su posible punto de partida.

El reajuste modifica el lugar que ocupaba este celular dentro del catálogo de Google. Su atractivo ya no depende tanto de ser la alternativa económica de la familia, sino de cuánto pesan su hardware de una generación anterior y el soporte prolongado frente a opciones más recientes.

Imagen: Google

La herramienta está pensada principalmente para personas ciegas o con baja visión. Puede ayudar a leer letras pequeñas, reconocer colores, encontrar elementos cercanos y comprender la distribución de un espacio. Además, indica cómo mover el teléfono cuando necesita obtener una perspectiva más clara.

Gemini Guided Vision puede decirte hacia dónde mover la cámara

La función opera dentro de Gemini Live mientras se comparte la imagen en tiempo real. Describe el entorno mediante audio y permite continuar preguntando acerca de lo que aparece en pantalla, sin necesidad de tomar primero una fotografía.

Entre sus posibilidades está localizar algo difícil de encontrar. Si un auricular cayó al suelo, por ejemplo, basta con recorrer la zona para que la inteligencia artificial examine la escena. El mismo sistema sirve para consultar una etiqueta, distinguir tonalidades o conocer qué hay alrededor.

Cuando aquello que se busca queda fuera del encuadre o no se aprecia con suficiente claridad, Gemini puede intervenir. Según la explicación oficial de Google, el asistente puede pedir que el teléfono se desplace hacia un lado, se incline o se aleje hasta conseguir una vista más útil.

Gemini Guided Vision reduce así la necesidad de acertar con la posición desde el primer intento. La IA acompaña la exploración y propone ajustes a medida que recibe nuevas imágenes.

Google desarrolló esta capacidad junto con Aira, compañía especializada en interpretación visual. Más de 1.000 integrantes de su red Trusted Tester participaron en las pruebas. Especialistas de la organización también intervinieron en la evaluación de las medidas de seguridad.

Leer letras pequeñas es solo una de sus posibilidades

Un menú con poca iluminación, el envase de un alimento o los controles de un electrodoméstico son algunos de los escenarios planteados por Google. También es posible consultar formas, patrones y colores mientras continúa la interacción.

La asistencia hablada puede acompañar el recorrido por una zona hasta localizar lo solicitado, en lugar de reconocer únicamente aquello que ya está centrado. Entre los ejemplos mostrados por la compañía están hallar pimienta dentro de un especiero lleno o recuperar un auricular perdido.

Gemini Live ya podía interpretar imágenes y escenas captadas por el celular. Sus funciones visuales permiten mantener conversaciones sobre aquello que muestra la cámara. La novedad, entonces, no consiste simplemente en darle acceso a la cámara.

Con Gemini Guided Vision cambia el tipo de interacción. Las descripciones habladas se combinan con preguntas sucesivas e indicaciones para corregir el encuadre. Esto reduce la dependencia de mirar la pantalla o saber exactamente hacia dónde dirigir el dispositivo.

El despliegue en Android será gradual

La novedad está llegando a equipos con Android 9 o posteriores en regiones e idiomas compatibles con Gemini Live. Su distribución será progresiva, por lo que cumplir los requisitos no garantiza que aparezca inmediatamente en todos los celulares.

Una vez habilitada, se activa desde los ajustes de la app de Gemini mediante la opción “Usar Visión guiada en Live”. Después se inicia una conversación y se comparte la cámara. Android ofrece un acceso desde las opciones de accesibilidad, mientras TalkBack incorpora una entrada específica en su menú.

Google advierte que las respuestas pueden contener errores. Esta tecnología no debe emplearse para navegar, detectar obstáculos, tomar decisiones médicas ni reemplazar ayudas para la movilidad. El análisis mediante inteligencia artificial tampoco garantiza que todos los componentes presentes sean identificados correctamente.

Gemini Guided Vision está diseñada para proporcionar información hablada acerca de aquello que observa el celular y facilitar consultas relacionadas. No determina si un recorrido es seguro ni sustituye sistemas especializados de asistencia visual.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

La comparación más cercana está en la MacBook Air M5 de 13 pulgadas, que comienza en US$1.099. Frente a ella, los nuevos computadores de Google plantean diferencias que van más allá del procesador. El software disponible, la pantalla táctil, las herramientas de inteligencia artificial y la relación con Android o iPhone pueden pesar más que varias especificaciones técnicas.

Googlebook vs MacBook cambia según el celular que los acompañe

Google construyó su nueva categoría alrededor de Android. Como explicamos al revisar las características del nuevo portátil de Google, es posible continuar tareas iniciadas en el celular, consultar archivos almacenados allí y abrir aplicaciones del teléfono desde el computador.

Apple conecta macOS con el iPhone mediante herramientas como AirDrop, Portapapeles Universal y Cámara de Continuidad. La diferencia está en el ecosistema que rodea al computador. Android establece una relación más directa con Googlebook, mientras un iPhone permite aprovechar las funciones desarrolladas para trabajar entre los dispositivos de Apple.

Gemini ocupa además un lugar central en los nuevos equipos. Puntero mágico permite seleccionar un elemento de la pantalla para preguntar, comparar o crear contenido con la IA. Rambler transforma ideas habladas en notas organizadas, mientras Crea tu widget genera componentes personalizados mediante instrucciones escritas. Los cinco modelos iniciales incorporan NPU con un rendimiento anunciado de entre 45 y 49 TOPS.

Apple Intelligence también forma parte de macOS y recurre al Neural Engine de sus chips para determinadas tareas. Sin embargo, las cifras de TOPS o la cantidad de núcleos neuronales no permiten establecer por sí solas cuál computador procesa mejor la IA. Las arquitecturas y los modelos utilizados son diferentes, de modo que esos números no equivalen a una prueba directa de rendimiento.

El precio deja de ser una ventaja automática para Google

La familia de Google comienza con el Acer Googlebook 14 por US$899. El Lenovo Googlebook 15 arranca en US$1.099 y el Dell XPS Googlebook sube a US$1.199. ASUS y HP elevan el precio inicial hasta US$1.299. Los cinco modelos anunciados para Estados Unidos incluyen 16 GB de RAM y 512 GB de almacenamiento en sus configuraciones de entrada.

Frente a esos valores, la MacBook Air M5 de 13 pulgadas salió al mercado por US$1.099, con 16 GB de memoria unificada y SSD de 512 GB. La MacBook Neo baja hasta US$599 en Estados Unidos, pero su versión inicial incorpora 8 GB y 256 GB. Google queda así entre los dos escalones de Apple en precio y configuración.

Gemini puede llamar a una tienda para preguntar si tiene un producto, reservar una mesa o cambiar una cita. Google prueba esta función con el nombre Call for Me, una herramienta experimental que permite al asistente gestionar llamadas a comercios mientras el usuario sigue la conversación y puede intervenir.

El acceso inicial está limitado a mayores de 18 años en Estados Unidos con un teléfono Pixel 11, una suscripción de Google AI y la versión beta pública de la aplicación Teléfono de Google. También se necesita la versión más reciente de Gemini y configurar el dispositivo en inglés. Por ahora, las llamadas solo pueden hacerse a números estadounidenses.

Gemini puede navegar por menús telefónicos automatizados, esperar en línea y conversar con el personal del negocio. Entre las tareas previstas están averiguar si un artículo está disponible, pedir que lo aparten, reservar en un restaurante o reprogramar una cita.

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Antes de iniciar la llamada, el asistente muestra un resumen con el número que marcará y la información que compartirá. La llamada se hace desde el teléfono del usuario y utiliza su número. Durante la conversación, es posible consultar una transcripción en directo, escuchar el audio o tomar el control.

El asistente se identifica como una inteligencia artificial de Google y avisa que llama en nombre del usuario en una línea grabada. La función tiene límites: no puede hacer llamadas de emergencia, realizar pagos ni comunicar datos sensibles, como contraseñas o información financiera. Tampoco está diseñada para llamadas de telemarketing.

Google describe Call for Me como un experimento y no ha anunciado cuándo podría llegar a otros modelos de Pixel, a más teléfonos Android o a países fuera de Estados Unidos. La compañía señala que las conversaciones reales pueden ser imprevisibles y que necesita ajustar la experiencia antes de ampliar su disponibilidad.

La novedad se suma a otros experimentos de Google con llamadas asistidas por inteligencia artificial, como Duplex y Ask for Me. Con Call for Me, Gemini intenta encargarse de una gestión completa —desde marcar hasta conversar con el comercio— mientras el usuario puede revisar lo que ocurre y hacerse cargo en cualquier momento.

La novedad amplía una función que comenzó como experimento y después se incorporó a la plataforma. Ahora, esa búsqueda conversacional también llegará a las compras. Además de encontrar videos relacionados con una consulta, podrá ordenar información sobre productos y responder preguntas específicas.

YouTube comparará productos según lo que busques

Al consultar por un producto concreto, la herramienta podrá presentar recomendaciones organizadas y una tabla comparativa. Los resultados incluirán atributos o categorías de acuerdo con las preferencias expresadas en la búsqueda, en lugar de limitarse a mostrar videos relacionados.

Parte de la información que normalmente estaría repartida entre distintas reseñas podrá reunirse en una misma consulta. La compañía no ha explicado qué criterios utilizará para ordenar los productos incluidos en las recomendaciones, un aspecto relevante para entender cómo se construirán esas comparaciones.

Las preguntas podrán continuar después de abrir un video. Desde la página de reproducción será posible consultar detalles relacionados con el contenido y obtener una respuesta sin iniciar otra búsqueda.

Gemini localizará la respuesta en el segundo exacto

Un modelo Gemini personalizado relaciona preguntas complejas con momentos específicos de los videos. Emily Moxley, vicepresidenta de gestión de productos de IA para espectadores, explicó que el sistema puede identificar el segundo exacto donde aparece información relacionada con una consulta.

Esta capacidad puede resultar útil en reseñas extensas, donde un dato concreto aparece varios minutos después del inicio. En lugar de recorrer todo el contenido para encontrarlo, la herramienta podrá dirigir la consulta hacia ese fragmento. Su alcance también incluye preguntas sobre viajes, aprendizaje y otros temas.

Más de 140 millones de personas utilizaron Ask YouTube durante junio para profundizar en videos, según cifras de la compañía. La cantidad representa un crecimiento superior al 500 % frente a diciembre de 2025 y muestra cuánto ha aumentado el uso de esta búsqueda conversacional.

Las reseñas ganan peso antes de decidir una compra

Los videos de creadores permiten conocer productos, verlos en funcionamiento y consultar opiniones antes de elegir. La inteligencia artificial añadirá una forma de localizar y ordenar esa información para facilitar el contraste entre alternativas sin separar la búsqueda del contenido original.

Las nuevas funciones no convierten la herramienta en un comprador automático ni determinan cuál producto es mejor. Su función será organizar recomendaciones, contrastar atributos y responder preguntas posteriores. La decisión seguirá dependiendo de factores como las necesidades, el presupuesto y las preferencias personales.

Todavía no se ha detallado un calendario completo de disponibilidad por países. La incorporación de estas funciones permitirá concentrar búsqueda, videos y comparaciones dentro de una misma conversación, reduciendo algunos de los pasos necesarios para investigar un producto antes de elegirlo.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

El episodio ocurrió en mayo dentro de una evaluación realizada por Irregular, una compañía dedicada a probar sistemas de IA. Gemini debía resolver un desafío de tipo “captura la bandera”, una modalidad utilizada en seguridad informática para encontrar información escondida o superar diferentes obstáculos técnicos.

El objetivo asignado al modelo era una empresa ficticia. Sin embargo, esa organización tenía el mismo nombre que una compañía existente. El ejercicio también terminó teniendo un elemento que no estaba previsto: Gemini obtuvo acceso a internet, aunque el modelo no debía conectarse a la red durante la prueba.

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A partir de ahí, una tarea que debía permanecer dentro de un entorno controlado terminó involucrando sistemas externos.

En una de las pruebas, Gemini consiguió acceder a un servicio protegido después de adivinar una contraseña. En otras dos ejecuciones utilizó búsquedas en la web para localizar información asociada con el nombre de la empresa que debía investigar. Entre los resultados encontró repositorios públicos con credenciales que pertenecían a otras compañías.

El modelo utilizó esas credenciales y consiguió entrar en los sistemas. Cuando identificó que estaba interactuando con organizaciones reales, abandonó las acciones y se desconectó, según la explicación de Google.

El límite entre una prueba y un ataque real

Google no considera que el episodio sea una muestra de desalineación de Gemini. La compañía sostiene que los mecanismos de seguridad funcionaron porque el modelo detuvo las intrusiones una vez que reconoció que había alcanzado objetivos reales. Las tres empresas fueron notificadas y Google también informó del caso a autoridades federales.

La discusión, sin embargo, va más allá de si hubo daños. Jack Cable, director ejecutivo de Corridor y hacker ético, cuestionó que el principal problema pueda reducirse a las reglas habituales para informar vulnerabilidades. A su juicio, el hecho relevante es que un agente de IA consiguió ejecutar acciones de intrusión contra sistemas que pertenecían a compañías que ni siquiera formaban parte de la prueba.

El caso tampoco aparece aislado. En los últimos meses se han conocido otros episodios relacionados con agentes de inteligencia artificial que, durante evaluaciones, interactuaron con sistemas reales o abandonaron los límites previstos para sus pruebas. La propia cronología recopilada en torno a estos incidentes incluye casos vinculados con OpenAI, Anthropic, Meta y Google.

Irregular aseguró que los problemas detectados durante la investigación fueron corregidos y que las compañías involucradas recibieron información sobre lo sucedido. Google, por su parte, no reveló cuáles fueron las organizaciones afectadas ni qué versión específica de Gemini participó en el ejercicio. La empresa sí indicó que no era su modelo más reciente.

La prueba deja un detalle especialmente relevante para el desarrollo de agentes de IA: incluso cuando una tarea comienza dentro de un entorno preparado para experimentar, el acceso a herramientas externas puede cambiar por completo el alcance de lo que el sistema es capaz de hacer.

Tras celebrar sus 20 años en abril, ahora Google anuncia dos actualizaciones para la función de traducción en vivo en iOS y Android, que se apoyan directamente en la base que la empresa sentó hace poco más de un año con el lanzamiento de sus herramientas de conversación en tiempo real e IA.

De dónde viene la traducción en vivo

Todo comenzó con el anuncio de nuevas capacidades de traducción en vivo y aprendizaje de idiomas impulsadas por los modelos Gemini. Google explicó entonces que, gracias a las capacidades de razonamiento avanzado y multimodalidad de estos modelos, era posible tener una conversación bidireccional en tiempo real, con traducción de audio y en pantalla en más de 70 idiomas, incluidos árabe, francés, hindi, coreano, español y tamil.

La mecánica era simple: abrir la app de Translate, tocar “Traducción en vivo”, elegir los idiomas y empezar a hablar. La app se encarga de alternar entre los dos idiomas, identificando pausas, acentos y entonaciones, de forma que la conversación fluya con un solo toque.

Google señaló que sus modelos de voz y reconocimiento de habla están entrenados para aislar sonidos, lo que permite mantener una buena calidad de traducción incluso en ambientes ruidosos, como un aeropuerto concurrido o una cafetería llena de gente. Esta función arrancó primero en Estados Unidos, India y México.

Junto con la traducción en vivo, esa misma actualización trajo una función de práctica de idiomas todavía en fase piloto, pensada para ayudar a los usuarios a ganar confianza al escuchar y hablar.

Con solo tocar “práctica”, definir el nivel y los objetivos, la app genera escenarios personalizados donde el usuario puede escuchar conversaciones y tocar las palabras que reconoce, o practicar hablando con pistas de apoyo. La función se diseñó junto con expertos en aprendizaje de idiomas y llegó primero para angloparlantes que practican español y francés, y para hispanohablantes, francófonos y lusófonos que practican inglés.

Lo nuevo: sesiones más largas y traducción por el auricular

Con esa base ya funcionando, Google identificó un patrón de uso que motivó las mejoras más recientes: más de un tercio de las sesiones de traducción en vivo ya duran más de cinco minutos.

Pensando en esas conversaciones largas, la compañía confirmó en su comunicado más reciente que los usuarios de Android ahora pueden mantener la traducción en vivo funcionando en segundo plano, ideal para quienes necesitan hacer otra cosa en el teléfono o simplemente bloquear la pantalla mientras la conversación continúa. La misma función llegará próximamente a iOS.

La segunda novedad sí llega primero a iPhone: los usuarios de iOS en todo el mundo ya pueden recibir la traducción en vivo directamente por el auricular del teléfono, una función que ya existía en Android. Basta con acercar el teléfono al oído cuando no se tienen audífonos a la mano, algo pensado para situaciones como escuchar anuncios en un aeropuerto ruidoso o seguir una visita guiada en medio de una multitud.

Cada mes, cerca de un billón de palabras pasan por las herramientas de traducción de Google, entre Translate, Search y las traducciones visuales de Lens y Circle to Search. Con estas actualizaciones sucesivas, la compañía no solo amplía el alcance de sus modelos Gemini para mejorar la calidad y velocidad de las traducciones, sino que empuja la traducción en vivo hacia un terreno cada vez más cercano al de una conversación real.

Artículo coescrito con Juan Pablo Aguirre Osorio

Imagen: Google

La herramienta está disponible en la aplicación Gemini y permite trabajar tanto con propuestas completamente nuevas como con ideas más específicas, por ejemplo, una canción para un video, una celebración o una pieza musical para una marca.

1. Entra a Gemini

El primer paso es ingresar a Gemini desde la web o abrir la aplicación móvil.

Una vez dentro, busca la opción relacionada con la creación de música. Lyria 3.5 está integrado directamente en Gemini, por lo que no es necesario utilizar un programa externo para comenzar.

2. Decide qué quieres crear

Antes de escribir el pedido, define la idea principal de la canción.

Puedes especificar:

• Género musical.
• Tema de la canción.
• Tipo de voz o si será instrumental.
• Instrumentos principales.
• Ritmo y energía.
• Duración aproximada.
• Ambiente que quieres transmitir.

Mientras más concreta sea la descripción, más fácil será orientar el resultado hacia lo que buscas.

Por ejemplo, en lugar de escribir simplemente:

“Crea una canción pop.”

puedes probar con:

“Crea una canción pop en español sobre dos personas que se conocen durante un viaje y terminan enamorándose. Quiero una atmósfera alegre, un ritmo bailable, guitarras eléctricas suaves, batería moderna y un estribillo fácil de recordar.”

3. Elige entre voz o instrumental

Lyria 3.5 permite decidir si quieres una composición instrumental o una pieza con voces.

Si estás creando una canción completa, puedes indicar el tipo de interpretación que buscas. Por ejemplo, una voz femenina, masculina o un estilo vocal determinado, siempre evitando pedir que imite directamente a un artista específico.

Para una pista de fondo, puedes solicitar una composición instrumental.

Un ejemplo sería:

“Crea una pista instrumental electrónica, energética y moderna, con sintetizadores, bajo marcado y batería electrónica. Debe funcionar como música de fondo para un video tecnológico.”

4. Describe la estructura

También puedes pedir una estructura determinada para que la canción tenga diferentes momentos.

Por ejemplo:

“Quiero una canción de aproximadamente tres minutos con una introducción breve, dos versos, un preestribillo, un estribillo potente, un puente y un último estribillo más intenso.”

Esto ayuda a que el resultado tenga una progresión más cercana a la estructura de una canción convencional.

5. Prueba las plantillas

Gemini también incorpora plantillas para facilitar la creación musical. Estas pueden servir como punto de partida cuando todavía no tienes claro qué tipo de canción quieres producir.

Hay opciones orientadas a diferentes necesidades, como música de fondo o canciones personalizadas para celebraciones.

Una vez elegida una plantilla, puedes modificar la idea y añadir tus propias instrucciones.

6. Genera varias ideas

No te quedes necesariamente con el primer resultado.

Si la canción tiene buen ritmo, pero la atmósfera no es la esperada, modifica el pedido. También puedes cambiar el género, los instrumentos, la energía o el tipo de voz.

Por ejemplo, puedes pasar de:

“Una canción romántica y tranquila”

a:

“Una canción romántica con ritmo pop contemporáneo, tempo medio, guitarra acústica, bajo cálido y batería ligera. El estribillo debe sentirse emotivo pero optimista.”

Pequeños cambios en la descripción pueden producir resultados bastante diferentes.

7. Crea una canción para una ocasión específica

Una de las posibilidades más sencillas es utilizar Gemini para crear canciones personalizadas.

Por ejemplo:

“Crea una canción de cumpleaños divertida para Laura. Debe mencionar que cumple 30 años, que le gustan los viajes y que sus amigos quieren celebrar con ella. Quiero un estilo pop alegre y un estribillo fácil de cantar en grupo.”

También puedes utilizar la herramienta para crear una cortina musical, una pista para un video o un tono personalizado.

8. Elige la duración

Lyria 3.5 incorpora la posibilidad de trabajar con pistas cortas o más largas. La elección dependerá del uso que quieras darle.

Para un video corto puede ser suficiente una pieza breve. Si buscas una canción completa, conviene solicitar una duración mayor y definir previamente la estructura.

Consejos para obtener mejores canciones

La clave está en describir la música como si estuvieras dando instrucciones a un productor.

En lugar de utilizar solamente el nombre de un género, combina varios elementos:

Género + ritmo + instrumentos + voz + ambiente + estructura + duración.

Por ejemplo:

“Crea una canción de indie pop en español, de ritmo medio, con guitarra acústica, bajo suave y batería orgánica. Voz femenina expresiva. La letra debe hablar sobre empezar de nuevo después de una ruptura. Quiero versos íntimos y un estribillo más grande y optimista, con una duración aproximada de tres minutos.”

Con este nivel de detalle, la idea musical queda mucho más definida y es posible experimentar hasta encontrar una versión que se acerque a lo que buscas.

Lyria 3.5 también está disponible para artistas y creativos mediante Google Flow Music, mientras que desarrolladores y usuarios técnicos pueden acceder a la generación musical mediante Google AI Studio y la API de Gemini.

La herramienta es la evolución de una función que Google había mostrado anteriormente bajo el nombre de Motion Cues. La compañía comenzó a trabajar en ella en 2024 y ahora la está incorporando como Motion Assist dentro de Android 17.

Su funcionamiento parte de una idea sencilla. Mientras el usuario está dentro de un vehículo en movimiento, Android muestra indicadores alrededor de los bordes de la pantalla que representan visualmente los movimientos del automóvil. El objetivo es ayudar a reducir el conflicto entre lo que perciben los ojos y lo que siente el cuerpo, una de las causas asociadas al mareo por movimiento.

Por ahora, los teléfonos Pixel parecen estar entre los primeros dispositivos en recibirla. Sin embargo, la actualización no está llegando al mismo tiempo a todos los equipos. Hay reportes de funcionamiento en modelos de la nueva generación Pixel 11, mientras que algunos teléfonos Pixel 10 Pro XL con Android 17 todavía no muestran la opción.

¿Cómo activar Motion Assist en un Pixel?

La función puede encontrarse desde la configuración de Google Play. El usuario debe ingresar a Configuración, seleccionar su perfil y entrar en Todos los servicios. Después debe buscar la sección de seguridad personal y del dispositivo y localizar Asistencia de movimiento.

Motion Assist permite activar un funcionamiento automático para que el teléfono encienda los indicadores cuando detecte que está dentro de un vehículo en movimiento. También existe la posibilidad de añadir un acceso directo a los ajustes rápidos para encender o apagar la herramienta manualmente.

Google incorporó además algunas opciones para personalizar la apariencia de las señales. Es posible modificar su color, forma y nivel de opacidad. También existe una opción de aleatorización que cambia automáticamente estas características.

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Uno de los cambios más importantes frente a las primeras pruebas está relacionado con la forma en que Android muestra los indicadores. Originalmente, la función dependía del permiso para aparecer sobre otras aplicaciones, lo que impedía que las señales se mostraran sobre determinados elementos del sistema, como la pantalla de bloqueo, las notificaciones, la barra de estado o los controles de volumen.

Con Android 17, Google realizó modificaciones a nivel del sistema operativo para permitir que los indicadores funcionen también sobre esos elementos.

La llegada, sin embargo, todavía es progresiva. Por eso, tener Android 17 instalado no garantiza que Motion Assist aparezca inmediatamente. La disponibilidad puede depender del dispositivo y del despliegue que esté realizando Google.

La función tampoco es completamente nueva dentro del ecosistema Android. Fabricantes como OPPO y vivo ya cuentan con herramientas similares orientadas a reducir el mareo al utilizar el teléfono durante los desplazamientos.

La propuesta parte de una necesidad particular del sector: una herramienta de IA para abogados no puede limitarse a responder preguntas. También debe respetar permisos, documentos confidenciales, barreras de acceso entre casos y los sistemas donde las organizaciones almacenan su información.

Por eso, Google plantea cuatro componentes. El primero son habilidades especializadas para tareas como revisar contratos, identificar cláusulas de riesgo, crear manuales de negociación, consultar cambios regulatorios y atender solicitudes de acceso a datos personales.

La plataforma también puede conectarse mediante el Model Context Protocol (MCP) con las herramientas que los equipos jurídicos ya tienen. Entre las integraciones aparecen Microsoft 365, Google Workspace, Docusign, Everlaw, iManage, NetDocuments, RelativityOne, Harvey, Legora, CourtListener y otras plataformas utilizadas para gestión documental, investigación y litigios.

La IA trabaja sobre los permisos que ya tiene cada abogado

Uno de los puntos que Google destaca es el manejo de información confidencial. Los conectores heredan los permisos establecidos en los sistemas jurídicos, por lo que Gemini Enterprise no debería acceder a documentos que el usuario tampoco tiene autorización para consultar.

Esto resulta especialmente relevante para firmas que manejan múltiples clientes y asuntos con restricciones de acceso. La compañía también señala que los datos de clientes, documentos, instrucciones y resultados permanecen dentro del perímetro privado de la organización y que no se utilizan para entrenar sus modelos fundamentales.

Entre las funciones anunciadas está la revisión de contratos como acuerdos con proveedores, acuerdos de confidencialidad y documentos relacionados con fusiones y adquisiciones. La IA puede compararlos con las reglas internas de una empresa, detectar cláusulas consideradas de alto riesgo y proponer cambios para que un abogado los revise.

Otra función permite monitorear modificaciones regulatorias y relacionarlas con las políticas internas de una organización. También puede ayudar a convertir acuerdos existentes en manuales de procedimientos para futuras negociaciones.

Gemini Enterprise for Legal no es una aplicación independiente. Google la presenta como un complemento dentro de Gemini Enterprise, por lo que las organizaciones que ya utilizan la plataforma pueden añadir las capacidades jurídicas sin implementar una segunda herramienta con controles separados.

La compañía señala que la solución fue desarrollada junto con firmas como Cleary Gottlieb, Freshfields, Weil y Williams & Connolly. Actualmente, Gemini Enterprise for Legal está disponible en versión preliminar, según Google Cloud.

En una conversación centrada en el avance tecnológico y el papel de las políticas públicas, Pichai trazó un paralelo claro entre el estado actual de la física cuántica aplicada y los primeros días del desarrollo de la inteligencia artificial moderna.

1. De miles de millones de años a 5 minutos

El punto de partida del debate fue el hito reciente de Google en el desarrollo de hardware cuántico. Pichai destacó que la compañía logró concretar un cálculo en tan solo cinco minutos, una tarea matemática que a una de las supercomputadoras clásicas más potentes del planeta le habría tomado decenas de miles de millones de años (un período de tiempo mayor a la edad estimada de nuestro universo).

Más allá del titular efectista, el avance real no reside solo en la velocidad, sino en el progreso continuo hacia la corrección de errores (error correction). Este pilar técnico resulta fundamental para construir sistemas cuánticos tolerantes a fallos y verdaderamente escalables a gran escala.

2. El “momento 2010” de la cuántica y la llegada de casos prácticos

Al comparar el ritmo de evolución, Pichai afirmó que la computación cuántica atraviesa hoy un momento similar al que vivió la inteligencia artificial en la década de 2010, cuando proyectos como Google Brain apenas comenzaban a demostrar el potencial real del aprendizaje profundo (deep learning).

Según las proyecciones del ejecutivo:

Horizonte de 5 a 10 años: Veremos computadoras cuánticas verdaderamente útiles y aplicables a problemas prácticos de la industria, la medicina y la ciencia de materiales.

Impacto real: La tecnología pasará de laboratorios de prueba a entornos productivos capaces de resolver problemas complejos que hoy resultan inabordables.

3. ¿Es momento de regular la computación cuántica?

Frente a la inquietud sobre si los gobiernos deben legislar o restringir esta tecnología desde ya, la postura de Pichai fue cauta: es demasiado pronto para regular, pero es vital empezar a prepararse.

Las recomendaciones para los Estados y tomadores de decisión se dividen en dos frentes claros:

Ciberseguridad y encriptación: La principal urgencia radica en migrar hacia estándares de encriptación post-cuántica (Post-Quantum Cryptography), previniendo el riesgo que representarán estos procesadores para los algoritmos de seguridad tradicionales.

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Infraestructura e investigación (Clusters cuánticos): En un horizonte de 3 a 5 años, los gobiernos deberían planear la creación de clústeres de investigación cuántica para fomentar la innovación pública y privada, en lugar de frenarla con marcos regulatorios prematuros.

La paradoja de la verificación: ¿Cómo saber si el resultado es correcto?

Ante la duda recurrente de cómo los científicos validan un resultado que a una computadora tradicional le tomaría eones verificar, Pichai aclaró que la física y la informática cuántica emplean métodos de triangulación y verificación matemática independiente. La complejidad o el tiempo necesario para calcular una solución es muy distinto al tiempo requerido para verificarla, lo que permite a los investigadores asegurar la validez de los cómputos.

Conclusión
La computación cuántica ya no es una hipótesis de ciencia ficción. Con aplicaciones prácticas en el horizonte de la próxima década, el mensaje clave para la industria de la tecnología y los gobiernos es claro: la regulación cerrada puede esperar, pero la preparación en infraestructura y ciberseguridad debe comenzar hoy.

YouTube ya había adoptado este criterio para los Shorts en 2025, alineándose con el estándar que usan TikTok e Instagram Reels. Lo que ocurre ahora es que ese mismo criterio se extiende a todo el catálogo de la plataforma, eliminando el antiguo umbral no oficial de 30 segundos que se usaba para videos tradicionales.

Dos métricas, no una

Para evitar confusión, YouTube mantendrá el sistema anterior de conteo bajo un nuevo nombre: “vistas comprometidas” (engaged views), disponible en YouTube Analytics dentro del Modo avanzado. Esta métrica sigue reflejando cuántas personas realmente permanecen viendo el contenido más allá de los primeros segundos.

De ahora en adelante habrá una cifra pública de alcance (cuántas veces se reprodujo el video) y una cifra interna de atención real (cuánto tiempo se quedó la audiencia). Las marcas y agencias que evalúen creadores tendrán que precisar a cuál de las dos se refieren, y las comparaciones de rendimiento antes y después del 24 de agosto quedarán rotas como serie histórica.

El impacto real en la monetización

YouTube fue explícito en que el cambio no modifica los ingresos de los creadores ni los requisitos de entrada al Programa de Socios (YPP). Tanto las ganancias como la elegibilidad seguirán calculándose con las métricas de “engaged views” y “engaged watch hours”, simplemente rebautizadas como “qualified Shorts views” y “qualified watch hours” para efectos del YPP, no con el nuevo conteo público inflado.

Lo que sí cambia es la percepción. Los creadores verán crecer sus contadores de vistas más rápido que antes, generando una sensación de crecimiento que no necesariamente se traduce en más ingresos.

Ese contraste se vuelve más notorio si se considera que, apenas la semana anterior a este anuncio, YouTube informó que a partir del 1 de febrero duplicará los umbrales para monetizar: pasará de los requisitos actuales a 8.000 horas de reproducción o 20 millones de vistas en Shorts en 90 días. Es decir, mientras el número público de vistas se infla y es más fácil de alcanzar, la barra real para poder monetizar un canal se vuelve considerablemente más exigente.

Qué queda para creadores y marcas

Los creadores deberán usar la nueva cifra pública para mostrar alcance ante marcas y patrocinadores, pero seguir considerando las “engaged views” como termómetro real de desempeño e ingresos.

Para los anunciantes, el cambio obliga a especificar en sus contratos y reportes cuál de las dos métricas están usando, algo que hasta ahora se daba por sentado.

Artículo coescrito con Juan Pablo Aguirre Osorio

Imagen: Foto de NordWood Themes en Unsplash

La compañía presentó estas novedades durante Made by Google, donde mostró el Pixel 11 Pro Fold, el Pixel Watch 5 y el resto de la familia Pixel. Para los desarrolladores, uno de los cambios más relevantes está relacionado con la adaptación de las aplicaciones a diferentes tamaños y formas de pantalla.

El Pixel 11 Pro Fold cuenta con una pantalla interna de mayor tamaño y otra externa convencional. Esto obliga a que las aplicaciones puedan reorganizar sus elementos según el espacio disponible, en lugar de limitarse a ampliar una interfaz diseñada para un teléfono tradicional.

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Google recomienda utilizar herramientas de Jetpack Compose como Navigation 3, además de nuevas opciones de diseño como Grid y FlexBox. También plantea el uso de MediaQuery, todavía experimental, para adaptar la interfaz según factores como la postura del dispositivo plegable o el estado del teclado.

La adaptación también debe tener en cuenta situaciones como la pantalla dividida, la multitarea, los cambios de orientación y las distintas posiciones de la bisagra. Las clases de tamaño de ventana de WindowManager permiten que las aplicaciones respondan a las dimensiones reales de la ventana y respeten los pliegues como divisores naturales del contenido.

Google apunta a aplicaciones que respondan al dispositivo

Algunas aplicaciones ya están aplicando estas herramientas. Notability, por ejemplo, desarrolló una interfaz de dos paneles que cambia entre las configuraciones plegada y expandida. Flo Health utilizó primitivas de estado de Jetpack Compose, ViewModel y clases de tamaño de ventana para mantener sus recorridos de usuario durante cambios de orientación, plegado y redimensionamiento.

La actualización también contempla funciones específicas para cámaras en dispositivos plegables. CameraX puede gestionar la rotación del sensor y el escalado de la pantalla, mientras que los desarrolladores que trabajan con Camera2 pueden recurrir a CameraViewfinder para estabilizar las previsualizaciones. Esto permite crear experiencias de doble pantalla y utilizar la cámara trasera para selfies de alta resolución.

En los relojes, el Pixel Watch 5 incorpora Wear OS 7 y nuevas posibilidades de interacción mediante gestos con una sola mano. Desde la beta 1.7 de Compose para Wear OS 7, los desarrolladores pueden integrar acciones como el doble pellizco o el giro de muñeca en sus aplicaciones. Spotify ya utiliza este sistema para controlar la reproducción sin tocar la pantalla con la otra mano.

Wear OS 7 también incorpora actualizaciones en vivo para mostrar información como resultados deportivos, avances de entrenamientos o el estado de una entrega. Just Eat utiliza esta función para presentar el progreso de los pedidos directamente en el reloj. Además, Google señala una mejora de hasta 10 % en la duración de la batería frente a Wear OS 6.

La inteligencia artificial completa la actualización. Los Pixel 11 están preparados para ejecutar Gemini Nano 4 directamente en el dispositivo, con procesamiento de IA de baja latencia. Mediante la API GenAI Prompt de ML Kit, las aplicaciones pueden enviar solicitudes en lenguaje natural al modelo, que admite más de 140 idiomas y capacidades multimodales.

Google ya puso a disposición de los desarrolladores sus guías para crear aplicaciones adaptativas, experiencias para Wear OS 7 e integrar IA en el dispositivo. También ofrece nuevas habilidades de Android para que agentes de inteligencia artificial puedan ejecutar tareas de desarrollo con mayor contexto.

Google se encuentra desarrollando un asistente médico a distancia llamado AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), una inteligencia artificial basada en los modelos Gemini y Project Astra. Este sistema utiliza tecnología multimodal para interpretar señales tanto verbales como no verbales durante una videoconsulta, permitiendo analizar en tiempo real el movimiento, la respiración, el tono de voz, la postura y las expresiones faciales del paciente para complementar su historial clínico.

El avance de Google con AMIE: el nuevo asistente médico virtual

En estudios simulados, AMIE ha demostrado un rendimiento comparable e incluso superior al de médicos de Atención Primaria. Logró un 91% de coincidencia en incluir el diagnóstico correcto en primer lugar, frente al 77% obtenido por los médicos humanos.

Además, destaca por su proactividad al guiar exámenes físicos virtuales con un 72% de éxito, frente al 39% de los profesionales. Aunque actualmente se encuentra en fase experimental y requiere validación con pacientes reales, el sistema cuenta con un aprendizaje continuo y supervisión constante por parte de Google para asegurar precisión y empatía, esto en información compartida por la compañía.

La democratización de la inteligencia artificial médica

Mientras Google enfoca sus esfuerzos en videoconsultas inteligentes, la empresa 360 Health Data, fundada por Mike Hoey y Shahir Kassam-Adams, aborda la brecha de información científica y clínica que enfrentan los profesionales de la salud en Latinoamérica.

Para solucionarlo, han desarrollado Coralia Health, una plataforma integral totalmente en español que consolida en un solo lugar artículos científicos, información sobre medicamentos según regulaciones locales, noticias clínicas y herramientas interactivas.

Esta plataforma está adaptada a las realidades locales: funciona en navegadores, dispositivos móviles de conexión limitada e incluso a través de un chatbot de inteligencia artificial en WhatsApp. Manuela Gutiérrez, líder de operaciones de 360 Health Data, destaca que el propósito va más allá de la tecnología.

“Queremos que toda la información que el médico necesita en su día a día esté centralizada en un solo lugar”, dijo Gutiérrez en una entrevista.

En relación al uso de nuevos algoritmos, Gutiérrez aclara: “Usamos la IA principalmente para organizar, filtrar grandes volúmenes de información científica, pero para nosotros esta tecnología nunca reemplazará el criterio médico. Nuestros algoritmos priorizan contenido relevante para cada especialidad, pero siempre con supervisión humana y posibilidad de discusión entre pares”.

Mientras Google redefine la telemedicina con AMIE, al optimizar la precisión diagnóstica y la empatía en videoconsultas simuladas, iniciativas como locales como Coralia Health adaptan esta transformación a las necesidades de idioma y fragmentación de información que enfrentan los médicos en Latinoamérica. Ambas propuestas demuestran que la tecnología no busca sustituir al profesional de la salud, sino actuar como un soporte que democratiza el conocimiento y potencia el criterio clínico con un enfoque profundamente humano.

La compañía describe a Gemini Robotics ER 2 como un “cerebro” de alto nivel. Su función no es mover directamente al robot, sino interpretar el entorno, planificar los pasos necesarios y coordinar la ejecución mediante modelos especializados de visión, lenguaje y acción.

Una de las novedades es que el modelo analiza de forma continua la señal de video que recibe el robot. Gracias a ello puede verificar si una tarea avanza correctamente, detectar errores durante la ejecución y decidir cuándo continuar con el siguiente paso sin necesidad de reiniciar todo el proceso.

El sistema también puede utilizar herramientas externas de manera nativa, entre ellas la Búsqueda de Google, además de otras funciones que definan los desarrolladores para ampliar las capacidades del robot según cada aplicación.

Robots que trabajan en equipo

Otra de las incorporaciones es la posibilidad de coordinar varios robots al mismo tiempo. La propuesta permite que diferentes máquinas compartan información, distribuyan tareas y colaboren en un mismo espacio, algo pensado para actividades que un solo robot no podría completar de forma eficiente.

Google explica que los desarrolladores pueden conectar Gemini Robotics ER 2 con interfaces de control de bajo nivel, modelos de visión, lenguaje y acción, sistemas de navegación y transmisiones de video, audio o texto. El modelo actúa como un orquestador que coordina todas esas herramientas para ejecutar tareas de varios pasos.

La empresa asegura que esta versión mejora el desempeño de Gemini Robotics ER 1.6 en distintos modos de control, incluyendo robots reales, simulaciones y operaciones con intervención humana.

Otro avance está relacionado con la comprensión del progreso de una tarea. El modelo clasifica el estado de ejecución a partir del análisis continuo del video y determina cuánto falta para finalizar una actividad. Esto le permite corregir errores durante el proceso sin comenzar desde cero.

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También incorpora una función para identificar el momento exacto en el que ocurre una acción importante, como detener el llenado de una taza de café o confirmar que una bombilla quedó correctamente instalada antes de continuar con el siguiente paso.

Google afirma que Gemini Robotics ER 2 amplía además sus capacidades de razonamiento espacial. Entre ellas están la detección de fallos durante la ejecución mediante video, la lectura de diferentes tipos de instrumentos —desde pantallas digitales hasta reglas o termómetros— y una mejor comprensión de preguntas relacionadas con el entorno físico.

La seguridad ocupa otra parte de la actualización. Según la compañía, el modelo mejora el seguimiento de instrucciones relacionadas con restricciones físicas y la detección de personas cercanas. En las pruebas realizadas, el sistema detiene automáticamente a un robot humanoide cuando alguien entra en su área de trabajo y reanuda la actividad cuando el espacio vuelve a estar despejado.

Gemini Robotics ER 2 ya está disponible para desarrolladores a través de la API de Gemini y Google AI Studio. Además, se ofrece en versión preliminar privada dentro de Gemini Enterprise Agent Platform, donde los equipos pueden comenzar a crear aplicaciones para robots capaces de desenvolverse en entornos físicos cada vez más complejos.

La función permite configurar previamente un breve video en el que el usuario debe mirar a la cámara y realizar algunos movimientos sencillos y guiados con la cabeza. El objetivo es capturar distintos ángulos del rostro y crear un registro que después pueda utilizarse para comprobar la identidad de la persona.

Si en algún momento el usuario tiene dificultades para acceder a su cuenta, puede grabar un nuevo video selfie. Google compara esa grabación con la que fue registrada durante la configuración para verificar si ambas corresponden a la misma persona. El sistema también solicita movimientos simples para confirmar que está frente a un video en directo y no ante una fotografía o una grabación manipulada.

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La compañía asegura que la herramienta fue diseñada con medidas específicas para reducir los intentos de suplantación de identidad. Entre las amenazas que busca detectar están los contenidos falsos generados mediante técnicas como los deepfakes, que pueden utilizar imágenes o videos de una persona para intentar hacerse pasar por ella.

La configuración es voluntaria y el usuario conserva el control sobre el registro. El video se graba y almacena con su consentimiento, permanece cifrado mientras está guardado y puede eliminarse desde la propia cuenta de Google. Según la información presentada por la compañía, la grabación se utiliza para ayudar al inicio de sesión, salvo que el usuario decida compartirla para otros fines.

La nueva opción amplía las alternativas de acceso que Google ofrece junto con métodos como las claves de acceso y los contactos de recuperación. La idea es que los usuarios cuenten con más de una forma de demostrar que son los propietarios de una cuenta, especialmente cuando pierden temporalmente el acceso a sus dispositivos habituales.

Quienes quieran comprobar si su cuenta cumple con los requisitos pueden revisar la disponibilidad de la función y configurar el video selfie desde la página habilitada por Google para este proceso. La herramienta se suma a las opciones de seguridad disponibles para recuperar el acceso sin depender exclusivamente de un teléfono o computador específico.

Entre las novedades se destacan un modo dedicado a motociclistas, rutas sugeridas con base en el historial de viajes de cada usuario, un modo con indicaciones de voz reducidas para quienes prefieren escuchar música sin interrupciones, y nuevas capacidades basadas en Gemini, que ahora permiten reportar incidentes de tráfico y buscar destinos usando comandos de voz en lenguaje natural.

La incorporación progresiva de IA generativa en productos de uso masivo se ha convertido en una de las prioridades del ecosistema Google. En el caso de Waze, la compañía sostiene que estas actualizaciones buscan dar a los usuarios mayor control sobre cómo quieren transitar cada trayecto, ya sea eligiendo qué tipo de información reciben, cómo la reciben o qué rutas se les sugieren por defecto.

Las funciones se están desplegando de forma escalonada en distintos mercados, algunas ya disponibles de forma global y otras limitadas por el momento a un número reducido de países o a la comunidad beta de la aplicación. A continuación, el detalle de cada una.

Modo moto

Una motocicleta no navega igual que un automóvil; puede acceder a calles más angostas y es más sensible al estado del pavimento. El nuevo modo motocicleta de Waze utiliza inteligencia artificial para calcular rutas que incorporan atajos y restricciones específicas para vehículos de dos ruedas, con el objetivo de ofrecer un trazado más preciso y un tiempo estimado de llegada más ajustado a la realidad.

La función también señala en el mapa peligros que afectan particularmente a los motociclistas, como baches, resaltos, cruces peatonales elevados y puentes angostos. Waze indica que esta información se nutre de su sistema de tráfico en tiempo real y de un grupo de editores de mapas dedicados específicamente a documentar riesgos para motociclistas.

El modo motocicleta ya está disponible en Argentina, Brasil, Colombia, Malasia, México, Perú y Filipinas, tanto en Android como en iOS. La compañía anticipó que planea expandir la función a más países en los próximos meses.

Navegación personalizada según el historial de viajes

Waze comenzará a sugerir rutas tomando en cuenta los trayectos previos de cada usuario, además de su ya conocido análisis del comportamiento del tráfico a nivel local. En la práctica, esto significa que un conductor que suele priorizar autopistas por sobre calles con múltiples paradas verá ese tipo de ruta como primera opción sugerida.

La compañía aclaró que la personalización puede desactivarse desde la configuración de la aplicación, o bien el usuario puede optar por rutas alternativas en cada viaje sin necesidad de desactivar la función por completo. Esta actualización ya está disponible a nivel global, en Android y iOS.

Modo de voz reducido

Pensada para quienes prefieren minimizar las interrupciones durante el viaje, la nueva función “less chatty” (menos conversador, en su traducción literal) reduce la cantidad de indicaciones de voz y acorta su duración. Waze aclaró que las alertas consideradas críticas, como peligros en la vía, giros y cambios de carril, se seguirán emitiendo, aunque con menor frecuencia, de manera que no interrumpan tanto la reproducción de música o podcasts.

Este modo ya está disponible de forma global en Android y iOS.

Reporte de incidentes por voz, ahora también para actualizar el mapa

La función de reporte conversacional, presentada meses atrás, ya permitía informar incidentes de tráfico, como demoras o congestión, hablando en lenguaje natural gracias a Gemini. Waze amplió ahora esa capacidad para incluir sugerencias de actualización del mapa, como el cierre de una calle o un cambio en una dirección. Basta con que el usuario diga, por ejemplo, que una vía está cerrada, para que la información se envíe a los editores de mapas locales, encargados de verificarla antes de aplicar el cambio.

La función está disponible a nivel global en Android y iOS.

Búsqueda de destinos mediante comandos de voz

La última de las novedades permite a los usuarios encontrar un destino sin necesidad de conocer su ubicación exacta. Mediante el ícono de búsqueda por voz, es posible formular preguntas como dónde encontrar una cafetería abierta en ese momento, un estacionamiento cercano a un punto determinado o una estación de servicio con precios más convenientes en la zona. Waze responde con una lista de opciones y permite iniciar la navegación directamente por voz.

Esta función, impulsada también por Gemini, se encuentra por el momento disponible únicamente para la comunidad beta de Waze a nivel global, en Android y iOS.

Artículo coescrito con Juan Pablo Aguirre Osorio

Imagen: Waze Blog

La compañía asegura que estas novedades responden a una necesidad frecuente entre quienes desarrollan aplicaciones con IA: reducir tiempos de procesamiento sin sacrificar calidad. La propuesta consiste en combinar ambos modelos dentro de un mismo flujo de trabajo para pasar de una imagen estática a un video animado en pocos pasos.

Nano Banana 2 Lite fue presentado como la versión más rápida y económica de la familia Nano Banana. Está pensado para proyectos que requieren producir un gran volumen de imágenes o trabajar casi en tiempo real. Según Google, puede generar una imagen a partir de una descripción en aproximadamente cuatro segundos y tiene un costo de 0,034 dólares por cada imagen de resolución 1K, lo que representa una alternativa para quienes necesitan optimizar recursos.

El modelo está dirigido principalmente a desarrolladores, aunque también comenzará a integrarse en servicios para usuarios finales como la aplicación Gemini, Google Fotos, NotebookLM, Google Flow, Google Ads y el Modo IA del buscador.

Del boceto al video en una misma plataforma

La segunda novedad es Gemini Omni Flash, un modelo capaz de generar y editar videos utilizando texto, imágenes y clips como referencia. La herramienta permite modificar una escena mediante instrucciones conversacionales y mantener coherencia entre los distintos elementos visuales, una función pensada para agilizar procesos creativos que antes requerían varias aplicaciones.

Por ahora, Omni Flash admite videos de hasta diez segundos y mantiene algunas limitaciones, como la falta de soporte para referencias de audio o la dificultad para conservar completamente la apariencia de un personaje durante ciertos cambios de escena. Google indicó que estas capacidades continuarán evolucionando durante la etapa de vista previa pública.

Uno de los aspectos que la empresa busca impulsar es el uso conjunto de ambos modelos. La idea consiste en generar primero una imagen con Nano Banana 2 Lite y luego convertirla en un video mediante Gemini Omni Flash. Para demostrar estas posibilidades, Google publicó varias aplicaciones de ejemplo, entre ellas una que transforma una fotografía en un recorrido animado por distintos lugares del mundo, otra para visualizar remodelaciones de interiores y una enfocada en crear videos para comercio electrónico a partir de imágenes de productos.

Las personas interesadas en probar estas herramientas pueden acceder desde Google AI Studio o integrarlas mediante la API de Gemini. Google también puso a disposición documentación técnica, guías de uso y ejemplos para facilitar el desarrollo de proyectos basados en estos modelos. Además, el contenido generado incorpora la marca de agua SynthID, un sistema que permite identificar material creado con inteligencia artificial y reforzar la transparencia en su utilización.

Lejos de sugerir que estos sistemas tengan una ideología propia, los estudios indican que las diferencias aparecen por la selección de datos utilizados durante el entrenamiento, las reglas de seguridad incorporadas y las decisiones humanas que moldean el comportamiento final del modelo. Para millones de usuarios que ya utilizan la IA como buscador, asesor o herramienta de trabajo, comprender este fenómeno resulta cada vez más importante.

Cuando la IA “vota”: así midieron el sesgo los investigadores

Uno de los trabajos más recientes fue desarrollado por investigadores de la Universidad Libre de Ámsterdam y la Universidad de Oslo. En lugar de hacer preguntas tradicionales a los modelos de lenguaje, utilizaron miles de votaciones reales de los parlamentos de España, Noruega y Países Bajos para analizar cómo responderían distintos sistemas de inteligencia artificial si actuaran como legisladores.

Los resultados mostraron que la mayoría de los modelos evaluados tendían a adoptar posiciones cercanas al centro o con una ligera inclinación hacia la centroizquierda. Además, el estudio encontró diferencias significativas entre modelos, lo que demuestra que la orientación de las respuestas no depende únicamente del conocimiento almacenado, sino también del proceso de alineación aplicado por cada empresa.

Hallazgos similares aparecen en una investigación publicada en el Journal of Computational Social Science, donde científicos compararon varios modelos comerciales y de código abierto. El trabajo concluye que ninguno puede considerarse completamente neutral y que la tendencia ideológica cambia según el tema consultado, desde economía hasta derechos civiles o política ambiental.

Otro análisis, conocido como PoliticsBench 2026, amplió la comparación a modelos como GPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek, Llama y Qwen. En ese benchmark, siete de los ocho modelos evaluados mostraron una inclinación hacia posiciones de izquierda, mientras que Grok fue el único que presentó una tendencia más cercana a posturas de derecha.

¿Por qué importa si usas la IA para informarte?

Los investigadores coinciden en que estos resultados no significan que las empresas programen deliberadamente una postura política. Los grandes modelos de lenguaje funcionan calculando la palabra más probable que debe aparecer en una respuesta a partir de enormes volúmenes de texto extraídos de internet, libros, artículos y otras fuentes.

Después del entrenamiento inicial, los desarrolladores aplican procesos conocidos como Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), mediante los cuales personas evalúan respuestas y enseñan al modelo cuáles son más útiles, seguras o apropiadas. Esa etapa también influye en el comportamiento final del chatbot.

Para el usuario, la consecuencia es sencilla: dos asistentes de inteligencia artificial pueden responder de forma distinta a una misma pregunta sin que ninguno esté necesariamente “equivocado”. Las diferencias suelen reflejar prioridades distintas al seleccionar información, resumir argumentos o presentar matices sobre asuntos controvertidos.

Por esa razón, los propios autores de estas investigaciones recomiendan utilizar la inteligencia artificial como una herramienta de apoyo y no como una fuente única para comprender temas políticos, económicos o sociales. Contrastar la información con medios de comunicación confiables, documentos oficiales y diversas fuentes sigue siendo la mejor forma de reducir el impacto de posibles sesgos.

A medida que los chatbots reemplazan a los buscadores tradicionales en muchas consultas, el debate ya no gira únicamente alrededor de qué tan inteligentes son estos sistemas, sino también de qué tan transparentes resultan sus procesos de entrenamiento. Las investigaciones publicadas hasta ahora apuntan a una misma conclusión: la inteligencia artificial puede ser extraordinariamente útil, pero sus respuestas también reflejan las decisiones humanas que la hicieron posible.