Nuevas herramientas de Google AI 2025: Chips Gemini 2.0, Astra, Veo 2 y Trillium

La inteligencia artificial (IA) evolucionará a un ritmo vertiginoso hasta 2025, y las iniciativas de IA de Google introducirán avances técnicos significativos en todo su ecosistema.

Mientras Google Gemini AI ofrece capacidades mejoradas de procesamiento multimodal y análisis en tiempo real, otros proyectos recientes de IA de Google reflejan una estrategia centrada: crear sistemas de IA más capaces y prácticos que se integren de forma natural en los flujos de trabajo diarios.

Desde mejoras sustanciales en la búsqueda de IA de Google hasta desarrollos notables en arquitectura computacional, hemos reunido los principales avances a los que habrá que prestar atención en 2025.

Resumen Resumen

1. Puntos clave
2. Los 7 principales avances de Google en IA últimamente
   1. 1. Google Gemini 2.0
   2. 2. Proyecto Astra y búsqueda mejorada
   3. 3. Publicidad potenciada por la IA
   4. 4. Tecnología Visual: Veo 2 e Imagen 3
   5. 5. Chips Trillium para computación de IA
   6. 6. Investigación profunda y asistencia de código
   7. 7. Integración en la plataforma del consumidor
3. ¿Y ahora qué? Planes futuros relacionados con la IA
4. Conclusión
5. Preguntas frecuentes
6. Referencias

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Resumen

1. Puntos clave
2. Los 7 principales avances de Google en IA últimamente
   1. 1. Google Gemini 2.0
   2. 2. Proyecto Astra y búsqueda mejorada
   3. 3. Publicidad potenciada por la IA
   4. 4. Tecnología Visual: Veo 2 e Imagen 3
   5. 5. Chips Trillium para computación de IA
   6. 6. Investigación profunda y asistencia de código
   7. 7. Integración en la plataforma del consumidor
3. ¿Y ahora qué? Planes futuros relacionados con la IA
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4. Conclusión
5. Preguntas frecuentes
6. Referencias

Los 7 principales avances de Google en IA últimamente

1. Google Gemini 2.0

La IA Géminis de Google ha avanzado mucho en el procesamiento de la IA, sobre todo en la forma en que maneja varios tipos de información simultáneamente.

A diferencia de los modelos anteriores, que procesaban los distintos tipos de medios por separado, Gemini 2.0 analiza texto, imágenes, vídeo y audio en paralelo, de forma muy parecida a como el cerebro humano procesa la información sensorial. En otras palabras, se trata de una verdadera IA multimodal.

Las mejoras técnicas son sustanciales: el modelo alcanza una velocidad de procesamiento tres veces superior a la de su predecesor. También está impulsado por una red de más de 100.000 chips Trillium.

Esta arquitectura le confiere capacidades impresionantes, como mantener el contexto hasta diez minutos durante las conversaciones y eliminar la necesidad de repetir la información durante discusiones complejas.

Estas nuevas herramientas de IA de Google ya están mostrando un impacto práctico en diversas aplicaciones:

2. Proyecto Astra y búsqueda mejorada

De todas las últimas iniciativas de Google en materia de IA, el Proyecto Astra es especialmente ambicioso. Se trata de un agente digital especializado que puede integrarse directamente en la infraestructura de búsqueda de Google.

Piensa en el Proyecto Astra no como una mera mejora de la búsqueda, sino como un asistente inteligente que mejora toda la experiencia de búsqueda. Diseñado para comprender y mantener hilos de conversación complejos al tiempo que proporciona resultados cada vez más relevantes a través de múltiples interacciones.

La verdadera innovación en la búsqueda Google AI proviene de cómo procesa la información el Proyecto Astra. No trata cada búsqueda como una consulta aislada. Lo que hace, en cambio, es mantener una memoria de conversación ampliada y recordar el contexto durante un máximo de diez minutos.

Esto es bastante similar a cómo podría pensar un asistente de búsqueda humano durante una conversación en curso. Esto significa que los usuarios pueden explorar temas de forma natural sin tener que reformular o repetir constantemente el contexto.

Lo que realmente diferencia al Proyecto Astra es su capacidad para anticiparse a las necesidades de los usuarios basándose en la evolución de las conversaciones.

Digamos que estás investigando un tema técnico. El sistema no se limitaría a recordar tus consultas anteriores, sino que entendería la progresión de tu investigación y te sugeriría información tangencial relevante que quizá no se te hubiera ocurrido preguntar.

Si Google integra todo esto en su infraestructura de búsqueda principal, lo que es casi un hecho, significa que estas funciones no son sólo experimentales, sino que se convertirán en fundamentales para nuestra interacción con la tecnología de búsqueda en el futuro.

3. Publicidad potenciada por la IA

El sector de la publicidad está a punto de experimentar su transformación más significativa desde la revolución móvil. Los proyectos de IA de Google en el espacio publicitario nos muestran que podríamos asistir a un gran cambio en la forma en que las empresas conectan con los consumidores, yendo mucho más allá de los enfoques tradicionales basados en palabras clave hacia algo más sofisticado y matizado.

En lo que respecta a las búsquedas, Google está intentando mantener su posición cambiando toda la infraestructura publicitaria en lugar de limitarse a mejorar las herramientas publicitarias existentes.

Recientes noticias sobre la IA de Google y declaraciones del director general de Google, Sundar Pichai, revelan mejoras en el sistema para que comprenda las complejas interacciones de los usuarios a través de múltiples canales. Esto le ayudaría a procesar desde imágenes hasta consultas de voz para determinar la intención del usuario.

El sistema resulta especialmente prometedor en su capacidad para comprender el comportamiento de búsqueda más allá de las palabras clave tradicionales. Piensa en cómo buscan realmente los usuarios los productos, ya que pueden utilizar imágenes, describir lo que buscan en lenguaje natural o explorar conceptos relacionados.

La nueva plataforma basada en IA se adapta a estos patrones naturales de búsqueda, haciendo que la publicidad sea más intuitiva tanto para los vendedores como para los consumidores.

4. Tecnología Visual: Veo 2 e Imagen 3

La última tecnología de Google para generar imágenes con IA se está haciendo un hueco en el espacio de la IA visual. Veo 2 e Imagen 3 no sólo crean imágenes, sino que comprenden los matices de la composición artística y la narración visual.

Veo 2 es uno de los proyectos de IA más ambiciosos de Google hasta la fecha. Este modelo de IA de texto a vídeo puede generar vídeos de alta calidad con una resolución de hasta 4K, y tiene una comprensión más profunda de la física del mundo real y del movimiento humano.

Lo que lo distingue es su comprensión del lenguaje cinematográfico: puede incorporar elementos específicos del género, tipos de objetivos e incluso entender movimientos de cámara complejos.

Sin embargo, quizá lo más interesante sea cómo se integran estas herramientas con Google Labs. A través de plataformas como ImageFX y VideoFX, estas potentes herramientas se vuelven accesibles para los creadores al tiempo que mantienen importantes salvaguardas como la marca de agua SynthID para la transparencia.

Ya están surgiendo aplicaciones para el mundo real. Ahora los creadores pueden generar desde visualizaciones detalladas de productos hasta complejas secuencias narrativas, con la IA entendiendo no sólo qué crear, sino cómo crearlo de una forma visualmente atractiva.

Today, we’re announcing Veo 2: our state-of-the-art video generation model which produces realistic, high-quality clips from text or image prompts. 🎥

We’re also releasing an improved version of our text-to-image model, Imagen 3 – available to use in ImageFX through… pic.twitter.com/h6ejHaMUM4

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) December 16, 2024

5. Chips Trillium para computación de IA

Otro importante desarrollo en curso de Google es un chip de IA diseñado a medida llamado Trillium. Es la unidad de procesamiento tensorial (TPU) de sexta generación de Google.

Piensa en Trillium como el motor de la próxima generación de herramientas de IA de Google. ¿Por qué es especial?

Los números cuentan una historia impresionante: un rendimiento 4 veces superior al de su predecesor con un menor consumo de energía. Pero la verdadera magia se produce cuando estos chips trabajan juntos: más de 100.000 de ellos conectados en red en lo que Google denomina su Hiperordenador de IA.

Cuando se entrenan grandes modelos de IA, la mayoría de los sistemas se topan con un muro en el que añadir más potencia de cálculo produce rendimientos decrecientes.

Trillium lo supera con una eficiencia de escalado casi lineal. En la práctica, esto significa que los modelos de IA pueden volverse más sofisticados sin necesitar más recursos de forma exponencial.

6. Investigación profunda y asistencia de código

El enfoque de Google de la asistencia e investigación de código es otro gran desarrollo de la IA, cuya pieza central es Gemini Code Assist.

Esta herramienta ha sido capaz de alcanzar una impresionante tasa de éxito del 92,9% en tareas de generación de código. Pero a lo que hay que prestar atención es a cómo se integra con los entornos de desarrollo.

La ventana contextual de un millón de fichas del sistema es especialmente útil para las tareas de investigación.

Esto significa que puede procesar y sintetizar información equivalente a cientos de páginas de texto, manteniendo una comprensión coherente en todo momento, algo que antes se consideraba imposible con los sistemas de IA.

Go from a blank slate to a functional webpage, ready to be built upon, in under 1 minute with the help of Gemini Code Assist.

Try Gemini Code Assist → https://t.co/xY4E19J9bR pic.twitter.com/D9xWHjh1lC

— Google Cloud Tech (@GoogleCloudTech) November 21, 2024

7. Integración en la plataforma del consumidor

La verdadera prueba de cualquier tecnología es cómo repercute en los usuarios cotidianos, y aquí es donde brilla otro de los recientes proyectos de IA de Google.

La integración de la IA de Google Gemini en las plataformas de consumo de Google pretende mejorar fundamentalmente la forma en que las personas interactúan con la tecnología.

Lo que resulta especialmente emocionante es cómo estas integraciones mantienen la sofisticación sin dejar de ser accesibles. Tanto si utilizas Google Workspace para crear documentos como si accedes a las nuevas API para desarrolladores, la IA te ayuda sin abrumarte, adaptándose a tu nivel de experiencia. También proporciona funciones más avanzadas a medida que te vas sintiendo cómodo con las básicas.

Las capacidades de medición mejoradas son especialmente valiosas para las empresas, ya que proporcionan una visión clara de cómo las herramientas de IA afectan a la productividad y a la eficiencia del flujo de trabajo.

¿Y ahora qué? Planes futuros relacionados con la IA

Veamos qué se cuece realmente en los laboratorios de IA de Google, basándonos en los avances que hemos explorado. Esto es lo que podemos esperar de la IA de Google en 2025:

Lo que hace que estos desarrollos sean especialmente emocionantes es cómo se basan en los éxitos actuales de Google. Por ejemplo, la tasa de éxito que estamos viendo en las tareas de generación de código con el Asistente de Código Gemini insinúa que vendrán herramientas aún más potentes para los desarrolladores.

Al mismo tiempo, el avance de la ventana contextual de un millón de tokens sugiere que veremos capacidades de investigación y análisis aún más sofisticadas.

Conclusión

Estas recientes iniciativas de Google en materia de IA nos muestran una dirección clara para 2025: Google creará una IA no sólo potente, sino también muy práctica e integrada en nuestras infraestructuras actuales.

Ya se trate del procesamiento multimodal de Gemini 2.0, de las capacidades de búsqueda intuitiva del Proyecto Astra o de alguno de los otros grandes avances e innovaciones de la IA de Google, estas herramientas moldearán definitivamente la forma en que trabajamos, creamos y encontramos información este año.

Preguntas frecuentes