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10 cosas Deepseek ai lo hace mejor que Google Gemini
Es emocionante ver qué tan rápido avanza la inteligencia artificial. Deepseek AI es uno de esos modelos de IA en los titulares. El fuerte aumento en las instalaciones en los teléfonos Android demuestra la experiencia de usuario inigualable de Deepseek en nichos clave. Estas son algunas de las características y ventajas de Deepseek sobre Géminis.
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Los resúmenes de Deepseek están mejor organizados
Deepseek y Gemini pueden resumir, pero Deepseek es más legible. Probado con el mensaje “Dame el resumen de las recientes innovaciones de IA en 150 caracteres”, Deepseek devolvió los hallazgos clave como puntos de bala claros, aunque excedió ligeramente el límite de la palabra. Deepseek también analizó más información e incluyó citas para una mayor exploración. Gemini entregó un resumen conciso y preciso, pero utilizó un formato basado en párrafo que no era tan fácil de usar.
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La modelo gratuita de Deepseek supera los planes pagados de Gemini
Deepseek es un modelo de IA de código abierto gratuito sin tarifas de suscripción. En contraste, Gemini usa un modelo freemium. Las características básicas son gratuitas, pero las herramientas avanzadas, como el modelo Experimental 2.0 Pro, la investigación profunda y las grandes cargas de documentos, necesitan una suscripción avanzada de Gemini.
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El procesamiento local de Deepseek supera los retrasos en las nubes de Gemini.
Gemini basado en la nube envía todas las solicitudes a servidores externos para el procesamiento remoto antes de devolver una respuesta, que introduce una latencia que varía con la velocidad de Internet, la carga del servidor y la distancia geográfica. El alto tráfico del servidor puede dar lugar a tiempos de espera más largos, respuestas más lentas o falta de disponibilidad temporal. Ejecutar Deepseek en una máquina o servidor local elimina los retrasos en la comunicación en la nube y evita estos problemas al realizar todos los cálculos localmente.
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Deepseek es más barato de entrenar
La metodología de entrenamiento de Deepseek R1 utiliza el aprendizaje de refuerzo con un sistema de recompensas estructurado para optimizar la precisión y el formateo, superando los modelos de recompensa neuronal tradicionales. Según los informes, se entrenó durante 55 días en 2,048 GPU NVIDIA H800, reduciendo los costos a $ 5.5 millones, más bajo que los $ 191 millones estimados de Gemini. Sin embargo, los expertos advierten que las afirmaciones de costos de Deepseek carecen de transparencia total y pueden ser inexactos.
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Deepseek puede funcionar incluso sin Internet
Los usuarios pierden asistencia de IA cuando más la necesitan sin acceso a Internet. Los AI basados en la nube requieren una conexión estable para responder preguntas, resumir documentos o generar ideas. Aunque Gemini Nano admite la funcionalidad fuera de línea, carece de todo el potencial de su versión en la nube. Esto le da a DeepSeek una ventaja en escenarios en los que el acceso de IA fuera de línea es esencial, ya que Deepseek autohostante ofrece acceso de IA fuera de línea en cualquier momento y en cualquier lugar.
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Mantenga la privacidad completa sobre sus interacciones de IA cuando se autointee de sí mismo.
La mayoría de las personas prefieren mantener su historial de búsqueda, notas e interacciones privadas. Los modelos de IA basados en la nube transmiten datos a servidores remotos para su procesamiento. Aunque los proveedores como Google y OpenAI usan políticas de cifrado y retención de datos, la IA basada en la nube requiere que los usuarios confíen en un tercero con su información.
Esto plantea un riesgo para los usuarios que manejan contenido confidencial o patentado, que tienen poco control sobre el almacenamiento y el uso de datos. Por ejemplo, Google puede almacenar, analizar y usar datos financieros personales, pensamientos privados o proyectos creativos para mejorar sus modelos.
Deepseek proporciona una solución de IA local que mantiene todas las consultas, respuestas y procesamiento en el dispositivo del usuario. Esto detiene las preocupaciones sobre la exposición a los datos, el acceso no autorizado o las violaciones del servidor.
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Deepseek admite una personalización de IA más profunda que Géminis
Gemini permite a los usuarios crear expertos en IA personalizados con gemas, pero no otorga acceso a su código fuente o parámetros del modelo. Esto limita a los usuarios a ajustes predefinidos en lugar de admitir cambios fundamentales en el procesamiento del modelo. En consecuencia, los usuarios no pueden integrar conjuntos de datos especializados u optimizar el rendimiento para aplicaciones de nicho.
El marco de código abierto de Deepseek desbloquea el acceso completo a su arquitectura central, ofreciendo una poderosa alternativa para investigadores, empresas y entusiastas de la IA. Los usuarios pueden adaptar el modelo para industrias específicas, aplicaciones especializadas y necesidades lingüísticas únicas.
Por ejemplo, los investigadores médicos pueden capacitar a DeepSeek con terminología y estudios de casos específicos de la industria, mejorando su interpretación de los síntomas, los resultados del laboratorio y la literatura médica. Del mismo modo, las empresas pueden integrar datos patentados para personalizar los flujos de trabajo de IA, optimizar la automatización y mejorar las interacciones del cliente.
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Deepseek apoya la colaboración de código abierto
A diferencia de los modelos patentados que siguen las hojas de ruta corporativas, Deepseek se beneficia de las contribuciones colectivas que aceleran las correcciones de errores y los parches de seguridad. Como resultado, las vulnerabilidades, los sesgos y los cuellos de botella de rendimiento se identifican y se resuelven más rápido que en los modelos de código cerrado.
El ecosistema de código abierto acelera la expansión de las funciones. Los desarrolladores pueden agregar opciones faltantes sin esperar actualizaciones oficiales, lo que resulta en un ecosistema creciente de complementos de terceros, integraciones API y mejoras de rendimiento. También permite a los desarrolladores integrar a Deepseek en varias aplicaciones sin restricciones propietarias.
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El modelo autohospedado de Deepseek reduce la censura de IA
Los modelos de código cerrado hacen cumplir las políticas de moderación de contenido predefinidas que restringen las discusiones sobre temas delicados por razones éticas, legales o de mitigación de riesgos. Aunque el filtrado de contenido evita el mal uso, puede causar una censura no deseada cuando la IA rechaza temas de investigación legítimos o problemas sociales críticos. Por ejemplo, la versión web de Deepseek evita discusiones sobre el panorama político de China, probablemente debido a las limitaciones regulatorias. Esto refleja las restricciones en los modelos de IA occidentales, donde los filtros bloquean las conversaciones en asuntos controvertidos o legalmente sensibles.
Deepseek-R1-Abliterated ofrece un enfoque único. Los usuarios pueden acceder a una versión sin restricciones cuando se instalan localmente o se autohostan. Esto se logra eliminando los mecanismos de rechazo incorporados a través de un proceso conocido como abliteración que modifica los mecanismos internos del modelo para eliminar los comportamientos de rechazo.
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Deepseek ai no es una caja negra como Géminis
El acceso de código abierto permite a los usuarios, investigadores y reguladores realizar auditorías independientes con Deepseek. Esto permite examinar a fondo los prejuicios, las vulnerabilidades de seguridad y las preocupaciones éticas. Los modelos de código cerrado funcionan como cajas negras, lo que obliga a los usuarios a confiar únicamente en lo que asegura el proveedor. Sin acceso a los datos de código y capacitación, los usuarios no pueden comprender completamente cómo estos modelos toman decisiones o determinan si están sujetos a sesgos, errores o manipulación adversaria.
Los modelos de IA diagnostican enfermedades, recomendan tratamientos y gestionan los datos de los pacientes en atención médica. Un sistema de IA sesgado o poco confiable puede causar diagnósticos erróneos y resultados inequitativos. El acceso a los datos de capacitación de Deepseek permite a los profesionales médicos y éticos de IA verificar que el modelo utiliza diversos conjuntos de datos representativos, reduciendo el sesgo sistémico.
En finanzas, los modelos de IA influyen en las aprobaciones de préstamos, detectan fraude y impulsan el comercio algorítmico en finanzas. La falta de transparencia evita que los usuarios evalúen si un sistema de inteligencia artificial niega desproporcionadamente los préstamos a ciertos datos demográficos o basa las decisiones de inversión en datos defectuosos.
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El éxito de Deepseek debería empujar a Occidente
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Chatgpt puede ayudar a escribir un ensayo. Los científicos quieren que comience a doblar la ropa
STANFORD, California. – La inteligencia artificial puede encontrarle una receta o generar una imagen, pero no puede colgar una imagen en una pared o cocinar su cena.
Chelsea Finn quiere que eso cambie. Finn, ingeniero e investigador de la Universidad de Stanford, cree que la IA puede estar en la cúspide de impulsar una nueva era en robótica.
“A largo plazo queremos desarrollar un software que permita a los robots operar de manera inteligente en cualquier situación”, dice ella.
Una compañía que cofundó ya ha demostrado un robot AI de uso general que puede doblar la ropa, entre otras tareas. Otros investigadores han demostrado el potencial de IA para mejorar la capacidad de los robots para hacer todo, desde clasificación de paquetes hasta carreras de drones. Y Google acaba de dar a conocer
Un robot con IA que podría empacar un almuerzo.
Pero la comunidad de investigación se divide sobre si las herramientas generativas de IA pueden transformar la robótica de la forma en que han transformado algún trabajo en línea. Los robots requieren datos del mundo real y enfrentan problemas mucho más difíciles que los chatbots.
“Los robots no se convertirán de repente en este sueño de ciencia ficción de la noche a la mañana”, dice Ken Goldberg, profesor de UC Berkeley. “Es realmente importante que la gente entienda eso, porque todavía no estamos allí”.
Sueños y decepción
Hay menos partes de la ciencia e ingeniería que tienen una mayor brecha entre la expectativa y la realidad que la robótica. La misma palabra “robot” fue acuñado por Karel čapek, un escritor de Czeck que, en la década de 1920, escribió una obra que imaginaba seres humanos que podían llevar a cabo cualquier tarea que su dueño ordenara.
En realidad, los robots han tenido muchos problemas para hacer trabajos triviales. Las máquinas están en su mejor momento cuando realizan movimientos altamente repetitivos en un entorno cuidadosamente controlado, por ejemplo, en una línea de ensamblaje automotriz dentro de una fábrica, pero el mundo está lleno de obstáculos inesperados y objetos poco comunes.
En el Laboratorio de Finn en la Universidad de Stanford, el estudiante graduado Moo Jin Kim demuestra cómo los robots con AI al menos tienen el potencial de solucionar algunos de esos problemas. Kim ha estado desarrollando un programa llamado “OpenVLA
“Que significa visión, lenguaje, acción.
“Es un paso en la dirección de ChatGPT para la robótica, pero todavía hay mucho trabajo por hacer”, dice.
/
El robot en sí parece bastante poco notable, solo un par de brazos mecánicos con pinzas. Lo que lo hace diferente es lo que hay dentro. Los robots regulares deben estar cuidadosamente programados. Un ingeniero tiene que escribir instrucciones detalladas para cada tarea. Pero este robot funciona con una red neuronal de IA enseñable. La red neuronal opera cómo los científicos creen que el cerebro humano podría funcionar: los “nodos” matemáticos en la red tienen miles de millones de conexiones entre sí de una manera similar a la forma en que las neuronas en el cerebro están conectadas. “Programación” de este tipo de red se trata simplemente de reforzar las conexiones que importan y debilitar las que no lo hacen.
En la práctica, esto significa que Kim puede entrenar al modelo OpenVLA cómo hacer un montón de tareas diferentes, simplemente mostrándolo.
Se unen al robot un par de joysticks que controlan cada brazo. Para entrenarlo, un operador humano usa los joysticks para “titiriteros” al robot, ya que hace una tarea deseada.
“Básicamente, me gusta la tarea que quieras que hagas, sigues haciéndolo una y otra vez como 50 veces o 100 veces”, dice.
Esa repetición es todo lo que se requiere. Las conexiones entre nodos en la red neuronal de IA del robot se refuerzan cada vez que se muestra la acción. Pronto puede repetir la tarea sin el titiritero.
Para demostrar, Kim saca una bandeja de diferentes tipos de mezcla de senderos. Ya lo ha enseñado a recoger. Ahora quiero parte de la mezcla que tiene M&M y nueces verdes, y todo lo que tengo que hacer es preguntar.
“Saca algunos verdes con las nueces en el tazón”, escribo. Muy lentamente, los brazos del robot se ponen en acción.
En una feed de video, Openvla coloca una estrella sobre el contenedor correcto. Eso significa que la primera parte del modelo, que tiene que tomar mi texto e interpretar su significado visualmente, ha funcionado correctamente.
No siempre, dice Kim. “Esa es la parte en la que aguantamos la respiración”.
Luego, lentamente, vacilante, se extiende con su garra, toma la primicia y obtiene la mezcla de senderos.
“¡Parece que está funcionando!” dice Kim con entusiasmo.
Es una cucharada muy pequeña. Pero una cucharada en la dirección correcta.
Cualquier cosa bots
El investigador de Stanford, Chelsea Finn, ha cofundado una empresa en San Francisco llamada inteligencia física
que busca llevar este enfoque de entrenamiento al siguiente nivel.
Ella imagina un mundo en el que los robots pueden adaptarse rápidamente para hacer trabajos simples, como hacer un sándwich o reabastecer en los estantes de comestibles. Contrariamente al pensamiento actual sobre robótica, sospecha que la mejor manera de llegar allí podría ser capacitar a un solo modelo para hacer muchas tareas diferentes.
“De hecho, pensamos que tratar de desarrollar sistemas generalistas tendrá más éxito que tratar de desarrollar un sistema que haga una cosa muy, muy bien”, dice ella.
La inteligencia física ha desarrollado una red neuronal de IA que puede doblar la ropa, recoger granos de café y ensamblar una caja de cartón, aunque la red neuronal que le permite hacer todas esas cosas es demasiado poderosa para estar físicamente en el robot mismo.
“En ese caso, teníamos una estación de trabajo que estaba en el apartamento que calculaba las acciones y luego las envía a través de la red al robot”, dice ella.
Pero el siguiente paso, compilar datos de capacitación para su programa Robot AI, es una tarea mucho más difícil que simplemente recopilar texto de Internet para entrenar un chatbot.
“Esto es realmente difícil”, reconoce Finn. “No tenemos un Internet abierto de datos de robots, por lo que a menudo se trata de recopilar los datos nosotros mismos sobre los robots”.
Aún así, Finn cree que es factible. Además de los entrenadores humanos, los robots también pueden intentar repetidamente hacer tareas por su cuenta y rápidamente desarrollar su base de conocimiento, dice ella.
Dilema de datos
Pero Ken Goldberg de Berkley es más escéptico de que la brecha del mundo real se pueda unir rápidamente. Los chatbots de IA han mejorado enormemente en los últimos años porque han tenido una gran cantidad de datos para aprender. De hecho, han recogido casi todo el Internet para entrenar a sí mismos cómo escribir oraciones y dibujar imágenes.
Niall David Cytryn / Ambi Robotics
Robótica de Ambi
Simplemente construir los datos del mundo real de un mundo de Internet para robots va a ir mucho más lentamente. “A este ritmo actual, tomaremos 100,000 años obtener tantos datos”, dice.
“Diría que estos modelos no van a funcionar de la manera en que están siendo entrenados hoy”, está de acuerdo Pulkit Agrawal, un investigador de robótica en el MIT.
Agrawal es un defensor de la simulación: poner la red neuronal de IA que ejecuta el robot en un mundo virtual y permite que repita tareas una y otra vez.
“El poder de la simulación es que podemos recopilar cantidades muy grandes de datos”, dice. “Por ejemplo, en tres horas de simulación podemos recopilar 100 días de datos”.
Ese enfoque funcionó bien para los investigadores en Suiza que recientemente entrenaron un dron
Cómo competir colocando su cerebro con IA en un simulador y pasando a través de un curso preestablecido una y otra vez. Cuando entró en el mundo real, pudo volar el curso más rápido y mejor que un oponente humano hábil, al menos parte del tiempo.
Pero la simulación tiene sus inconvenientes. El dron funcionó bastante bien para un curso interior. Pero no podía manejar nada que no estaba simulado (viento, lluvia o luz solar, podría arrojar el dron del curso.
Y volar y caminar son tareas relativamente simples para simular. Goldberg dice que realmente recoger objetos o realizar otras tareas manuales que los humanos encuentran que son completamente sencillos son mucho más difíciles de replicar en una computadora. “Básicamente, no hay un simulador que pueda modelar con precisión la manipulación”, dice.
Agarrando el problema
Algunos investigadores piensan que incluso si el problema de los datos puede superarse, los problemas más profundos pueden darle a los robots de IA.
“En mi opinión, la pregunta no es, ¿tenemos suficientes datos … es más lo que es el encuadre del problema”, dice Matthew Johnson-Roberson, investigador de la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh.
Johnson-Roberson dice que a pesar de todas las increíbles habilidades que muestran los chatbots, la tarea que se les pide que hagan es relativamente simple: mira lo que un usuario humano tipos y luego intenta predecir las próximas palabras que el usuario quiere ver. Los robots tendrán que hacer mucho más que simplemente componer una oración.
“La siguiente mejor predicción de palabras funciona muy bien y es un problema muy simple porque solo está prediciendo la próxima palabra”, dice. Moverse a través del espacio y el tiempo para ejecutar una tarea es un conjunto mucho más grande de variables para que una red neuronal intente procesar.
“No está claro en este momento que puedo tomar 20 horas de imágenes de Go-Pro y producir algo sensato con respecto a cómo un robot se mueve en el mundo”, dice.
Johnson-Roberson dice que cree que se debe hacer una investigación más fundamental sobre cómo las redes neuronales pueden procesar mejor el espacio y el tiempo. Y advierte que el campo debe tener cuidado porque la robótica ha sido quemada antes, por la carrera para construir autos autónomos.
“Tanta capital se apresuró tan rápido”, dice. “Incentivó a las personas para hacer promesas en una línea de tiempo que no podrían cumplir”. Gran parte de la capital dejó el campo, y todavía hay problemas fundamentales para los autos sin conductor que permanecen sin resolver.
Aún así, incluso los escépticos creen que la robótica será cambiada para siempre por AI. Goldberg ha cofundado una compañía de clasificación de paquetes llamada Ambi Robotics que lanzó un nuevo sistema impulsado por la IA conocido como Prime-1 a principios de este año. Utiliza IA para identificar los mejores puntos para que un brazo robótico recoja un paquete. Una vez que tiene el punto de selección establecido por la IA, el brazo, que está controlado por una programación más convencional, hace el agarre.
El nuevo sistema ha reducido drásticamente la cantidad de veces que se eliminan los paquetes, dice. Pero él agrega con una sonrisa: “Si pones esto frente a una pila de ropa, no va a saber qué hacer con eso”.
De vuelta en Stanford, Chelsea Finn dice que está de acuerdo en que las expectativas deben mantenerse bajo control.
“Creo que todavía hay un largo camino para que la tecnología vaya”, dice ella. Tampoco espera que los robots universales reemplacen por completo el trabajo humano, especialmente por tareas complejas.
Pero en un mundo con poblaciones de envejecimiento y escasez de mano de obra proyectada, cree que los robots propulsados por IA podrían cerrar parte de la brecha.
“Estoy imaginando que esto realmente será algo que aumente a las personas y ayude a las personas”, dice ella.
Copyright 2025 NPR
Soy un usuario de iPhone desde hace mucho tiempo que también está interesado en experiencias de IA como ChatGPT. Hasta la semana pasada, estaba bien con que Apple estuviera detrás de rivales con sus características de inteligencia de Apple. También estaba de acuerdo con esperar a que Apple despliegue sus funciones de IA en Europa.
Pero resulta que la función de inteligencia de Apple que más esperaba, la Siri más inteligente, es Vaporware. De repente, la brecha entre Apple y sus rivales es increíblemente grande.
El paso en falso de AI de Apple es fácilmente el balón suelto más grande de la tecnología de IA desde que ChatGPT se volvió viral a fines de 2022. Las descripción general de la IA de búsqueda de Google, recomendando el pegamento en la pizza, parece una falla menor en comparación. Ojalá Siri Ai pudiera cometer tales errores.
No mencioné a Google accidentalmente. Géminis es una gran victoria para la compañía a la luz del desastre de inteligencia de Apple. Dado el plomo masivo de Google, Gemini siempre fue el producto superior. Pero Apple entregó una visión en WWDC 2024 que ni siquiera Google podría coincidir.
Todas las soluciones generativas de software de IA están llegando a un lugar donde la IA se comporta cada vez más como un asistente personal, donde los agentes de IA hacen cosas en su nombre. Eso fue lo que Apple dijo que Siri haría en iOS 18. Después de la semana pasada, no está claro si tendremos que esperar hasta iOS 19, iOS 20 o más tarde para ese tipo de funcionalidad Siri avanzada en la inteligencia de Apple.
Es por eso que estoy de acuerdo con la toma de John Gruber que Google tiene una oportunidad masiva y potencialmente única de humillar a Apple Intelligence en E/S 2025 en mayo sin mencionar nunca a Apple, el iPhone o la inteligencia de Apple por su nombre. También debería hacerlo totalmente.
Te he dicho durante años cómo el iPhone era esencialmente la Estrella del Norte de Google al diseñar el Pixel. Google a menudo criticaba el iPhone de Apple solo para repetir la misma jugada cuando se trataba de píxeles de próxima generación.
Pero Google ha encontrado lentamente su identidad, y la adición de Géminis ciertamente hace que los teléfonos Pixel sean más convincentes que nunca. Escribí en agosto pasado que el Pixel 9 es la mejor arma de Google contra Apple Intelligence, una granja María contra los iPhones de IA que se acercaban.
Google subió el lanzamiento de Pixel 9 por dos meses para vencer a Apple Intelligence al mercado. Le expliqué cómo la serie Pixel 9 aprovechó un error de cálculo de hardware de Big Apple. Apple Intelligence nos trajo la mayor fragmentación en la historia de iOS, al menos en papel. Los teléfonos como los modelos no profesionales del iPhone 15 no fueron buenos para la IA de Apple.
Esta fragmentación niveló el campo de juego para Google. El Pixel 9 tuvo una gran oportunidad de impresionar a los compradores con características de IA antes de que llegara Apple Intelligence Iphones.
Después de la semana pasada, está claro que Google es el gran ganador cuando se trata de funciones de IA incorporadas en teléfonos. La fragmentación de iOS ni siquiera importa dado que Apple Intelligence, ya que ahora está en iPhone, significa poco para los usuarios de iPhone 15 Pro y iPhone 16. Mientras tanto, el Pixel 9 tiene características de IA incorporadas mucho mejores que Google sigue perfeccionando.
Espero que E/S 2025 se concentre en gran medida en los planes de IA de próxima generación de Google. Eso es lo que sucedió el año pasado y el año anterior. AI es en gran medida la charla de la ciudad en tecnología. Géminis podría ser mucho mejor que la inteligencia de Apple, pero todavía no es la primera IA que viene a la mente. Ese rol todavía está reservado para ChatGPT, mi software Genai en este momento.
Google bien podría alcanzar los problemas de IA de Apple durante la presentación, y Gruber tuvo la mejor manera para que Google lo hiciera. La compañía podría replicar las demostraciones inteligentes de Siri de Apple de WWDC 2024, pero hacerlo con el software Gemini en los teléfonos Pixel 9. Aquí está la cita completa de Gruber:
Lo que haría si trabajara en Google es preparar una demostración en vivo de Google Gemini en un teléfono de píxeles haciendo exactamente lo que Apple mostró en el anuncio del año pasado en WWDC, y luego nuevamente en el comercial de televisión Bella Ramsey que Apple extrajo de YouTube. Algo como esto:
Presentador: Esta es una demostración en vivo, en mi Pixel 9. Necesito recoger a mi madre en el aeropuerto y me envió un correo electrónico con su información de vuelo. [Invokes Gemini on phone in hand…] Géminis, ¿cuándo aterriza el vuelo de mi madre?
GEMINI: El vuelo de tu madre llega a tiempo y llega a la OFS a las 11:30.
Presentador: No siempre recuerdo agregar cosas a mi calendario, por lo que me encanta que Géminis pueda ayudarme a realizar un seguimiento de los planes que he hecho en una conversación casual, como esta reserva de almuerzo que mi madre mencionó en un mensaje de texto. [Invokes Gemini…] ¿Cuál es nuestro plan de almuerzo?
GEMINI: Almorzarás en la barra de agua a las 12:30.
Presentador: ¿Cuánto tiempo nos llevará llegar desde el aeropuerto?
Gemini presenta una ventana emergente de Google Maps Directions que muestra que tomará 21 minutos.
Luego, haga otra demostración en vivo con la “¿Cuál es el nombre del tipo con el que tuve una reunión hace un par de meses en Cafe Grenel?” Ejemplo del comercial de inteligencia de Apple de Apple de Apple. Exactamente las mismas demos, pero reales: en vivo y en el escenario. Estas serían grandes demostraciones incluso si Apple nunca hubiera prometido entregarlas. Pero dado que Apple les prometió para este año, y ahora los ha retrasado hasta “el próximo año”, son devastadores si Google puede mostrarles que realmente trabajan en la línea original de Apple.
¿Puede Géminis hacer todo eso? El modelo actual puede proporcionar al menos parcialmente un comportamiento similar a lo que Apple imaginó para Siri. Géminis puede interactuar con su pantalla y decirle qué hay en ella (círculo para buscar). La IA también está integrada en aplicaciones de Google incorporadas en teléfonos píxeles, como Gmail, mensajes, calendario, mapas y fotos.
Además, Google acaba de anunciar más características de personalización que llegaron a Gemini, comenzando con la capacidad de la IA para ver sus datos de búsqueda de Google.
Me imagino que cualquier novela de IA que Google muestre en I/O 2025 llevaría a Gemini al siguiente nivel, especialmente si Android XR obtiene un tiempo suficiente en el show. Ese es el sistema operativo AI/AR de Google para gafas inteligentes y computadoras espaciales. Necesita que Gemini sea más personal y actúe como un verdadero asistente antes de poder lanzar gafas inteligentes con funcionalidad de IA avanzada.
Con todo eso en mente, Google puede y debe destruir la inteligencia de Apple en el escenario en E/S. Digo eso como fanático de Apple y alguien que no abandonará el iPhone o el chatgpt a favor de los teléfonos Pixel y Géminis. Apple tiene que sentir esta pérdida y lidiar con todas las consecuencias.
Pase lo que pase, estoy seguro de que Google no fingirá demostraciones de IA en E/S. Lo hizo con las primeras demostraciones de Géminis, y todos se dieron cuenta. Ya sea que se burle de Apple o no, Google seguramente organizará demostraciones en vivo de sus funciones de Pixel AI.
Además, no estoy seguro de que Google pueda burlarse de Apple, como sugiere Gruber sin dejar muy claro que son el iPhone y la inteligencia de Apple de la que se ríen.
Finalmente, también diré que todavía espero que Smart Siri esté disponible en iPhone, iPad y Mac en el futuro, y estoy dispuesto a esperar un tiempo más.
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