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Apple dice que la IA generativa no es buena en matemáticas

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OBSERVACIONES DEL TANQUE SNARK FINTECH

Las conclusiones de un nuevo estudio de Apple podrían hacer que los consumidores reconsideren el uso de ChatGPT (y otras herramientas de IA generativa) para obtener asesoramiento financiero. Y debería moderar los planes de los ejecutivos de bancos y cooperativas de crédito de utilizar inteligencia artificial (IA) para ofrecer asesoramiento y orientación financiera a los consumidores.

Los estadounidenses utilizan la IA generativa para obtener asesoramiento financiero

Una encuesta de Motley Fool reveló algunas estadísticas sorprendentes (y, francamente, difíciles de creer) sobre el uso que hacen los estadounidenses de la herramienta de IA generativa ChatGPT para obtener asesoramiento financiero. El estudio encontró que:

  • El 54% de los estadounidenses ha utilizado ChatGPT para obtener recomendaciones financieras. Seis de cada 10 miembros de la Generación Z y Millennials, la mitad de la Generación X y un tercio de los Baby Boomers dijeron haber recibido recomendaciones para al menos uno de ocho productos financieros. Las tarjetas de crédito y las cuentas corrientes, citadas por el 26% y el 23% de los encuestados, respectivamente, fueron los productos sobre los que se preguntó con mayor frecuencia.
  • La mitad de los consumidores dijeron que usarían ChatGPT para obtener una recomendación. Dicho esto, pocos expresaron haber recibido una recomendación para la mayoría de los productos. Por ejemplo, el 25% dijo que querría una recomendación de ChatGPT para una tarjeta de crédito, y los porcentajes bajan a partir de ahí.
  • Los encuestados quedaron “algo satisfechos” con las recomendaciones de ChatGPT. En una escala de 5 puntos (1 = no satisfecho, 5 = muy satisfecho), la calificación promedio de satisfacción general fue de 3,7, desde 3,6 de la Generación Z y Baby Boomers hasta 3,8 de los Millennials y 3,9 de la Generación X.

Según el estudio, los factores más importantes que determinan el uso de ChatGPT por parte de los consumidores para encontrar productos financieros son: 1) el rendimiento y la precisión de las recomendaciones; 2) la capacidad de comprender la lógica detrás de las recomendaciones; y 3) la capacidad de verificar la información en la que se basa la recomendación.

Pero, ¿son sólidas el rendimiento, la precisión y, muy importante, la lógica detrás de las recomendaciones de ChatGPT? El informe de Apple arroja algunas dudas.

La IA generativa se queda corta en el razonamiento matemático

Las herramientas de IA generativa pueden hacer muchas cosas sorprendentes, pero, como lo demuestra un nuevo informe de investigadores de Apple, los modelos de lenguaje grande (LLM) tienen algunas limitaciones preocupantes con el “razonamiento matemático”. Los investigadores de Apple concluyeron:

“Los LLM actuales no son capaces de realizar un razonamiento lógico genuino; en cambio, intentan replicar los pasos de razonamiento observados en sus datos de capacitación. Cuando agregamos una única cláusula que parece relevante para la pregunta, observamos caídas significativas en el rendimiento en todos los modelos. Es importante destacar que, “Demostramos que los LLM tienen dificultades incluso cuando se les proporcionan múltiples ejemplos de la misma pregunta o ejemplos que contienen información irrelevante similar. Esto sugiere problemas más profundos en sus procesos de razonamiento que no se pueden mitigar fácilmente mediante un aprendizaje o ajuste de pocas oportunidades”.

Un artículo reciente de TechCrunch documentó algunos de los cálculos matemáticos aparentemente simples en los que los LLM hacen mal. Como escribió la publicación: “Claude no puede resolver problemas planteados básicos, Géminis no comprende las ecuaciones cuadráticas y Llama tiene dificultades con la suma sencilla”.

¿Por qué los LLM no pueden hacer matemáticas básicas? El problema, según TechCrunch, es la tokenización:

“El proceso de dividir los datos en fragmentos (por ejemplo, dividir la palabra “fantástico” en las sílabas “fan”, “tas” y “tic”), la tokenización ayuda a la IA a codificar información densamente. Pero como los tokenizadores (los modelos de IA que realizan la tokenización) no saben realmente qué son los números, con frecuencia terminan destruyendo las relaciones entre los dígitos. Por ejemplo, un tokenizador podría tratar el número “380” como un token pero representar “381” como un par de dígitos (“38” y “1”)”.

El aprendizaje automático también tiene un problema

Es molesto que mucha gente utilice el término “aprendizaje automático” cuando se refiere al análisis de regresión o alguna otra forma de análisis estadístico. Según la Universidad de California en Berkeley, el aprendizaje automático tiene tres componentes:

  • Un proceso de decisión. En general, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para realizar una predicción o clasificación. Con base en algunos datos de entrada, que pueden estar etiquetados o sin etiquetar, su algoritmo producirá una estimación sobre un patrón en los datos.
  • Una función de error. Una función de error evalúa la predicción del modelo. Si hay ejemplos conocidos, una función de error puede hacer una comparación para evaluar la precisión del modelo.
  • Un proceso de optimización del modelo. Si el modelo puede ajustarse mejor a los puntos de datos del conjunto de entrenamiento, entonces se ajustan las ponderaciones para reducir la discrepancia entre el ejemplo conocido y la estimación del modelo. El algoritmo repetirá este proceso iterativo de “evaluar y optimizar”, actualizando los pesos de forma autónoma hasta que se alcance un umbral de precisión.

El análisis de regresión y la mayoría de las otras formas de análisis estadístico carecen de un proceso de optimización del modelo.

Aquí está el problema del mundo real: si bien los resultados de la “inversión” generalmente son rastreables, los resultados del “gasto” no lo son. Sin embargo, para la gran mayoría de las personas, la forma en que gastan es un factor más determinante de su desempeño financiero que la inversión.

El otro desafío aquí es que no gastamos simplemente para optimizar nuestro desempeño financiero. Gastamos para optimizar nuestro rendimiento emocional. ¿Cómo va a rastrear eso un modelo de aprendizaje automático?

La IA no está lista para el horario de máxima audiencia en el asesoramiento financiero

Proporcionar asesoramiento y orientación financiera no es una tarea sencilla: el conjunto de instrucciones necesarias para hacerlo requiere muchas “cláusulas”. En otras palabras, las metas y objetivos para establecer asesoramiento y orientación financiera no son simples ni directos, y son estas preguntas e instrucciones complejas en las que las herramientas de IA generativa no son buenas (según Apple).

En pocas palabras: Los bancos y las cooperativas de crédito no deberían depender de la IA para brindar asesoramiento y orientación financiera, en este momento. Tal vez algún día, pero no ahora, y no hasta dentro de cinco, tal vez diez años. Si los proveedores afirman que están utilizando aprendizaje automático, pregúnteles sobre su proceso de optimización de modelos. Si afirman tener un modelo de lenguaje grande, pregúnteles cómo supera las limitaciones de los cálculos matemáticos.

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Operai actualiza su nueva API de respuestas rápidamente con el soporte de MCP, GPT-4O Native Image Gen y más características empresariales

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Operai está implementando un conjunto de actualizaciones significativas de su nueva API de respuestas, con el objetivo de facilitar que los desarrolladores y empresas creen aplicaciones de agente inteligentes orientadas a la acción.

Estas mejoras incluyen soporte para servidores de protocolo de contexto del modelo remoto (MCP), integración de la generación de imágenes y herramientas de intérpretes de código, y actualizaciones para las capacidades de búsqueda de archivos, todo disponible a partir de hoy, 21 de mayo.

Lanzado por primera vez en marzo de 2025, la API de respuestas sirve como la caja de herramientas de OpenAI para que los desarrolladores de terceros creen aplicaciones de agente sobre algunas de las funcionalidades centrales de sus exitosos servicios CHATGPT y sus agentes de IA de propiedades profundas y operadores.

En los meses posteriores a su debut, ha procesado billones de tokens y ha apoyado una amplia gama de casos de uso, desde la investigación de mercado y la educación hasta el desarrollo de software y el análisis financiero.

Las aplicaciones populares construidas con la API incluyen el agente de codificación de Zencoder, el asistente de inteligencia de mercado de Revi y la plataforma educativa de MagicSchool.

La base y el propósito de la API de las respuestas

La API de respuestas debutó junto con el SDK de los agentes de código abierto de Opengai en marzo de 2025, como parte de una iniciativa para proporcionar acceso a desarrolladores de terceros a las mismas tecnologías que alimentan a los propios agentes de inteligencia artificial de Openi como la investigación y el operador profundo.

De esta manera, las nuevas empresas y las empresas fuera de OpenAI podrían integrar la misma tecnología que ofrece a través de ChATGPT en sus propios productos y servicios, ya sean internos para el uso de empleados o externos para clientes y socios.

Inicialmente, la API combinó elementos de las completaciones de chat y la API de asistentes, que libera herramientas incorporadas para la búsqueda en la web y los archivos, así como el uso de la computadora, lo que permite a los desarrolladores construir flujos de trabajo autónomos sin lógica de orquestación compleja. Openai dijo en ese momento que la API de finalización de chat estaría en desuso a mediados de 2026.

La API de respuestas proporciona visibilidad en las decisiones del modelo, el acceso a los datos en tiempo real y las capacidades de integración que permitieron a los agentes recuperar, razonar y actuar sobre la información.

Este lanzamiento marcó un cambio para dar a los desarrolladores un conjunto de herramientas unificado para crear agentes de IA específicos de dominio listos para la producción con una fricción mínima.

El servidor remoto del servidor MCP amplía el potencial de integración

Una adición de clave en esta actualización es el soporte para los servidores MCP remotos. Los desarrolladores ahora pueden conectar los modelos de OpenAI a herramientas y servicios externos como Stripe, Shopify y Twilio utilizando solo unas pocas líneas de código. Esta capacidad permite la creación de agentes que pueden tomar medidas e interactuar con los usuarios de los sistemas de la que ya dependen. Para apoyar este ecosistema en evolución, OpenAI se ha unido al Comité Directivo de MCP.

La actualización trae nuevas herramientas incorporadas a la API de respuestas que mejoran lo que los agentes pueden hacer dentro de una sola llamada API.

Una variante del exitoso modelo de generación de imágenes nativas de GPT-4O de OpenAI, que inspiró una ola de memes de anime estilo “Studio Ghibli” en la web y abrochó los servidores de OpenAI con su popularidad, pero obviamente puede crear muchos otros estilos de imagen ahora está disponible a través de la API bajo el nombre del modelo “GPT-IMage-1”. Incluye nuevas características potencialmente útiles y bastante impresionantes, como vistas previas de transmisión en tiempo real y refinamiento múltiple.

Esto permite a los desarrolladores crear aplicaciones que puedan producir y editar imágenes dinámicamente en respuesta a la entrada del usuario.

Además, la herramienta de intérprete de código ahora está integrada en la API de respuestas, lo que permite que los modelos manejen el análisis de datos, las matemáticas complejas y las tareas basadas en la lógica dentro de sus procesos de razonamiento.

La herramienta ayuda a mejorar el rendimiento del modelo en varios puntos de referencia técnicos y permite un comportamiento de agentes más sofisticado.

Búsqueda de archivos mejorado y manejo de contexto

La funcionalidad de búsqueda de archivos también se ha actualizado. Los desarrolladores ahora pueden realizar búsquedas en múltiples tiendas vectoriales y aplicar el filtrado basado en atributos para recuperar solo el contenido más relevante.

Esto mejora la precisión del uso de los agentes de la información, mejorando su capacidad para responder preguntas complejas y operar dentro de grandes dominios de conocimiento.

Nuevas empresas de fiabilidad, características de transparencia

Varias características están diseñadas específicamente para satisfacer las necesidades empresariales. El modo de fondo permite tareas asincrónicas de larga duración, abordando problemas de tiempos de espera o interrupciones de la red durante el razonamiento intensivo.

Los resúmenes de razonamiento, una nueva adición, ofrecen explicaciones en idioma natural del proceso de pensamiento interno del modelo, ayudando con la depuración y la transparencia.

Los elementos de razonamiento cifrados proporcionan una capa de privacidad adicional para clientes de retención de datos cero.

Estos permiten a los modelos reutilizar los pasos de razonamiento anteriores sin almacenar ningún dato en los servidores Operai, mejorando tanto la seguridad como la eficiencia.

Las últimas capacidades son compatibles con la serie GPT-4O de Openai, la serie GPT-4.1 y los modelos O-Series, incluidos O3 y O4-Mini. Estos modelos ahora mantienen el estado de razonamiento en múltiples llamadas y solicitudes de herramientas, lo que conduce a respuestas más precisas a un costo y latencia más bajos.

¡El precio de ayer es el precio de hoy!

A pesar del conjunto de características ampliada, OpenAI ha confirmado que los precios de las nuevas herramientas y capacidades dentro de las respuestas API seguirán siendo consistentes con las tasas existentes.

Por ejemplo, la herramienta de intérprete de código tiene un precio de $ 0.03 por sesión, y el uso de búsqueda de archivos se factura a $ 2.50 por 1,000 llamadas, con costos de almacenamiento de $ 0.10 por GB por día después del primer gigabyte gratuito.

El precio de búsqueda web varía según el tamaño del modelo y el tamaño del contexto de búsqueda, que oscila entre $ 25 y $ 50 por cada 1,000 llamadas. La generación de imágenes a través de la herramienta GPT-Image-1 también se cobra de acuerdo con la resolución y el nivel de calidad, a partir de $ 0.011 por imagen.

Todo el uso de la herramienta se factura a las tarifas por juicio del modelo elegido, sin un marcado adicional para las capacidades recientemente agregadas.

¿Qué sigue para la API de respuestas?

Con estas actualizaciones, OpenAI continúa expandiendo lo que es posible con la API de respuestas. Los desarrolladores obtienen acceso a un conjunto más rico de herramientas y funciones listas para la empresa, mientras que las empresas ahora pueden construir aplicaciones más integradas, capaces y seguras de IA.

Todas las características están en vivo a partir del 21 de mayo, con detalles de precios e implementación disponibles a través de la documentación de OpenAI.

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Las nuevas funciones de Google AI no tienen coincidencia

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Después de la E/S 2024 del año pasado, que se dedicó a las nuevas características de Gemini AI, al igual que la nota clave de E/S 2025 de ayer, me pregunté quién ganó el duelo de IA que acabábamos de presenciar. El año pasado, OpenAi emboscó brillantemente a Google con un evento de ChatGPT masivo alojado un día antes de la nota clave de E/S.

Operai venció a Google hasta el golpe, dando características multimodales de ChatGPT y un modo de voz antes de que Google dio a conocer características similares para Gemini. Al mismo tiempo, dije el año pasado que la nota clave de E/S 2024 se sintió como un tour de Force de Google cuando se trata de las habilidades de Gemini AI. Realmente no había nada más que importara en el evento del año pasado que no sea Géminis.

Un evento de ChatGPT no precedió a la E/S 2025 de este año. No hay batalla por el centro de atención entre ChatGPT y Google. Pero dado lo que vimos el martes de Sundar Pichai & Co., no sé qué OpenAi podría haber lanzado antes del evento de Google para hacernos ignorar todas las novedades de IA con gemini que Google presentó.

La E/S 2025 fue una exhibición de fuerza aún mayor que el año pasado. Géminis es aún más poderoso y más rápido que antes. También está obteniendo una integración más profunda en las aplicaciones y servicios de Google, por lo que es una herramienta más útil para cualquier persona entusiasmada con la IA, incluso un poco.

La mejor parte es que Google presentó un montón de características de IA emocionantes que no tienen equivalentes de OpenAI. Debería saber. No es solo que he estado cubriendo ChatGPT y todas las noticias de IA por un tiempo, pero ChatGPT es mi IA predeterminada en este momento. Y envidio varias novedades de Géminis que Operai no puede igualar.

Algunos de ellos son obvios, y me refiero a los lazos entre Gemini y Google, algo OpenAi no puede igualar. Y algunas de las características de Géminis que Google dio a conocer no están listas para un lanzamiento comercial amplio. Eso no cambia el hecho de que Google está tomando una gran ventaja sobre ChatGPT, y no puedo evitar preguntarme cómo responderá OpenAi.

Pensar profundamente

Gemini 2.5 Pro Deep Think Feature Tops Benchmarks. Fuente de la imagen: Google

Hemos tenido un profundo apoyo de investigación en ChatGPT y Gemini durante meses, y me encanta la funcionalidad. La IA puede entregar informes detallados sobre cualquier tema mediante la realización de investigaciones en profundidad.

Google está listo para ir un paso más allá con Gemini Deep Think, un modo de razonamiento mejorado que le dará a Gemini la capacidad de proporcionar respuestas aún mejores.

Profunde Think todavía está en la fase de prueba de evaluación de seguridad, y no está disponible para la mayoría de los usuarios de Géminis.

Agentes de IA en todas partes

No me gustó Project Mariner cuando salió en diciembre, y ciertamente favorecí al operador de OpenAI sobre la implementación de Google. Sin embargo, Google ha mejorado significativamente Project Mariner, y el agente de IA ha recibido poderes masivos, al menos según lo que vimos ayer.

La mejor parte es que Google enviará agentes de IA en varios productos. Por ejemplo, el modo de IA de búsqueda de Google podrá monitorear la web para obtener los cambios de precios para el producto que desea comprar y permitirle comprar el artículo que desee.

En Gemini Live, los agentes de IA dejarán que Gemini llame a las empresas para los usuarios, mientras que la IA continúa interactuándose con usted y colocará pedidos en línea para los bienes. La IA también puede navegar por la web para encontrar la información que necesita, desplazarse por los documentos y ver el mundo que lo rodea mientras interactúa con usted a través de la voz.

Géminis en vivo

Gemini Live se está convirtiendo en el tipo de asistente de IA que estamos acostumbrados a ver en las películas. Mire la demostración a continuación que Google ofreció en E/S para tener una idea de lo que Gemini Live hará para el usuario una vez que Google esté listo para lanzar estas nuevas funciones de Project Astra.

No es solo un comportamiento de agente, como hacer llamadas en su nombre o comprar productos. La IA puede obtener información de otras aplicaciones de Google, es consciente del historial del usuario y puede manejar a varias personas que hablan en la habitación sin perder el seguimiento de la tarea en cuestión.

La mayoría de estas capacidades aún no están llegando a Gemini Live, pero están más allá de lo que Operai puede hacer con ChatGPT. Operai también quiere que ChatGPT se convierta en su asistente y sepa todo sobre usted para proporcionar mejores respuestas. Pero la compañía no puede integrar ChatGPT con otras aplicaciones que proporcionan esos datos sobre usted, como lo hace Google.

Ya dije que tengo envidia sobre las nuevas capacidades de Gemini Live, y me pregunto cuándo y si OpenAi lanzará un producto similar.

Mientras espera a que Gemini Live obtenga todas las nuevas funciones, puede usar la cámara y las habilidades de intercambio de pantalla de forma gratuita ahora mismo en Android y iPhone.

Cuando Operai presentó al operador, mostró al mundo lo que el agente de IA que viene a Chatgpt podría hacer en situaciones de la vida real. Eso implicó buscar cosas para comprar para el usuario, ya sea un producto real o hacer una reserva.

Medio año después, el operador permanece disponible solo para los usuarios de ChatGPT Pro, pero no puedo justificar el nivel de $ 200/mes en este momento.

Mientras tanto, Google ha traído un agente de IA a la búsqueda de Google y la ha empacado en modo AI. El modo AI con Gemini con Gemini le permitirá encontrar cosas para comprar, incluso si usa un lenguaje de conversación en lugar de un mensaje específico. Chatgpt también puede hacer eso.

Pero el modo AI tendrá una función “Comprar para mí” que le permite instruir a la IA que monitoree el precio de un producto. La IA le notificará cuándo cae el precio y ofrece comprarlo por usted. Chatgpt no puede hacer nada de eso.

Luego está la función “Prueba en” “que es simplemente alucinante y el mejor uso de la IA en productos como la búsqueda en línea hasta ahora. Encuentre un artículo de ropa que le guste, suba una foto reciente de usted mismo, y un modelo especial de IA determinará cómo se verá usando esa ropa.

El modo AI también le permitirá encontrar y comprar boletos para eventos, hacer reservas de restaurantes y programar otras citas. Chatgpt no puede hacer nada de eso por ti.

Personalización

Claro, hay implicaciones de privacidad para usar características del modo AI como las anteriores. Y no soy un gran admirador de entregar ninguno de mis datos personales o acceder a ellos a la IA. Pero tendré que hacer eso una vez que esté listo para adoptar un modelo de IA como asistente que sepa todo sobre mí y pueda acceder a mis datos, ya sean conversaciones por correo electrónico y chat, documentos o información de pago.

Otras personas no se sentirán así, y si no tienen ningún problema con la IA acceder a datos de otras aplicaciones, querrán ver qué está haciendo Google con Gemini.

GEMINI: Personalización por correo electrónico de Gmail basada en el estilo de escritura del usuario.
GEMINI: Personalización por correo electrónico de Gmail basada en el estilo de escritura del usuario. Fuente de la imagen: Google

Una de las mejores demostraciones en E/S fue Gemini escribiendo un correo electrónico en Gmail utilizando el tono del usuario y surgir la información correcta de otras aplicaciones de Google, ya sean documentos o fotos.

Del mismo modo, Gemini Live podría acceder a los datos de Gmail en el ejemplo anterior para encontrar la información que el usuario necesitaba, y recordaba al perro del usuario para una búsqueda en Internet.

GEMINI: Personalización por correo electrónico de Gmail basada en el historial de correo electrónico.
GEMINI: Personalización por correo electrónico de Gmail basada en el historial de correo electrónico. Fuente de la imagen: Google

Incluso el modo AI puede ofrecer sugerencias personalizadas basadas en sus búsquedas pasadas si lo desea. También puede conectarse a Gmail para un contexto más personal.

ChatGPT no puede hacer nada de eso porque no tiene su propio conjunto de aplicaciones complementarias. Y conectarse a aplicaciones de terceros podría ser más difícil.

Fluir

OpenAI le permite generar video con Sora, y puede comenzar directamente desde ChatGPT, pero el flujo de Google es, sin duda, uno de los grandes aspectos destacados de E/S 2025 y probablemente un paso por encima de Sora.

El flujo te permite generar videos increíbles con audio. Ofrecen consistencia de carácter y escena, y puede continuar editando su proyecto fuera del programa AI.

De todas las características anunciadas en la E/S 2025, el flujo podría ser el más fácil para que Operai coincida.

Traducción en tiempo real

Google no es el primero en ofrecer una traducción en tiempo real con IA. La característica ha sido uno de los productos básicos de Galaxy AI, con Samsung mejorando a lo largo de los años. ChatGPT también puede comprender y traducir idiomas para usted.

Pero Google está trayendo la traducción en tiempo real con Gemini a aplicaciones de chateo de video como Google Meet. Eso es algo que Chatgpt no puede hacer.

La función es aún mejor en el hardware con Gemini, como la próxima ola de dispositivos Android XR.

El hardware Géminis

Esto me lleva a los primeros dispositivos desarrollados con Gemini en el núcleo: AR/AI de Google y lentes inteligentes solo. I/o 2025 finalmente nos dio las demostraciones públicas que nos faltamos. Hubo problemas técnicos, y la conectividad a Internet definitivamente afectó el rendimiento, pero las demostraciones mostraron que estos wearables de IA funcionaban.

Veremos gafas Android XR en las tiendas a finales de este año, y serán el dispositivo perfecto para usar AI. Sí, Meta tiene sus gafas Ray-Ban Meta Smart que hacen lo mismo con Meta AI. Pero todo lo que dije sobre las nuevas potencias de Google Gemini hace que las gafas de Android XR sean aún más emocionantes, al menos en teoría.

OpenAi no puede igualar eso. No hay gafas inteligentes de primera parte que ejecuten chatgpt de forma nativa. Estoy seguro de que dicho producto vendrá de Jony Ive y Co. en los próximos años, y el hardware ChatGPT valdrá la pena. Pero Google está llegando allí primero, y ciertamente está llamando la atención en el proceso.

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Su asistente de Google Gemini está obteniendo 8 características útiles: aquí está el registro de actualizaciones

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Artie Beaty/Zdnet

Google Gemini ya ofrece una gran cantidad de capacidades útiles. Desde generar texto y crear imágenes hasta conversaciones en vivo, investigaciones profundas y analizar archivos, la IA de Google ha demostrado ser un fuerte contendiente en el campo de IA.

También: Todo anunciado en Google I/O 2025: Gemini, Search, Android XR y más

En Google I/O 2025 el martes, la compañía reveló una serie de características nuevas y mejoradas ahora disponibles con su asistente de IA.

1. Nuevos planes Google AI Pro y Ultra

Primero hay dos nuevas suscripciones de Google AI que ofrecen más funciones, pero naturalmente vienen con sus propios precios.

El primer plan se conoce como Google AI Pro, que en realidad es el mismo plan de AI Premium que ha existido por un tiempo solo con un nuevo nombre. Todavía con un precio de $ 20 por mes, AI Pro ofrece las mismas funciones de IA disponibles con la versión gratuita de Gemini, pero agrega límites de tarifa más altos y características especiales.

AI Pro también incluye la aplicación Gemini anteriormente conocida como Gemini Advanced, junto con productos como NotebookLM y el nuevo editor de video de AI Flow. Esas dos características llegarán a los suscriptores de AI Pro primero en los EE. UU. Y luego se expandirán a otros países.

Los estudiantes universitarios en los Estados Unidos, el Reino Unido, Brasil, Indonesia y Japón pueden obtener un año escolar gratuito de Google AI Pro.

Si necesita más potencia y características y está dispuesto a gastar mucho dinero, también hay un plan de Google Al Ultra. Este ofrece los modelos más poderosos, los límites de tarifa más altos y el acceso temprano a las características experimentales de AL.

También: Google presenta su suscripción de AI Ultra de $ 250 por mes: lo que está incluido

Como ejemplo, el Ultra Plan le otorgará acceso temprano al modo de agente, una nueva herramienta de agente basada en escritorio que llevará a cabo tareas para usted. Simplemente describa su solicitud o pregunta; En respuesta, el agente navega por la Web, realiza su propia investigación y se integra con sus aplicaciones de Google para abordar tareas complejas de varios pasos de principio a fin.

El Ultra Plan cuesta $ 250 al mes, aunque los suscriptores por primera vez obtienen un 50% de descuento durante los primeros tres meses.

2. Géminis en vivo

El siguiente es Gemini Live, el práctico modo de chat en el que llevas una conversación de voz de ida y vuelta con la IA. Anteriormente, solo los usuarios de Android podían compartir su pantalla o vista de cámara y hacer preguntas de Gemini al respecto. Ahora, Google está expandiendo esta función para que los usuarios de Android e iOS puedan usar la cámara y el intercambio de pantalla.

También: el intercambio de pantalla en vivo de Gemini y la cámara ahora están disponibles para todos, gratis

Para probar esto, abra la aplicación Gemini en su dispositivo iPhone o Android y toque el icono de Gemini Live a la derecha de la solicitud. El icono de la cámara en la parte inferior le permite apuntar su teléfono en cualquier objeto o escena y pedirle a Gemini que lo describiera o responda preguntas al respecto. El segundo icono le permite compartir cualquier pantalla en su dispositivo para que Gemini analice.

Hay más: en las próximas semanas, Gemini Live funcionará con otras aplicaciones y servicios de Google, incluidos los mapas de Google, el calendario, las tareas y el mantenimiento. Esto significa que podrá pedirle a Gemini Live que realice tareas tales como crear una cita de calendario o proporcionar instrucciones a su próximo destino.

3. Imagen 4 Generación de imágenes

Anteriormente, Google usó su modelo Imagen 3 para generar imágenes basadas en sus descripciones. Ahora, la compañía se ha actualizado a Imagen 4, que según él ofrecerá un rendimiento más rápido, más detalles realistas y una mejor producción de texto. Cualquiera ahora podrá probar Imagen 4 a través de la aplicación móvil Gemini.

4. Veo 3 Generación de videos

También recibe una actualización es el generador de video VEO de Gemini. Avanzando de VEO versión 2, VEO 3 ofrece una generación de audio nativa con soporte para el diálogo entre personajes, ruidos de fondo y efectos de sonido. Como Google lo describe, ahora puede agregar cualquier cosa, desde los sonidos de la ciudad bulliciosos hasta el susurro de las hojas hasta el diálogo del personaje solo desde sus descripciones de texto. La barrera principal aquí es que VEO 3 estará disponible solo para Google AI Ultra suscriptores en los EE. UU.

5. Mejoras de lienzo

La herramienta Canvas de Google le ofrece un espacio de trabajo interactivo y colaborativo en el que puede crear código, diseñar páginas web e idear otro contenido visual, con los resultados que aparecen de lado a lado en tiempo real. Utilizando el último modelo Gemini 2.5, Canvas promete ser más intuitivo y poderoso, según Google.

También: Google Beam está listo para traer videoconferencia 3D convencional

Puede crear infografías interactivas, cuestionarios y descripciones de audio al estilo de podcast en cualquiera de los 45 idiomas. Con las habilidades de codificación de Gemini 2.5 Pro, Canvas ahora es más experto en convertir sus ideas en código real, lo que le ayuda a desarrollar aplicaciones completas.

6. Tamizios interactivos

¿Tratando de aprender un nuevo tema complicado? Géminis puede ayudar. Ahora puede pedirle a la IA que cree un cuestionario sobre su tema de interés. En respuesta, Gemini lo desafía con una serie de preguntas diseñadas para expandir su conocimiento. A medida que responde a cada pregunta, la IA le dirá cómo está y se concentrará en cualquier área que necesite atención especial. Esta característica ahora se está implementando en todos los usuarios de Gemini en los dispositivos de escritorio y móviles.

7. Géminis en Chrome

Hasta el miércoles, Gemini comenzará a aparecer en Chrome en el escritorio tanto en Windows como en MacOS. Aquí, podrá pedirle a Gemini que analice o responda preguntas sobre su página web actual. En el futuro, la IA también funcionará a través de múltiples pestañas e incluso lanzará diferentes sitios web para usted.

También: Conoce a Gemini-in Chrome, tu nuevo asistente de navegación de IA, aquí es quién lo usa

Suena útil, pero el acceso será limitado. Gemini-in Chrome estará disponible solo para los suscriptores de Google Al Pro y Google Al Ultra en los EE. UU. Que usan el inglés como idioma en el navegador.

8. Investigación profunda

Finalmente, el modo de investigación profunda de Gemini es una herramienta de agente que puede realizar una investigación en línea para usted y presentar los resultados en un informe detallado, por sí solo. Anteriormente, Deep Research solo pudo consultar a los sitios web para obtener la información que necesitaba. Ahora, también puede ver sus propios PDF e imágenes. Esto significa que podría decirle a Gemini que incluya tendencias y temas que ya han sido capturados en sus propios archivos personales o de trabajo.

En un ejemplo citado por Google, un investigador de mercado podría cargar cifras de ventas internas almacenadas en un PDF para referencias cruzadas con las tendencias del mercado público. En otro ejemplo, un investigador académico podría decirle a Gemini que consulte a los artículos de revistas descargados para agregar a una revisión de la literatura en línea. Como un elemento más, Google dijo que planea integrar una investigación profunda con Google Drive y Gmail para expandir el número de fuentes disponibles.

También: Google le da al video generado por IA una voz con VEO 3 – Cómo probarlo

Vaya, eso es mucho para desempacar. Pero con AI impactando cada vez más tanto individuos como organizaciones, Google está demostrando que está tratando de mantenerse competitivo. E incluso con la nueva y costosa suscripción Ultra, hay suficiente aquí para los usuarios gratuitos de Gemini y los suscriptores de AI Pro para tratar de ver si pueden aprovechar los últimos desarrollos y cómo y cómo.

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