Gemini se puede considerar la respuesta de Google a OpenAI tras el lanzamiento de ChatGPT. El gigante de Mountain View está apostando fuerte por su propia IA. Pero no hablamos de simplemente un chatbot más para charlar… Google quiere reclamar su trono basando su ecosistema en dicho modelo.
Desde el núcleo de nuestro Android hasta la redacción de nuestros correos en Gmail. Sus competidores luchan por tener el modelo más inteligente , al igual que Gemini. Pero de lo que pocos pueden presumir es de contar con tus datos y aplicaciones que usamos a diario. Por lo tanto, en este artículo vamos a ver toda la familia de modelos, sus capacidades multimodales y por qué su integración con el ecosistema puede convertirlo en la IA con mayor impacto en tu vida diaria.
De Bard a Gemini
La breve historia de la IA actual no puede contarse pasando por alto el famoso «Código Rojo» que Google activó a finales de 2022. Tras varios años de investigación y liderazgo (donde se desarrolló tecnologías como los «Transformers»), el lanzamiento de ChatGPT obligó a Google abandonar su laboratorio antes de tiempo. Y producto de esta decisión nació Bard. Un chatbot experimental basado en el modelo LaMDA. Era funcional, sí, pero en fases de desarrollos muy tempranas que no eran competencia para ChatGPT.
Pero esto solo fue el prólogo de lo realmente importante. En el año 2024, Google llevó a cabo un lavado de cara absoluto en el campo de la IA. Todo lo relacionado con dicha tecnología pasó a llamarse Gemini. Por lo que desapareció Bard, pero también Duet AI (Copiloto para empresas) y el Asistente de Google también fue retirándose poco a poco. Por lo que Gemini dejó de ser un chatbot para convertirse en la identidad de toda la estrategia de IA de la propia Google.
Pero no hablamos de un cambio en el marketing -que también-, sino que la importancia de este cambio reside en la arquitectura. Gemini nació para ser multimodal. Es la infraestructura ideada para que todo Google pueda descansar sobre ella. Y abarca desde la búsqueda que hacemos con el navegador hasta cómo Gmail nos ayuda a redactar un correo.
La familia de modelos de Gemini
Como toda buena IA actual que se precie, Google ha decidido escalar su IA en función de los distintos modelos de potencia que quiere aplicar a cada uno. Porque no necesita la misma cantidad de computación uno de nuestros móviles de bolsillo que una empresa con balances y departamentos gigantes. Gemini no se basa en un único cerebro, sino en una familia de modelos que se divide en varias capacidades:
Gemini Nano
La versión más ligera de todas. Está diseñada para ejecutarse de manera local en nuestros propios dispositivos móviles, como pueden ser los Pixel o los últimos Samsung Galaxy. Su ventaja principal es la privacidad y la inmediatez. Al trabajar dentro del teléfono, no es necesaria una comunicación con los servidores y no se envían datos a la nube. Sin embargo, esta misma naturaleza ancla al modelo a funciones menos potentes que el resto de modelos: resumir grabaciones de voz, sugerir respuestas en WhatsApp o detectar estafas en tiempo real.
Gemini Flash
Probablemente, la joya de la corona en términos de eficiencia. Es un modelo de la «familia ligera» optimizado para la velocidad y el procesamiento de altos volúmenes de datos. Por lo que, a pesar de ser más pequeño que el «Pro» (su hermano mayor), es muy capaz y, sobre todo, mucho más rápido. Es el modelo perfecto para tareas que requieren de un análisis de grandes cantidades de información, como documentos o bases de código, pero con un funcionamiento con latencia mínima. En este momento, tras su lanzamiento en diciembre de 2025, contamos con Gemini 3 Flash, el modelo de IA más reciente de todo Google (donde la velocidad se ha llevado a límites nunca vistos).
Gemini Pro
Es el modelo que impulsa la versión gratuita del chatbot y podría considerarse más equilibrado. No cuenta con la velocidad de «Flash», pero lo equilibra con un razonamiento complejo sobresaliente. Es el equivalente a lo que cualquier usuario espera de una IA de alto nivel: que sea capaz de razonar, programar o escribir con fluidez.
Gemini Ultra
El modelo más grande y potente, reservado exclusivamente para las suscripciones de pago. Está diseñado para las tareas más complejas, razonamiento lógico avanzado, codificación compleja y matices creativos que pueden escaparse de modelos anteriormente mencionados. Actualmente, se ha fusionado con «Pro» como reclamo para los modelos de pago. Algo que vamos a ver en los siguientes apartados.
Pero lo que ha diferenciado a cualquier modelo de Gemini de su competencia es la multimodalidad nativa. Gemini fue entrenado desde un principio con vídeo, audio, imágenes y texto. Por lo que no «traduce» una imagen a palabras para entenderla, sino que la «ve» de forma nativa. Por lo que tiene la capacidad de entender matices en vídeos, audios o imágenes con una precisión que sus competidores todavía luchan por igualar.
Gemini y la ventana de contexto «infinita»
Si solo pudiéramos elegir una característica de Gemini donde Google no solo compite, sino que aplasta a sus competidores, sería la ventana de contexto. La mayoría de modelos actuales tienen una capacidad bastante limitada para recordar páginas de documentos o conversaciones largas con nosotros. Pero Gemini hace tiempo que rompió ese techo de cristal, ofreciendo capacidades que siempre han sido superiores a sus rivales.
Pero primero hemos de entender la ventana de contexto. Cuanto mayor es la ventana de contexto, más información puedes volcar dentro de la IA para que esta la procese. Si con una IA tienes que copiar y pegar fragmentos de texto cuidadosamente, con Gemini puedes subir, por ejemplo, 10 archivos PDF completos y pedirle que encuentre contradicciones o que los resuma. De hecho, puedes subir una base de código entera con miles de líneas y pedirle que encuentre un simple bug o que sugiera una reestructuración de la arquitectura del proyecto.
En la actualidad, los modelos de Gemini 3 Flash y Pro cuentan con una ventana de contexto de 1 millón de tokens de entrada, por lo que podría leerse incluso libros como el Señor de los Anillos y procesarlo. Si a ello le unimos sus capacidades multimodales, podemos subir, por ejemplo, un vídeo de una hora de una conferencia o una reunión de trabajo. Solo tenemos que preguntarle a Gemini en qué minuto se menciona algo en concreto, o incluso las características de una persona, y la IA nos da una respuesta precisa.
Saca todo el partido a Gemini: así se usa
Google ha simplificado enormemente su interfaz de modelos de IA para que sea más sencillo de utilizar para el usuario. De hecho, la nueva interfaz agrupa todas las capacidades de Gemini bajo tres modos claros y bien distinguidos:
- Rápido (Flash) es la opción que el chatbot elige por defecto. Bajo su capó utiliza la arquitectura de Gemini Flash, que tal como hemos mencionado arriba, está diseñada para ofrecer respuestas rapidísimas. Por lo que si quieres resumir un correo, traducir texto o redactar una respuesta rápida… esta debería ser la prioridad.
- Razonamiento es donde la IA se toma su propio tiempo para pensar antes de responder. Este modo activa los procesos de cadena de pensamiento para resolver problemas lógicos, acertijos o análisis que requieren de varios pasos. No vale solo con predecir la siguiente palabra. Es el modo a elegir cuando queremos centrarnos en la precisión, y no la inmediatez.
- Pro: el peso pesado. En este modo se despliega toda la potencia computacional de los modelos más grandes de Google que hemos mencionado antes (Pro y Ultra). Está pensado específicamente para las necesidades de alta exigencia técnica. Por ejemplo, tareas de matemáticas complejas o programación avanzada. Es capaz de refactorizar un código de desarrollo al completo, resolver ecuaciones diferenciales o analizar datos científicos en profundidad. Es decir, que estaríamos ante un modelo de «Razonamiento» extra, con resultados bastantes más profundos y con capacidades de cálculo y corrección de errores superior.
Para que podáis haceros una idea sobre las capacidades del modelo Pro, seleccionamos dicho modelo y creamos un prompt complejo sobre inversión en bolsa:
«Actúa como un analista financiero senior. Quiero comparar dos empresas del sector tecnológico (por ejemplo, Nvidia y Micron). Crea una tabla comparativa hipotética (o usa datos reales si tienes acceso) mostrando su PER (Price-to-Earnings) y su ROE (Return on Equity) actuales.
Interpreta qué me dice la relación entre un PER alto y un ROE alto en este contexto específico. ¿Significa que la acción está sobrevalorada o que la calidad del crecimiento justifica el precio?»
Y esto es solo la punta del iceberg.
Herramientas de Gemini
Pero si algo hemos dicho de Gemini es que no solo es chat ni una ventana de contexto gigante. Esta IA comienza a ponerse extremadamente interesante cuando comenzamos a experimentar con ella. Y aquí es donde entra en juego su cuadro de «Herramientas»:
Deep Research
Si el modelo «Pro» es un analista profesional, la herramienta de Deep Research es un equipo entero de investigadores trabajando para ti durante horas. Al activarla, Gemini no nos da una sola respuesta rápida de un párrafo. En su lugar, navega por internet por sí misma, se documenta con decenas de fuentes, contrasta información y nos genera un informe completo con citas verificadas. Por lo que estamos ante una herramienta perfecta para cualquier estudiante de tesis e incluso para el contraste de fuentes periodísticas.
Nano Banana: Crear imágenes
Mención aparte merece lo que ha conseguido Google con su modelo de generación de imágenes «Nano Banana». Ese pequeño icono de un plátano no es ningún tipo de broma, sino el acceso al motor de generación de imágenes más potente que Google jamás ha creado. Nano Banana está construido sobre la arquitectura de Imagen 3, pero optimizado para entender nuestras instrucciones de manera asombrosa. Por lo que nos permite generar imágenes de manera gratuita con gran libertad. Bajo este misma herramienta de «Crear imágenes» confluyen dos motores distintos, que se activarán dependiendo de nuestra petición:
- Nano Banana Estándar, el rey de la velocidad. Genera imágenes en cuestión de segundos. Perfecto para bocetos, memes de redes sociales, brainstorming…
- Nano Banana Pro, basado en Gemini 3 Pro, la verdadera máquina creativa. Este modelo «piensa» antes de generar. Lo que le permite entender nuestros prompts si son más complejos. De hecho, entiende sobre composición espacial y tiene la capacidad de crear textos perfectos dentro de la propia imagen, como neones, carteles o logotipos
Como puedes ver, sus resultados hablan por sí solos. Pero no solo funciona a través de generaciones desde cero. También podemos subir imágenes propias e indicarle que cambie la ropa por un traje espacial, o que en nuestro fondo aparezca una playa de Bali. Para todo ello, Nano Banana está preparado. Incluso soporta la fusión de imágenes. Podemos subir hasta 14 fotos de referencia y pedirle que combine el estilo de una, la composición de otra y el personaje de otra y las una bajo una resolución 4K. Todo ello, bajo la tecnología SynthID de marcas de agua invisibles para garantizar la transparencia del contenido.
Canvas
Hay veces en que la interfaz de un chat puede quedarse corto. Y precisamente para ello está Canvas. Esta nos abre una interfaz dividida en dos: a la izquierda tenemos el chat con Gemini y a la derecha un documento que puede ser de texto o código. En este documento podemos seleccionar párrafos concretos y pedirle a la IA que mejore la formalidad del texto, o bien que encuentre cualquier error sin tener que volver a crear todo el texto desde cero. Por lo que está pensado para reescribir estos fragmentos dentro de textos o códigos más extensos sin manipular el resto del contenido.
Aprendizaje guiado
Esta herramienta de Gemini, validada por expertos en el campo de la educación, convierte a Gemini en un profesor particular con metodología de enseñanza y aprendizaje profesional. De hecho, mediante este modo, la IA nos hace preguntas hasta que lleguemos a una solución, explica los conceptos paso a paso y crea cuestionarios personalizados para «ponernos a examen». Por lo que no es un simple párrafo más de copiar y pegar, sino que su verdadero propósito es que entendamos de verdad cualquier tema.
Personalización de Gemini: los «Gems»
La llegada de modelos cada vez más generalistas ha creado un problema de lo más curioso: una IA que sabe de todo a veces no es experta en nada. Y para solucionar esto, desde Google decidieron lanzar los Gems.
En realidad, es un concepto muy sencillo. Un Gem no es más que una versión de Gemini a la que nosotros mismos hemos «entrenado» con un propósito, un tono y unas reglas. Todo ello para que no tengas que repetirle el contexto cada vez que iniciamos un chat. Pero lo mejor es que es tremendamente simple. No necesitamos saber de programación y todo funciona a través de una propia conversación. Solo tenemos que pulsar sobre el apartado «Gems» que encontrarás en su propia interfaz en la propia columna izquierda:
Como puedes ver en la imagen, basta con que rellenes los diferentes campos, aunque el punto más importante es el de «Instrucciones». En la propia imagen encuentras un ejemplo de instrucción para focalizar Gemini en un solo aspecto. Pero si lo quisieras para temas de programación, podrías facilitarle instrucciones como:
«Quiero que seas un tutor de programación en Python. Nunca me des una solución al completo, solo pistas. Corrígeme los errores en sintaxis. Usa un procedimiento didáctico y oblígame a pensar».
Gemini procesará estas instrucciones y creará el Gem «Profesor Python». El cual siempre aparecerá listo para usar desde el menú de conversaciones. Sus casos de uso son prácticamente infinito. Podemos tener un Gem Chef que nos sugiera recetas de todo tipo, un Gem asesor legal con una normativa concreta de una ley española, europea…
Y además, los Gems tienen otro potencial en común con el chatbot de Gemini, y es su integración con todo el ecosistema de Google. Un Gem puede entrar a nuestros archivos de Drive o a nuestro Google Calendar si le damos permiso. Por lo que podrías aprovecharlo para crear un Gem secretario que nos ayude en la organización de horarios, reuniones, huecos…
En definitiva, una herramienta top de especialización de Gemini.
Gemini en Google Workspace
Vamos a hacer una buena metáfora de lo que supone Workspace para Gemini. Hemos hablado de que la ventana de contexto de el verdadero músculo de esta IA. Así que si tuviéramos que situar en el cuerpo a Workspace, sería su sistema nervioso. Google juega un as de la manga imbatible en este aspecto. No necesitamos acudir a la IA específicamente a la IA para trabajar, sino que la IA viene donde estamos nosotros. ChatGPT, por ejemplo, requiere que copiemos un texto y lo peguemos en su app o su web. Pero Gemini está en nuestros Google Docs, en nuestras hojas de cálculo e incluso en Gmail. Siempre de manera silenciosa, esperando a recibir cualquier instrucción.
Pero debemos tener en cuenta que no es un simple chatbot integrado en Google Drive o Gmail, sino que es una conexión más completa con nuestros datos personales bajo estrictas medidas de privacidad. En Gmail, por ejemplo, no solo nos ayuda a redactar una respuesta formal. Podemos solicitarle que responda a un cliente rechazando una oferta, pero dejando la puerta abierta, pero también podemos preguntarle algo más profundo:
«Cuándo caduca mi seguro del coche según los correos que he recibido este año y el año pasado?
La IA lee tu bandeja de entrada, entiende el contexto de cada correo, sus archivos adjuntos, y nos da una respuesta al respecto. Por lo que nos olvidamos de bucear en nuestros correos durante horas.
En el caso de Google Docs, por ejemplo, no solo se dedica a ayudarnos si nos bloqueamos en un texto. De hecho, actúa como un editor en tiempo real. Podemos seleccionar un párrafo de nuestro trabajo que no nos convenza del todo y pedirle que lo reescriba con un tono diferente, más adaptado al del texto. O bien podemos decirle que transforme una lista de notas en un acta de reunión. En cuanto a Google Sheets (Hoja de cálculo), las fórmulas complejas ahora son mucho menos complejas. Ya no necesitamos memorizar una función. Tan solo nos basta con indicarle algo del tipo: «Crea una fórmula que clasifique estos gastos por categoría. Resalta en rojo todo lo que supere los 2000 euros». Gemini hará el resto…
Pero si algo tienen en común Docs y Sheets es que se recopilan dentro de Google Drive. En ella, guardamos miles de archivos qwue se van acumulando. Algo que podría dificultarnos llegar a encontrar algo, pero que ahora solo tenemos que indicar a Gemini: «Busca en todos los PDF de proyectos de 2025 los presupuestos de mi empresa dedicados a redes sociales». La IA escaneará todos nuestros documentos y nos dará la cifra exacta, con la correspondiente fuente.
Como ves, este ecosistema se nutre de Gemini para aportar un potencial infinito a los usuarios. Sin embargo, por desgracia, sus funciones están limitadas a que desembolsemos una cantidad periódica. Algo de lo que vamos a hablar a continuación.
Planes de Gemini
Google cuenta con 3 planes distintos para que tengamos acceso a sus diversas herramientas de IA, todas englobadas bajo el sistema de Gemini.
Google AI Plus
Ideal para estudiantes y uso personal, tiene un coste de 2,29 los 3 primeros meses, y a partir de ahí, 7,99 al mes. Pero no creas que por ser tan barata nos están dando algo «light» o «lite». Con ella, entramos de pleno a Gemini 3 Pro. Lo que incluye la integración con Gmail y Docs para redactar y resumir, 200 GB de almacenamiento y Nano Banana Pro para crear imágenes. Además, nos dan 200 créditos mensuales para probar Flow y Whisk, las herramientas de creación de vídeos cinematográficos. La mejor calidad precio si tus exigencias no son muy altas con respecto a la IA.
Google AI Pro
Diseñado para trabajadores que sí necesitan una potencia más real. Por ejemplo, un programador o un creador de contenido puede aprovecharse de sus funciones. El almacenamiento se dispara a 2 TB y los créditos anteriormente mencionados se multiplican por 5 (1.000 al mes). Por lo que tendremos mucho más margen para una generación de vídeo utilizando la herramienta Veo 3.1.
Pero también cabe destacar que contamos con acceso a Google Antigravity. La herramienta destinada a crear agentes autónomos y soporte para programación. A ello hemos de añadir seguridad para nuestro hogar con Google Home Premium.
Google AI Ultra
No hablamos de planes para usuarios normales (como puedes ver, su precio final es de 274,99 al mes). Es una suite de producción pensada para empresas o usuarios que requieran de una cantidad ingente de contenido. Ahora bien, da un salto en el almacenamiento hasta 30 TB y elimina prácticamente todas las barreras.
Pero lo más destacado es que nos da acceso a «Jules», el agente de programación que escribe código por nosotros. Sin olvidarnos de los 25.000 créditos mensuales para vídeo e imagen. Por lo que suele ser la mejor opción para las agencias o profesionales que tienen que generar contenido a gran escala para redes sociales u otros contenidos.
