Google ha comunicado, a través de su blog The Keyword (13 de enero de 2026), una actualización de Veo 3.1 disponible desde ya en la Gemini API y en Google AI Studio, con el objetivo de ofrecer a los equipos de producto y desarrollo un resultado más “listo para producción”. La idea de fondo es sencilla: si generar vídeo con IA es como cocinar, el modelo no solo recibe ingredientes, sino que aprende a respetar la receta para que el plato salga igual cada vez, incluso cuando haces varias tandas. En la práctica, eso se traduce en mayor consistencia visual, formatos más útiles para redes y mejoras claras de definición.
En el contexto actual, donde muchas empresas prueban generación de vídeo para prototipos, marketing, formación o experiencias interactivas, el salto entre “demo vistosa” y “contenido utilizable” suele estar en detalles que parecen menores: que el personaje no cambie de cara, que el fondo no se transforme sin motivo, que el encuadre no se rompa al adaptarlo a móvil y que la nitidez aguante una pantalla grande. La actualización de Veo 3.1 apunta justo a esos puntos de fricción.
Ingredientes a vídeo: la promesa de mantener identidad y escenarios
Uno de los cambios destacados es la mejora de Ingredients to Video, una modalidad que “sintetiza” los materiales que tú aportas para generar el clip. Aquí la palabra clave es consistencia: el modelo, según explica Google, trabaja para preservar la identidad del personaje y los detalles del fondo, de forma que personajes y escenarios se mantengan coherentes a lo largo de diferentes vídeos.
Esto puede parecer un matiz, pero cualquiera que haya jugado con vídeo generativo lo reconoce: pides una escena con la misma protagonista y, en la siguiente toma, la protagonista se parece a otra persona; o el despacho del fondo se convierte en un salón sin que nadie lo haya solicitado. En un flujo real de trabajo, esa variación es como intentar grabar una serie con un actor distinto en cada episodio. Con esta mejora, el objetivo es que, si tu “ingrediente” es un personaje concreto y un entorno concreto, el modelo lo trate como un elemento fijo, no como una sugerencia vaga.
A nivel de producto, esto abre puertas para experiencias con continuidad, desde avatares de marca hasta personajes recurrentes en piezas cortas. También ayuda en prototipado: si estás diseñando una app que genera clips personalizados, necesitas que el “hilo visual” se mantenga, o el usuario percibe el resultado como aleatorio y pierde confianza. La consistencia no es solo estética; es percepción de calidad.
Vídeo vertical nativo: 9:16 sin pasar por el “recorte”
La segunda novedad es especialmente práctica: formato vertical nativo para Ingredients to Video, en 9:16 (modo retrato). Google lo presenta como un modo pensado para aplicaciones mobile-first, con resultados más rápidos y una composición optimizada porque el modelo genera el vídeo “a tamaño completo” vertical, en lugar de crear uno horizontal y luego recortarlo.
La diferencia entre generar vertical y recortar a vertical es parecida a la diferencia entre coser una prenda a tu talla o comprar una talla grande y ajustar a tijera. El recorte suele sacrificar información: un personaje queda cortado por la mitad, el punto de interés se desplaza fuera del encuadre o la escena pierde equilibrio visual. Si el modelo compone desde el principio para 9:16, puede decidir dónde poner al personaje, cuánto aire dejar arriba para texto superpuesto o cómo distribuir el fondo para que no quede “aplastado”.
Para equipos que trabajan en contenido social, anuncios o tutoriales rápidos, esto reduce pasos y evita fricciones en postproducción. También encaja con la realidad del consumo: gran parte del vídeo se ve en vertical, y cuando el flujo está pensado para móvil, cada minuto ahorrado en ajustes manuales cuenta.
Más definición: 1080p mejorado y salida 4K dentro del flujo de trabajo
El tercer bloque de mejoras se centra en la calidad de imagen: 1080p con mayor claridad y la incorporación de salida 4K. Google indica que emplea técnicas de mejora de última generación para lograr un 1080p más nítido y permitir la creación de vídeos 4K “aptos” para pantallas grandes.
En términos cotidianos, es la diferencia entre una foto que se ve bien en el móvil y una que puedes imprimir en grande sin que parezca un mosaico. En vídeo, la nitidez no es un lujo: afecta a la lectura de texto en pantalla, a la sensación de profesionalidad y a la capacidad de reutilizar el material en diferentes canales. Un 1080p flojo puede “cantar” en una landing o en una presentación corporativa; un 4K bien resuelto puede integrarse mejor en piezas de mayor exigencia visual, como pantallas en retail, eventos o contenidos para televisión interna.
Eso sí, conviene mantener el matiz: mayor resolución no siempre significa “mejor” si la composición, el movimiento o la coherencia fallan. Por eso es relevante que estas mejoras lleguen junto con las de consistencia y encuadre vertical; es como mejorar a la vez la cámara, la iluminación y el guion, no solo subir la calidad del archivo final.
Dónde está disponible y qué papel juega la marca de agua SynthID
Google afirma que estas capacidades están disponibles “desde hoy” en la Gemini API y también en Vertex AI para clientes empresariales. En paralelo, menciona que pueden verse en acción mediante una demo en Google AI Studio, lo que sugiere un camino claro: experimentar y validar en el entorno de estudio, luego integrar vía API en producto o pipeline.
Junto a las mejoras técnicas, aparece un elemento importante para uso responsable: SynthID, la marca de agua digital de Google. La compañía la describe como un watermark digital integrado, orientado a identificar contenido generado por IA. Para muchas organizaciones, este tipo de señalización es parte del “checklist” de despliegue: ayuda en trazabilidad, en políticas internas de contenido y en transparencia con usuarios o audiencias. No resuelve por sí sola todos los debates sobre autenticidad, pero sí encaja con una tendencia clara: cuanto más se profesionaliza la generación, más se piden mecanismos de identificación y gobernanza.
Qué cambia en el día a día de un equipo de producto
Si estás construyendo con Gemini API, estas novedades se traducen en menos trabajo correctivo y más previsibilidad. La consistencia de personajes y fondos reduce la necesidad de “repetir prompts” hasta dar con una toma que no se desvíe. El vertical nativo elimina pasos típicos de adaptación a redes, donde el tiempo suele irse en reencuadrar y revisar que nada importante quede fuera. La salida 4K y el 1080p mejorado amplían los usos posibles, porque un clip puede pasar de ser un recurso para pruebas a un activo que soporte una publicación o una campaña con menos retoque.
También hay un aprendizaje: el vídeo generativo funciona mejor cuando le das un marco claro. “Ingredientes” sugiere precisamente eso: aportar referencias y parámetros que acoten el resultado. Es parecido a explicarle a un profesional de vídeo qué quieres antes de rodar; cuanto más concretas son tus referencias, menos sorpresas aparecen en la edición.
La lectura estratégica: menos magia, más herramienta
Lo interesante de esta actualización es que no se vende como un truco puntual, sino como mejoras orientadas a producción. Veo 3.1 en la Gemini API se acerca a lo que muchos desarrolladores piden: control sobre continuidad, formatos nativos para el consumo real y definición suficiente para no sentir que el resultado “se queda en maqueta”. La fuente del anuncio, The Keyword de Google, sitúa además estas capacidades tanto en el ecosistema de desarrollo (API) como en el empresarial (Vertex AI), lo que refuerza la idea de adopción en entornos con exigencias de calidad y gobernanza.