A finales de 2025, la interacción entre humanos e inteligencia artificial ha alcanzado un punto de inflexión. Los modelos de lenguaje han dejado de ser asistentes conversacionales para convertirse en compañeros de razonamiento, capaces de explorar rutas lógicas complejas antes de emitir una respuesta. Este cambio, liderado por herramientas como Gemini 3, ChatGPT 5.1 o Claude 4.5, redefine cómo periodistas, investigadores y creadores de contenido acceden, procesan y presentan información. Continúa leyendo «Ingeniería de prompts y orquestación de IA en 2025: la nueva infraestructura del conocimiento»
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Ingeniería de prompts para la atención al cliente en 2025: Cómo diseñar instrucciones para agentes cognitivos de última generación
La automatización de la atención al cliente ha pasado de ser una colección de respuestas rígidas y genéricas a un entorno de agentes inteligentes, capaces de razonar, aprender de la interacción y actuar con sensibilidad humana. En 2025, modelos como Gemini 3, Claude 4.5 y ChatGPT 5.1 redefinen los estándares de calidad y complejidad en los sistemas conversacionales.
Estos modelos no solo responden, sino que razonan antes de hacerlo. La clave está en los prompts: ya no son instrucciones simples, sino estructuras complejas que actúan como planos de software. Diseñarlos adecuadamente es esencial para garantizar respuestas relevantes, seguras y alineadas con los objetivos de negocio. Continúa leyendo «Ingeniería de prompts para la atención al cliente en 2025: Cómo diseñar instrucciones para agentes cognitivos de última generación»
Google simplifica la conectividad de agentes de IA con sus nuevos servidores MCP
Google ha presentado una novedad significativa en el mundo de la inteligencia artificial: servidores MCP (Model Context Protocol) completamente gestionados, diseñados para facilitar la integración de agentes de IA con servicios como Google Maps, BigQuery, Compute Engine y Kubernetes Engine. Esta propuesta busca eliminar los obstáculos técnicos que los desarrolladores enfrentaban al intentar conectar sus agentes con datos y herramientas del mundo real.
Durante mucho tiempo, quienes construyen agentes inteligentes han tenido que armar complejos sistemas de conectores para lograr que estos interactúen con bases de datos, infraestructuras o APIs. Esta estrategia resulta frágil, difícil de escalar y conlleva retos de seguridad y gobernanza. Google apuesta por cambiar ese panorama. Continúa leyendo «Google simplifica la conectividad de agentes de IA con sus nuevos servidores MCP»
Google Workspace Studio: la nueva forma de crear agentes de IA sin programar
Google ha dado un paso más en la integración de la inteligencia artificial en el entorno de trabajo con Google Workspace Studio, una herramienta que permite a los usuarios diseñar, gestionar y compartir agentes de IA personalizados sin necesidad de escribir una sola línea de código. Esta función está disponible para empresas que cuenten con planes Business o Enterprise, y tiene como objetivo hacer que la automatización de tareas sea accesible, práctica y eficiente para todos los niveles de una organización. Continúa leyendo «Google Workspace Studio: la nueva forma de crear agentes de IA sin programar»
Gemini 3 y la confianza real: por qué las pruebas a ciegas revelan más que los benchmarks tradicionales
Evaluar la inteligencia artificial en escenarios reales es cada vez más crucial para entender su verdadero impacto. El reciente caso de Gemini 3 Pro, el modelo de IA de Google, lo demuestra claramente. Aunque en su lanzamiento destacó por superar diversos benchmarks técnicos, fue una evaluación independiente, basada en pruebas con usuarios reales y sin identificación de marca, la que puso de relieve su verdadero avance: un salto de confianza del 16% al 69% frente a su versión anterior, Gemini 2.5 Pro.
Este estudio fue realizado por Prolific, una empresa fundada por investigadores de la Universidad de Oxford, especializada en la obtención de datos humanos representativos para el desarrollo ético de la IA. Su método, denominado HUMAINE, se aleja de los clásicos tests académicos y se centra en interacciones reales entre usuarios y modelos de lenguaje, evaluando atributos como la confianza, la adaptabilidad y el estilo comunicativo. Continúa leyendo «Gemini 3 y la confianza real: por qué las pruebas a ciegas revelan más que los benchmarks tradicionales»
Gemini 3 Deep Think: un avance en la resolución de problemas complejos con IA
Google ha dado un paso importante en el desarrollo de la inteligencia artificial al presentar Gemini 3 Deep Think, una modalidad avanzada dentro de su ecosistema de modelos Gemini. Esta nueva capacidad está ya disponible para los suscriptores del nivel Google AI Ultra a través de la aplicación de Gemini, y representa una mejora significativa en tareas que requieren razonamiento complejo, como problemas de matemáticas, ciencia y lógica. Continúa leyendo «Gemini 3 Deep Think: un avance en la resolución de problemas complejos con IA»
Google extiende Gemini 3 y Nano Banana Pro en el modo IA de su buscador
Gemini 3, el modelo de inteligencia artificial más avanzado de Google hasta la fecha, ya está disponible en el modo IA de Google Search en casi 120 países y territorios de habla inglesa. Esta expansión representa un paso importante en el despliegue global de capacidades generativas, haciendo que la interacción con el buscador sea mucho más dinámica, visual y contextual. Continúa leyendo «Google extiende Gemini 3 y Nano Banana Pro en el modo IA de su buscador»
Gemini 3: el modelo de inteligencia artificial de Google que entiende, razona y crea como nunca antes
Gemini 3 marca un punto de inflexión en la evolución de los modelos de inteligencia artificial de Google. A diferencia de sus predecesores, esta versión está diseñada para interpretar el contexto de manera precisa, deducir intenciones complejas y responder con una profundidad que se acerca a la de un colaborador humano. No se trata sólo de una actualización, sino de una reformulación del rol que la IA puede desempeñar en la vida diaria, profesional y creativa de millones de personas.
Mientras Gemini 1 dio los primeros pasos en la comprensión multimodal y Gemini 2 desarrolló capacidades agénticas, el nuevo Gemini 3 combina ambos avances y los lleva a un nivel que redefine los estándares. Su razón de ser no es simplemente procesar información, sino comprenderla, sintetizarla y actuar con criterio. Continúa leyendo «Gemini 3: el modelo de inteligencia artificial de Google que entiende, razona y crea como nunca antes»
Adobe integra Gemini 3 Nano Banana Pro en Firefly y Photoshop: eligiendo el mejor modelo para cada tarea creativa
La creatividad digital está entrando en una nueva fase de sofisticación con la integración del modelo Gemini 3 (Nano Banana Pro) de Google dentro de Adobe Firefly y Photoshop. Esta incorporación forma parte del esfuerzo constante de Adobe por ofrecer a los usuarios acceso a los modelos de IA generativa más potentes directamente desde sus aplicaciones de referencia, sin necesidad de cambiar de herramienta o adquirir suscripciones adicionales.
El nuevo modelo de Google se suma a una creciente biblioteca de modelos que incluyen nombres como OpenAI, Runway, Luma AI o ElevenLabs. Cada uno ofrece matices diferentes en la generación de contenido visual, sonoro o de video, permitiendo que los usuarios elijan el que mejor se adapte a sus necesidades específicas. Esta diversidad refleja una realidad revelada en un estudio global de Adobe, donde más del 60% de los 16.000 creadores encuestados afirmaron usar distintos modelos según el tipo de tarea creativa. Continúa leyendo «Adobe integra Gemini 3 Nano Banana Pro en Firefly y Photoshop: eligiendo el mejor modelo para cada tarea creativa»
Gemini 3: la nueva generación de inteligencia artificial de Google ya está aquí
Con el lanzamiento de Gemini 3, Google da un paso adelante en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial que no solo responden mejor, sino que entienden de forma más profunda. Esta nueva versión destaca por su capacidad para resolver problemas complejos gracias a un razonamiento más avanzado y una mayor comprensión multimodal. Esto significa que puede interpretar textos, imágenes y otros formatos con mayor precisión, y ofrecer respuestas que combinan datos de distintas fuentes de forma natural.
Por ejemplo, si un estudiante sube una fotografía de sus deberes escolares, Gemini 3 no solo identifica el contenido, sino que puede ofrecer explicaciones paso a paso. Del mismo modo, si alguien transcribe una nota de voz de una clase, el modelo puede generar un resumen coherente y estructurado. Esta mejora en la comprensión de diferentes tipos de entrada lo convierte en una herramienta educativa potente y versátil. Continúa leyendo «Gemini 3: la nueva generación de inteligencia artificial de Google ya está aquí»