Google DeepMind ha presentado Gemini 3.5 Flash con una promesa que va más allá de la velocidad. El nuevo modelo no se vende solo como una versión más rápida y barata de la familia Gemini, sino como una pieza pensada para ejecutar flujos de trabajo complejos con agentes, programación y uso de herramientas. Y ahí aparece el dato que ha
Google ha anunciado Gemini 3.1 Pro como la nueva “inteligencia base” de su familia Gemini para tareas donde una respuesta simple no basta. El modelo llega con una promesa concreta: mejor razonamiento para resolver problemas complejos, y un despliegue simultáneo en el ecosistema que más interesa a desarrolladores y equipos de IT: Gemini API, Vertex AI, Gemini Enterprise, además de
Google ha dado un paso relevante en la carrera por los asistentes de Inteligencia Artificial “personalizados”. La compañía ha presentado Personal Intelligence, una función en fase beta que permite a Gemini conectarse a aplicaciones y servicios de Google para responder con más contexto: desde localizar un dato concreto en Gmail hasta aprovechar señales de actividad en YouTube o en servicios
Apple ha decidido acelerar su nueva etapa de Inteligencia Artificial con un movimiento poco habitual en su manual: apoyarse de forma explícita en tecnología externa para reforzar el corazón de Siri. La compañía ha confirmado un acuerdo multianual con Google para utilizar modelos Gemini y tecnología cloud asociada en futuras capacidades de Apple Intelligence y en una Siri más personalizada,
Apple y Google han sorprendido al sector de la Inteligencia Artificial con una declaración conjunta poco habitual por su franqueza: ambas compañías han cerrado una colaboración plurianual para que la próxima generación de “Apple Foundation Models” esté basada en los modelos Gemini y en tecnología cloud de Google. Según el comunicado, esos modelos servirán para impulsar futuras funciones de Apple
Google ha ampliado su familia Gemini 3 con el lanzamiento de Gemini 3 Flash, un modelo diseñado para resolver una tensión que se ha vuelto central en la carrera de la Inteligencia Artificial: cómo ofrecer razonamiento avanzado sin disparar latencia y costes. La compañía lo presenta como una pieza “de escala” —menos enfocada en deslumbrar en demos largas y más
Una nueva vulnerabilidad en los servicios de inteligencia artificial de Google ha encendido todas las alarmas en el ecosistema de IA empresarial. El fallo, bautizado como “GeminiJack”, permitía a un atacante acceder sin clicks ni interacción del usuario a información sensible almacenada en Gmail, Calendar y Docs de organizaciones que utilizan Google Gemini Enterprise (y previamente Vertex AI Search) como
Durante meses, OpenAI parecía jugar en otra liga. Tras el lanzamiento de la familia GPT-5, la sensación general era que la compañía de Sam Altman marcaba el paso y el resto corría detrás. Pero el tablero se ha movido rápido: la llegada de Google Gemini 3, el empuje de Anthropic con sus nuevos Claude y el avance de modelos open
La carrera por convertirse en el mejor asistente de programación se ha acelerado en las últimas semanas. En apenas doce días se han presentado tres modelos punteros orientados al desarrollo de software: GPT-5.1 (OpenAI), Gemini 3.0 (Google) y Claude Opus 4.5 (Anthropic). La gran pregunta es evidente: ¿cuál conviene usar según el tipo de proyecto? El laboratorio Kilo.ai ha publicado
Google ha dado un nuevo paso en su apuesta por la imagen generativa con el lanzamiento de Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), un modelo de Inteligencia Artificial pensado específicamente para entornos profesionales. La compañía lo posiciona como una pieza clave para equipos de marketing, diseño y producto que necesitan crear imágenes precisas, coherentes con la marca y listas
