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Sergey Brin ha revelado que Google está utilizando Gemini para programar la próxima generación de su IA. Este cambio de paradigma hacia la mejora recursiva promete acelerar la innovación, pero plantea interrogantes críticos sobre seguridad y control.
Tras meses de retrasos y reestructuraciones internas, Google ha desplegado oficialmente Gemini 4 Argon. Este nuevo modelo de frontera promete revolucionar el trabajo técnico complejo y reducir las alucinaciones típicas de los chatbots actuales.
Google ha activado Gemini en Workspace con acceso predeterminado a los datos de los usuarios. Analizamos las implicaciones de esta política y los pasos críticos para blindar la información corporativa.
Google ha anunciado que Gemini supera los 1.000 millones de usuarios activos mensuales, convirtiéndose en el producto que más rápido ha logrado esta cifra en la historia de la compañía. Este hito refleja la estrategia agresiva de integración de IA en todos los servicios de Google, aunque la métrica se basa en el uso directo de la app o web.
El retraso de Gemini 3.5 Pro no es solo un problema técnico. Fuentes internas revelan que la moral en Google DeepMind está por los suelos, lo que frena el desarrollo y empuja a los investigadores a startups rivales. Un análisis de las causas y consecuencias.
Google ha anunciado el cambio de nombre de NotebookLM a Gemini Notebook, integrándolo más profundamente con Gemini y Google Search. La app conserva su identidad independiente, pero ahora permite conectar notebooks a AI Mode en Search y expande la ejecución de código a usuarios Pro.
Google ha preguntado a los usuarios de Gemini qué mejoras quieren y ha publicado las 10 peticiones más populares, desde integración con Gmail hasta mejor precisión. Conoce la hoja de ruta y qué esperar.
Los navegadores de inteligencia artificial llegaron para revolucionar la navegación web, pero un análisis de la Universidad de Washington muestra que cuatro de siete populares navegadores agénticos presentan vulnerabilidades críticas, incluyendo ataques de prompt injection que pueden comprometer datos del usuario. El artículo examina por qué estas herramientas no han cumplido sus promesas y qué riesgos conllevan.
Google ha impuesto límites al uso que Meta hace de sus modelos Gemini debido a la incapacidad de proporcionar suficiente capacidad de cómputo. La medida, que ha golpeado especialmente a Meta, revela las tensiones en la cadena de suministro de hardware para IA y sus consecuencias para el ecosistema empresarial.
Google limitó en marzo de 2026 el acceso de Meta a sus modelos Gemini por incapacidad de suministrar los tokens solicitados. El incidente revela que la demanda de cómputo de IA supera la oferta incluso entre las Big Tech, obligando a Meta a desarrollar su propia solución interna y marcando un punto de inflexión en la industria.
Google Cloud ha anunciado la integración de los modelos cuánticos de SandboxAQ en su marketplace, ofreciendo modelos especializados en datos numéricos y ecuaciones científicas. Esta movida reconoce las limitaciones de los LLM tradicionales en tareas científicas y abre nuevas posibilidades en química, farmacéutica y materiales.
Un analista de datos pasó una hora limpiando un dataset en Pandas. Le pidió a Gemini que hiciera lo mismo y lo logró en segundos. ¿Estamos ante el fin de la preparación manual de datos? El experimento revela tanto el poder como las limitaciones de la IA generativa en ciencia de datos.