Google presenta avances en su asistente Gemini Live con capacidad de análisis en tiempo real y funciones integradas para tareas complejas en el hogar

Google amplía las capacidades de su asistente Gemini Live, integrando análisis de imágenes y funciones para facilitar tareas en el hogar.

Google anunció en su evento «Made by Google» avances importantes en su asistente de inteligencia artificial Gemini Live, que ahora puede analizar imágenes en tiempo real y mantener conversaciones simultáneas. La integración con Google Calendar, Keep y Tasks, así como la función de «guía visual» que marca objetos dentro de las imágenes, permite a la ciudadanía realizar tareas complejas, como buscar alternativas en la despensa o el comedor, con instrucciones sencillas y naturales.

Asimismo, se presentó «Gemini for Home», un nuevo asistente inteligente que reemplazará al antiguo en el ámbito del hogar. Este sistema está diseñado para comprender el lenguaje natural, procesar instrucciones combinadas y gestionar diálogos sin necesidad de activar repetidamente el asistente, facilitando una comunicación más fluida y natural. La implementación de esta tecnología comenzará a lanzarse en dispositivos seleccionados mediante un programa de acceso anticipado a partir de octubre.

El asistente también cuenta con capacidades en Estados Unidos para realizar reservas en restaurantes aprovechando Google Maps, una funcionalidad basada en «Project Mariner» que combina búsqueda en tiempo real, Knowledge Graph y mapas para ofrecer recomendaciones personalizadas. Por el momento, estas funciones están limitadas al inglés y no están disponibles en la Unión Europea.

El aumento en el uso de inteligencia artificial también está impactando la estructura del tráfico en internet. Según un informe de Fastly, del 80% del tráfico generado por bots de IA entre abril y julio de 2025, la mayor parte corresponde a crawlers que recorren la web para recolectar datos de entrenamiento, mientras que los bots de recuperación de contenido en tiempo real, como los de ChatGPT, representan la otra parte significativa. Meta domina con el 52% de estos crawlers, lo que puede provocar sobrecarga en servidores y un elevado consumo de ancho de banda, similar a ataques DDoS.

En el ámbito de los modelos de inteligencia artificial, Anthropic lidera con su sistema Opus 4.1 con una tasa de éxito del 90,1%, seguido por GPT-5 de OpenAI con 79,8% y GLM-4.5 de Zhipu AI con 75,4%. La incorporación de capacidades de razonamiento ha mejorado resultados, pero también ha elevado los costes operativos y el tiempo de procesamiento, con GPT-5 alcanzando un coste de aproximadamente 25 € por prueba, cuatro veces más que el sistema de Zhipu AI. Sin embargo, en relación calidad-precio, GPT-5 ofrece mejores resultados comparados con otros modelos.

Por otro lado, OpenAI alcanzó en julio su primer ingreso mensual de 1.000 millones de dólares y proyecta multiplicar sus ingresos a 12.700 millones en 2025, pese a que la compañía sigue enfrentando pérdidas operativas debido a la elevada inversión en infraestructura. La compañía está realizando esfuerzos para expandir su capacidad de procesamiento, incluyendo inversiones en nuevos centros de datos.

En el segmento de modelos híbridos de IA, el chino Deepseek ha lanzado su versión V3.1, que soporta un contexto de hasta 128.000 tokens y se entrenó con 840.000 millones de tokens adicionales, todo ello a un coste muy competitivo de 1,68 dólares por millón de tokens, en comparación con los 10 o 75 dólares de sus competidores. Además, los pesos del modelo están disponibles bajo licencia MIT en Hugging Face, facilitando el acceso para desarrolladores.

Meta, en tanto, ha puesto en pausa temporal sus contrataciones en el área de IA mientras reestructura su departamento de Superinteligencia, dividiéndolo en cuatro equipos enfocados en diferentes aspectos del desarrollo de inteligencia avanzada. La compañía busca consolidar una estructura sólida para sus futuras investigaciones, mientras que expertas y expertos en el campo advierten sobre riesgos emergentes, como la posible aparición de inteligencias artificiales que simulen conciencia y puedan generar «psicosis» en la ciudadanía si se les atribuyen sentimientos reales.

Por último, el consumo energético de las nuevas IA ha sido objeto de análisis, evidenciando que una consulta en Gemini consume 0,24 Wh, similar a ver nueve segundos de televisión, con una producción de agua para refrigeración de los centros de datos comparable a unas cinco gotas. Sin embargo, las operaciones de entrenamiento de estos modelos requieren cantidades ingentes de energía, agravando el impacto ambiental de su uso masivo. La recuperación de información en tiempo real, aunque más eficiente, contribuye aún así a un incremento significativo en el consumo eléctrico global, poniendo en alerta a la industria sobre la sostenibilidad de estas tecnologías.