Por Canuto  

Google presentó Gemini 3.5, su nueva familia de modelos de inteligencia artificial, comenzando con Gemini 3.5 Flash, una versión orientada a agentes, programación y tareas complejas de largo horizonte. La compañía asegura que el modelo combina inteligencia de frontera con alta velocidad, menor latencia y costos más bajos para casos de uso empresariales y de consumo.
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  • Gemini 3.5 Flash ya está disponible a escala global en la app de Gemini, el Modo IA en Search, Google AI Studio, Android Studio y plataformas empresariales.
  • Google afirma que el modelo supera a Gemini 3.1 Pro en benchmarks de programación y capacidades agénticas, con resultados como 76,2% en Terminal-Bench 2.1 y 1.656 Elo en GDPval-AA.
  • Empresas como Shopify, Macquarie Bank, Salesforce, Ramp, Xero y Databricks ya prueban o despliegan flujos agénticos basados en Gemini 3.5 Flash.

Google presentó Gemini 3.5, su nueva familia de modelos de inteligencia artificial, con una tesis clara: combinar inteligencia de frontera con capacidad de acción. El lanzamiento inicial se concentra en Gemini 3.5 Flash, un modelo diseñado para ejecutar flujos de trabajo complejos, agénticos y de programación, con foco tanto en usuarios finales como en desarrolladores y empresas.

El anuncio fue firmado por Koray Kavukcuoglu, CTO de Google DeepMind y Chief AI Architect de Google; Jeff Dean, Chief Scientist de Google DeepMind y Google Research; Oriol Vinyals, vicepresidente de Google DeepMind; y Noam Shazeer, también vicepresidente de Google DeepMind. Según la compañía, se trata de un salto relevante en la construcción de agentes más capaces e inteligentes.

En paralelo, Google indicó que también trabaja intensamente en Gemini 3.5 Pro. Ese modelo ya se usa internamente y la empresa espera desplegarlo el próximo mes. Por ahora, el protagonista del anuncio es Flash, que ya comenzó a distribuirse de forma amplia en productos de consumo, herramientas para desarrolladores y soluciones empresariales.

La idea de un modelo “agéntico” merece contexto. En la práctica, este tipo de IA no solo responde preguntas, sino que puede planificar, ejecutar tareas de varios pasos, coordinar herramientas y mantener contexto durante procesos largos. Esa capacidad es una de las áreas más disputadas del sector, porque acerca a la IA a funciones más útiles en programación, análisis documental, soporte operativo y automatización empresarial.

Rendimiento de frontera con menor latencia

Google aseguró que Gemini 3.5 Flash ofrece una inteligencia comparable a la de grandes modelos insignia en múltiples dimensiones, pero a las velocidades que caracterizan a la serie Flash. La empresa lo definió como su modelo agéntico y de programación más potente hasta la fecha.

De acuerdo con las cifras compartidas por la compañía, 3.5 Flash supera a Gemini 3.1 Pro en varios benchmarks exigentes. Entre ellos figuran Terminal-Bench 2.1 con 76,2%, GDPval-AA con 1.656 Elo, MCP Atlas con 83,6% y CharXiv Reasoning con 84,2% en comprensión multimodal.

Google también afirmó que, al medir tokens de salida por segundo, Gemini 3.5 Flash es 4 veces más rápido que otros modelos de frontera. Esa combinación de velocidad y capacidad lo ubica, según la empresa, en el cuadrante superior derecho del índice de Artificial Analysis, un punto que busca reforzar la idea de que ya no hace falta sacrificar calidad para obtener baja latencia.

En un mercado donde la competencia suele obligar a elegir entre respuestas más potentes pero lentas, o modelos rápidos pero menos precisos, esa promesa es estratégica. Para desarrolladores y empresas, el equilibrio entre costo, tiempo de respuesta y calidad determina si un sistema puede escalar a producción o quedarse solo como una demo.

Tareas agénticas de largo horizonte

Uno de los argumentos centrales del lanzamiento es que Gemini 3.5 Flash está pensado para tareas de largo horizonte. Google sostiene que trabajos que antes podían tomarle días a un desarrollador o semanas a un auditor ahora pueden completarse en una fracción del tiempo y, en muchos casos, con menos de la mitad del costo frente a otros modelos de frontera.

La empresa menciona usos como desarrollo de nuevas aplicaciones, mantenimiento de bases de código y apoyo en la preparación de documentos financieros. También destaca que, combinado con el harness actualizado de Antigravity, el modelo puede desplegar subagentes colaborativos para abordar problemas complejos a escala y bajo supervisión.

Entre los ejemplos presentados, Google mostró que 3.5 Flash puede ejecutar flujos de varios pasos para renombrar y categorizar activos no estructurados según criterios dinámicos. También afirmó que el modelo, aprovechando Antigravity, puede usar dos agentes para sintetizar el artículo de AlphaZero y programar un juego totalmente jugable en seis horas.

La lista de demostraciones incluyó además la transformación de una base de código heredada y desordenada a Next.js, la creación de nuevos paisajes urbanos en Antigravity mediante subagentes, y un ciclo de auto-mejora entre dos agentes, uno constructor y otro jugador, para desarrollar un juego de forma iterativa.

Sobre su base multimodal, Google dijo que Gemini 3.5 Flash puede generar interfaces web y gráficos más ricos e interactivos. Entre los casos enseñados por la empresa aparecen animaciones interactivas para un artículo de investigación en AI Studio, la conversión de una descripción en texto plano en hardware interactivo, la generación paralela de propuestas de branding para una recaudación de fondos escolar y varios enfoques de UX para un flujo de checkout en apenas 60 segundos.

Impacto empresarial y adopción temprana

Google enmarcó el lanzamiento dentro de una colaboración cercana con socios de la industria para identificar dónde se concentran el trabajo tedioso y la complejidad en los flujos corporativos. La narrativa es clara: la IA agéntica no solo sirve para chatbot o asistencia textual, sino para automatizar procesos de varias semanas en finanzas, datos, operaciones y back office.

Entre los socios citados, Shopify está ejecutando subagentes en paralelo para analizar datos complejos de largo horizonte y mejorar los pronósticos de crecimiento de comerciantes a escala global. Ese uso apunta a una de las promesas más valiosas del sector: pasar del análisis estático a sistemas que examinan grandes volúmenes de información y proponen decisiones accionables.

Macquarie Bank, por su parte, está piloteando el uso de Gemini 3.5 Flash para acelerar la incorporación de clientes. Según la empresa, el modelo puede razonar sobre documentos complejos de más de 100 páginas, recuperar información relevante y hacer recomendaciones fiables con baja latencia.

Salesforce está integrando 3.5 Flash en Agentforce para automatizar tareas empresariales complicadas mediante múltiples subagentes que conservan contexto y ejecutan llamadas a herramientas complejas en múltiples turnos. Ramp lo utiliza para habilitar un OCR más inteligente y fiable, combinando comprensión multimodal de facturas complejas con razonamiento sobre patrones históricos.

Xero, en tanto, despliega agentes para gestionar de forma autónoma flujos de trabajo complejos de varias semanas, como identificar proveedores y recopilar información para formularios fiscales 1099. Databricks recurre a flujos agénticos para supervisar y recuperar información en tiempo real, razonar sobre conjuntos de datos masivos, diagnosticar problemas, identificar correcciones y proponer soluciones para científicos de datos.

Gemini App, Search y el nuevo Gemini Spark

Google confirmó que Gemini 3.5 Flash pasa a ser el modelo predeterminado en la app de Gemini y en el Modo IA en Search a nivel global. Esto sugiere que la empresa no ve este lanzamiento como una herramienta experimental, sino como una capa central en su oferta de IA para consumo masivo.

Durante I/O, la compañía mostró cómo sus capacidades agénticas impulsan nuevas funciones orientadas a la vida diaria. La pieza más llamativa es Gemini Spark, descrito por Google como un agente personal de IA que funciona 24/7, ayuda a navegar la vida digital y puede actuar en nombre del usuario bajo su dirección.

La empresa indicó que comenzó a desplegar Gemini Spark para testers de confianza y que planea llevar la beta a suscriptores de Google AI Ultra en Estados Unidos la próxima semana. Aunque el anuncio incluyó varias referencias a tareas que Spark puede ayudar a realizar con 3.5 Flash, el detalle concreto de esas acciones no fue desarrollado en el texto compartido.

Google también señaló que las capacidades mejoradas de programación agéntica de 3.5 Flash están haciendo que Search ofrezca experiencias más inteligentes, desde nuevos agentes de información que trabajan para el usuario 24/7 hasta interfaces generativas más dinámicas. Como ejemplo, la empresa mostró una explicación visual interactiva sobre los patrones Gyroid generada con apoyo del modelo.

Seguridad y disponibilidad global

En materia de seguridad, Google afirmó que Gemini 3.5 fue desarrollado conforme a su Frontier Safety Framework. La empresa dijo haber reforzado salvaguardas en ciberseguridad y CBRN, una sigla asociada a riesgos químicos, biológicos, radiológicos y nucleares.

Según la compañía, estas mejoras buscan dos objetivos a la vez: reducir la probabilidad de que el modelo genere contenido dañino y disminuir los rechazos erróneos ante consultas seguras. Para ello, Google mencionó nuevo entrenamiento de seguridad y mitigaciones más avanzadas, incluidas herramientas de interpretabilidad para comprobar y comprender el razonamiento interno de la IA antes de emitir una respuesta.

El lanzamiento de Gemini 3.5 Flash ya está en disponibilidad general a través de Google Antigravity, la API de Gemini en Google AI Studio y Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform y Gemini Enterprise. Además, el modelo ya se encuentra disponible para todos en la app de Gemini y el Modo IA en Search.

En términos estratégicos, el anuncio refuerza la carrera de las grandes tecnológicas por dominar la siguiente fase de la IA: sistemas que no solo conversan, sino que ejecutan tareas con memoria, herramientas y coordinación entre agentes. Si Google logra sostener sus promesas de velocidad, costo y rendimiento en producción, Gemini 3.5 Flash podría convertirse en una pieza clave para el despliegue masivo de automatización inteligente en consumo y empresas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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