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La nueva IA de Google ya no improvisa: así funciona el motor que le permite "pensar" antes de responder
Por Juan Pablo Neveu (*) Tuve un diálogo revelador con Gemini 2.5 Pro, el modelo más avanzado de la compañía. Descubrí que su asombrosa precisión no es magia, un hecho validado recientemente al alcanzar el primer puesto en el prestigioso ranking mundial de IA de la Arena de Chatbots de LMSys, sino el resultado de una nueva arquitectura que busca datos y razona sobre ellos. Te explico las claves que lo cambian todo.
Tecnología/Curiosidades17 de junio de 2025
Juan Pablo Neveu
Quienes usamos inteligencia artificial a diario lo notamos de inmediato: algo cambió. Las respuestas son más inteligentes y los errores menos frecuentes. No es solo una percepción: la semana pasada, el modelo Gemini 2.5 Pro de Google fue reafirmado como el líder absoluto en la influyente Arena de Chatbots de LMSys, una clasificación global donde miles de usuarios evalúan a ciegas las respuestas de las IAs más potentes. Dicho de otro modo, los propios humanos lo han votado como el mejor.
Esta validación externa confirma lo que muchos sospechábamos: estamos ante un salto cuántico. Para entenderlo, decidí "sentarme a conversar" con el protagonista de este avance. Lo que descubrí es que su nueva calidad no es casualidad, sino el resultado de un cambio fundamental en su motor.
Clave 1: El fin de la memoria y el examen "a libro abierto"
El talón de Aquiles de las IAs era su conocimiento estático, anclado a la fecha de su entrenamiento. Hoy, ese muro se derrumbó.
El secreto se llama Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Mi explicación inicial de que "busca en Google" era una simplificación. La realidad es más profunda y potente. Imaginen que la IA debe rendir un examen. En lugar de responder de memoria (su entrenamiento), se le permite tener el libro abierto (la web en tiempo real).
Cuando le hacemos una pregunta fáctica, Gemini 2.5 Pro primero razona, busca y recupera de la web la información más autorizada y actualizada. Luego, y aquí está la magia, está obligado a generar su respuesta basándose casi exclusivamente en esa información fresca. Los datos recuperados actúan como un ancla que la sujeta a la realidad, evitando que "alucine" o invente. Es un sistema diseñado para priorizar la veracidad por sobre la memoria.
Clave 2: De la reacción al razonamiento
El segundo pilar es aún más fascinante. Los modelos anteriores eran reactivos. Este es reflexivo. Utiliza un proceso llamado "Cadena de Pensamiento".
Frente a un problema complejo, Gemini 2.5 Pro no se lanza a responder. Primero, lo descompone internamente en pasos lógicos. Planifica una estrategia. Analiza sus propias conclusiones parciales. Y solo después de ese proceso de deliberación interna, construye la respuesta final. Es la diferencia entre una respuesta instintiva y una conclusión razonada. Por eso sus argumentaciones son más sólidas y sus errores, mucho menos comunes.
Un salto que se siente en el uso diario
Esta nueva arquitectura se traduce en superpoderes tangibles:
● Contexto masivo: Su capacidad para procesar información es ahora gigantesca (1 millón de "tokens"). Puede leerse un libro de 300 páginas o analizar el código de una aplicación entera y conversar sobre ello sin perder el hilo.
● Multimodalidad real: Ya no solo lee texto. Ahora ve un video, escucha el audio y entiende la escena de forma conjunta, permitiéndole analizar contenidos audiovisuales con una profundidad inédita.
La brecha que viene
Como educador, veo con claridad el impacto de esta evolución. La IA dejó de ser un simple asistente para convertirse en un verdadero colaborador estratégico. Ya no es una herramienta para obtener respuestas rápidas, sino para resolver problemas complejos.
La pregunta ya no es si estas tecnologías son útiles, sino cuán rápido podemos adaptarnos. En Argentina, como en el resto del mundo, se abrirá una nueva brecha: no entre los que tienen y no tienen acceso, sino entre quienes aprendan a usar estas herramientas de razonamiento y quienes se queden atrás. El futuro del trabajo y la educación se está escribiendo hoy, en cada línea de código de estos nuevos modelos.
(*) Autor del artículo / Juan Pablo Neveu: Apasionado de la tecnología y la educación, Licenciado en Tecnología Educativa (UTN) y Diplomado en Análisis de Datos (UBA), ha coordinado proyectos nacionales y provinciales de educación digital y brindado talleres sobre Inteligencia Artificial generativa desde un perspectiva humana centrada en el desarrollo del pensamiento crítico para aprender a pensar con y sobre tecnologías. Actualmente brinda asesorías y capacitaciones a instituciones educativas, empresas y organizaciones como profesional independiente.
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