Gemini qué es y como usarlo correctamente para sacarle el maximo provecho

OpenAI llegó primero con ChatGPT y sacudió al mundo entero. Pero Google lleva 25 años construyendo el motor de búsqueda más poderoso de la historia, tiene acceso a más datos que nadie, controla el sistema operativo de 3.000 millones de teléfonos y acaba de lanzar el modelo de inteligencia artificial más ambicioso que ha creado jamás.

Se llama Gemini. Y si todavía no lo estás usando, es probable que estés tomando decisiones con menos información de la que podrías tener.

Google Gemini no es simplemente otro chatbot que responde preguntas. Es una familia de modelos de inteligencia artificial, un asistente digital y, al mismo tiempo, una tecnología integrada en servicios como Android, Gmail, Google Drive, Documentos, Maps, YouTube y otras herramientas del ecosistema de Google.

Gemini sirve para conversar, investigar, escribir, resumir documentos, analizar imágenes, revisar código, organizar información y ejecutar tareas conectadas con aplicaciones de Google. Su principal diferencia frente a GPT no está únicamente en cuál responde mejor, sino en cómo se integra cada tecnología con las herramientas que usamos todos los días.

Gemini pertenece a Google. GPT pertenece a OpenAI. Gemini destaca por su relación directa con el ecosistema de Google, mientras que GPT es la familia de modelos que impulsa ChatGPT y diferentes aplicaciones creadas mediante la API de OpenAI.

Ahora bien, decir que uno es siempre mejor que el otro sería engañoso. La elección correcta depende de lo que necesites hacer.

Para alguien que trabaja constantemente con Gmail, Google Drive, Documentos, Calendar, Android o Maps, Gemini puede resultar especialmente práctico. Para quien busca un asistente conversacional general, programación avanzada, creación de proyectos, análisis de archivos o flujos personalizados, ChatGPT también puede ser una alternativa muy potente.

La mejor forma de decidir no es preguntar cuál tiene más puntuación en una prueba aislada. Lo importante es comparar cuál resuelve mejor tu tarea real, con menos correcciones, menos pasos y resultados más confiables.

Gemini es el modelo de inteligencia artificial generativa de Google, multimodal desde su diseño base. Puede procesar y generar texto, imágenes, audio, video y código en una sola conversación, con acceso a internet en tiempo real.

Gemini es el nombre que Google utiliza para identificar una familia de modelos de inteligencia artificial generativa y los productos construidos alrededor de ellos.

Esta diferencia es importante porque Gemini no es una sola aplicación con una única capacidad. Es un ecosistema completo de inteligencia artificial.

En su versión más sencilla, Gemini funciona como un asistente conversacional. Escribes una pregunta, adjuntas un archivo o hablas mediante voz y el sistema genera una respuesta.

En usos más avanzados, puede analizar documentos extensos, comparar información, examinar una fotografía, interpretar código, consultar servicios conectados, preparar un informe o ayudar a automatizar procesos mediante una API.

Gemini también tiene un plan Gratis: acceso en gemini.google.com con el modelo Gemini 3 Flash.

• Google AI Plus: 1.29 por mes USD.
• Google AI Pro: 4.99 por mes USD.
• Google AI Ultra: 99.99 por mes USD.

La inteligencia artificial generativa es un tipo de tecnología capaz de producir contenido nuevo a partir de instrucciones. Ese contenido puede incluir:

• Textos.
• Resúmenes.
• Correos electrónicos.
• Imágenes.
• Código de programación.
• Tablas.
• Ideas.
• Planes.
• Explicaciones.
• Guiones.
• Informes.
• Audio o contenido multimedia, dependiendo del modelo utilizado.

La palabra “generativa” no significa que la inteligencia artificial piense exactamente como una persona. Significa que puede generar una respuesta calculando qué contenido resulta más adecuado según la petición, el contexto disponible y los patrones aprendidos durante su entrenamiento.

Por esa razón, Gemini puede redactar una explicación convincente y aun así equivocarse. Su capacidad para escribir con seguridad no garantiza que todos los datos sean verdaderos.

La inteligencia artificial debe utilizarse como una herramienta de apoyo, no como una fuente infalible.

El funcionamiento interno exacto de Gemini contiene elementos propietarios que no son públicos. Sin embargo, sí es posible entender su proceso general sin entrar en explicaciones excesivamente técnicas.

Cuando una persona escribe una instrucción, Gemini realiza varias etapas. Primero interpreta la entrada. Esa entrada puede ser texto, una imagen, audio, un video, un archivo o una combinación de diferentes formatos.

Después divide la información en unidades que el modelo puede procesar. En el caso del texto, estas unidades suelen denominarse tokens. Un token puede representar una palabra, una parte de una palabra, un signo o una combinación de caracteres.

A continuación, el modelo analiza la relación entre esas unidades. No se limita a buscar palabras exactas. Intenta comprender el contexto, la intención, el formato solicitado, las instrucciones anteriores y los datos incluidos en la conversación.

Luego calcula una respuesta probable. Lo hace paso a paso, generando fragmentos de contenido según los patrones aprendidos y las instrucciones recibidas.

En determinados casos, Gemini también puede utilizar herramientas externas. Por ejemplo, puede consultar información actual mediante una búsqueda, analizar un archivo, ejecutar código, utilizar datos de Maps o interactuar con una aplicación conectada.

Finalmente, presenta el resultado al usuario en forma de texto, tabla, código, imagen, informe o acción, dependiendo de la función utilizada.

El proceso completo puede resumirse así:

1. El usuario envía una instrucción.
2. Gemini identifica la intención.
3. Analiza el contexto disponible.
4. Decide si necesita utilizar una herramienta.
5. Procesa la información.
6. Genera una respuesta.
7. Aplica filtros y controles de seguridad.
8. Muestra el resultado.

La historia de Gemini no empieza en 2023. Empieza mucho antes, en los laboratorios de Google DeepMind y Google Brain, dos de los centros de investigación en IA más respetados del mundo. Durante años, Google entrenó modelos de lenguaje como LaMDA y PaLM, pero todos tenían algo en común: eran herramientas internas o productos secundarios, nunca el producto principal.

El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 cambió eso drásticamente. Google, que había dominado la búsqueda durante dos décadas, vio de repente una amenaza directa a su negocio principal. La respuesta fue Bard, lanzado apresurado en febrero de 2023 que no causó precisamente la mejor impresión. En su presentación en vivo, Bard cometió un error factual que le costó a Google 100.000 millones de dólares en capitalización bursátil en un solo día.

Pero ese tropiezo aceleró algo que ya estaba en marcha. En diciembre de 2023, Google presentó oficialmente Gemini 1.0, el modelo construido desde cero con la multimodalidad como característica central — no como añadido posterior. Y en 2024 y 2025, la evolución fue rápida y contundente.

• Dic 2023 → Gemini 1.0 ·
• Feb 2024 → Gemini 1.5 Pro (1M tokens) ·
• Dic 2024 → Gemini 2.0 Flash ·
• Feb 2025 → Gemini 2.5 Pro ·
• 2025 → Gemini 3 Flash como modelo predeterminado para todos los usuarios

Lo que hace a Gemini diferente de sus predecesores no es solo la potencia del modelo, sino la visión detrás: Google no quería construir un chatbot. Quería construir un asistente universal que viviera dentro de todos los productos que ya usa la gente — Gmail, Maps, YouTube, Android, Chrome — y que pudiera actuar en nombre del usuario de forma inteligente.

Gemini está construido sobre la arquitectura Transformer, que es el estándar de toda la industria de IA desde 2017. Lo que hace diferente a Gemini es cómo Google ha optimizado esta arquitectura para manejar ventanas de contexto enormes: hasta 1 millón de tokens en las versiones más avanzadas.

Para que te hagas una idea, 1 millón de tokens equivale aproximadamente a una novela de 700 páginas — o a 10 horas de transcripción de audio, o a un repositorio de código completo de tamaño mediano.

Es la cantidad de información que el modelo puede "tener en mente" al mismo tiempo durante una conversación. Cuanto mayor sea, más documentos, historial y contexto puede procesar antes de empezar a "olvidar" partes anteriores. La de Gemini 2.5 Pro es actualmente la más grande del mercado entre los modelos de consumo.

A diferencia de los modelos con fecha de corte de conocimiento, Gemini está conectado por defecto a Google Search. Cuando le haces una pregunta sobre algo actual — un evento reciente, el precio de algo, las últimas noticias — puede buscar en tiempo real y darte una respuesta actualizada. Esto es una ventaja enorme sobre versiones de ChatGPT que usan datos de entrenamiento desactualizados.

Una de las capacidades más poderosas de Gemini en 2025 es Deep Research, disponible en el plan Pro. Es un agente que puede planificar una investigación compleja, ejecutar múltiples búsquedas, sintetizar más de 20 fuentes y entregarte un informe estructurado. Cosas que te llevarían 3-4 horas de investigación manual, Gemini las hace en minutos con una calidad de síntesis superior a la mayoría de búsquedas manuales.

Gemini es descrito como una inteligencia artificial multimodal porque puede trabajar con diferentes tipos de información.

Un sistema limitado al texto solo podría interpretar palabras escritas. Un modelo multimodal puede relacionar texto, imágenes, audio, video, documentos y código dentro de una misma tarea.

Por ejemplo, puedes fotografiar una tarjeta electrónica y pedirle que identifique los componentes visibles. También puedes adjuntar un documento y solicitar un resumen, compartir una captura de pantalla con un error de programación o mostrar un gráfico para que explique sus datos.

La multimodalidad permite hacer preguntas como estas:

• ¿Qué componente aparece quemado en esta placa?
• Resume este PDF y extrae las fechas importantes.
• Analiza esta fotografía y describe los objetos.
• Revisa esta captura y explícame el error.
• Compara la información de estas dos imágenes.
• Convierte estos datos en una tabla.
• Explícame qué sucede en este video.
• Revisa este repositorio y localiza posibles problemas.

La calidad del resultado dependerá de la claridad del archivo, el modelo seleccionado, el contexto proporcionado y la complejidad de la tarea.