Dos conciencias

Como ya sabes, Google ha dado un paso importante con el lanzamiento de Gemini 2.5 Pro, un modelo de inteligencia artificial que, aunque no llegó con fanfarrias ni promesas grandilocuentes, está demostrando ser uno de los más útiles hasta ahora en tareas de razonamiento complejo. A pesar de haber sido opacado por otras noticias del mundo AI, como la tendencia viral de imágenes generadas al estilo Studio Ghibli, quienes han probado este nuevo modelo coinciden: es una herramienta potente, versátil y con capacidades que marcan la diferencia en escenarios reales.

¿Qué hace tan especial a Gemini 2.5 Pro?

Una de las características más llamativas de Gemini 2.5 Pro es su capacidad para procesar contextos extensos, tanto en la entrada como en la salida. Para ponerlo en perspectiva, puede trabajar con hasta 1 millón de tokens de entrada (y se espera que alcance los 2 millones pronto), superando ampliamente a la mayoría de modelos actuales. Esto significa que puedes introducir documentos extensos, repositorios de código completos o conversaciones largas sin necesidad de recortes ni simplificaciones.

Además, su límite de salida también es considerable: hasta 64,000 tokens, lo que permite generar respuestas largas y detalladas sin interrupciones. Esto abre nuevas posibilidades para profesionales que trabajan con grandes volúmenes de información o proyectos complejos, como desarrolladores, analistas o creadores de contenido.

Aplicaciones reales que muestran su potencia

Para entender mejor el alcance de Gemini 2.5 Pro, veamos algunos ejemplos prácticos:

• Desarrollo de software a gran escala: El ingeniero Simon Willison utilizó este modelo para implementar una nueva funcionalidad en su sitio web. Gemini analizó todo su código, identificó los 18 archivos que debían modificarse y generó los cambios necesarios en apenas 45 minutos. El verdadero cuello de botella fue revisar los resultados, no el trabajo del modelo.

• Comprensión multimodal: Gemini 2.5 Pro no se limita al texto. También puede razonar sobre imágenes, vídeos y código al mismo tiempo. Un caso interesante fue el de una prueba donde se le pidió generar un gráfico SVG a partir de un artículo técnico. No solo lo logró, sino que al recibir una captura de pantalla del gráfico junto con el código, fue capaz de mejorar el diseño visual y corregir errores, como la dirección de las flechas.

• Modificación de juegos con análisis de video: En otra prueba, se le presentó el código de un juego junto con un vídeo de su ejecución. Gemini pudo identificar el segmento correcto del código y hacer ajustes funcionales basándose en lo que veía. Esto es especialmente útil en tareas donde la relación entre la visualización y el código es compleja.

Análisis de datos con trazabilidad del razonamiento

Uno de los aspectos más interesantes de este modelo es su habilidad para mostrar cómo piensa. Cuando se le entregan tareas analíticas —como calcular el valor acumulado de una inversión mensual en acciones específicas—, Gemini 2.5 Pro no solo da el resultado, sino que detalla paso a paso el proceso que siguió: desde la extracción de los datos en bruto (incluso mezclados con HTML), hasta los cálculos finales. Esta transparencia ayuda a identificar errores y guiar al modelo con mayor precisión.

Por ejemplo, al analizar un portafolio simulado con las acciones del grupo “Magnificent 7” (Amazon, Apple, Nvidia, Microsoft, Tesla, Alphabet y Meta), el modelo fue capaz de detectar los datos relevantes, hacer los cálculos mensuales correspondientes y presentar un resumen con valores detallados, todo partiendo de información sin estructurar.

¿Y qué pasa con los errores?

Como cualquier modelo de IA, Gemini 2.5 Pro no es infalible. Puede cometer errores, como editar archivos no relacionados o malinterpretar instrucciones ambiguas. Por eso, la precisión en la redacción del prompt sigue siendo crucial. Cuanto más claras y detalladas sean tus indicaciones, mejores serán los resultados. Aun así, gracias a su trazabilidad, estos errores son más fáciles de detectar y corregir.

Una IA pensada para razonar, siempre

Un punto a tener en cuenta es que Gemini 2.5 Pro funciona exclusivamente en “modo razonamiento”. Es decir, analiza cada prompt de forma detallada, incluso si la pregunta es simple. Esto puede ser una ventaja para tareas complejas, pero también podría representar una carga innecesaria para solicitudes triviales.

Aunque todavía está en fase preliminar (preview), todo apunta a que Gemini 2.5 Pro será una herramienta potente para aplicaciones empresariales, una vez se liberen detalles sobre costos y disponibilidad general. A medida que los precios de inferencia bajen, será más viable escalar su uso en proyectos grandes y variados.

¿Es Gemini 2.5 Pro el futuro del razonamiento en IA?

Puede que no haya llegado con el impacto mediático de otros modelos, pero su capacidad para comprender contexto, razonar sobre múltiples formatos y ofrecer trazabilidad de pensamiento lo convierten en un modelo valioso para tareas exigentes. Para empresas que necesitan analizar datos no estructurados, trabajar con grandes volúmenes de información o automatizar tareas de programación complejas, este modelo representa una herramienta práctica y eficiente.

Más que una revolución silenciosa, podríamos hablar de una evolución madura: un modelo que no busca llamar la atención con promesas exageradas, sino que demuestra su valor en el uso diario.

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by Natalia Polo via WWWhat's new