{"id":249233,"date":"2025-11-22T05:03:08","date_gmt":"2025-11-22T05:03:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/249233\/"},"modified":"2025-11-22T05:03:08","modified_gmt":"2025-11-22T05:03:08","slug":"ha-tocado-techo-la-ia-google-dice-no-con-gemini-3-y-nano-banana-la-newsletter-de-kiko-llaneras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/249233\/","title":{"rendered":"\u00bfHa tocado techo la IA? Google dice \u2018no\u2019 con Gemini 3 y Nano Banana | La newsletter de Kiko Llaneras"},"content":{"rendered":"

Este es un env\u00edo de la newsletter de Kiko Llaneras, un bolet\u00edn exclusivo para los suscriptores de EL PA\u00cdS, con datos y explicaciones de actualidad: <\/b>ap\u00fantate para recibirlo<\/b><\/a>. <\/b><\/p>\n

Esta semana Google ha presentado dos nuevos modelos de inteligencia artificial que se han colocado en la vanguardia tecnol\u00f3gica: Nano Banana Pro<\/a> (un generador de im\u00e1genes) y Gemini 3<\/a> (un modelo de lenguaje). El primero lidera su categor\u00eda y el segundo probablemente tambi\u00e9n.<\/p>\n

De estos lanzamientos saco tres conclusiones.<\/p>\n

La primera es la velocidad.<\/b> Cada mes se presentan mejores modelos por parte de los laboratorios l\u00edderes: OpenAI, xAI, Anthropic y Google. Gemini 3 viene a competir con Claude Sonnet 4.5, que se lanz\u00f3 a finales de septiembre, con GPT-5.1, que se actualiz\u00f3 hace 10 d\u00edas, y con Grok 4.1, que se actualiz\u00f3 el lunes pasado.<\/p>\n

La segunda es la mejora continua.<\/b> Los nuevos modelos tienen m\u00e1s conocimiento, son m\u00e1s eficaces buscando en internet, cometen menos errores, programan mejor y resuelven problemas m\u00e1s dif\u00edciles. Pero es f\u00e1cil perderte estos avances si no est\u00e1s encima. Por eso mi consejo es: pru\u00e9balos. Va tan r\u00e1pido que algo que no te serv\u00eda hace seis meses ahora s\u00ed funciona. Por ejemplo, yo ahora uso Claude para editar mis textos: se los doy para detectar erratas, pero tambi\u00e9n partes d\u00e9biles del texto. Me da pistas: \u201cesto es largo\u201d, \u201ceste p\u00e1rrafo no es claro\u201d, \u201ceste ejemplo es oro\u201d, etc\u00e9tera.<\/p>\n

Estos avances los capturan los benchmarks, las evaluaciones que se usan para comparar modelos entre s\u00ed. En el gr\u00e1fico de arriba mostr\u00e9 cuatro, gracias al trabajo de Epoch AI<\/a>, con pruebas clave sobre ciencia, programaci\u00f3n, matem\u00e1ticas y razonamiento. Cada modelo tiene sus fortalezas, pero lo importante es la tendencia: suben en todas las pruebas, sin pausa.<\/p>\n

Es cierto que evaluar estos modelos es complicado. Ya no basta con juzgar sensaciones porque son buenos. Por ejemplo, para evaluar sus capacidades en matem\u00e1ticas, hay que saber bastantes matem\u00e1ticas (imagina distinguir a un estudiante de cuarto de Albert Einstein solo charlando). Adem\u00e1s hay un problema de \u201cense\u00f1ar para el test\u201d. Los laboratorios los entrenan para hacer bien estas evaluaciones. Y es probable que eso les ayude a ser m\u00e1s capaces en general\u2026 pero tambi\u00e9n es evidente que hay atajos, trucos que sirven para las pruebas pero no con problemas reales. Es un dilema que cualquier estudiante reconoce: \u00bfEstudiar para aprender o para aprobar? Por \u00faltimo, est\u00e1 la complicaci\u00f3n de la especialidad: hay modelos mejores en dise\u00f1o, otros en escritura o en programaci\u00f3n.<\/p>\n

\u00bfLa tercera lecci\u00f3n? La m\u00e1s trascendente: los modelos no han tocado techo.<\/b> Hace un a\u00f1o esa era una hip\u00f3tesis muy repetida. Despu\u00e9s de GPT-4 hab\u00eda dudas sobre si el \u201cpre-entrenamiento\u201d \u2014la primera fase de entrenamiento, cuando los modelos aprenden de cantidades masivas de texto\u2014 seguir\u00eda dando frutos. Algunos expertos hablaban de un muro. Y volvieron a hacerlo meses despu\u00e9s, con GPT-5. Pero ese pesimismo se ha demostrado infundado. Es f\u00e1cil subestimar el ritmo de progreso cuando comparas un modelo con el siguiente, porque se suceden rapid\u00edsimo. Pero si comparas un modelo actual con los mejores de hace un a\u00f1o, el salto es evidente.<\/p>\n

Oriol Vinyals lo subray\u00f3 esta semana: \u201cno hay muros a la vista\u201d. El vicepresidente de investigaci\u00f3n de Google DeepMind, y uno de los l\u00edderes de Gemini, escribi\u00f3 en Twitter<\/a> explicando el secreto de su \u00faltima versi\u00f3n: \u201cEs simple: mejoramos el pre-entrenamiento y el post-entrenamiento\u201d. Luego entr\u00f3 directo a rebatir la teor\u00eda del muro: \u201cContra la creencia popular de que el poder de la escala se ha agotado, el equipo logr\u00f3 un salto dr\u00e1stico. El cambio entre [Gemini] 2.5 y 3.0 es tan grande como cualquiera que hayamos visto\u201d. Luego a\u00f1adi\u00f3 otra veta potencial. Las etapas de entrenamiento posterior, donde se ha innovado el \u00faltimo a\u00f1o, siguen teniendo mucho margen de mejora. Son, dice Vinyals: \u201ctierra virgen\u201d.<\/p>\n

Esto no significa que los grandes modelos de lenguaje no tengan limitaciones. Ni descarta un muro futuro ni evita una potencial burbuja IA (esta misma semana, Nvidia present\u00f3 resultados extraordinarios y aun as\u00ed las acciones tecnol\u00f3gicas cayeron). Pero s\u00ed sugiere algo importante: debemos esperar avances en 2026.<\/p>\n

Mi recomendaci\u00f3n pr\u00e1ctica: usa los nuevos modelos. Si hace un a\u00f1o alguien te dijo \u201cla IA no sirve para esto\u201d, es posible que ya no sea cierto. Otras limitaciones persistir\u00e1n. Pero la \u00fanica forma de saberlo es hacer tus propias pruebas. Muchos tenemos un inter\u00e9s profesional en todo esto. Pero hay un motivo mejor: es fascinante descubrir hasta d\u00f3nde pueden llegar unos algoritmos que aprenden solos.<\/p>\n

Otras historias random<\/p>\n

\ud83c\udfe0 Los ricos se casan con los ricos<\/b><\/p>\n

Hombres y mujeres se emparejan con personas econ\u00f3micamente parecidas. Lo contaron aqu\u00ed Pablo Sempere y Yolanda Clemente con datos de ingresos y patrimonio<\/a>.<\/p>\n

La gente del 10% m\u00e1s pobre se casa entre s\u00ed con el doble de frecuencia de lo que dictar\u00eda el azar. Y la gente del 10% m\u00e1s rico lo hace con triple frecuencia. Lo ha medido la investigadora Silvia de Poli, explotando datos del Ministerio de Hacienda y del Instituto Nacional de Estad\u00edstica (INE).<\/p>\n

Nuria Badenes, del Instituto de Estudios Fiscales, corrobora esta homogamia tambi\u00e9n en sus investigaciones. Si nos emparej\u00e1semos al azar, solo el 10% de las parejas pertenecer\u00edan al mismo decil de ingresos. Pero no ocurre eso: el 16% de las parejas comparten decil. Adem\u00e1s la coincidencia es mayor en los extremos, del 19% para las rentas m\u00e1s bajas y del 33% para las m\u00e1s altas. \u201cLa elecci\u00f3n de pareja no puede juzgarse como justa o injusta\u201d, recuerda Badenes, \u201cpero el hecho de que las personas con m\u00e1s ingresos elijan juntarse contribuye a perpetuar la desigualdad\u201d.<\/p>\n

\u2600\ufe0f El futuro \u2018Solarpunk\u2019 est\u00e1 ocurriendo en \u00c1frica<\/b><\/p>\n

Me interes\u00f3 este art\u00edculo<\/a> sobre startups que est\u00e1n llevando energ\u00eda solar descentralizada a zonas rurales de \u00c1frica donde la red el\u00e9ctrica tradicional no existe.<\/p>\n

Los n\u00fameros son llamativos: 30 millones de productos solares vendidos en 2024, 400.000 instalaciones mensuales. Empresas como Sun King venden kits solares (panel, luces, cargador USB, ventilador) por pagos m\u00f3viles desde 0,21 d\u00f3lares al d\u00eda, m\u00e1s barato que el queroseno que usaban antes.<\/p>\n

El truco est\u00e1 en tres convergencias: paneles cuyo coste cay\u00f3 en picado en los \u00faltimos a\u00f1os, pagos por m\u00f3vil sin coste de transacci\u00f3n (muy populares en pa\u00edses como Kenia), y financiaci\u00f3n pay-as-you-go que convierte productos de 1.200 d\u00f3lares en cuotas diarias asequibles.<\/p>\n

Es un tipo de infraestructura distinta: modular, distribuida, financiada por quien la usa. Supongo que no sustituye una red el\u00e9ctrica completa, pero desde luego es mejor que nada.<\/p>\n

\ud83c\udf3f C\u00f3mo convertir Espa\u00f1a en un pa\u00eds de cero emisiones<\/b><\/p>\n

Espa\u00f1a debe reducir sus emisiones un 32% en 2030 y un 90% en 2040, lo que se acerca mucho a la meta final de neutralidad clim\u00e1tica o cero emisiones netas. En este art\u00edculo Clemente \u00c1lvarez y Javier Gal\u00e1n explican por qu\u00e9 no es una utop\u00eda<\/a>.<\/p>\n

Espa\u00f1a toc\u00f3 techo de emisiones en 2007 y desde entonces las ha reducido un 38%. La industria contamina menos. La generaci\u00f3n el\u00e9ctrica contamina mucho menos. El transporte por carretera es el sector m\u00e1s problem\u00e1tico por nivel de emisiones y porque apenas ha mejorado. Pero la electrificaci\u00f3n impulsa el optimismo: el 56% de la electricidad ya es renovable y las ventas de coches electrificados alcanzan el 19% del mercado.<\/p>\n

Adem\u00e1s, se espera un salto positivo con la irrupci\u00f3n de bater\u00edas de apoyo a las renovables y la creaci\u00f3n de un mercado de CO\u2082 para viviendas y transporte que ponga precio a la tonelada emitida y genere m\u00e1s incentivos.<\/p>\n

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