2 puntos por GN⁺ 2025-12-26 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • En 2025, Google mejoró significativamente la capacidad de razonamiento, la comprensión multimodal y la eficiencia de la inteligencia artificial, con Gemini 3 y Gemma 3 como eje central.
  • Gemini 3 Pro alcanzó el primer lugar en el leaderboard de LMArena y logró puntuaciones revolucionarias en benchmarks como Humanity's Last Exam y GPQA Diamond.
  • La IA pasó de ser una herramienta a una utilidad, y se aplicaron funciones agénticas en productos como Pixel 10, Search y NotebookLM.
  • En investigación científica, como en ciencias de la vida, matemáticas y computación cuántica, la IA también desempeñó un papel clave, con AlphaFold y Deep Think destacando especialmente.
  • La IA se aplicó para resolver desafíos globales como predicción climática, salud y educación, y entre los logros representativos están WeatherNext 2 y la función de traducción de Gemini.
  • Para desarrollar IA de forma responsable, se reforzó el Frontier Safety Framework y se participó en la creación de la Agentic AI Foundation.

Avances en modelos de IA

Innovación de productos con IA

IA y creatividad

Experimentos de Google Labs

Avances en ciencia y matemáticas

Computación y mundo físico

Impacto global

Responsabilidad y seguridad

Colaboración con la industria, la academia y la sociedad civil

Perspectivas futuras

  • Google prevé seguir impulsando en 2026 el desarrollo de una IA segura y responsable en beneficio de la humanidad

1 comentarios

 
GN⁺ 2025-12-26
Comentarios de Hacker News
  • Últimamente Google de verdad está corriendo a toda máquina en todos los frentes.
    Si ves lo que ha logrado en el último año, resulta sorprendente. Ya esperaba que alcanzara a OpenAI, pero investigaciones de computación cuántica a nivel Nobel, innovaciones médicas y de salud, hardware avanzado de IA y modelos meteorológicos de primer nivel superaron mis expectativas.
    Da gusto que no se haya quedado solo como una empresa de publicidad.

    • En la práctica, todavía parece una empresa centrada en la publicidad.
      La investigación es excelente, pero la calidad de sus productos para usuarios va empeorando cada vez más por un diseño centrado en anuncios.
      Los resultados de búsqueda salen con texto generado por LLM, 4 anuncios, y solo después aparecen los resultados reales.
      Me pregunto cómo es posible internamente una contradicción así.
    • La publicidad representa el 75% de los ingresos totales, y la calidad de la búsqueda sigue empeorando.
    • En términos prácticos, es una empresa de publicidad. Solo que, gracias a sus enormes márgenes de ganancia, puede mantener varios proyectos paralelos.
    • En realidad, Google siempre ha venido corriendo a toda máquina.
      Ahora simplemente cambió la forma de hacer marketing, y todos los logros mencionados son resultado de inversiones de largo plazo.
    • Por otro lado, la economía está en desaceleración, así que para una empresa con una capitalización de mercado de varios billones de dólares, también es un muy buen momento.
  • Antes, Science cubría de forma realmente interesante sus “avances del año”, pero últimamente todo gira en torno a temas de IA.
    Estoy buscando algún medio que siga destacando de forma constante innovaciones reales en campos diversos. Me pregunto si existe algo así.

    • Recomiendo Quanta Magazine. Cada año lo organiza por áreas, y la sigo desde hace mucho tiempo.
    • También vale la pena revisar el artículo de Science sobre el avance del año 2025. Trata sobre el crecimiento explosivo de las energías renovables.
    • Arb Research y Renaissance Philanthropy publicaron este año una lista excelente. Ver enlace.
    • Tal vez los avances actuales en investigación de IA sean un punto de inflexión con mucho más impacto que los de otras áreas, porque la IA puede acelerar toda la investigación.
  • El documental The Thinking Game sobre DeepMind y Demis Hassabis me impresionó muchísimo.
    Enlace de YouTube
    Te deja con una sensación optimista sobre el futuro de la humanidad.

    • La discusión relacionada también sigue en este hilo.
  • Llamarlo “el año de los agentes” es demasiado centrado en IA.
    Los agentes todavía ni siquiera han salido del ámbito de la programación, así que cuesta llamarlo el año de la investigación en general.

    • Al final, es mirar todo desde la perspectiva de alguien que solo tiene un martillo.
  • Quisiera pedir opiniones sobre la computación cuántica.
    Me pregunto si tiene aplicaciones reales o si solo sirve para producir papers y conseguir financiamiento de investigación.

    • Hace tiempo publiqué un video relacionado, pero generó poco interés. Si ves la charla de Peter Gutmann, su postura es escéptica desde la perspectiva del criptoanálisis.
    • Técnicamente quizá sea posible, pero todavía no tiene una killer app.
      Programarla se siente como armar un castillo de naipes, y hacen falta más avances en estabilidad, compiladores y abstracciones de lenguaje.
    • Según esta entrada de blog de Scott Aaronson,
      las principales aplicaciones actuales de las computadoras cuánticas son la simulación en física y química, el criptoanálisis y algunos problemas de optimización.
      En 2025 aparecieron puertas de 2 qubits con 99.9% de precisión, y la hoja de ruta para 2028~2029 podría ser realista.
      Aun así, advierte sobre la urgencia de la migración criptográfica poscuántica.
    • En lo personal, soy escéptico. Diría que me despierten cuando puedan factorizar un número mayor que 31.
  • Me pregunto cuánto ha influido Sergey Brin desde que regresó.

  • También me pregunto si DeepMind abordará la búsqueda de superconductores a temperatura ambiente.
    Pienso si podría enfocarse de una forma parecida a como se hizo con el plegamiento de proteínas.

    • Según un artículo reciente, DeepMind planea establecer en el Reino Unido un laboratorio automatizado de investigación científica
      para usar IA en el desarrollo de nuevos materiales para superconductores, celdas solares y semiconductores.
      Enlace al artículo de FT
    • Pero por ahora, sigo creyendo que hay falta de datos de entrenamiento y una base teórica débil, así que incluso generar datos sintéticos es difícil.
  • Las ventajas del monopolio publicitario hacen posibles este tipo de resultados.

  • Hoy en día, la IA ya funciona como sustantivo, adjetivo y adverbio.

    • Se siente un poco como pasó en su momento con “Google