Redacción HCloud

Etiqueta: Gemini Robotics 2

  • Android usará IA local para detectar estafas en llamadas y mensajes

    Android usará IA local para detectar estafas en llamadas y mensajes

    Android incorporará capacidades de Gemini para detectar intentos de estafa en llamadas y mensajes, según reportes coincidentes de medios tecnológicos. La función apunta a reconocer patrones típicos de fraude, alertar al usuario durante la interacción y convertir al sistema operativo en una barrera activa frente al phishing conversacional, el spam y la ingeniería social.

    El movimiento tiene relevancia práctica: el fraude móvil ya no depende solo de enlaces maliciosos, sino de conversaciones que buscan urgencia, transferencias inmediatas o cesión de credenciales. Integrar un modelo de IA en la capa del sistema permite analizar contexto, lenguaje y secuencias de interacción con más precisión que los filtros tradicionales basados únicamente en listas negras o reglas fijas.

    La IA pasa de asistente a defensa preventiva

    La novedad encaja en una tendencia más amplia. Google también amplía Gemini en Android para crear aplicaciones sin programar y acaba de presentar Gemini 4 Argon como su modelo más potente, señal de que la compañía busca llevar el modelo tanto a productividad como a seguridad. En paralelo, otras plataformas avanzan en agentes y automatización contextual dentro del dispositivo y del navegador.

    El valor técnico está en el cambio de enfoque: la IA deja de ser solo una interfaz conversacional y empieza a operar como un sistema de clasificación y asistencia en segundo plano. En seguridad móvil, eso significa detectar señales débiles que antes pasaban desapercibidas: tono de presión, solicitudes financieras anómalas, suplantación y cadenas de mensajes repetitivas.

    Qué cambia para el usuario

    Si la implementación se confirma en despliegue general, Android sumará una defensa de uso cotidiano en uno de los vectores de fraude más extendidos. Para el usuario, el beneficio es inmediato: menos dependencia de apps externas y respuestas más rápidas ante ataques de ingeniería social. Para el ecosistema móvil, la lectura es más amplia: la protección basada en IA local se perfila como una función nativa de nueva generación, junto a los asistentes, la traducción y la creación de contenido.

  • Google lleva Gemini con agentes a la empresa y automatiza flujos clave

    Google lleva Gemini con agentes a la empresa y automatiza flujos clave

    Google empezó a llevar capacidades agentic a Gemini con un enfoque inicial en clientes empresariales. La novedad no se limita a respuestas conversacionales: el sistema puede interpretar objetivos, consultar distintas fuentes internas y externas, y ejecutar pasos encadenados sobre herramientas de trabajo. La apuesta apunta a reducir tiempo operativo en tareas repetitivas y a convertir al asistente en una capa de orquestación para procesos de oficina.

    El despliegue se apoya en integraciones con plataformas habituales del entorno corporativo, entre ellas Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira y Snowflake. Esa combinación permite que Gemini recupere contexto desde correos, documentos, calendarios, tickets y bases de datos para construir acciones más completas. En la práctica, puede preparar resúmenes, coordinar seguimiento de proyectos, consolidar información comercial o asistir en flujos internos con menos intervención manual.

    Qué cambia en la operación

    La principal diferencia frente a un chatbot tradicional es el paso de consulta a ejecución. En vez de limitarse a sugerir respuestas, el agente puede descomponer una tarea en subtareas, revisar fuentes conectadas y devolver un resultado estructurado. Para áreas de ventas, soporte, análisis y gestión de proyectos, esto implica menos cambio de contexto entre aplicaciones y ciclos más cortos de trabajo.

    El movimiento encaja con una tendencia más amplia del mercado enterprise: llevar modelos de IA desde la productividad individual hacia la automatización supervisada de procesos. TechCrunch también reportó avances similares en plataformas B2B como Floqer, enfocada en investigación comercial automática, lo que confirma que la competencia se está desplazando desde el modelo base hacia la integración con software corporativo.

    Contexto competitivo

    La decisión de empezar por empresas responde a un criterio técnico y económico. Las organizaciones ya operan con repositorios de datos, suites colaborativas y reglas de acceso definidas, lo que facilita desplegar asistentes conectados con utilidad inmediata. Para Google, eso abre una vía de adopción donde el valor se mide en horas ahorradas, velocidad de respuesta y calidad operativa, no solo en volumen de usuarios.

  • Google blinda energía para IA con 11 reactores y contratos a 20 años

    Google blinda energía para IA con 11 reactores y contratos a 20 años

    Google está reordenando una parte crítica de su ecuación de crecimiento: la energía. Distintas publicaciones coinciden en que Alphabet ha cerrado una apuesta de largo plazo para alimentar sus centros de datos con energía nuclear, incluyendo 11 reactores y compromisos de suministro de hasta 20 años. La cifra asociada a la operación asciende a USD 4.300 millones, según Infobae.

    El núcleo de la noticia no es solo financiero. Es operativo. El avance de modelos como Gemini exige capacidad de cómputo continua, predecible y con menor exposición a la volatilidad del mercado eléctrico. Al asegurar generación estable para la próxima década y más allá, Google reduce incertidumbre sobre costes energéticos y gana margen para ampliar infraestructura sin depender únicamente de redes con presión creciente.

    Centros de datos, demanda y ventaja competitiva

    La decisión encaja con una tendencia más amplia: la construcción de centros de datos se ha convertido en uno de los motores de inversión industrial en Estados Unidos. Xataka señala que buena parte de la nueva actividad constructiva gira ya en torno a estas instalaciones. Ese contexto explica por qué las grandes tecnológicas están dejando de ver la energía como un insumo genérico y pasan a tratarla como un activo estratégico.

    Para Google, el beneficio es doble. Por un lado, garantiza electricidad base para cargas intensivas de entrenamiento e inferencia. Por otro, mejora la planificación de expansión regional, un punto clave cuando los nuevos campus compiten por suelo, permisos, agua y conexión a red. En términos empresariales, asegurar energía a largo plazo refuerza barreras de entrada: no basta con desarrollar buenos modelos; también hace falta sostenerlos a escala.

    Qué cambia para el sector

    La señal para el mercado es clara. La carrera de la IA ya no se mide solo en chips y modelos, sino también en contratos eléctricos, infraestructura física y horizonte de suministro. Si otras tecnológicas replican esta estrategia, la energía firme puede convertirse en una ventaja estructural tan importante como el talento o los semiconductores.

  • Gemini Robotics 2 permite el control inteligente de todo el cuerpo, destreza avanzada y colaboración entre robots

    Gemini Robotics 2 permite el control inteligente de todo el cuerpo, destreza avanzada y colaboración entre robots

    Google presentó Gemini Robotics 2, su nuevo modelo de visión, lenguaje y acción diseñado para impulsar una nueva generación de robots humanoides con mayor capacidad de razonamiento, movilidad y precisión. La compañía asegura que esta tecnología permitirá desarrollar máquinas más adaptables, capaces de comprender su entorno y ejecutar tareas complejas con mayor autonomía.

    La principal novedad de Gemini Robotics 2 es que amplía el control inteligente a todo el cuerpo del robot. A diferencia de las versiones anteriores, que solo gestionaban los movimientos de la parte superior del cuerpo para realizar tareas sobre una mesa, el nuevo sistema permite caminar, agacharse, estirarse y manipular objetos con mayor destreza.

    «Por primera vez, el modelo puede controlar robots humanoides completos, traduciendo la intención en un control inteligente de todo el cuerpo», destacó Google al presentar la nueva plataforma tecnológica, con la que busca que los robots razonen sobre cada movimiento antes de ejecutarlo.

    Otra de las innovaciones incorporadas es la capacidad de colaboración entre múltiples robots. Gracias a esta función, varios dispositivos podrán coordinarse para dividir tareas y completarlas en menos tiempo, además de adaptarse a diferentes tipos de cuerpos robóticos en cuestión de horas mediante una ejecución local en cada dispositivo.

    Para lograr estas capacidades, Gemini Robotics 2 combina tres modelos de inteligencia artificial. El primero es un modelo de visión, lenguaje y acción (VLA), encargado de transformar información visual y lingüística en movimientos físicos precisos, permitiendo controlar desde los dedos de las manos hasta los pies del robot.

    El segundo componente es Gemini Robotics ER 2, un modelo de razonamiento visual y lingüístico que funciona como el «cerebro» del robot. Este sistema permite comprender instrucciones humanas, analizar el entorno, planificar tareas de varios pasos, coordinar la ejecución de acciones y verificar cuándo una actividad ha sido completada.

    Finalmente, Google incorpora Gemini Robotics On-Device 2, una versión optimizada del modelo VLA diseñada para ejecutarse directamente en los dispositivos robóticos, reduciendo la dependencia de servicios externos y mejorando la capacidad de respuesta en tiempo real.

    Entre las aplicaciones mostradas por la compañía se encuentran tareas como ordenar una habitación, trasladar objetos a ubicaciones específicas o realizar acciones de alta precisión, como atar nudos utilizando manos robóticas SharpaWave de cinco dedos y 22 grados de libertad, así como operar pinzas de dos dedos para manipulaciones delicadas. Google también informó que Gemini Robotics ER 2 ya está disponible en Google AI Studio y en versión preliminar privada para Gemini Enterprise Agent Platform, mientras que los modelos VLA y On-Device permanecerán, por ahora, en acceso anticipado para socios estratégicos.