Google integra Gemini 3 en Search: podcast explica el cambio | Keryc
Google lanzó un nuevo episodio del podcast Google AI: Release Notes que explica cómo están integrando sus modelos más avanzados directamente en Search. El anfitrión Logan Kilpatrick conversa con Robby Stein y Rhiannon Bell sobre cómo Gemini 3 resuelve preguntas complejas usando razonamiento avanzado y capacidades de codificación, desde simulaciones de física hasta gráficos en vivo.
¿Qué cuenta el episodio?
El episodio va directo al punto: Google no solo añade respuestas más largas, sino funciones capaces de crear y ejecutar soluciones complejas dentro de Search. Hablan de casos concretos donde Gemini 3 genera simulaciones físicas, produce gráficos dinámicos y escribe código para resolver problemas que antes necesitaban múltiples herramientas.
Google integra sus modelos de frontera directamente en Search para ofrecer respuestas más ricas y herramientas interactivas a millones de usuarios.
Explican también el trabajo técnico y de producto detrás de esto: cómo asegurar que los resultados sean válidos, cómo manejar latencia para que la experiencia sea fluida y qué pruebas de seguridad y evaluación se aplican antes del despliegue masivo.
¿Y eso qué cambia para ti?
¿Te imaginas pedirle a Search que cree una simulación para una tarea de la universidad o que genere un gráfico vivo con tus datos? Eso ya está más cerca. Para usuarios comunes significa respuestas más útiles; para profesionales, la posibilidad de prototipar ideas sin salir del buscador.
Hay preguntas legítimas: ¿será confiable siempre? ¿qué pasa con la privacidad y la verificación de datos? Los invitados señalan que el despliegue incluye trabajo de evaluación y controles, pero también recuerdan que ninguna IA es infalible: la verificación humana sigue siendo clave.
Lo técnico, explicado sin complicaciones
No hace falta entrar en jerga para entender lo esencial: Gemini 3 combina mejor razonamiento y habilidades de programación para transformar una petición de búsqueda en un resultado accionable. Eso implica optimizar modelos para que respondan rápido y diseñar interfaces que muestren resultados complejos (simulaciones, gráficos, fragmentos de código) de forma clara.
Si te preguntas cómo lo hacen a escala: se trata de ingeniería para mantener la latencia baja, pruebas amplias para seguridad y sistemas de evaluación que miden la utilidad y la veracidad antes de lanzar las funciones a millones de personas.
Cómo ver o escuchar el episodio
Puedes ver el episodio directamente en el post oficial, o escucharlo en plataformas como Apple Podcasts o Spotify si prefieres audio mientras haces otras cosas.
Este movimiento confirma algo que venimos viendo desde hace años: la búsqueda deja de ser solo enlaces y resúmenes para convertirse en una herramienta que ejecuta trabajo por ti. ¿Estás listo para pedirle a Search que haga más que encontrar información?
