El Gemini 3 Ultra de Google Redefine el Contexto de la IA

Una ventana de contexto de 2 millones de tokens —suficientemente amplia para ingerir ocho novelas completas de forma simultánea— se incluyó como característica estándar del Gemini 3.1 Ultra de Google cuando el modelo se lanzó en abril de 2026, duplicando el punto de referencia de producción anterior y estableciendo un nuevo estándar operativo para los despliegues de IA empresarial. Ningún modelo competidor en disponibilidad general lo iguala.

Las ventanas de contexto son la memoria de trabajo de un modelo de lenguaje durante una sesión: cada token adicional permite al sistema mantener más información activa al mismo tiempo. Gemini 2.0 Ultra, lanzado a finales de 2025, contaba con una ventana de contexto de 1 millón de tokens. El GPT-5 de OpenAI, que se lanzó en marzo de 2026, ofrece 256.000 tokens como nivel estándar de consumidor. La duplicación hasta 2 millones no es principalmente una característica para el consumidor —la mayoría de las personas nunca escribirá un prompt de 2 millones de tokens—, pero para casos de uso empresarial como el descubrimiento legal, la síntesis de historiales médicos, las auditorías de código de software y el análisis financiero de largo aliento, la mayor capacidad es prácticamente significativa y cambia qué tareas pueden completarse en una sola sesión sin truncamiento.

Gemini 3.1 Ultra procesa texto, imagen, audio y vídeo de forma nativa en todas las modalidades simultáneamente, una decisión de diseño que difiere de versiones anteriores, que gestionaban las entradas multimodales como flujos de procesamiento separados. Google citó benchmarks internos que muestran que el modelo obtiene una puntuación de 89,3 en la prueba MMLU Pro de razonamiento sobre conocimiento profesional, frente al 87,1 reportado de GPT-5 y el 88,5 del Claude 4.6 de Anthropic; las tres cifras provienen de las evaluaciones propias de las respectivas compañías publicadas entre marzo y abril de 2026 y deben interpretarse en consecuencia.

“Bloomberg Intelligence proyectó en marzo de 2026 que el gasto global empresarial en software de IA alcanzará los 297.000 millones de dólares en 2026, un 41% más que en 2025.”

El modelo de pesos abiertos complementario de Google, Gemma 4, ocupó el primer puesto en LMSYS Chatbot Arena entre los modelos de código abierto al 10 de abril de 2026, con una puntuación Elo de 1.412, 28 puntos por delante del Llama 4 Scout de Meta con 1.384, según el ranking público mantenido por LMSYS. Para las empresas que no pueden enviar datos a una API de terceros por motivos de cumplimiento normativo o latencia, Gemma 4 representa la opción autoalojada más sólida disponible actualmente.

El motor comercial subyacente es la IA agéntica: sistemas que no se limitan a responder preguntas, sino que planifican y ejecutan de forma autónoma tareas de múltiples pasos en entornos de software sin confirmación humana en cada paso. Bloomberg Intelligence proyectó en marzo de 2026 que el gasto global empresarial en software de IA alcanzará los 297.000 millones de dólares en 2026, un 41% más que en 2025. Los ingresos de IA de Google Cloud crecieron un 52% interanual en el cuarto trimestre de 2025, alcanzando los 12.300 millones de dólares para el trimestre, según los resultados de febrero de Alphabet, todavía por detrás de la división de servicios de IA de Microsoft Azure, que registró 18.700 millones de dólares en el mismo período. Gemini 3.1 Ultra y Gemma 4 están diseñados explícitamente para cerrar esa brecha en el segmento agéntico, que tanto Google como Microsoft han identificado como la categoría que definirá la adopción empresarial de IA en 2026 y 2027.

El equipo de DeepMind de Google describió la capacidad objetivo en un artículo de abril de 2026 publicado en Nature como "autonomía proactiva a nivel de flujo de trabajo", distinguiendo los verdaderos sistemas agénticos de los chatbots por su capacidad para operar navegadores, ejecutar código, recuperar datos en tiempo real y delegar en agentes subordinados sin interrumpir al usuario para solicitar aprobación en cada paso. Las APIs de uso de herramientas de Gemini 3.1 Ultra fueron construidas con esta arquitectura en mente. La ventana de contexto de 2 millones de tokens hace posible mantener un estado coherente a lo largo del tipo de cadenas de tareas de largo horizonte —proyectos de investigación de varios días, refactorizaciones iterativas de código, revisiones legales de múltiples documentos— que los modelos anteriores debían fragmentar en sesiones separadas con la consiguiente pérdida de contexto.

Para OpenAI y Anthropic, el lanzamiento restablece los benchmarks competitivos. GPT-5, lanzado en marzo, había otorgado brevemente a OpenAI la posición líder en la mayoría de las evaluaciones empresariales. La brecha en la ventana de contexto y el cambio en la arquitectura multimodal modifican los puntos de comparación. La consecuencia realista a corto plazo no es una migración masiva de clientes —los contratos de IA empresarial conllevan costes reales de cambio—, sino que Google Cloud funciona ahora como una opción creíble de primera consideración para nuevos despliegues, en lugar de una evaluación secundaria tras las otras dos. Ese cambio en el proceso de compra importa a escala.

El riesgo oculto en la narrativa agéntica es la gobernanza. Los modelos que ejecutan flujos de trabajo de forma autónoma en entornos de software en tiempo real introducen modos de fallo que los chatbots de asesoramiento no tienen. Un agente de descubrimiento legal que clasifica erróneamente un documento privilegiado, o un sistema financiero que ejecuta una transacción defectuosa porque su ventana de contexto malinterpretó los términos contractuales en un PDF de 200 páginas, genera cadenas de responsabilidad que los marcos regulatorios actuales no asignan con claridad. La Ley de IA de la Unión Europea, en plena vigencia desde agosto de 2025, clasifica ciertos despliegues agénticos como sistemas de alto riesgo que requieren evaluaciones de conformidad, pero los mecanismos de aplicación siguen siendo incipientes, y auditar un flujo de trabajo autónomo de múltiples pasos es considerablemente más difícil que revisar una única salida de IA. Los equipos jurídicos empresariales están empezando a señalar esta brecha.

El próximo umbral a vigilar es el Google I/O, previsto para el 20 de mayo de 2026, donde se espera que la compañía confirme si Gemini 3.1 Ultra se integrará en productos orientados al consumidor, incluidos Search, Workspace y la aplicación Gemini. Ese despliegue, si se anuncia, pondría la ventana de contexto de 2 millones de tokens ante cientos de millones de usuarios y establecería la definición práctica de lo que es la IA convencional de cara a 2027.