Google lanza Gemini 3.1 Pro: un salto en razonamiento para ciencia, investigación e ingeniería

Google acaba de presentar Gemini 3.1 Pro, una nueva versión de su modelo de inteligencia artificial orientada a tareas de resolución de problemas complejos en ámbitos como la ciencia, la investigación y la ingeniería. Este lanzamiento se apoya en la base de la familia Gemini 3, pero introduce mejoras notables en capacidades clave, especialmente en razonamiento y trabajo con escenarios que exigen análisis profundo.

La compañía lo plantea como un paso adelante para quienes necesitan un modelo capaz de enfrentarse a retos con múltiples variables, reglas nuevas y requisitos técnicos, tanto en entornos de desarrollo como en aplicaciones de productividad.

Mejoras de razonamiento: así rinde en ARC-AGI-2

Uno de los puntos más llamativos del anuncio es el rendimiento en ARC-AGI-2, un benchmark que evalúa la habilidad de un modelo para resolver patrones lógicos nuevos. En esta prueba, Gemini 3.1 Pro ha logrado una puntuación verificada del 77,1%, un resultado que, según los datos compartidos, más que duplica el desempeño en razonamiento frente a la versión anterior 3 Pro.

En la práctica, esto se traduce en un modelo más sólido cuando tiene que deducir reglas no vistas, generalizar a partir de pocos ejemplos y sostener cadenas de razonamiento más largas sin perder coherencia.

Disponibilidad: dónde se puede usar Gemini 3.1 Pro desde hoy

El despliegue comienza este jueves en formato preview para desarrolladores, con múltiples vías de acceso dentro del ecosistema de Google:

En primer lugar, llega a través de la Gemini API en Google AI Studio, y también se integra en herramientas pensadas para flujos técnicos como Gemini CLI. Además, aparece en la plataforma de desarrollo agéntico Google Antigravity, y se incorpora a Android Studio, un movimiento que refuerza el enfoque hacia creación de productos y asistencia al desarrollo.

Para empresas y organizaciones, el acceso se habilita mediante Vertex AI y Gemini Enterprise, mientras que los usuarios finales pueden utilizarlo desde la app de Gemini y NotebookLM, ampliando el alcance del modelo más allá del entorno puramente “developer”.

Qué se le da especialmente bien a Gemini 3.1 Pro

Google destaca su rendimiento en tareas donde el razonamiento avanzado marca la diferencia. Entre los ejemplos de uso citados están la creación de explicaciones visuales sobre temas complejos, la síntesis de datos y el apoyo a proyectos creativos que requieren estructurar información, conectar ideas o convertir requisitos difusos en resultados utilizables.

En otras palabras, no se trata solo de “responder mejor”, sino de ayudar a construir: desde documentación técnica hasta presentaciones y prototipos que combinan lógica, datos y narrativa.

“Complex system synthesis”: el ejemplo del panel aeroespacial en tiempo real

Una de las capacidades subrayadas es lo que Google llama “complex system synthesis”, que describe la habilidad del modelo para conectar sistemas complejos (APIs, datos en vivo, componentes técnicos) con un diseño comprensible para usuarios.

Como demostración, se menciona la creación de un dashboard aeroespacial en directo capaz de visualizar la órbita de la Estación Espacial Internacional (ISS). Este ejemplo apunta a un escenario típico de ingeniería de producto: unir fuentes técnicas exigentes con una interfaz clara, útil y “presentable”, algo que suele requerir tanto conocimiento técnico como criterio de UX.

Más límites de uso en la app de Gemini y condiciones en NotebookLM

Para quienes utilizan la app de Gemini, Google indica que Gemini 3.1 Pro llega con límites de uso más altos para los usuarios con planes Google AI Pro y Ultra, lo que sugiere más margen para tareas largas o intensivas.

En el caso de NotebookLM, el acceso a 3.1 Pro queda reservado exclusivamente para usuarios Pro y Ultra, reforzando la segmentación por suscripción en las funciones más avanzadas.

Por qué Google lo lanza como preview y qué mejoras vienen después

Google enmarca esta versión como una preview destinada a validar los cambios antes de su disponibilidad general. Este enfoque permite recoger feedback real de desarrolladores, empresas y usuarios, y ajustar el modelo con más rapidez.

Además, la compañía adelanta que habrá más mejoras en el futuro, especialmente orientadas a workflows agénticos (automatizaciones y procesos donde la IA actúa por pasos, con objetivos y herramientas), junto con otras áreas que no detalla, pero que encajan con la estrategia de convertir Gemini en un “motor” transversal para productos y desarrollo.