Google Gemini: Personalización y Memoria IA, ¿Alcanzará a sus Rivales?
Google está mejorando gradualmente su aplicación Gemini con nuevas funciones de personalización y control de datos, con el objetivo de ofrecer a los usuarios interacciones más adaptadas. Este lanzamiento posiciona a Google en una carrera por alcanzar a rivales como Anthropic y OpenAI, quienes han ofrecido capacidades similares desde hace algún tiempo.
Una de las adiciones clave es el “Contexto Personal” (Personal Context), una configuración diseñada para permitir que Gemini aprenda de conversaciones pasadas y ofrezca respuestas más relevantes y personalizadas. Esta función será inicialmente una configuración predeterminada para los usuarios de Gemini 2.5 Pro en países seleccionados, con planes de extenderla a Gemini 2.5 Flash en las próximas semanas. A diferencia de algunos competidores, Google no permitirá inmediatamente a los usuarios editar o eliminar estas preferencias aprendidas. Anteriormente, los usuarios tenían que dirigir explícitamente el modelo a chats específicos para referenciar preferencias anteriores, por ejemplo, mencionando una conversación previa. Aunque el “Contexto Personal” está habilitado por defecto, los usuarios conservan la opción de desactivarlo en cualquier momento.
Michael Siliski, director sénior de Gestión de Productos para la aplicación Gemini, articuló la visión más amplia detrás de estas actualizaciones. Afirmó que el objetivo de la aplicación Gemini es evolucionar hacia un asistente de IA que realmente aprenda y comprenda a sus usuarios, yendo más allá de un modelo que ofrece respuestas idénticas a todos. Esta comprensión más profunda es particularmente crítica para los usuarios empresariales, donde los chatbots necesitan retener detalles específicos como la marca de la empresa o el estilo de comunicación para proyectos en curso.
Más allá de la personalización, Google también introduce el “Chat Temporal” (Temporary Chat), una función que permite conversaciones únicas que no influirán en futuras interacciones, ni se utilizarán para personalización o entrenamiento del modelo de IA. Esta funcionalidad refleja una característica similar introducida por ChatGPT en abril del año anterior. Además, Google está implementando controles mejorados de datos del cliente. Esta configuración, que está desactivada por defecto, permite a los usuarios evitar que sus datos se utilicen en futuros entrenamientos de modelos de Google. Si se habilita, una muestra de las cargas de usuarios contribuirá a mejorar los servicios de Google en general. Esto se basa en una actualización anterior que dio a los usuarios más control sobre el intercambio de contenido de audio, video y pantalla con Gemini. Actualmente, las aplicaciones de Gemini guardan la actividad del chat hasta por 72 horas si la opción de guardar actividad está deshabilitada, y pueden eliminar automáticamente otra actividad en intervalos de tres, 18 o 36 meses.
Estas actualizaciones de Google llegan aproximadamente un año después de que sus principales competidores lanzaran funciones comparables. ChatGPT de OpenAI, por ejemplo, introdujo el chat temporal, el historial de chat y las capacidades de memoria en 2024, mejorándolas aún más en abril de este año para permitir que el modelo referencie todas las conversaciones pasadas. De manera similar, Anthropic lanzó “Estilos” (Styles) para su modelo Claude en noviembre de 2024, permitiendo a los usuarios personalizar el estilo de interacción del modelo, y recientemente actualizó Claude para referenciar todas las conversaciones anteriores sin requerir indicaciones explícitas del usuario. Aunque Google introdujo una forma de personalización en Gemini 2.0, ese modelo aún requería que los usuarios lo indicaran para recordar conversaciones anteriores.
La capacidad de las plataformas de chat de IA para “recordar” y comprender las preferencias del usuario sin una incitación constante se ha convertido en un campo de batalla crucial en el panorama de la IA en rápida evolución. Esta “memoria” proporciona un contexto esencial, eliminando la necesidad de que los usuarios proporcionen repetidamente instrucciones o detalles para proyectos en curso, y es un diferenciador clave en la carrera por ofrecer asistentes de IA verdaderamente inteligentes e intuitivos.