Google ha presentado Gemini 3.1 Pro como el nuevo “modelo base” para tareas en las que una respuesta rápida no basta. El anuncio, publicado el 19 de febrero de 2026, llega con dos mensajes claros: por un lado, un salto notable en razonamiento (medido en benchmarks); por otro, un despliegue simultáneo en los lugares donde realmente se decide la adopción: API para desarrolladores, Vertex AI para empresa y productos de consumo como la app de Gemini y NotebookLM.

La compañía lo describe como la “inteligencia central” que ha hecho posible los avances recientes de Gemini 3 Deep Think (orientado a retos de ciencia, investigación e ingeniería) y ahora busca trasladar esa mejora a flujos cotidianos: desde síntesis de información compleja hasta prototipado de interfaces y automatización de tareas.

Un número para titular: 77,1% en ARC-AGI-2

Google pone una cifra en el escaparate: 77,1% verificado en ARC-AGI-2, un benchmark que evalúa la capacidad de un modelo para resolver patrones lógicos nuevos. La compañía asegura que es más del doble del rendimiento de razonamiento respecto a Gemini 3 Pro en esa prueba.

En el contexto actual —donde los modelos ya no compiten solo por “saber cosas” sino por inferir, planificar y mantener consistencia—, este tipo de métrica está siendo utilizada como señal de que el salto no es únicamente de fluidez lingüística, sino de capacidad para enfrentarse a problemas no memorizados o no triviales.

Dónde se puede usar: del laboratorio a producción (con “preview” de por medio)

El despliegue es amplio, pero con un matiz importante: Gemini 3.1 Pro se lanza en preview. Google explica que esa fase sirve para validar mejoras y seguir afinando áreas como los workflows agénticos antes de su disponibilidad general.

Aun así, el acceso arranca desde ya en varios frentes:

• Desarrolladores (preview): Gemini API a través de Google AI Studio, Gemini CLI, la plataforma de desarrollo agéntico Google Antigravity y Android Studio.
• Empresas: Vertex AI y Gemini Enterprise, el canal natural para organizaciones que ya operan con gobernanza, políticas y control de datos.
• Consumidores: la app de Gemini y NotebookLM, con una estrategia de límites diferenciados.

En la app, Gemini 3.1 Pro llega con límites más altos para usuarios de los planes Google AI Pro y Ultra, y en NotebookLM el acceso se anuncia como exclusivo para esos planes. La señal es clara: Google quiere ampliar disponibilidad, pero mantiene control de capacidad mientras escala la oferta.

Menos “chat”, más “hacer”: lo que Google decide enseñar

El anuncio evita quedarse en promesas genéricas y muestra ejemplos que apuntan a un cambio de tono: Gemini 3.1 Pro no solo “contesta”, también construye.

Entre las demostraciones destacadas:

• SVGs animados listos para web: generación de gráficos animados directamente en código, con ventaja evidente para front-end: nitidez a cualquier escala y tamaños de archivo muy contenidos frente a vídeo tradicional.
• Síntesis de sistemas complejos: un panel aeroespacial que configura un stream público de telemetría para visualizar la órbita de la Estación Espacial Internacional, un ejemplo pensado para subrayar que el modelo puede conectar APIs y visualización con coherencia.
• Diseño interactivo avanzado: una simulación 3D de una bandada de estorninos con interacción (hand-tracking) y audio generativo que se adapta al movimiento, enfocada a prototipado de experiencias ricas y experimentación.

Este tipo de casos sugiere que Google está empujando a 3.1 Pro hacia el territorio donde los modelos se convierten en “herramienta de producción” para equipos técnicos: prototipos, dashboards, interfaces y piezas que pasan del prompt al artefacto sin una cadena de trabajo interminable.

El subtexto: acelerar flujos “agentic” sin multiplicar herramientas

Uno de los hilos que atraviesa el anuncio es el concepto de agentic workflows. En términos prácticos, esto apunta a escenarios donde el modelo no se limita a generar texto, sino que debe mantener contexto, dividir un objetivo en pasos, tomar decisiones y, en muchos casos, integrarse con herramientas.

Por eso el despliegue en Gemini API y Vertex AI resulta especialmente relevante para un medio tech: aquí no se trata de “probar un modelo nuevo”, sino de habilitar el salto de la experimentación a producción en entornos donde importan la gobernanza, la trazabilidad y la integración con sistemas reales.

Qué deberían mirar desarrolladores y equipos de producto antes de adoptarlo

Que sea “más inteligente” no elimina el trabajo serio de validación. Para equipos técnicos, el enfoque más razonable con una preview pasa por:

• Elegir tareas que duelen de verdad (síntesis de información, documentación técnica, análisis de APIs, prototipado de UI, generación de herramientas internas) y medir si el salto en razonamiento se traduce en menos iteraciones.
• Evaluar consistencia: si el modelo mantiene decisiones coherentes en tareas largas y con restricciones.
• Definir guardarraíles de datos: qué puede entrar, qué se registra y cómo se controla el acceso, especialmente en escenarios empresariales.
• Comparar coste/latencia: el razonamiento avanzado suele implicar mayor consumo o tiempos de respuesta, y eso impacta en producto y presupuesto.

Si Gemini 3.1 Pro cumple lo que promete, su ventaja competitiva no estará en “hablar mejor”, sino en reducir el coste real de resolver tareas complejas: menos pasos humanos, menos saltos entre herramientas y una cadena de trabajo más directa desde el problema al resultado.

---

Preguntas frecuentes

¿Qué mejora exactamente Gemini 3.1 Pro respecto a Gemini 3 Pro?
Google destaca una mejora fuerte en razonamiento, con un 77,1% verificado en ARC-AGI-2, que describe como más del doble del rendimiento de Gemini 3 Pro en ese benchmark.

¿Dónde pueden integrarlo los desarrolladores desde ya?
En preview, a través de Gemini API (AI Studio), además de Gemini CLI, Google Antigravity y Android Studio.

¿Qué cambia para empresas que ya trabajan con IA en producción?
La disponibilidad en Vertex AI y Gemini Enterprise apunta a adopción en entornos con políticas, control de datos y operación a escala.

¿Por qué NotebookLM es relevante en este anuncio?
Porque Gemini 3.1 Pro se ofrece también en NotebookLM, orientado a síntesis y trabajo con información, con acceso anunciado para usuarios Pro y Ultra.