Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) llega al Modo IA del buscador de Google

Qué se ha detectado

Google está integrando su modelo de generación y edición de imágenes Gemini 2.5 Flash Image —conocido internamente como Nano Banana— dentro del “Modo IA” del buscador. La novedad fue identificada por Android Authority en la versión beta de la aplicación de Google para Android; en esa versión aparecen cambios en la interfaz del Modo IA, como una barra de opciones rediseñada, el icono del micrófono desplazado y un menú que sustituye la función de carga de imágenes por una opción adicional para generar una imagen desde cero.

Android Authority detectó en la beta de la app que el Modo IA permitirá subir archivos o solicitar la generación de imágenes con Nano Banana, abriendo un compositor donde el usuario describe lo que quiere que la IA genere.

Según el reporte, la función está en fase de pruebas y todavía no está disponible para todos los usuarios. Nano Banana ya está accesible de forma gratuita en la aplicación Gemini (móvil y web), y para desarrolladores y empresas está disponible mediante versiones de pago en Google AI Studio y Vertex AI: el precio citado es de 30 dólares por un millón de tokens, que se ha traducido en el artículo original a aproximadamente 0,039 euros por cada foto generada.

Qué es Nano Banana y cómo funciona

Nano Banana corresponde al modelo Gemini 2.5 Flash Image de Google. Es un sistema diseñado para generar y editar imágenes directamente desde Gemini, utilizando prompts textuales sencillos que el modelo interpreta y ejecuta en segundos para producir imágenes con apariencia realista. La integración en el Modo IA permitiría que las imágenes generadas actúen como complemento visual a las respuestas de búsqueda, formando parte del flujo conversacional del buscador.

• Generación: el usuario describe en lenguaje natural lo que desea y el modelo crea una imagen desde cero.
• Edición: el modelo también puede modificar imágenes existentes aplicando instrucciones específicas.
• Acceso: gratis para usuarios de la app Gemini; cuenta de pago y APIs para uso empresarial y desarrolladores.

Contexto y antecedentes: por qué importa

La incorporación de generación de imágenes en interfaces de búsqueda es parte de una tendencia más amplia: convertir motores tradicionales en asistentes conversacionales multimodales. Google lanzó previamente el Modo IA para enriquecer las búsquedas con respuestas contextualizadas y capacidad de diálogo, y Nano Banana amplía esa función hacia lo visual.

En el mercado existen ya experiencias comparables: Microsoft ha integrado generación de imágenes en Bing Chat (con modelos de OpenAI), y plataformas como DALL·E, Midjourney y Stable Diffusion popularizaron la creación de imágenes a partir de texto. La novedad de Google es unir generación y edición de imágenes con la profunda indexación y relevancia de su buscador, lo que puede cambiar cómo usuarios y profesionales encuentran y utilizan recursos visuales.

Análisis y comentario experto para profesionales

Para diseñadores, editores, responsables de producto y desarrolladores, la integración de Nano Banana en el Modo IA plantea oportunidades prácticas y preguntas técnicas:

• Product managers: la posibilidad de generar imágenes in situ puede acelerar prototipos, ilustraciones de apoyo y contenidos personalizados dentro de un flujo de búsqueda. Sin embargo, hay que definir claramente la experiencia del usuario (tiempos de espera, edición iterativa, control de calidad).
• Diseñadores y creativos: la generación rápida reduce fricción para obtener ideas visuales, pero la calidad artística y la coherencia con la identidad de marca dependen del prompt engineering y de la capacidad del modelo para respetar restricciones estilísticas.
• Ingenieros y arquitectos de ML: integrar llamadas a Gemini desde un servicio de búsqueda implica gestionar latencia, costes por token, limitación de tasa, políticas de moderación y trazabilidad de las solicitudes. La oferta de Google mediante AI Studio y Vertex AI sugiere un modelo de integración pensado para producción, pero exige planificación de costes.
• SEO y contenidos: si el buscador puede generar imágenes relevantes al contexto de búsqueda, habrá que revisar cómo se indexan, etiquetan y atribuyen esas imágenes. La posibilidad de imágenes generadas “al vuelo” plantea preguntas sobre propiedad, metadatos y cómo los resultados competen con imágenes estáticas hospedadas en sitios web.

Casos comparables y datos de contexto

El sector de la generación de imágenes por IA se ha consolidado con varios actores y modelos. Puntos de referencia útiles y no controvertidos:

• Plataformas como OpenAI, Stability AI y Midjourney popularizaron el uso de prompts para generar contenidos visuales y ofrecen modelos con distintos balances entre calidad, velocidad y coste.
• Empresas grandes han empezado a integrar generación de imágenes en productos de búsqueda y chat para ofrecer respuestas más ricas y visuales.
• Modelos empresariales suelen comercializarse tanto por suscripciones como por consumo (tokens o créditos), lo que hace que la estimación y control de costes sea una consideración operativa central.

Riesgos, implicaciones y recomendaciones prácticas

La integración de generación de imágenes en el buscador conlleva beneficios claros, pero también riesgos técnicos, legales y éticos. A continuación, un resumen y recomendaciones accionables para distintos actores.

• Riesgos de desinformación y deepfakes: imágenes realistas generadas por IA pueden usarse para desinformar. Recomendación: Google y terceros deben implementar marcas visibles o metadata que indiquen que una imagen ha sido generada por IA.
• Derechos de autor: existe incertidumbre sobre la creación de imágenes a partir de modelos entrenados con contenido protegido. Recomendación empresarial: auditar usos, establecer políticas de atribución y, si procede, buscar licencias o filtros para estilos protegidos.
• Sesgos y seguridad: los modelos pueden reproducir sesgos o generar contenido inapropiado. Recomendación técnica: usar filtros de seguridad, listas negras personalizables y revisión humana en flujos críticos.
• Privacidad y uso de imágenes subidas: al permitir subir imágenes para edición, es necesario gestionar permisos, borrado y almacenamiento seguro. Recomendación legal/operacional: ofrecer controles de retención y transparencia sobre el uso de las imágenes subidas.
• Coste y gobernanza: aunque la capa de usuario sea gratuita, el uso a escala para empresas tiene coste (tokens). Recomendación financiera: modelar escenarios de consumo, establecer límites automáticos y evaluar alternativas de caching o generación en lote para optimizar precio/rendimiento.

Para profesionales que integren la API de Gemini:

• Diseñar fallback UX para mantener la experiencia si la generación tarda o se limita.
• Implementar trazabilidad de prompts para auditoría y mejora continua.
• Considerar watermarking técnico y metadatos estándares para facilitar la detección de contenido generado por IA.

Conclusión

La llegada de Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) al Modo IA de Google representaría un paso más en la convergencia entre búsqueda y generación multimodal: aportar imágenes generadas en tiempo real como complemento a respuestas conversacionales. Para usuarios y empresas ofrece ventajas evidentes en agilidad creativa y experiencia de búsqueda más rica, pero también plantea desafíos en costes, gobernanza de contenido, derechos y seguridad.

En la práctica, conviene que organizaciones y profesionales evalúen las implicaciones operacionales (latencia y precio por token), establezcan salvaguardas técnicas y legales (moderación, trazabilidad, atribución) y diseñen experiencias de usuario que equilibren velocidad y control de calidad. La función está en pruebas, por lo que los detalles de despliegue y los mecanismos de mitigación seguirán evolucionando conforme Google avance en su integración.

Source: www.20minutos.es