Google ha presentado Gemini Decision, un modelo multimodal especializado en evaluar preguntas y apoyar la toma de decisiones estructuradas. Puede analizar texto, imágenes, vídeo, audio y documentos PDF, y responder hasta 1.000 preguntas en una sola solicitud. Según la compañía, sus respuestas no tienen coste en tokens mediante la API Decisions, aunque el procesamiento de la información de entrada sí tiene un precio.
Qué es Gemini Decision
Gemini Decision, cuyo identificador es gemini-decision-1, está diseñado para ofrecer respuestas calibradas: analiza la información disponible y devuelve resultados basados en probabilidades, en lugar de limitarse a generar opiniones o texto.
El modelo está orientado a tareas en las que se necesita clasificar información, aplicar criterios o responder a preguntas concretas. La intención es facilitar evaluaciones consistentes cuando hay que revisar muchos datos o tomar decisiones siguiendo reglas definidas.
Tipos de información que puede analizar
Gemini Decision admite entradas en varios formatos:
- Texto
- Imágenes
- Vídeo
- Audio
- Archivos PDF
Una misma petición puede incluir hasta 262.144 tokens de entrada y plantear un máximo de 1.000 preguntas sobre el material compartido.
Formatos de pregunta disponibles
Las preguntas pueden configurarse de distintas maneras, según el tipo de evaluación que se quiera realizar:
- Sí o no, para obtener respuestas binarias.
- Selección única, para elegir una opción entre varias.
- Calificación mediante una rúbrica, para evaluar una respuesta o un elemento con criterios establecidos.
Precio y acceso a través de la API
Google indica que las respuestas generadas mediante la API Decisions no tienen coste en tokens, siempre que se respete el límite de 1.000 preguntas por solicitud. La información de entrada sí se factura: el precio anunciado es de 0,10 dólares por cada millón de tokens.
Para las empresas, esta estructura puede resultar útil en procesos con un gran volumen de evaluaciones. Aun así, conviene calcular el coste total teniendo en cuenta la cantidad y extensión de los documentos, así como la frecuencia con la que se realizarán las consultas.
Qué no puede hacer el modelo
Gemini Decision es una herramienta especializada y no está concebida para sustituir a un asistente generalista. Google señala que no está desarrollado para:
- Programar.
- Generar contenidos de forma independiente.
- Conectarse a aplicaciones para ejecutar acciones.
- Buscar información en archivos.
Por ello, su uso principal es evaluar datos y responder preguntas estructuradas, no crear materiales, automatizar acciones externas ni localizar documentos por cuenta propia.
Comparación con Microsoft-Decision-1
El lanzamiento recuerda a Microsoft-Decision-1, presentado en octubre y basado en Qwen. Este modelo también está enfocado en la toma de decisiones estructuradas y, según la información publicada, busca reducir costes y acelerar la respuesta a las consultas.
Al igual que Gemini Decision, Microsoft-Decision-1 no cobra por las respuestas. Ambos lanzamientos reflejan el interés de las grandes compañías tecnológicas por desarrollar modelos especializados, orientados a tareas concretas y diferentes de los sistemas generalistas de generación de texto.
Consejos para emprendedores y negocios
Empieza con un caso de uso acotado
Antes de integrar el modelo en toda la empresa, identifica una tarea concreta y repetitiva, como clasificar solicitudes, revisar formularios o evaluar documentos con criterios definidos. Un piloto pequeño permitirá comprobar si la herramienta aporta valor sin alterar procesos esenciales.
Define criterios claros de evaluación
Si vas a utilizar preguntas de selección o rúbricas, establece de antemano qué significa cada respuesta y qué criterios debe aplicar el sistema. Unas instrucciones ambiguas pueden producir resultados difíciles de comparar o de utilizar en decisiones empresariales.
Comprueba la calidad antes de automatizar decisiones
Aunque el modelo ofrezca respuestas basadas en probabilidades, es recomendable contrastar sus resultados con evaluaciones humanas, especialmente en decisiones que afecten a clientes, empleados o proveedores. El modelo puede servir como apoyo, pero no conviene asumir que sus respuestas son infalibles.
Calcula el coste de los datos de entrada
Que las respuestas no tengan coste en tokens no significa que todo el uso sea gratuito. Analiza el volumen de información que enviarás, ya que la entrada tiene un precio de 0,10 dólares por millón de tokens. Optimizar documentos y evitar consultas innecesarias puede ayudar a controlar el gasto.
Protege la información sensible
Antes de procesar contratos, datos de clientes u otros documentos confidenciales, revisa las políticas de privacidad, las condiciones de uso y las normas aplicables a tu sector. También es aconsejable limitar el acceso a la herramienta y enviar solo la información necesaria para cada evaluación.
Mide resultados con indicadores
Compara el funcionamiento del proceso antes y después de incorporar el modelo. Puedes medir el tiempo de revisión, el coste por evaluación, la tasa de errores y la frecuencia con la que una persona debe corregir los resultados. Estos indicadores ayudarán a decidir si conviene ampliar el uso.
Conclusiones
Gemini Decision está pensado para analizar grandes volúmenes de información y responder preguntas estructuradas en formatos como sí o no, selección única y evaluación mediante rúbricas. Su capacidad para procesar distintos tipos de contenido y responder hasta 1.000 preguntas por solicitud puede resultar atractiva para empresas con tareas de revisión repetitivas.
Sin embargo, no es una herramienta generalista: no está diseñada para programar, crear contenidos, ejecutar acciones en aplicaciones ni buscar archivos. Para los negocios, la clave será escoger un caso de uso adecuado, definir criterios precisos, controlar el coste de entrada y validar los resultados antes de incorporarlos a decisiones importantes.