El gigante estadounidense Google presentó Veo 3.1, la última versión de su modelo de inteligencia artificial capaz de generar videos a partir de imágenes fijas e indicaciones de texto.
La actualización incorpora funciones creativas optimizadas que ofrecen a los usuarios un mayor control narrativo y un realismo audiovisual superior, tanto en imagen como en sonido.
Según la compañía, "Veo 3.1 ofrece un audio más rico, un control narrativo mejorado y una calidad visual optimizada al convertir imágenes en videos. Es la versión más avanzada de Veo 3, con mayor fidelidad a las indicaciones del usuario".
El modelo se integró al motor de IA cinematográfica Flow y agregó audio a herramientas existentes como:
Además, Flow ahora permite añadir o eliminar elementos de una escena, ajustar sombras, iluminación y otros detalles para lograr una apariencia más natural y realista.
Veo 3.1 también estará disponible en la aplicación Gemini y en las API de Vertex y Gemini y apliará su accesibilidad para desarrolladores y creadores.
Los videos generados con IA se destacan por su realismo, algo que podría dificultar identificar estos contenidos como creados por IA.
El avance tecnológico reaviva la preocupación sobre el fenómeno conocido como AI slop o "basura digital", que contribuye a la saturación de contenidos y a la pérdida de confianza de los usuarios.
"La experiencia en las plataformas podría no ser tan satisfactoria como espera el usuario, y aumentar el escepticismo hacia los contenidos, incluso si estos no fueron creados con IA", indicó Silvia Martínez Martínez, profesora de Comunicación en la Universitat Oberta de Catalunya.
Otros expertos advirtieron que el contenido de Veo 3 puede utilizarse en herramientas comerciales que compiten con los creadores originales, sin darles crédito, permiso ni compensación, algo que podría causar problemas de propiedad intelectual en la industria audiovisual.
Veo 3.1 representa un salto tecnológico importante en IA generativa, al ofrecer nuevas posibilidades narrativas y de producción audiovisual.
Al mismo tiempo, plantea desafíos éticos, legales y de confianza, que la industria y los reguladores deberán abordar a medida que estos sistemas se popularicen y su realismo haga cada vez más difícil distinguir lo artificial de lo auténtico.