Google Gemini 2.5 Pro Logra Completar Pokémon Blue Usando Inteligencia Artificial Avanzada

Google ha logrado un hito único en el mundo de la inteligencia artificial: su modelo más avanzado, Gemini 2.5 Pro, ha conseguido completar el legendario videojuego Pokémon Blue de Game Boy tras casi tres décadas de su creación. El anuncio oficial vino del propio Sundar Pichai, CEO de Google, quien no ocultó su entusiasmo por el avance. Aun así, la retransmisión en directo, titulada “Gemini Plays Pokémon”, no fue organizada por Google, sino por Joel Z, un ingeniero de software independiente que se propuso poner a prueba los límites de la IA.

En este artículo vas a poder conocer en detalle cómo Gemini 2.5 Pro logra resolver desafíos en videojuegos clásicos, qué diferencia a este logro dentro del ecosistema de la IA, y cómo el proyecto marca el inicio de una nueva era para el desarrollo y entrenamiento de modelos avanzados. Te explicamos además el papel clave de las herramientas auxiliares y la comparativa con los avances de otros modelos como Claude de Anthropic.

Cómo Gemini 2.5 Pro supera Pokémon Blue: detalles del proyecto y el papel de Google

¿Por qué supone un antes y un después que una IA complete Pokémon Blue? Porque hasta ahora, los videojuegos clásicos han sido un reto importante para la inteligencia artificial. Sundar Pichai comunicó el éxito por la red social X, mostrando la relevancia del logro dentro de la estrategia innovadora de Google. Aun así, el desarrollo ha sido completamente independiente: Joel Z, que no trabaja en Google, organizó la experiencia, brindando transparencia y frescura al proceso.

El impulso desde dentro de Google tampoco pasó desapercibido. Figuras como Logan Kilpatrick, responsable de producto en Google AI Studio, destacaron la competición interna: Gemini había conseguido ya su quinta medalla en el juego mientras otros modelos apenas llegaban a tres. Esta dinámica refleja el afán de superación de la comunidad AI y el avance continuo impulsado por los propios usuarios y entusiastas.

What a finish! Gemini 2.5 Pro just completed Pokémon Blue!  Special thanks to @TheCodeOfJoel for creating and running the livestream, and to everyone who cheered Gem on along the way. pic.twitter.com/E2pn3tpfEb

— Sundar Pichai (@sundarpichai) May 3, 2025

Por qué Pokemon Blue es la “prueba de fuego” para la IA en videojuegos clásicos

¿Te has preguntado por qué Pokémon Blue se utiliza como plataforma de pruebas para IA? La respuesta está en la complejidad del juego y la enorme cantidad de variables y toma de decisiones que presenta. El reto plantea desde combates aleatorios hasta la resolución de puzles, pasando por el uso de objetos estratégicos y rutas impredecibles.

En febrero, la compañía Anthropic anunció avances de su modelo competidor, Claude, jugando a Pokémon Red. Ese hito subrayó lo difícil que resulta vencer estos juegos sin entrenamiento específico. Sin embargo, hasta la fecha, Claude todavía no ha conseguido completar el juego, lo cual enfatiza la magnitud del logro de Gemini 2.5 Pro y coloca a Google en una posición destacada en la innovación de IA para juegos clásicos.

Comparativa entre Gemini 2.5 Pro y el modelo Claude de Anthropic: herramientas y diferencias

¿Se puede comparar directamente el éxito de Gemini 2.5 Pro con el rendimiento de Claude? Joel Z lo deja claro: no. Cada modelo utiliza herramientas, soportes y datos diferentes. Gemini recibe capturas de pantalla mejoradas, mientras que Claude trabaja en otro entorno. La propia naturaleza de los sistemas y la información a la que acceden hace que cada uno enfrente el reto con reglas distintas. Esto impide establecer una equivalencia directa sobre quién es “mejor” jugando.

Con todo, puedes observar que ambas iniciativas esfuerzan el razonamiento de la IA, mostrando cómo los grandes modelos de lenguaje necesitan un entrenamiento variado y especializado para adaptarse a tareas inesperadas como videojuegos retro.

El papel de la asistencia externa y los “agent harnesses” en la experiencia Gemini Plays Pokémon

¿Puede una IA jugar sola a Pokémon Blue? Hasta ahora, la respuesta es no. Tanto Gemini como Claude requieren de “agent harnesses”, un sistema que proporciona capturas de pantalla y datos adicionales superpuestos. Estos elementos visuales permiten que la IA observe la situación del juego, razone posibles jugadas y decida la siguiente acción a ejecutar.

Después, la acción propuesta pasa al sistema, que la lleva a cabo dentro del videojuego. Así, puedes ver cómo la combinación de IA avanzada y soporte visual abre nuevas formas de abordar problemas lúdicos y técnicos por modelos de última generación.

Intervenciones humanas: ¿suponen trampas en el éxito de Gemini completando Pokémon Blue?

¿Ha sido completamente autónoma la victoria de Gemini 2.5 Pro? Joel Z reconoce haber intervenido en varios momentos del desarrollo. Sin embargo, insiste en que su papel se limita a mejorar el razonamiento y la toma de decisiones del modelo, sin ofrecerle respuestas directas ni solucionarios para los desafíos del juego.

Hubo una excepción puntual: informar a Gemini sobre la necesidad de hablar dos veces con un “Rocket Grunt” para obtener la clave que abre el ascensor, debido a un error en Pokémon Blue que fue corregido en versiones posteriores como Pokémon Yellow. Aun así, la ayuda ha sido mínima y se centra en reforzar capacidades técnicas más que en resolver puzzles específicos.

Pasos clave de la asistencia en Gemini Plays Pokémon

1. Observa las capturas y revisa la información adicional proporcionada.
2. Decide la siguiente jugada en función del contexto actual y el objetivo a corto plazo.
3. Recibe asistencia humana donde el razonamiento del modelo puede fallar debido a “bugs” del propio juego.
4. Reintenta la acción o ajusta la estrategia si el avance se ve bloqueado por alguna mecánica poco intuitiva.

Impulso y evolución de la inteligencia artificial aplicada en videojuegos

El ejemplo de Gemini 2.5 Pro marcando un récord en Pokémon Blue no es algo aislado. La propia inspiración de Joel Z provino de canales como Twitch, donde el modelo Claude intentaba superar Pokémon Red en directo, aunque hasta la fecha sin éxito completo. Ahora, el hito de Gemini anima a nuevos desarrolladores y entusiastas a explorar la aplicación de IA en videojuegos clásicos y su potencial como campo de entrenamiento y evaluación.

Este tipo de experiencias muestran que la tecnología sigue en desarrollo activo y las plataformas asociadas evolucionan rápidamente. Joel Z afirma que “Gemini Plays Pokémon” continúa en crecimiento y que las herramientas que usa su IA mejoran cada día. Así, vas a poder ver en poco tiempo innovaciones que permitan mayor autonomía y menos necesidad de intervención externa.

La victoria de Gemini 2.5 Pro sobre Pokémon Blue representa un salto fundamental en la integración de inteligencia artificial en videojuegos, abriendo nuevas puertas al entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos de IA en escenarios complejos y dinámicos. Tanto si sigues el desarrollo desde la óptica del gaming como desde el progreso tecnológico, el caso de Gemini te permite anticipar que la IA será cada vez más capaz de enfrentarse a desafíos creativos e inesperados en tiempo real, consolidando su protagonismo en el mundo digital y el entretenimiento interactivo.