¿Te imaginas un agente de inteligencia artificial que entra contigo en un juego, entiende lo que quieres hacer y se organiza para lograrlo? Esa es la promesa que empieza a apuntar SIMA 2, un proyecto de Google DeepMind que usa los videojuegos como campo de pruebas y, con ello, abre la puerta a algo más grande.
SIMA 2 es un agente de IA diseñado para aprender a jugar en distintos mundos virtuales y convertirse en un compañero de juego interactivo que te entiende y actúa a tu lado. La idea no es solo seguir órdenes sueltas, sino captar tus objetivos de alto nivel, planificar pasos y ejecutar acciones coherentes en el entorno del juego. DeepMind orienta su meta actual a la investigación.
La versión abarca títulos variados y sistemas de juego con reglas distintas, lo que la empuja a generalizar comportamientos. Podrás imaginarlo como un aliado que organiza tareas, explora, construye y combate contigo, y todo con cierta autonomía. Con todo, el proyecto se presenta hoy como un avance precomercial que busca validar capacidades y medir su transferencia a contextos nuevos.
El primer SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent) llegó en marzo de 2024 como base para seguir instrucciones en varios mundos. SIMA 2 amplía esa base y añade razonamiento más profundo, mejor lectura del contexto y una integración clave con tecnologías de Google. Mantiene la filosofía original: un agente adaptable que aprende patrones de interacción y no solo atajos basados en un juego concreto.
Esta evolución se nota en cómo prioriza metas, corrige errores y se mueve en entornos desconocidos sin bloquearse. Te explicamos que el salto cualitativo no está tanto en una única habilidad espectacular, sino en la combinación de comprensión, planificación y ejecución, que hace que SIMA 2 se sienta más cercano a una ayuda estratégica dentro del juego.
La clave del avance está en la integración con Gemini de Google, que permite a SIMA 2 interpretar objetivos de alto nivel, razonar con varios pasos y traducir ese plan en acciones dentro del juego. La magia no es automática: necesita datos de interacción, señales del entorno y feedback para refinar decisiones. Lo distintivo es que puede desenvolverse en títulos que no ha visto antes con una competencia sorprendente.
Si lo comparamos con agentes más rígidos, el foco aquí es la generalización. SIMA 2 procesa tu instrucción (“busca recursos y construye un refugio”) y la convierte en tareas tácticas: moverse, recolectar, fabricar y, si hace falta, reajustar la ruta. Con todo, su rendimiento varía según la complejidad del mundo, la interfaz y la claridad del objetivo que le plantees.
| Capacidad de SIMA 2 | Qué podrás pedir | Impacto en la partida |
|---|---|---|
| Entender objetivos de alto nivel | “Explora al norte y reúne materiales para un campamento” | Planifica ruta, recolecta y prioriza acciones relacionadas |
| Razonamiento por pasos | “Prepara equipo y enfréntate al siguiente jefe” | Secuencia acciones: crafteo, mejora, combate y retirada si conviene |
| Actuar en juegos desconocidos | “Adáptate al control y prueba mecánicas básicas” | Aprende controles, evita bloqueos y busca progresión |
En No Man’s Sky, SIMA 2 puede orientarse por el planeta, recolectar recursos y apoyar tareas de base. En Valheim, gestiona crafteo y combate ligero, con una aproximación prudente a biomas nuevos. En Goat Simulator 3, donde el caos manda, el agente aprende a moverse, probar interacciones y cumplir pequeños objetivos sin perderse del todo.
Estos tres ejemplos muestran su versatilidad porque los sistemas de juego son muy distintos. Con todo, el objetivo es la generalización: SIMA 2 no memoriza un mapa fijo, sino que interpreta reglas, observa resultados y ajusta sus acciones para acercarse a tu meta.
Hoy por hoy, el acceso a SIMA 2 está restringido a ciertos equipos académicos y a algunos desarrolladores en una vista previa de investigación. Esa apertura controlada permite obtener datos de uso real y mejorar el agente sin las presiones de un lanzamiento comercial. Si esperas una app lista para descargar, todavía no es el momento.
DeepMind busca validar que el enfoque funciona en manos externas y entender dónde falla. Con todo, esta etapa acotada ayuda a pulir el sistema, priorizar mejoras y evitar expectativas poco realistas sobre lo que SIMA 2 puede hacer hoy en todo tipo de juegos y plataformas.
El objetivo estratégico no es crear un asistente de juego para consumidores, sino usar los videojuegos como un excelente campo de entrenamiento que acelera la transferencia al mundo real. SIMA 2 entrena percepción, toma de decisiones y coordinación, habilidades que luego podrían migrar a robots o sistemas de ayuda en tareas físicas. La transferencia no es automática y requiere validación rigurosa.
Este enfoque se alinea con la idea de “IA encarnada” que actúa en cuerpos físicos. Si el agente aprende a planificar con incertidumbre y a ejecutar acciones en entornos complejos, podrás imaginar aplicaciones como logística, mantenimiento o asistencia en el hogar, siempre con controles de seguridad fuertes y procedimientos de supervisión humana.
Jane Wang, investigadora sénior en DeepMind, sostiene que el entrenamiento en videojuegos puede ser clave para transferir habilidades más adelante a contextos fuera de lo virtual. SIMA 2 se beneficia de mundos ricos, con reglas claras y objetivos complejos, donde se puede medir progreso con precisión. Pasar a entornos físicos exige manejar ruido, fallos de sensores y riesgos reales.
Para Joe Marino, científico de DeepMind, la capacidad de SIMA 2 de actuar en mundos virtuales y desenvolverse en escenarios desconocidos es un “paso fundamental” hacia la AGI. Ese tipo de competencia, argumenta, acerca la posibilidad de robots de propósito general que se adapten a tareas nuevas sin reentrenamientos exhaustivos. Los retos de seguridad y de control siguen en el centro del debate.
DeepMind enmarca SIMA 2 como un “paso significativo” en la ruta hacia la Inteligencia Artificial General, una meta en la que también compiten Meta, OpenAI y Anthropic. La competencia acelera avances en razonamiento, acción y aprendizaje con menos datos de dominio. Conviene mantener expectativas realistas: todavía no hablamos de una IA que lo haga todo, en todo contexto, sin supervisión.
La carrera por la AGI combina investigación, ingeniería y pruebas en entornos controlados. En ese panorama, SIMA 2 destaca por su enfoque en acción en mundos interactivos, no solo en texto o imágenes. Con todo, el verdadero valor se medirá cuando esas capacidades se mantengan al pasar del juego al mundo físico con garantías fuertes de seguridad.
Si formas parte de la vista previa, estos pasos te ayudan a ordenar pruebas útiles y repetibles con SIMA 2. Adapta cada punto al juego y al entorno técnico que uses.
Si piensas en el futuro cercano, SIMA 2 ofrecerá apoyo táctico, exploración guiada y automatización de tareas repetitivas, todo con una capa de razonamiento. No es un “modo fácil” universal, porque en mundos caóticos o muy novedosos su rendimiento puede fluctuar y necesitar ajustes continuos en la instrucción.
También habrán usos educativos, pruebas de accesibilidad y análisis de diseño de niveles, donde el agente ofrezca reconocimiento constante sobre qué funciona y qué no. Con todo, recuerda el marco actual: investigación limitada, sin lanzamiento comercial, y con un objetivo claro de transferencia de habilidades más allá del juego.
En pocas líneas: SIMA 2 de Google DeepMind combina acción en juegos con el razonamiento de Gemini de Google para entender metas, planificar y actuar incluso en títulos nuevos. Su foco no es ser un asistente para el consumidor hoy, sino servir de puente hacia aplicaciones reales y hacia la AGI.
Si madura como promete, este “compañero de juego interactivo” podría marcar un antes y un después en robótica, IA encarnada y sistemas que aprenden a desenvolverse en entornos desconocidos con seguridad y propósito.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
La Newsletter Diaria Sobre Inteligencia Artificial. Además: Portal de Noticias, Tutoriales, Tips y Trucos de ChatGpt, Openai e Inteligencia Artificial.
Nuestra web está alojada en:
