Google Veo 2 el gran desembarco en la arena del vídeo por IA

El campo de la generación de medios mediante inteligencia artificial (IA) está evolucionando a un ritmo vertiginoso, y la generación de vídeo se ha convertido en una de las fronteras más activas y competitivas. En este contexto, Google ha presentado Veo 2, la evolución de su modelo Veo 1 y su propuesta insignia para competir en este espacio emergente. Desarrollado por Google DeepMind, Veo 2 se posiciona como un modelo de última generación diseñado para producir vídeos de alta calidad y realismo, con el objetivo de ofrecer un "control creativo sin precedentes".

La llegada de Veo 2 se produce en un momento de intensa competencia, con actores clave como Sora de OpenAI, Runway, Kling y otros impulsando la innovación a una velocidad notable. Google afirma que Veo 2 redefine la calidad y el control en la generación de vídeo por IA, con el potencial de transformar significativamente los flujos de trabajo creativos en diversas industrias.

Este artículo te adentra en un análisis detallado de Google Veo 2. Examinamos su disponibilidad a través de las diferentes plataformas de Google, sus especificaciones técnicas y las mejoras clave respecto a su predecesor, Veo 1. También abordamos las limitaciones actuales del modelo, realizando un análisis comparativo con Veo 1 y los competidores relevantes, con opiniones de expertos y usuarios iniciales, evaluando el enfoque de Google respecto a la seguridad y la ética en su desarrollo y despliegue. 

Accediendo a Veo 2: Plataformas, Precios y Disponibilidad

La estrategia de lanzamiento de Google para Veo 2 se caracteriza por un despliegue gradual y fragmentado. Comenzó con previsualizaciones privadas para creadores y cineastas seleccionados y se ha ido expandiendo progresivamente a través de diversos productos y plataformas de Google. La fecha clave ha sido el anuncio de su disponibilidad el 15 de abril de 2025 para los usuarios de Gemini Advanced.

Actualmente, existen múltiples vías para acceder a Veo 2, cada una con sus propias características y limitaciones:

• Gemini API / Vertex AI: Esta es la vía principal para desarrolladores y clientes empresariales que buscan integrar Veo 2 en sus propias aplicaciones. Se considera que ya está lista para producción. El acceso requiere claves API y, para ciertas funciones avanzadas como la edición o controles de cámara específicos, puede ser necesario estar en una lista de usuarios permitidos. Empresas como WPP, Agoda, Mondelez y Poe ya están utilizando o probando Veo 2 a través de Vertex AI.
• Google AI Studio: Ofrece un entorno experimental para que los desarrolladores prueben las capacidades de Veo 2. El acceso inicial suele ser gratuito, pero está sujeto a cuotas de uso muy estrictas.
• VideoFX (Google Labs): Es una herramienta experimental dirigida a creadores, accesible a través de Google Labs. Requiere registrarse en una lista de espera. Inicialmente, el acceso anticipado estaba restringido a usuarios mayores de 18 años en EE. UU aunque Google planea expandir el acceso.
• Gemini Advanced: Veo 2 está integrado como una función para los suscriptores del plan premium Google One AI. Permite generar vídeos de 8 segundos a resolución 720p, con límites de uso mensuales no definidos de manera explícita (se indica que se nos avisará cuando estemos llegando al límite). Está disponible globalmente en los países e idiomas donde se soporta Gemini Apps.
• Whisk Animate (Google Labs): Esta función experimental, también dentro de Google Labs, utiliza Veo 2 para convertir imágenes estáticas en videoclips animados de 8 segundos. Está disponible para suscriptores de Google One AI Premium en más de 60 países.
• YouTube Shorts (Dream Screen): Se está implementando la integración de Veo 2 en YouTube Shorts a través de la función Dream Screen. Esto permitirá a los creadores generar fondos de vídeo únicos mediante IA o incluso crear clips de vídeo independientes a partir de prompts de texto. El despliegue inicial se realizará en EE. UU., Canadá, Australia y Nueva Zelanda.

En cuanto a los diferentes precios varían significativamente entre estas plataformas:

• API/Vertex AI: El coste se basa en el tiempo de vídeo generado. Las fuentes nos indican precios entre los $0.35 - $0.50 por segundo. Esto equivale a $21-$30 por minuto o $1260-$1800 por hora de vídeo generado. Ha modo de lanzamiento Google ha ofrecido créditos gratuitos ($300) y podría haber periodos iniciales de uso sin coste en Vertex AI.
• Suscripción: El acceso a través de Gemini Advanced y Whisk Animate está incluido en la suscripción a Google One AI Premium ($20/mes, 21.99€ en España). En comparación, Sora de OpenAI se ofrece como parte de las suscripciones a ChatGPT Plus ($20/mes) y Pro ($200/mes).
• Gratuito/Experimental: Plataformas como Google AI Studio y VideoFX (con lista de espera) proporcionan acceso gratuito, pero con grandes limitaciones en cuanto a cuotas y funcionalidades disponibles.

La siguiente tabla resume las vías de acceso a Veo 2:

Tabla 1: Resumen del Acceso a Google Veo 2

Esta diversidad de puntos de acceso y modelos de precios revela una estrategia de acceso escalonada por parte de Google. Las capacidades más altas (potencialmente 4K, vídeos más largos, controles avanzados) y los precios más elevados se reservan para usuarios empresariales y desarrolladores a través de la API, donde el valor percibido y la disposición a pagar son mayores. Al mismo tiempo, se ofrecen versiones más limitadas (720p, 8 segundos) pero más accesibles económicamente a consumidores y creadores a través de suscripciones o previsualizaciones gratuitas. Este enfoque segmentado permite a Google gestionar la complejidad del despliegue, los altos costes de procesamiento asociados a la generación de vídeo y maximizar los ingresos potenciales, adaptándose a las necesidades de diferentes segmentos del mercado.

Sin embargo, esta estrategia de precios sitúa a Veo 2 en una posición interesante frente a la competencia. El elevado coste por segundo de la API ($0.35-$0.50) contrasta marcadamente con la inclusión de Sora en suscripciones relativamente asequibles de ChatGPT ($20/$200 al mes). Aunque Sora aún no tenga una API pública ampliamente disponible con precios definidos, esta diferencia fundamental en el modelo de acceso podría generar una presión competitiva sobre los precios de Google. Si OpenAI u otros competidores ofrecen APIs con costes por unidad inferiores, o si modelos de alta calidad se vuelven accesibles a través de suscripciones más económicas, los usuarios profesionales que necesiten generar grandes volúmenes de vídeo podrían encontrar alternativas más atractivas que la API de Veo 2, obligando potencialmente a Google a reconsiderar su estructura de precios para mantener la competitividad en ese segmento clave.

Capacidades Técnicas de Veo 2: Un Salto en el Vídeo Generativo

Veo 2 opera principalmente a través de dos modalidades: la generación de Texto a Vídeo (t2v), donde una descripción textual se transforma en una escena de vídeo, y la generación de Imagen a Vídeo (i2v), que anima una imagen estática basándose opcionalmente en un prompt textual adicional para definir estilo y movimiento. Este modelo es el resultado de años de investigación de Google en generación de vídeo, aprovechando arquitecturas y aprendizajes de proyectos anteriores como GQN, DVD-GAN, Imagen-Video, Phenaki, WALT, VideoPoet y Lumiere, además de la arquitectura Transformer y los modelos Gemini.

En cuanto a las especificaciones técnicas de salida, Veo 2 presenta un avance significativo, aunque con matices importantes entre su potencial y el acceso actual:

• Resolución: El modelo base es capaz de generar vídeo con una resolución de hasta 4K.3 Esto supone una mejora respecto a Veo 1, que alcanzaba los 1080p. Sin embargo, muchas de las implementaciones actuales accesibles al público (API/Vertex AI, AI Studio, Gemini Advanced, VideoFX) están limitadas a 720p 14 o 1080p en algunos contextos.
• Duración del Vídeo: Veo 2 tiene la capacidad de generar clips que "superan el minuto" o alcanzan hasta dos minutos de duración continua, e incluso potencialmente más. Esto mejora la capacidad de Veo 1 (>60s). No obstante, el acceso actual a través de API, AI Studio y Gemini Advanced está frecuentemente restringido a clips de 8 segundos. 
• Tasa de Fotogramas (Frame Rate): La documentación de la API y Vertex AI especifica una tasa de 24 fotogramas por segundo (FPS). En alguna comparativa se menciona 30-60 FPS.
• Relación de Aspecto: A través de la API/Vertex AI, se soportan los formatos 16:9 (paisaje) y 9:16 (retrato). La salida en Gemini Advanced es 16:9.
• Formato de Salida: El formato MP4 se utilizará para las salidas generadas a través de Gemini Advanced.

Más allá de las especificaciones básicas, Veo 2 introduce mejoras cualitativas clave:

Video del corte de un tomate generado por Veo 2

• Comprensión y Realismo Mejorados: El modelo demuestra una comprensión avanzada del lenguaje natural y la semántica visual, interpretando con precisión el tono, los matices y los detalles de prompts largos. Utiliza arquitecturas Transformer (posiblemente codificadores UL2) para procesar el texto. Fundamentalmente, Google destaca la simulación de físicas del mundo real como una mejora crucial. Ejemplos como la física del agua, el papel quemándose o el corte preciso de un tomate sin afectar a los dedos ilustran esta capacidad, posicionándola como un diferenciador clave frente a competidores como Sora. Esta comprensión física se traduce en una representación del movimiento de alta precisión, con movimientos fluidos de personajes y objetos realistas. El resultado son vídeos con mayor realismo y fidelidad, con detalles finos y una reducción significativa de artefactos visuales (como dedos extra u objetos inesperados) en comparación con modelos anteriores, empleando técnicas como renderizado neuronal de escenas y GANs adaptativas. Además, se ha mejorado la consistencia temporal, manteniendo la estabilidad de personajes y objetos a lo largo de los fotogramas mediante modelos de difusión latente. Eso si, tal y como se puede observar en el vídeo sigue generado imágenes imposibles muchas veces como ese maravillo corte de un trozo de tomate que se transforma en medio tomate tras ser cortado.
• Control Cinematográfico y Estilos: Veo 2 interpreta el "lenguaje único de la cinematografía". Entiende términos como "timelapse", "toma aérea", "toma de dron", "travelling", "dolly", "primer plano", "contrapicado", "paneo a la derecha", e incluso permite especificar el género deseado. Ofrece controles de cámara extensivos sobre estilos de toma, ángulos y movimientos, una ventaja clave destacada. Puede simular efectos de lente específicos (p.ej., "lente de 18mm" para gran angular) y efectos como "profundidad de campo reducida", incluyendo destellos de lente (lens flare). Soporta una amplia gama de estilos visuales y cinematográficos.
• Capacidades de Edición (Preview/Allowlist): Veo 2 introduce funciones de edición más sofisticadas, aunque actualmente requieren acceso mediante lista de permitidos en Vertex AI. Estas incluyen edición enmascarada o inpainting, para eliminar elementos no deseados (logos, distracciones) en áreas definidas del vídeo, y outpainting, para extender el encuadre del vídeo rellenando las nuevas áreas de forma generativa, útil para cambiar relaciones de aspecto. También se menciona la interpolación para crear transiciones suaves entre imágenes fijas y capacidades generales de edición para refinar o revisar contenido sin empezar de cero.

El fuerte énfasis de Google en la comprensión de la física y el movimiento por parte de Veo 2 no es casual. Parece ser un foco arquitectónico central, dirigido a subsanar una debilidad importante observada en modelos anteriores y en competidores como Sora (evidenciado por el ejemplo del corte del tomate). Al posicionar el realismo como la propuesta de valor principal, Google apunta directamente a casos de uso profesionales (previsualización cinematográfica, publicidad, formación) donde el movimiento antinatural rompe la inmersión y la credibilidad. Esta focalización diferencia estratégicamente a Veo 2 en el mercado, atrayendo a usuarios que priorizan la fidelidad sobre, quizás, la velocidad pura o la libertad creativa más abstracta.

Sin embargo, existe una notable brecha entre el potencial anunciado y la realidad accesible para muchos usuarios. La diferencia entre la capacidad promocionada de generar vídeos 4K de varios minutos y la experiencia real de obtener clips de 720p y 8 segundos crea un desafío de marketing y puede generar decepción. Sugiere que, si bien el modelo central es potente, escalarlo y optimizarlo para un acceso amplio y asequible sigue siendo un obstáculo técnico considerable, probablemente debido a los altos costes computacionales, los tiempos de inferencia o posibles problemas de consistencia y seguridad en duraciones más largas. Esta discrepancia afecta la percepción del usuario: ven demostraciones asombrosas pero interactúan con una herramienta menos capaz, lo que podría perjudicar la reputación del producto a pesar de su potencial subyacente.

Finalmente, el énfasis en controles cinematográficos específicos (lentes, tipos de plano, profundidad de campo) está claramente orientado a cineastas y creadores profesionales. Este enfoque se alinea con el modelo de precios más alto de la API y las colaboraciones empresariales, sugiriendo un objetivo inicial de irrumpir en los flujos de trabajo profesionales. Google parece identificar un mercado principal en la creación de contenido profesional (publicidad, previsualización cinematográfica, marketing) donde estos controles ofrecen un valor significativo que justifica el coste, más allá del simple entretenimiento para el consumidor.

De Veo 1 a Veo 2

Para comprender plenamente los avances de Veo 2, es útil establecer primero la línea base de su predecesor. Veo 1 ya ofrecía capacidades notables: generación de vídeo hasta 1080p, duración superior a 60 segundos, comprensión de términos cinematográficos, generación de imagen a vídeo, aplicación de comandos de edición, mejoras en la consistencia mediante difusión latente, y la implementación de marcas de agua SynthID y filtros de seguridad.

Veo 2 representa una evolución significativa sobre esta base, con mejoras clave en varias áreas:

• Resolución: El salto más evidente es el objetivo de resolución de Veo 2, que alcanza hasta 4K, superando el máximo de 1080p de Veo 1.
• Realismo y Fidelidad: Veo 2 introduce "mejoras significativas" en detalle, realismo y reducción de artefactos en comparación con modelos anteriores y competidores. Produce menos "alucinaciones" visuales aunque como puedes comprobar en el vídeo de esta noticia no siempre es así.
• Movimiento y Física: Cuenta con "capacidades de movimiento avanzadas" y una mejor simulación de la física del mundo real, yendo más allá del enfoque en la consistencia de Veo 1.
• Control de Cámara: Ofrece opciones de control de cámara "mayores" y más precisas, ampliando la comprensión de términos cinematográficos que ya poseía Veo 1.
• Duración del Vídeo: El potencial de duración se extiende, superando el minuto que ofrece Veo 1.
• Edición: Introduce capacidades de edición más sofisticadas como inpainting y outpainting (en previsualización), que van más allá de los comandos de edición descritos para Veo 1.

La siguiente tabla compara directamente las capacidades clave de Veo 1 y Veo 2:

Tabla 2: Comparación de Características Veo 1 vs. Veo 2 

Esta progresión de Veo 1 a Veo 2 ilustra una estrategia de mejora iterativa por parte de Google. Los avances en resolución, realismo, física y control no son aleatorios; se centran en aspectos fundamentales de la calidad y el control del vídeo que son cruciales para la adopción profesional. Este patrón sugiere un proceso de desarrollo estructurado, demostrando un compromiso a largo plazo para refinar la tecnología subyacente.

Limitaciones y Desafíos de Veo 2

A pesar de sus impresionantes capacidades, Veo 2 no está exento de limitaciones y desafíos, tanto inherentes a la tecnología actual de generación de vídeo por IA como específicos de su implementación y despliegue.

• Complejidad y Adherencia del Prompt: Aunque la comprensión del lenguaje natural ha mejorado notablemente, Veo 2 todavía tiene dificultades con prompts extremadamente complejos o detallados, fallando ocasionalmente en seguir todas las instrucciones con precisión. La ingeniería de prompts sigue siendo crucial para obtener buenos resultados. Si bien los benchmarks indican altas puntuaciones de adherencia al prompt, existen casos donde el modelo no cumple las expectativas.
• Artefactos y Consistencia: La generación de artefactos visuales, aunque reducida, no se ha eliminado por completo. Pueden aparecer deformidades ocasionales en sujetos, texto ilegible, o "alucinaciones" como dedos extra u objetos inesperados. La consistencia temporal puede fallar en escenas muy complejas o con movimientos rápidos, y la simulación física puede quebrarse en escenarios particularmente complejos. Algunos ejemplos generados por usuarios han sido descritos como "poco naturales" o "inquietantes".
• Velocidad de Generación: El tiempo necesario para generar un vídeo puede ser considerable. Hay comparativas que citan alrededor de 10 minutos por clip, lo que contrasta con los aproximadamente 5 minutos atribuidos a Sora. Sin embargo, algunas integraciones, como la de YouTube Shorts, parecen operar mucho más rápido. La latencia de la API se describe oficialmente como "típicamente en unos pocos minutos, pero puede tardar más".
• Herramientas de Edición: La falta de herramientas de edición integradas en algunas de las interfaces de acceso (API, posiblemente la versión inicial de Gemini Advanced) obliga a los usuarios a recurrir a software externo para realizar modificaciones. Las funciones de edición más avanzadas en Vertex AI requieren acceso mediante lista de usuarios permitidos. Sora, en cambio, incluye herramientas de edición integradas.
• Controles Disponibles: Algunos de los primeros usuarios de veo, notaron que la versión de Veo 2 que probaron carecía de controles para la resolución o la duración del vídeo en comparación con Sora. Sin embargo, la API/Vertex AI sí ofrece parámetros para controlar la duración, la relación de aspecto, los prompts negativos y la semilla de generación.

• Acceso y Coste: Tal y como hemos detallado, el acceso fragmentado, las listas de espera, las restricciones geográficas y los altos costes de la API representan barreras significativas para la adopción. De momento las cuotas en los niveles gratuitos son extremadamente bajas, aunque siendo tan reciente su desembarco todavía habrá que esperar un tiempo para poderlo evaluar.
• Restricciones de Contenido y Filtros de Seguridad: Los filtros de seguridad implementados por Google son estrictos y pueden bloquear la generación de contenido de forma inesperada, incluso para prompts aparentemente inofensivos. Existen restricciones específicas para la generación de personas, especialmente menores (controladas por parámetros como allow_adult o disallow en la API). Los usuarios han reportado problemas para generar vídeos incluso a partir de imágenes que contienen personas, o en escenas sin ellas. Esta censura excesiva puede hacer que la herramienta sea inutilizable para ciertos casos de uso.
• Carencias de Capacidad: Las versiones accesibles actualmente carecen de generación de sonido. La dificultad para generar manos realistas sigue siendo un problema común en todos los modelos de IA.

Estas limitaciones ponen de manifiesto un compromiso inherente entre la capacidad y la usabilidad. Aunque Veo 2 presume de capacidades de alta gama (potencial 4K, física realista), las restricciones en velocidad, controles accesibles (en algunas versiones), la falta de edición integrada y los filtros de contenido estrictos impactan significativamente la usabilidad práctica. Comparado con competidores que podrían ser más rápidos, más integrados o menos restrictivos (como Sora o Runway), los usuarios de Veo 2 podrían obtener una calidad potencial superior a costa de una experiencia de usuario más engorrosa o limitada. Esto puede afectar la adopción, especialmente para flujos de trabajo iterativos o sensibles al tiempo.

Además, los informes sobre filtros de contenido excesivamente agresivos que bloquean prompts inofensivos sugieren una posible sobrerreacción en la priorización de la seguridad y la mitigación del riesgo para la marca por parte de Google. Esta cautela podría derivarse de controversias pasadas con otros modelos de IA (como la generación de imágenes de Gemini). Si bien la seguridad es primordial, unos filtros demasiado estrictos pueden inutilizar la herramienta para muchos casos de uso comunes (por ejemplo, animar fotos familiares), creando una limitación importante impulsada por la aversión al riesgo.

Finalmente, la combinación de las brechas de capacidad (720p/8s vs 4K/minutos), los problemas de usabilidad (velocidad, controles variables) y las barreras de acceso amplifican el problema de la "demostración vs. realidad". La experiencia del usuario medio puede distar mucho de las pulidas demostraciones presentadas por Google, lo que podría dañar la credibilidad si no se gestionan las expectativas cuidadosamente. Esta brecha significativa entre la promesa y la realidad experimentada por el usuario puede llevar a la decepción y a una percepción negativa, a pesar del logro tecnológico que supone Veo 2.

Veo 2 vs Sora y Otros

La posición de Veo 2 en el mercado se define en gran medida por su comparación con su principal rival, Sora de OpenAI, así como Runway.

Comparaciones Directas (Veo 2 vs. Sora):

• Calidad/Realismo: Numerosas fuentes y usuarios iniciales citan a Veo 2 como superior en términos de realismo, simulación física y detalle visual. Sora, en cambio, a veces muestra dificultades con detalles finos (como las manos) y la física. Algunos análisis sugieren que Sora podría ser más "artístico" o flexible creativamente.
• Resolución: Veo 2 tiene un potencial de hasta 4K, mientras que Sora está limitado a 1080p.
• Duración: El potencial de Veo 2 (más de 1-2 minutos) supera la duración citada para Sora (20 o 60 segundos). Sin embargo, el acceso actual a Veo 2 suele ser más corto (8 segundos).
• Velocidad: Veo 2 (aprox. 10 min) es generalmente más lento que Sora (aprox. 5 min). Es importante notar la existencia de "Sora Turbo", una versión posiblemente más rápida y económica, pero potencialmente de menor calidad que las demos originales de Sora.
• Control: Veo 2 es elogiado por sus controles cinematográficos, mientras que Sora destaca por su flexibilidad y funciones como storyboarding. No obstante MKBHD encontró que su versión de prueba de Veo 2 tenía menos controles que Sora.
• Edición: Veo 2 carece de edición integrada (excepto en Vertex AI con allowlist); Sora ofrece herramientas incorporadas (Remix, Loop, Blend).
• Acceso/Precio: El acceso a Veo 2 es fragmentado y el coste de la API es alto; Sora es accesible a través de suscripciones más económicas. Actualmente, Sora es más accesible para el público general.

Benchmarking y Otros Competidores:

Los resultados del benchmark MovieGenBench, donde evaluadores humanos calificaron vídeos generados a partir de más de 1000 prompts, mostraron que Veo 2 superó a Sora Turbo, Kling y MovieGen tanto en preferencia general como en adherencia al prompt (evaluados a 720p con duraciones variables). Sin embargo, es crucial reconocer las limitaciones de estos benchmarks, que pueden utilizar resultados seleccionados ("cherry-picked") o basarse en conjuntos de datos específicos.

El panorama competitivo incluye también a Runway (con Gen-3 Alpha/Gen-4), Kling, AWS Nova Reel, Hailuo, Minimax y potencialmente Meta MovieGen. Algunos usuarios incluso expresan preferencia por Runway o Hailuo sobre la versión actual de Sora a la que tienen acceso.

La siguiente tabla ofrece una instantánea comparativa de Veo 2 frente a sus principales competidores:

Tabla 3: Instantánea Comparativa de Generadores de Vídeo por IA

Esta comparativa sugiere una posible segmentación del mercado basada en las fortalezas de cada herramienta. Veo 2 parece dirigirse al uso profesional de alta fidelidad que valora la calidad cinematográfica y la precisión física [Muchos snippets]. Sora podría atraer a un público más amplio de creadores de contenido para redes sociales y experimentación creativa, gracias a su velocidad, flexibilidad y edición integrada. Runway, con su enfoque iterativo y posiblemente características específicas, podría encontrar su nicho entre artistas visuales y profesionales de VFX. El mercado no parece monolítico; es probable que diferentes herramientas coexistan, sirviendo a distintos segmentos según sus capacidades centrales.

Es crucial aplicar la advertencia de la "versión liberada" al evaluar estas comparaciones. A menudo, se contrasta la versión pública de un modelo (como "Sora Turbo", que según algunos usuarios es inferior a las demos iniciales) con demos cuidadosamente seleccionadas o versiones de acceso limitado de otro (Veo 2). Esto dificulta establecer juicios definitivos. El "mejor" modelo puede depender en gran medida de qué versión específica se esté evaluando y bajo qué condiciones, haciendo de la superioridad una meta móvil.

Finalmente, existe una hipótesis recurrente sobre la ventaja de los datos de Google. Varias fuentes especulan que el acceso directo y masivo de Google a los datos de YouTube le otorga una ventaja significativa en el entrenamiento de Veo 2 para lograr movimientos realistas y comprender diversos escenarios, en comparación con competidores que podrían necesitar recurrir al scraping de datos. Si bien no está confirmado oficialmente, este acceso a un conjunto de datos de vídeo tan vasto y potencialmente etiquetado podría ser un foso competitivo crucial a largo plazo, explicando potencialmente la ventaja percibida de Veo 2 en realismo y siendo difícil de replicar legal y eficazmente por otros.

Seguridad y Ética en Veo 2

Google ha enfatizado su compromiso con los principios de IA responsable en el desarrollo y despliegue de Veo 2. La compañía afirma haber realizado extensas pruebas de "red teaming" y evaluaciones para prevenir la generación de contenido que viole sus políticas. Dos mecanismos técnicos principales sustentan este enfoque:

• Marca de Agua SynthID: Esta tecnología es una característica de seguridad clave implementada en Veo 2 y otros modelos generativos de Google. Se trata de una marca de agua digital invisible, incrustada directamente en los píxeles de los fotogramas de vídeo durante la generación. Está diseñada para ser persistente incluso si el vídeo se edita (recorta, filtra, comprime) y no afecta a la calidad visual perceptible. Su propósito es permitir la identificación del contenido como generado por IA mediante herramientas de detección especializadas, ayudando así a combatir la desinformación y la atribución errónea.
• Filtros de Seguridad: Veo 2 incorpora filtros diseñados para prevenir la creación de contenido dañino. La API incluye parámetros específicos para controlar la generación de personas, como allow_adult (permitir solo adultos, valor por defecto) o disallow (no permitir personas). Sin embargo, como se mencionó anteriormente, hay informes de usuarios que indican que estos filtros pueden ser excesivamente restrictivos.

Más allá de estas medidas técnicas, el despliegue de Veo 2 se inscribe en un panorama ético más amplio con varias preocupaciones clave:

• Deepfakes y Desinformación: La capacidad de generar vídeos realistas conlleva el riesgo inherente de crear deepfakes convincentes para difundir información falsa o realizar suplantaciones maliciosas. SynthID es la principal defensa técnica de Google contra este riesgo.
• Propiedad Intelectual y Copyright: La propiedad del contenido generado por IA sigue siendo un área legalmente gris. Además, surgen preocupaciones sobre los datos utilizados para entrenar estos modelos, como el posible uso de vídeos de YouTube sin consentimiento explícito para este fin.
• Sesgos: Como con cualquier modelo de IA entrenado con grandes conjuntos de datos, existe el riesgo de que Veo 2 perpetúe o amplifique sesgos sociales existentes en sus resultados, aunque Google afirma tomar medidas para mitigarlo.
• Desplazamiento Laboral: La creciente capacidad de estas herramientas genera preocupación sobre su impacto en las industrias creativas, con potencial desplazamiento de roles en cine, animación, marketing y diseño. Un estudio citado estima un impacto significativo en empleos en EE. UU. para 2026.

El despliegue prominente de SynthID por parte de Google en sus modelos generativos representa un enfoque técnico proactivo para abordar los riesgos de desinformación. Incrustar la marca de agua durante la generación es una medida preventiva integrada, a diferencia de la detección post-hoc. Esto sugiere que Google considera el watermarking como fundamental para un despliegue responsable. Sin embargo, el éxito de esta estrategia depende de la robustez real de las marcas de agua y de la adopción generalizada de herramientas de detección fiables. Es una solución técnica para un problema socio-técnico complejo.

La tensión entre implementar filtros de seguridad robustos y mantener la utilidad para el usuario, evidenciada por las quejas, subraya un dilema fundamental para los desarrolladores de IA: seguridad vs. utilidad. Filtros excesivamente estrictos pueden inutilizar una herramienta, mientras que filtros laxos aumentan los riesgos. Encontrar el equilibrio adecuado es un desafío continuo, con implicaciones significativas para la adopción del usuario y el impacto social. La calibración actual de Google parece inclinarse hacia la precaución, lo que podría afectar su competitividad si los usuarios encuentran la herramienta demasiado restrictiva para sus necesidades.

Finalmente, características como SynthID y los parámetros de seguridad configurables (aunque imperfectos) representan el intento de Google de incrustar consideraciones éticas en el propio diseño del producto. Esto va más allá de las declaraciones de políticas para llegar a la implementación técnica. Si bien la ejecución puede tener fallos (filtros demasiado estrictos), el enfoque de integrar la seguridad en la arquitectura de la herramienta refleja una postura específica sobre el desarrollo responsable de la IA, buscando hacer cumplir el uso ético a través de la tecnología misma.

Impacto y Trayectoria Futura de Veo 2

El lanzamiento y la evolución de Veo 2 tienen implicaciones significativas que se extienden más allá de sus especificaciones técnicas, afectando potencialmente a múltiples industrias y redefiniendo los procesos creativos.

Impacto en las Industrias Creativas:

Veo 2 tiene el potencial de revolucionar los flujos de trabajo en varios sectores:

• Cine: Puede agilizar la previsualización y el testeo de conceptos, generar assets de fondo, e incluso producir cortometrajes completos. La colaboración con cineastas como Donald Glover y su estudio Gilga subraya este enfoque.
• Marketing y Publicidad: Permite la prototipación rápida de anuncios, la generación de contenido publicitario personalizado a escala, y la creación de demostraciones de productos. Empresas como Mondelez, WPP, Agoda, AlphaWave y Trakto ya lo están explorando. Se destaca la reducción drástica de tiempos de producción (de semanas a horas, según la compañia Kraft Heinz) y la menor dependencia del metraje de stock.
• Videojuegos: Puede utilizarse para generar cinemáticas o material promocional realista.
• Educación y Formación: Facilita la creación de vídeos ilustrativos para explicar conceptos complejos o simular procedimientos (p.ej., formación médica).
• Redes Sociales: La integración con YouTube Shorts y la capacidad de generar clips cortos y atractivos la convierten en una herramienta potente para creadores de contenido en plataformas como TikTok.

Democratización vs. Disrupción:

Veo 2 encarna una dualidad: por un lado, democratiza la producción de vídeo de alta calidad, haciéndola accesible para pequeñas empresas y creadores individuales que antes carecían de los recursos o habilidades técnicas necesarias. Por otro lado, amenaza con disrumpir roles tradicionales en las industrias creativas y alimenta preocupaciones sobre la proliferación de contenido de baja calidad o "AI slop" generado automáticamente.

Desarrollo Futuro:

Lo usuarios esperan que Veo 2 termine incluyendo muchas mejoras en versiones posteriores como por ejemplo:

• Expansión de Capacidades: Mejora continua de la calidad, despliegue más amplio de las capacidades 4K y de mayor duración, y posiblemente la adición de generación de sonido.
• Integración Ecosistémica: Mayor integración con otros productos de Google como Vertex AI, YouTube, y potencialmente la Búsqueda y el ecosistema Gemini. Se contempla la combinación con Gemini para mejorar la comprensión del mundo físico.
• Evolución Rápida: El ritmo de desarrollo seguirá siendo acelerado, impulsado por la intensa competencia en el campo, con desarrollos esperados en los próximos años.

El análisis sugiere que herramientas como Veo 2 no eliminan el trabajo creativo, sino que desplazan el cuello de botella. La dificultad principal ya no reside tanto en la ejecución técnica (filmación, edición, efectos visuales), sino en la ideación, la ingeniería de prompts y la edición del contenido generado. El éxito dependerá cada vez más de la visión creativa y la habilidad para comunicarse eficazmente con la IA. La dirección creativa y la capacidad de formular prompts precisos y evocadores se convierten en habilidades críticas.

En lugar de un reemplazo completo, el impacto más probable a corto plazo es el surgimiento de roles profesionales "aumentados por IA". Profesionales en cine, marketing, diseño, etc., utilizarán herramientas como Veo 2 para mejorar su productividad, acelerar la iteración y explorar nuevas posibilidades creativas. Esto requerirá adaptación y el desarrollo de nuevas competencias centradas en el uso eficaz de estas herramientas, transformando roles existentes en lugar de eliminarlos por completo en muchos casos.

Finalmente, la integración de Veo 2 en el ecosistema de Google (Gemini, Vertex AI, YouTube, Labs) es una jugada estratégica clara. Busca crear sinergias (usar Gemini para generar prompts, imagen para entradas i2v, datos de YouTube para entrenamiento) y fomentar la permanencia del usuario dentro de sus plataformas. Este enfoque holístico podría proporcionar una ventaja competitiva sobre herramientas independientes, haciendo que la oferta de IA de Google sea más atractiva que la simple suma de sus partes para los usuarios ya adaptados a su ecosistema.

Vídeos generados por Veo 2

Aquí os dejamos varios vídeos generados por Veo 2. Como observarás Veo 2 tiende a generar elementos imposibles, en la parte inferior indicamos el promt utilizado.

Vídeo de un periquito golpeando un cristal de una ventana con el pico, generado por Veo 2

Vídeo de un avion de pasajeros volando entre nubes con una persona encima del fuselaje, generado por Veo 2

Vídeo tipo película de Disney de un conejo leyendo un libro, generado por Veo 2