Redacción MBA
Nano Banana 2 es la nueva generación del modelo de imágenes de Google, pensada para acercar capacidades «pro» de generación y edición visual a un uso mucho más masivo y rápido, desde la app de Gemini hasta la búsqueda, la nube y las herramientas para desarrolladores. Combina razonamiento, grounding en la web y control creativo en un flujo casi en tiempo real, con el objetivo de ofrecer resultados cercanos a Nano Banana Pro pero a la velocidad de los modelos Flash.
Nano Banana debutó en 2025 como el modelo de imagen asociado a Gemini 2.5 Flash Image, con foco en creatividad y edición visual consistente. En noviembre llegó Nano Banana Pro, apoyado en Gemini 3, orientado a resultados de estudio y mayor control, pero con un coste computacional más alto.
Nano Banana 2, oficialmente Gemini 3.1 Flash Image, se presenta como una síntesis: mantiene buena parte de la fidelidad y la inteligencia del modelo Pro, pero con tiempos de generación sensiblemente menores. El modelo permite crear imágenes entre 512 píxeles y 4K, en múltiples relaciones de aspecto, pensado tanto para redes sociales como para material de marketing y producción.
En términos estratégicos, Google deja de obligar a elegir entre un modelo rápido y uno preciso para imagen, y plantea una opción híbrida válida para la mayoría de los casos de uso: prototipado de producto, comunicación, educación o diseño de experiencias. En mercados como el argentino, donde las pymes y los equipos reducidos deben maximizar recursos, un modelo que combina calidad aceptable con baja latencia puede volverse estándar de facto si el acceso vía apps y APIs es competitivo.
Uno de los pilares de Nano Banana 2 es su conocimiento avanzado del mundo, alimentado por la base de Gemini y por información e imágenes en tiempo real procedentes de la búsqueda web. Ese grounding le permite representar sujetos específicos con mayor precisión y facilita tareas como generar infografías, convertir notas en diagramas o producir visualizaciones a partir de datos descriptivos.
El otro gran salto está en el texto dentro de la imagen. Nano Banana 2 ofrece renderizado de texto preciso, lo bastante legible como para maquetas de marketing, tarjetas o cartelería con tipografías claramente reconocibles. Además, suma traducción y localización del texto embebido, de modo que una misma composición puede adaptarse a múltiples idiomas sin rehacer el diseño desde cero.
Para una región multipaís como América Latina, esta combinación de grounding informacional y texto legible-localizable tiene un impacto directo en campañas y contenidos educativos. Reduce la fricción entre idea, testeo y despliegue multilingüe, y baja la barrera de entrada para equipos sin grandes departamentos de diseño dedicados.
Más allá de la inteligencia, Nano Banana 2 pone el acento en la consistencia de los resultados, algo central para marcas y narrativas visuales. Google señala que el modelo puede mantener la semejanza de hasta cinco personajes y la fidelidad de hasta 14 objetos en un mismo flujo, lo que facilita contar historias sin que los protagonistas cambien de aspecto entre imágenes.
También mejora el seguimiento de instrucciones complejas: admite prompts más largos, con matices y restricciones específicas sobre estilo, composición o tono visual. Esto es clave cuando la IA actúa como coautora, pero debe respetar lineamientos de marca o referencias visuales muy concretas.
En lo técnico, el modelo ofrece resoluciones desde 512 px hasta 4K, soporte nativo para formatos como 16:9, 9:16 y 2:1, y mejoras visibles en iluminación, texturas y detalle fino. La promesa es entregar imágenes listas para producción —desde anuncios hasta piezas editoriales— con la misma velocidad que caracterizó a los modelos Flash anteriores.
Este equilibrio entre calidad y eficiencia es especialmente relevante para organizaciones con infraestructura limitada o que consumen el modelo vía nube con sensibilidad a los costos. En esos contextos, que Nano Banana 2 sea rápido y suficientemente fiel sin requerir hardware extremo ni tiempos de espera largos puede marcar la diferencia en la adopción.
Google despliega Nano Banana 2 como componente transversal de su ecosistema. En la app de Gemini, se convierte en el modelo por defecto para generación de imágenes en los modos Fast, Thinking y Pro, reemplazando a la versión anterior de Nano Banana. Los suscriptores de Google AI Pro y Ultra mantienen acceso a Nano Banana Pro para casos que exijan máxima exactitud factual, regenerando imágenes desde el menú contextual.
En Search, Nano Banana 2 será el modelo predeterminado para generación visual a través de Google Lens y en AI Mode, con despliegue en 141 países y soporte ampliado de idiomas. Esto inserta la generación de imágenes directamente en la experiencia de búsqueda, donde ya conviven texto, imagen y contexto local.
Para desarrolladores y empresas, Nano Banana 2 está disponible en vista previa en AI Studio y vía Gemini API, además de integrarse en Vertex AI y en la herramienta de edición y composición visual Flow como modelo por defecto. También impulsa sugerencias creativas en Google Ads, donde ayuda a componer piezas visuales ajustadas al rendimiento histórico de campañas.
Este despliegue multinivel convierte a Nano Banana 2 en una especie de “motor visual estándar” dentro del universo Google, accesible tanto para usuarios finales como para equipos técnicos que busquen automatizar parte de su pipeline gráfico.
La expansión de la imagen sintética plantea un reto evidente: cómo mantener la confianza en un entorno saturado de contenido generado por IA. Google refuerza aquí su apuesta por la procedencia, combinando SynthID —su marca de agua invisible para contenido generado por IA— con las credenciales de contenido C2PA, un estándar abierto impulsado por un consorcio de actores de la industria.
Todas las imágenes creadas con Nano Banana 2 incluyen una marca SynthID, imperceptible al ojo humano pero detectable incluso tras ciertas ediciones, lo que permite identificar si fueron generadas por los modelos de Google. Además, las imágenes son interoperables con C2PA Content Credentials, que pueden adjuntar metadatos sobre la herramienta utilizada, el modelo y las transformaciones aplicadas.
Desde noviembre, la función de verificación con SynthID en la app de Gemini se ha usado más de 20 millones de veces, lo que muestra una demanda real por herramientas que distingan contenido sintético en imagen, video y audio. Google adelanta que sumará verificación C2PA directamente en la app, ofreciendo una vista más rica de cómo intervino la IA en cada pieza.
Este andamiaje de procedencia no elimina por sí solo la desinformación ni los usos maliciosos, pero establece un estándar que otros proveedores y plataformas deberán considerar si quieren sostener la confianza de usuarios, medios y reguladores. La clave será si estas señales se vuelven visibles, comprensibles y, sobre todo, obligatorias en ciertos ámbitos sensibles como política, finanzas o información pública.
El movimiento de Google con Nano Banana 2 confirma que la generación de imágenes por IA entra en una fase de consolidación: menos demos aisladas y más integración directa en productos, workflows y cadenas de valor. La apuesta es que un modelo capaz de razonar, apoyarse en información actualizada, sostener consistencia de sujetos y ofrecer resoluciones de hasta 4K a alta velocidad se convierta en la base visual de su ecosistema.
Para agencias, equipos creativos y empresas tecnológicas, el desafío ya no pasa solo por «probar» estas herramientas, sino por rediseñar procesos para integrarlas de forma responsable y eficiente. Eso implica redefinir roles, establecer pautas de uso de contenido sintético, y decidir explícitamente cuándo se debe informar al usuario que una imagen es generada o editada por IA.
En América Latina, donde la brecha entre ambiciones digitales y recursos suele ser amplia, modelos como Nano Banana 2 pueden funcionar como un acelerador democratizador siempre que el acceso económico y regulatorio no se transforme en una nueva barrera. La pregunta de fondo es quién se animará a convertir esta capacidad en parte estructural de su estrategia —desde medios y gobiernos hasta startups y pymes— y no solo en un experimento aislado para ilustrar una campaña.
