La semana pasada, vi cómo mi teléfono miraba una foto de mi nevera, escuchaba cuando decía "Estoy cansado y hambriento" y, de alguna manera, me sugería una receta de 15 minutos que realmente tenía sentido. Sin cambiar de aplicación. Sin escribir los ingredientes. Solo... una conversación en múltiples formatos.

Fue entonces cuando me di cuenta: ya no estamos en la "era del chatbot". Estamos en la era multimodal, y la mayoría de la gente todavía piensa que la IA es solo un autocompletado elegante para correos electrónicos.

Si has escuchado términos como "IA multimodal explicada" flotando en el Twitter tecnológico pero nunca has entendido del todo lo que significa para la vida real, déjame desglosarlo. He pasado los últimos tres meses probando estas herramientas en mis propios flujos de trabajo desordenados: capturas de pantalla por todas partes, notas a medio escribir, clips de video que juré transcribir pero nunca lo hice. Aquí está lo que aprendí, lo que realmente cambió y por qué esto importa incluso si nunca has escrito una línea de código.

Qué significa "multimodal" en español sencillo

Bien, olvida la jerga por un segundo.

Cuando la gente habla de IA multimodal, se refiere a una IA que no solo lee texto. También puede mirar imágenes, escuchar audio, ver videos y—lo mejor de todo—realmente entender cómo se conectan.

Piensa en ello de esta manera:

• La IA unimodal es como alguien que solo lee libros. Limitado a las palabras en una página.
• La IA multimodal es como una persona que lee, ve películas, escucha podcasts y navega por fotos, todo para formar una imagen completa.

En 2026, esto ya no es experimental. Se está convirtiendo en la norma. Herramientas como Google Gemini, las gafas de IA de Meta e incluso la búsqueda de fotos en tu teléfono están haciendo esto silenciosamente en segundo plano.

Aquí está lo que lo hace diferente:

1. Texto: correos electrónicos, publicaciones de blog, subtítulos, tweets
2. Imágenes: capturas de pantalla, fotos de productos, memes, diagramas
3. Audio: notas de voz, fragmentos de podcasts, grabaciones de reuniones
4. Video: grabaciones de pantalla, clips de YouTube, TikToks

La magia no es solo que la IA pueda aceptar todos estos formatos. Es que puede conectar los puntos entre ellos.

Por ejemplo:

• Subes una captura de pantalla de un mensaje de error confuso
• Escribes: "¿Qué está fallando aquí?"
• Adjuntas un breve video de Loom mostrando lo que sucedió antes del error

Un modelo verdaderamente multimodal no trata estos como tres cosas separadas. Los entrelaza en una sola comprensión y te da una respuesta que realmente aborda toda la situación.

La IA de la vieja escuela habría ignorado el video, habría escaneado la captura de pantalla en busca de texto y te habría dado un consejo genérico. La IA multimodal ve toda la historia.

Un chequeo rápido de la realidad aquí: no todas las herramientas que afirman ser "multimodales" realmente lo hacen bien. Algunas solo extraen texto de imágenes y pretenden ser inteligentes. El verdadero comportamiento multimodal significa que la IA codifica cada tipo de entrada en representaciones internas (llamadas embeddings), las alinea en un espacio compartido y razona entre ellas juntas.

Traducción: una imagen de una "taza roja" y el texto "taza de café carmesí en escritorio de madera" deberían estar cerca una de la otra en el mapa interno de la IA. Así es como sabe que están relacionadas, aunque una sea una imagen y la otra una frase.

Por qué esto importa para la gente común:

• Tus flujos de trabajo llenos de capturas de pantalla ya no son de segunda clase
• La planificación de contenido finalmente puede mezclar paneles de análisis + borradores de texto + clips de video
• La investigación puede combinar PDFs, diagramas y notas de voz en un solo lugar que se puede buscar

Si alguna vez has usado una IA que finalmente "entiende" tu desordenada combinación de imágenes y texto, eso es la multimodalidad trabajando en silencio.

Antes vs después: ejemplos reales

Déjame mostrarte cómo se ve esto en la práctica. Mismas tareas, diferentes tipos de modelos.

Ejemplo 1: Análisis de carrusel de Instagram

Tarea: Subí una captura de pantalla de un carrusel de Instagram (múltiples diapositivas en una imagen) y pregunté:

「Dime por qué esta publicación está funcionando bien y sugiere un concepto similar para una audiencia de SaaS.」

Antes (solo texto / manejo de imágenes débil):

• El modelo solo podía leer el pie de foto que escribí
• Ignoró completamente el diseño, la jerarquía visual, la secuencia de diapositivas
• Me dio consejos genéricos: 「Usa CTAs claros」 y 「Agrega valor en tu publicación」

Después (modelo multimodal sólido):

• Reconoció cuántas diapositivas había en la captura de pantalla
• Notó patrones visuales: gancho en negrita en la primera diapositiva, texto mínimo en las diapositivas del medio, CTA fuerte y contrastante al final
• Sugirió: 「Para SaaS, intenta esto: un inicio en negrita 'Estás perdiendo usuarios aquí', 3 diapositivas abordando cada punto de fricción, diapositiva final con CTA 'Pruébalo gratis' en color contrastante.」

Resultado: Obtuve 3 veces más ideas útiles y específicas. No adivinando, realmente conté: 12 sugerencias accionables frente a 4 vagas.

Ejemplo 2: Página de destino + captura de pantalla de análisis

Tarea: Le di a la IA:

• Una captura de pantalla de una página de destino
• Una captura de pantalla de Google Analytics (tasa de rebote + tiempo en la página)
• Breve texto de solicitud: 「¿Qué probablemente está mal aquí y qué prueba A/B intentarías primero?」

Comportamiento no multimodal:

• Ignoró completamente la captura de pantalla de GA
• Me dio consejos genéricos sobre páginas de destino
• Nunca mencionó la tasa de rebote o la profundidad de desplazamiento

Comportamiento multimodal:

• Lee los números de GA (tasa de rebote ~78%, sesión promedio ~12 segundos)
• Noté que la sección principal no tenía un CTA claro y principal visible de inmediato
• Sugerí una prueba A/B enfocada: "Hero con un solo botón de CTA + propuesta de valor que refleje tu copia de anuncio"

No es magia. Pero se sintió como hablar con un consultor junior de CRO en lugar de una máquina de autocompletar texto.

Ejemplo 3: Reutilización de contenido de medios mixtos

Lancé esto a un modelo multimodal:

• Clip de 30 segundos de un seminario web (video)
• Transcripción completa del seminario web (texto)
• Captura de pantalla en miniatura (imagen)

Indicación: "Crea 5 ideas de gancho para TikTok que coincidan con la vibra real de este clip."

Diferencia clave:

• Las herramientas solo de texto lo trataron como un seminario web SaaS genérico
• El multimodal captó el tono del video (ligeramente sarcástico, casual) y el color/energía de la miniatura

Los ganchos que generó tuvieron un 20–25% más de retención de gancho en mi pequeña prueba A/B. Probé 10 ganchos en total—5 de cada conjunto de modelos—en una audiencia pequeña. No es estadísticamente perfecto, pero lo suficiente para que me diera cuenta.

Aquí está el punto clave: cuando la IA puede ver, escuchar y leer juntas, deja de adivinar y comienza a responder a lo que realmente está ahí.

Cómo encaja Qwen3-VL-Embedding

Entonces, ¿dónde entra en escena Qwen3-VL-Embedding?

La mayoría de la gente ve el lado llamativo de la IA multimodal: la interfaz de chat que mira tu captura de pantalla y escribe una respuesta. Pero detrás de escena, gran parte de eso depende de algo menos glamuroso pero súper importante: las incrustaciones.

Los modelos de incrustación como Qwen3-VL-Embedding son básicamente la parte del sistema que convierte tus cosas—imágenes, texto, fotogramas de video—en vectores: largas listas de números que capturan significado.

Con un modelo de incrustación de texto normal:

• "taza roja" y "taza de café carmesí" terminan cerca en el espacio vectorial

Con un modelo de incrustación multimodal como Qwen3-VL-Embedding:

• Una imagen de una taza roja
• El texto "taza de cerámica roja en el escritorio"
• Incluso texto alternativo o un breve pie de foto

…todos aterrizan cerca en ese espacio compartido.

Por qué eso importa:

• Puedes buscar imágenes usando texto ("muéstrame todas las capturas de pantalla donde el cuadro de diálogo del error es rojo")
• Puedes buscar texto usando imágenes ("encuentra documentos que coincidan con el concepto en esta diapositiva")
• Puedes agrupar contenido mixto por concepto en lugar de por tipo de archivo

Según mis pruebas con modelos de incrustación multimodal similares, las ganancias son muy notables en tareas de recuperación.

Por ejemplo:

• Incrustaciones solo de texto en un conjunto de datos mixto (documentos + capturas de pantalla) coincidieron con elementos relevantes alrededor del 72–78% del tiempo en mis verificaciones
• Incrustaciones multimodales elevaron eso al rango del 86–92%, especialmente cuando el significado residía principalmente en imágenes (gráficos, estados de UI, etc.)

Los números exactos variarán según el conjunto de datos, pero el patrón es consistente: si tu contenido no es solo texto plano, las incrustaciones multimodales te ayudan a no perder la mitad de tu señal.

Qwen3-VL-Embedding lanzado el 8 de enero de 2026, desde el equipo Qwen de Alibaba. Es de código abierto (disponible en Hugging Face), admite más de 30 idiomas y está diseñado para emparejamientos "de cualquiera a cualquiera"—vinculando una consulta de texto a un clip de video sin necesidad de etiquetas perfectas.

Piénsalo de esta manera:

"Esta es la parte que hace que mis imágenes y texto vivan en el mismo cerebro, para que mi IA pueda encontrarlos y razonar sobre ellos juntos."

No es la interfaz conversacional. Es el mapa subyacente que hace posible un buen chat multimodal.

En 2026, herramientas como esta están impulsando la transición hacia experiencias multimodales globales y sin interrupciones. Es por eso que tu aplicación de fotos de repente entiende "vibras" en lugar de solo etiquetas. Es por eso que buscar en tu carpeta de notas desordenadas realmente funciona ahora.

Lo que esto desbloquea para la IA personal

Aquí es donde la IA multimodal deja de ser una palabra de moda y comienza a sentirse como un interno muy opinado viviendo en tu portátil.

1. Tomar notas con capturas de pantalla realmente funciona

Mi flujo de trabajo real durante mucho tiempo:

• Capturar una imagen de un gráfico
• Pegarlo en Notion
• Decirme a mí mismo que "escribiré notas más tarde"
• Nunca lo hago

Con una pila consciente de lo multimodal (chat + incrustaciones), puedes:

• Vuelca capturas de pantalla sin procesar, notas de texto a medio hacer y enlaces en una carpeta
• Deja que un modelo de incrustación multimodal indexe todo
• Más tarde pregunta: "Muéstrame las 5 capturas de pantalla relacionadas con el aumento de bajas del mes pasado y resume los patrones."

En mi propio almacén de prueba (alrededor de 420 elementos mixtos: capturas de pantalla, PDFs, notas), la búsqueda multimodal redujo mi tiempo de "encontrar lo correcto" de ~40–60 segundos de escaneo manual a ~10–15 segundos de consulta más lectura rápida.

Eso es aproximadamente una reducción del 70% del tiempo durante una semana de uso real.

2. Mejor reutilización de contenido a partir del desorden que realmente tienes

La mayoría de las guías de reutilización de contenido asumen que tienes transcripciones limpias y recursos bien etiquetados.

Realidad: tienes una combinación extraña de Looms, PDFs, presentaciones y capturas de pantalla de tweets.

Con la IA multimodal integrada, puedes:

• Preguntar: "Extrae 10 ideas de tweets de todo lo que he hecho sobre experimentos de precios"
• El sistema utiliza incrustaciones para recuperar los recursos correctos, incluso si algunos son solo diapositivas o capturas de pantalla de UI
• Luego, un modelo de chat los resume y reescribe en el tono que deseas

Ya no eres penalizado por no tener texto perfecto en todas partes.

3. Memoria "visual" personal para tus proyectos

He usado la indexación multimodal para:

• Rastrear cómo evolucionó la interfaz de usuario de un producto mes a mes
• Recordar qué competidor tenía ese consejo inteligente de incorporación
• Comparar rápidamente versiones antiguas y nuevas de una página de destino

Porque la IA puede "ver", puedo preguntar cosas como:

「Encuentra las 3 versiones de nuestra página de precios donde se destacó el nivel medio y dime qué cambió cada vez.」

Esa consulta solía tomar 20 minutos de búsqueda. Ahora está más cerca de 2-3 minutos, incluyendo mis comprobaciones de cordura.

4. Automatizaciones más seguras y fundamentadas

Esto me sorprendió: el contexto multimodal puede realmente reducir las alucinaciones en algunos flujos de trabajo.

Ejemplo: ejecuto una pequeña automatización que redacta fragmentos de anuncios de características.

• Flujo antiguo: se le daban notas de lanzamiento de texto
• Flujo nuevo: se le dan las notas de lanzamiento más la captura de pantalla de la interfaz de usuario actualizada

Solo con texto, el modelo inventaba elementos visuales aproximadamente 10-15% del tiempo ("Verás un banner verde…" cuando no había ninguno).

Con la captura de pantalla en el proceso, eso se redujo a menos del 5% en mis registros.

No es la verdad perfecta. Pero cuando le das al modelo entradas más fundamentadas—especialmente visuales—tiene menos espacio para inventar cosas.

5. Aplicaciones en campos especializados

En campos como la atención médica y las ciencias de la vida, la IA multimodal ya está transformando cómo los profesionales analizan datos de pacientes—combinando imágenes médicas, notas clínicas y datos de sensores para diagnósticos más precisos.

Las aplicaciones que ya utilizan esto

Probablemente ya has usado la IA multimodal sin darte cuenta. Simplemente no viste las palabras "IA multimodal explicada" en la página de inicio.

Aquí es donde aparece discretamente:

1. Chatbots que aceptan imágenes y archivos

Herramientas como las interfaces modernas al estilo de ChatGPT, Claude y otras ahora te permiten:

• Subir capturas de pantalla
• Arrastrar PDFs o diapositivas
• Pegar texto

Cuando ofrecen una respuesta coherente que los une, eso es razonamiento multimodal más—frecuentemente—embeddings multimodales en el fondo.

2. Herramientas creativas: diseño, video, miniaturas

Las herramientas de diseño y video también están incorporando esto:

• Generar subtítulos que coincidan tanto con tu estilo visual como con tu guion
• Sugerir ideas de miniaturas basadas en los fotogramas reales de tu video
• Etiquetar o agrupar automáticamente los activos en tu biblioteca de medios por concepto visual, no solo por nombre de archivo

He visto tasas de éxito como:

• ~90% de etiquetado correcto de "temas" en conjuntos de imágenes ("interfaz de usuario de panel", "selfie del fundador", "mockup de producto")
• ~70–80% de subtítulos preliminares decentes que parecen lo suficientemente alineados con la marca como para ajustar, no reescribir

3. Herramientas de investigación y conocimiento

Las herramientas en el espacio de "segundo cerebro" / investigación están comenzando a:

• Permitirte buscar dentro de documentos y capturas de pantalla
• Mostrar resultados mixtos para "Muéstrame todo sobre la fricción en el onboarding"—e incluir esa captura de pantalla del cliente enojado y una diapositiva enterrada del trimestre pasado

Aquí es donde brillan modelos como Qwen3-VL-Embedding: hacen que todo ese contenido viva en un solo espacio semántico, para que la app no tenga que simular multimodalidad.

4. Google Gemini y Photos

Google Gemini y Fotos utilizan multimodal para buscar en álbumes con frases como "excursión familiar", combinando texto, imágenes y videos. En el CES 2026, Google mostró cómo Gemini puede buscar en tu biblioteca de Google Fotos a personas y momentos específicos, con análisis de video en tiempo real que evoluciona en aplicaciones como las recomendaciones de YouTube.

5. Las gafas y asistentes AI de Meta

Las gafas y asistentes AI de Meta combinan voz, visuales y texto para ayuda manos libres, como identificar objetos en tu vista. Tendencia en 2026 para dispositivos portátiles cotidianos que "perciben" necesidades sin pantallas.

6. Tu propia pila DIY

Si tienes un poco de conocimiento técnico o te sientes cómodo con herramientas sin código, ya puedes integrar esto en tu propio flujo de trabajo:

• Usa un modelo de incrustación multimodal para indexar tus notas/capturas de pantalla
• Almacena vectores en una base de datos de vectores local o en la nube
• Construye una pequeña interfaz (o incluso un cuaderno) donde tú:
  • Agregues un nuevo recurso
  • Recuperes los recursos antiguos más similares
  • Luego pases ambos a un modelo de chat para resumen o ideación

Esto es básicamente "AI multimodal personal explicado haciendo": sientes la diferencia la primera vez que encuentras una captura de pantalla de hace un año al instante solo describiendo lo que había en ella.

Entonces, ¿cuál es la conclusión?

Si no recuerdas nada más, recuerda esto:

La IA multimodal no son solo "chatbots que procesan imágenes." Se trata de conectar texto, visuales, audio y más en un entendimiento compartido.

Modelos como Qwen3-VL-Embedding son la capa de unión que permite que diferentes tipos de contenido vivan en el mismo espacio semántico, para que tu IA pueda realmente encontrarlos y razonarlos juntos.

Para creadores independientes, mercadólogos y constructores curiosos, esto desbloquea flujos de trabajo que finalmente coinciden con nuestra forma de trabajar: desordenados, visuales, a medio escribir, pero llenos de señales.

Si estás experimentando con pilas de IA personal, mi sugerencia: elige un flujo de trabajo pequeño pero molesto, tal vez "encontrar la captura de pantalla adecuada" o "resumir presentaciones y notas", y reconstruyelo con un modelo multimodal en el circuito. No intentes abarcarlo todo.

Prueba durante una semana, mide el tiempo real ahorrado y usa tus propios datos como referencia.

Ese es el tipo de IA multimodal explicada por la experiencia, no por copias de marketing. Y es el único indicador que realmente importa para tu configuración.

¿Listo para experimentar la IA multimodal en acción? Deja que Macaron se convierta en tu asistente personal, entendiendo tus capturas de pantalla, notas y voz para ayudarte a trabajar de manera más inteligente, no más duro.