Tras años de esfuerzos por parte de Google para mitigar la fragmentación en el sistema operativo Android, la llegada de la inteligencia artificial, particularmente con Gemini Nano, ha resurgido esta problemática. A pesar de las mejoras en las actualizaciones de software y el soporte de hardware, las decisiones comerciales y los requisitos de memoria RAM están creando nuevas barreras, limitando el acceso a las funciones avanzadas de IA en dispositivos que, en teoría, deberían ser compatibles.
La fragmentación ha sido históricamente una debilidad de Android, ya que la experiencia del sistema operativo varía significativamente entre diferentes dispositivos. Esto no solo se debe a la potencia del móvil o a la versión de Android en la que se estanca, sino también a acuerdos de exclusividad que otorgan las funciones más novedosas a los terminales más punteros. Google ha dedicado varios años a intentar resolver este problema. Ahora, justo cuando la situación de las actualizaciones parecía casi resuelta, con fabricantes extendiendo la compatibilidad de sus teléfonos con importantes actualizaciones de Android, la fragmentación amenaza de nuevo el ecosistema, esta vez en el ámbito de la IA.
Según se ha reportado, la fragmentación en Android presentaba múltiples desafíos. Por un lado, el código de Android era una estructura compleja que requería una reconstrucción cada vez que Google lanzaba una nueva función o parche. Los fabricantes de chips, como Qualcomm y MediaTek, solo garantizaban el soporte de controladores por dos o tres años, lo que representaba un obstáculo incluso para los fabricantes con buenas intenciones. Además, la mayoría de los fabricantes simplemente dejaban de actualizar los teléfonos después de uno o dos años. En muchos casos, especialmente en mercados como el de Estados Unidos, las operadoras insistían en probar y aprobar cada versión de Android en los teléfonos vinculados a una compañía antes de que llegara a los usuarios.
Google abordó progresivamente cada una de estas capas problemáticas. En 2017, Project Treble separó el sistema operativo del código del fabricante del chip, permitiendo a Google actualizar su parte sin afectar la del fabricante. Project Mainline, lanzado dos años después, posibilitó a Google enviar actualizaciones de componentes centrales del sistema directamente a través de la Play Store, eludiendo por completo a los fabricantes. En cuanto al hardware, Qualcomm se comprometió a principios de 2025 a ofrecer ocho años de soporte de controladores para el Snapdragon 8 Elite y chips posteriores, y MediaTek hizo lo mismo a finales de ese año para sus procesadores Dimensity de gama alta. Actualmente, varias marcas de móviles ya ofrecen siete o más años de actualizaciones del sistema operativo en sus modelos insignia. El panorama ha mejorado considerablemente en este aspecto, aunque persisten limitaciones de hardware en la gama de entrada y media.
Con la llegada de Gemini Nano, los móviles compatibles pueden ejecutar este modelo de IA de forma local para tareas sencillas que no requieren conexión a internet, principalmente relacionadas con la escritura y la traducción. Google ha ido integrando gradualmente esta capa de IA local en sus teléfonos mientras resolvía los problemas de las actualizaciones de software, utilizando su sistema AICore que permite a Gemini Nano funcionar aprovechando el hardware del propio dispositivo. La primera versión, enfocada solo en texto, se lanzó con el Pixel 8. Una segunda versión multimodal, capaz de procesar imágenes y audio, llegó con el Pixel 9 y posteriormente se expandió a otros buques insignia y plegables. Una tercera versión debutó con el Pixel 10 e incluso se implementó en el Samsung Galaxy S26. Una cuarta versión más avanzada, con mejor reconocimiento de escritura a mano, soporte de idiomas ampliado y menor consumo de energía, se lanzó inicialmente en los Galaxy Z Fold 8 y Z Flip 8 de Samsung, y luego en la propia línea Pixel 11 de Google.
La fragmentación resurge con la IA. Solo los dispositivos que ejecutan Nano v3 o v4 son compatibles con Gemini Intelligence, el término general que Google utiliza para sus funciones de IA móvil, y que además requieren al menos 12 GB de RAM y un chipset de gama alta relativamente reciente, según la documentación para desarrolladores de Google. En teoría, es un límite de hardware bastante claro. Sin embargo, en la práctica, no ha funcionado así. Tanto el Galaxy S26 como el Z Fold 8 utilizan el mismo chipset Snapdragon 8 Elite Gen 5; no obstante, el S26 se lanzó con Nano v3, mientras que el Fold 8 y el Flip 8 lo hicieron con v4. Mismo chipset, pero distintos modelos de lenguaje.
El caso más confuso es el del Pixel 9. A pesar de contar con suficiente memoria RAM y un chip que no está muy por debajo de los modelos más recientes, se lanzó ejecutando Nano v2 y fue excluido de Gemini Intelligence cuando Google presentó la función en mayo de 2026. Posteriormente, sin ningún anuncio, la documentación del ML Kit GenAI de Google incluyó discretamente al Pixel 9 bajo Nano v3 a partir del 10 de agosto. Lógicamente, no hubo un cambio de chip, sino una modificación en la documentación de Google y, a pesar de ello, el Pixel 9 sigue sin recibir Gemini Intelligence, según reportan desde Android Police.
Cumplir con los requisitos para Gemini Intelligence tampoco garantiza el acceso al conjunto completo de funciones. La automatización de tareas (Task Automation), que permite a Gemini realizar acciones de varios pasos como reservar una mesa desde diferentes aplicaciones, es la única función confirmada que opera en todos los dispositivos con Nano v3 y v4. Rambler, una herramienta de dictado que refina el texto eliminando digresiones al hablar, se ha limitado hasta ahora al Pixel 11, sin confirmación de su expansión a otros móviles. Otras dos funciones destacadas, Create My Widget y Autocompletado inteligente (Intelligent Autofill), aún no están disponibles de forma generalizada en ningún dispositivo, ni siquiera en los plegables de Samsung que debutaron con Nano v4, según explicaban desde Android Police.
Google dedicó aproximadamente una década a resolver la fragmentación de su sistema operativo, aunque quedaron algunos detalles pendientes. Sin embargo, el cuello de botella de su IA involucra únicamente a la empresa y a ninguna otra. Nada de lo que se sabe hasta ahora indica una barrera técnica insuperable que impida, por ejemplo, que el Galaxy S26 ejecute Nano v4 o que el Pixel 9 reciba Gemini Intelligence. El problema parece ser simplemente una decisión comercial. Con la actual crisis de componentes y el aumento de los precios de la RAM, una situación generada precisamente por la apuesta desmedida por la IA y la inversión en infraestructura para centros de datos, ni siquiera un teléfono de gama alta y reciente tiene garantizada su compatibilidad con Gemini Intelligence. Si se retorna a móviles con 8 GB de RAM en la gama alta, estos quedan por debajo del umbral de 12 GB de RAM que Google estableció para Gemini Intelligence. En resumen, la integración de la IA en los teléfonos ha vuelto a generar la fragmentación que Google ha intentado solucionar durante años.
