Google Research anunció el 14 de octubre de 2026 el acceso público mundial a Deep Review, un sistema de inteligencia artificial para revisar documentos complejos. La compañía describe un proceso de cuatro etapas y ofrece dos revisiones gratuitas por usuario cada semana. El anuncio presenta el servicio como una evolución de Paper Assistant Tool (PAT), utilizado antes en programas piloto para dar comentarios a autores.
Google plantea Deep Review como una ayuda para revisar trabajos de investigación, documentos de diseño, presentaciones y textos jurídicos o financieros, con las decisiones de mayor nivel aún en manos de las personas.
Cómo describe Google la revisión
El proceso que Google atribuye a Deep Review tiene cuatro etapas:
- Divide el documento en secciones, que pueden solaparse.
- Distribuye el cómputo según la densidad de información de cada sección.
- Ejecuta comprobaciones en paralelo con agentes especializados que conservan el contexto del documento completo.
- Reúne los resultados y comprueba la coherencia entre secciones y el respaldo en fuentes externas.
La idea es dedicar más capacidad de análisis a las partes más densas y después revisar cómo encajan sus conclusiones en el conjunto. Es el flujo que describe Google, no una garantía de que sus revisiones sean correctas.
Acceso, formatos y uso de la API
Google indica que cada usuario puede hacer dos revisiones gratuitas por semana. Para un uso de mayor volumen y programático, el anuncio señala que se puede aportar una clave de Gemini API; la página del servicio explica que las llamadas de los agentes se facturan con las tarifas estándar de esa API.
Los formatos mencionados dependen de la página y la fecha: el anuncio del 14 de octubre enumeró PDF y texto sin formato como entradas iniciales, mientras que la página de Deep Review enumeraba PDF, texto, Google Docs y Google Slides el 15 de octubre. La FAQ del servicio también estimaba un coste de unos 3 dólares estadounidenses para un documento de 40 páginas con el nivel Low y Gemini 3.8 Flash, y de unos 20 dólares con Extra High y Gemini 4 Argon. Son ejemplos orientativos: Google señala que el cargo real varía según el documento y el uso.
Qué mide el resultado de PAT
Un preprint presentado en arXiv el 26 de junio de 2026 informa de una mejora del 34 % frente a la exhaustividad zero-shot en la detección de errores matemáticos del benchmark SPOT. El resultado corresponde a Paper Assistant Tool, el sistema anterior; no es una medición del servicio público Deep Review. El preprint de PAT permite distinguir ese resultado de la descripción del producto actual.
Qué dice Google sobre los documentos cargados
En su anuncio del 14 de octubre, Google Research indicó que los documentos cargados se conservarían durante un año para mostrarlos en la interfaz y que no se usarían para entrenar, ajustar ni mejorar modelos de Google. La página de Deep Review describe además una opción para que el usuario autorice al equipo de investigación a utilizar datos con el fin de mejorar Deep Review.
