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Pensamientos de IA Visualizados

AI Thought Visualizer: de lenguaje humano a JSON y de vuelta en imagen y poesía multimodal

Publicado el 12/09/2025

Presentamos AI Thought Visualizer, una pequeña app interactiva que comprime lenguaje humano en una representación compacta y apta para máquinas y luego la expande en una nueva imagen visual y un texto poético. Este proyecto fue creado como contribución al Google AI Studio Multimodal Challenge y sirve como demostración educativa de cómo los sistemas multimodales pueden traducir palabras humanas a señales internas y volverlas a transformar en lenguaje comprensible.

Cómo funciona AI Thought Visualizer: entrada del usuario mediante frase, imagen subida o voz; compresión por medio de Gemini que extrae un JSON minimalista con campos como emotion, elements, setting, time_of_day, mood y temperature; generación visual con Imagen que crea una obra abstracta a partir de ese JSON; y reconstrucción textual con Gemini que produce una breve descripción poética solo desde el JSON. Controles incluidos: ajuste de creatividad mediante temperatura, presets de estilo visual, regenerar imagen y un historial local para experimentar con iteraciones.

Características multimodales destacadas: texto a JSON con esquema estricto para representar conceptos, imagen a JSON para extraer objetos de escena y estado de ánimo, voz a texto mediante API Live y JSON a imagen con estilos Abstracto, Neón, Acuarela, Cósmico y Minimal. Además el flujo permite JSON a texto para reconstruir una descripción sin ver la frase original, lo que ayuda a visualizar cómo una IA puede operar con una codificación intermedia de significado.

Arquitectura mínima y despliegue: SPA ligera en React y Tailwind desplegada en Cloud Run para acceso público sin autenticación. Flujo general: entrada usuario a Gemini 2.5 Flash para comprensión estricta y visión, Imagen v4 para generación visual y Gemini para reescritura poética. Desarrollo y prototipado se realizaron en Google AI Studio usando el flujo Build apps with Gemini y se añadieron entrada por micrófono, entendimiento de imagen, controles de estilo y descarga de activos.

Por qué es relevante: en sistemas multiagente reales las comunicaciones tienden a ser mensajes estructurados en JSON o embeddings numéricos en lugar de frases humanas prolongadas. AI Thought Visualizer muestra esa transición de lenguaje humano a representación compacta y de vuelta a lenguaje, proporcionando una experiencia tangible para entender la idea de que las IA disponen de formas internas de representar significado.

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Gracias por leer y por el interés en AI Thought Visualizer. Si necesita más información técnica, opciones de despliegue o casos de uso específicos para su sector, nuestro equipo técnico está listo para colaborar y convertir conceptos en productos reales.

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