Por Canuto  

Google presentó en Cloud Next una profunda renovación de Gemini Enterprise con una nueva plataforma para crear, probar, gobernar y escalar agentes de IA. La apuesta incluye más de 200 modelos, herramientas de seguridad específicas para agentes y nuevas capacidades de datos y productividad orientadas a empresas.

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  • Google lanzó Gemini Enterprise Agent Platform como evolución de Vertex AI para gestionar agentes de IA de extremo a extremo.
  • La plataforma incorpora más de 200 modelos, nuevas funciones de seguridad, simulación y memoria para tareas complejas de varios pasos.
  • La compañía también anunció Agentic Data Cloud y Workspace Intelligence para reforzar datos, contexto y automatización empresarial.

 

Google presentó una actualización de fondo para su oferta de inteligencia artificial (IA) empresarial durante Google Cloud Next, su conferencia anual enfocada en clientes corporativos.

El anuncio central fue Gemini Enterprise Agent Platform, una nueva plataforma orientada a desarrolladores que busca simplificar la creación, despliegue y administración de flotas de agentes de IA dentro de organizaciones.

El movimiento refleja una tendencia que gana peso en el mercado tecnológico. A medida que más empresas pasan de chatbots aislados a sistemas capaces de ejecutar tareas de varios pasos, la gestión de esos agentes se vuelve un problema operativo y de seguridad. En ese contexto, Google plantea una respuesta que combina desarrollo, gobernanza y acceso empresarial en una sola experiencia.

Según explicó la compañía, Agent Platform evoluciona a partir de Vertex AI. Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, indicó en el anuncio que la plataforma reúne la selección, creación y ajuste de modelos de Vertex AI con nuevas capacidades para integración de agentes, seguridad, DevOps y orquestación.

Con esta renovación, Google también redefinió el papel de Vertex dentro de su arquitectura de IA empresarial. La empresa señaló que, al estar construida sobre Vertex, los servicios relacionados con estos flujos pasarán ahora exclusivamente por Agent Platform, lo que sugiere una consolidación del stack para casos de uso agénticos.

Una plataforma integral para construir agentes empresariales

Uno de los ejes del anuncio es que los desarrolladores podrán diseñar el ciclo de vida completo de un agente desde un mismo entorno. Eso incluye la construcción del agente, su escalamiento y las políticas de gobierno necesarias para operarlo dentro de una empresa con controles consistentes.

Google indicó que la nueva experiencia de Gemini Enterprise ahora ofrece acceso a más de 200 modelos. Entre ellos figuran Gemini 3.1 Pro, Nano Banana 2, los modelos abiertos Gemma y modelos de terceros, incluidos los de Anthropic, como su recién lanzado Opus 4.7.

Para quienes siguen el mercado de IA desde una mirada más amplia, este punto es relevante porque evidencia que la competencia ya no pasa solo por tener un modelo propio. También importa ofrecer un entorno donde distintos modelos puedan convivir, ser elegidos según la tarea y operar bajo una misma capa de control corporativo.

La compañía añadió que el soporte para MCP y un Agent Development Kit mejorado ayudarán a los desarrolladores a estructurar agentes en subredes. Ese enfoque por niveles, según Google, busca mejorar las capacidades de razonamiento y preparar a los sistemas para resolver tareas complejas con mayor coordinación entre agentes especializados.

Además, Google destacó un runtime más rápido y una función llamada Memory Bank. La empresa sostiene que estas mejoras permiten que los agentes deleguen tareas entre sí con más eficiencia y trabajen con mayor contexto durante períodos más largos, algo clave cuando un flujo exige continuidad entre varias etapas.

En palabras de la propia compañía, Gemini Enterprise pasa a ser un sistema de extremo a extremo para la era agéntica. La idea es que los agentes no solo respondan consultas, sino que ejecuten procesos laborales complejos y de múltiples pasos con supervisión empresarial.

Del desarrollo al uso interno por empleados

Una vez que los desarrolladores terminan de construir y probar sus agentes, Google permite publicarlos dentro de la aplicación Gemini Enterprise. Desde allí, los empleados pueden ejecutar esos agentes o incluso crear nuevos mediante opciones sin código o de bajo código, como Agent Studio y Agent Designer.

Ese detalle es importante porque amplía el alcance de la plataforma más allá de los equipos técnicos. En vez de limitar la automatización a programadores o científicos de datos, Google quiere que áreas como marketing, operaciones o soporte puedan aprovechar agentes adaptados a sus flujos sin partir desde cero.

Durante la presentación, un empleado de Google mostró cómo los usuarios pueden desplegar varios agentes a la vez dentro de la aplicación empresarial, tratándolos como si fueran un equipo de trabajo. En la demostración, esos agentes abordaron un problema de inventario y marketing para una empresa de muebles.

Cada agente se ocupó de una parte específica de un proyecto de varios pasos. Para hacerlo, utilizó contenido de Workspace de la organización con el fin de extraer datos relevantes y detectar puntos estratégicos. El ejemplo buscó ilustrar cómo un conjunto coordinado de agentes puede dividir una tarea compleja sin perder contexto organizacional.

Seguridad, identidad y auditoría como condición para escalar

Google puso especial énfasis en la seguridad, un punto inevitable cuando una empresa permite que múltiples agentes autónomos interactúen con información interna. El riesgo aumenta todavía más cuando estas herramientas pueden ser usadas por empleados no desarrolladores, con menos visibilidad sobre permisos, límites y exposición de datos.

Para responder a ese desafío, la compañía aseguró que integró protecciones directamente en la nueva plataforma. Una de las novedades es Agent Identity, una herramienta que asigna a cada agente un identificador criptográfico, con el objetivo de reforzar trazabilidad y controles de acceso.

Google también anunció Agent Simulation, una función orientada a pruebas de estrés antes del despliegue. Según la empresa, esta herramienta permite someter a los agentes a escenarios del mundo real antes de lanzarlos, lo que podría ayudar a detectar fallas operativas, respuestas no deseadas o problemas de seguridad.

La empresa afirmó además que el renovado Gemini Enterprise simplifica barreras de protección y permisos antes de que los usuarios accedan a los agentes. Según la descripción oficial, el sistema ofrece un nivel de supervisión y auditoría comparable al de aplicaciones empresariales críticas, como nómina o reportes financieros trimestrales.

Sobre esa base, Google explicó que la aplicación Gemini Enterprise se apoya en Agent Platform para estandarizar gobernanza y seguridad. La compañía señaló que existe un plano de control único para la gobernanza, de modo que cada empleado pueda usar y compartir agentes con plena visibilidad para el área de TI.

Ese enfoque unifica el manejo de agentes creados sin código y de agentes desarrollados profesionalmente. Según Google, ambos quedan bajo un mismo modelo de identidad, seguridad y auditoría, una condición que suele ser decisiva para adopción empresarial en sectores regulados o con información sensible.

Más anuncios: datos agénticos y contexto dentro de Workspace

Más allá de la plataforma principal, Google también presentó Agentic Data Cloud. Se trata de una nueva arquitectura de datos pensada para ayudar a escalar agentes de IA, especialmente cuando necesitan operar sobre múltiples fuentes de información dispersas entre diferentes nubes y sistemas corporativos.

Entre las funciones anunciadas, la compañía destacó la posibilidad de consultar datos al instante sin moverlos fuera de AWS o Azure. También mencionó nuevas herramientas de ciencia de datos que operan sobre múltiples superficies y capacidades para enriquecer archivos con metadatos, de modo que los agentes dispongan de mayor contexto semántico.

Desde una perspectiva empresarial, estas funciones apuntan a un problema frecuente en la adopción de IA: los datos suelen estar fragmentados, encerrados en silos o sujetos a reglas de residencia y cumplimiento. Permitir consultas sin traslado podría reducir fricciones técnicas y regulatorias en ambientes híbridos y multicloud.

En paralelo, Google anunció Workspace Intelligence, una capa adicional apoyada en el razonamiento de Gemini. La empresa dijo que esta herramienta puede comprender relaciones semánticas complejas dentro del contenido de aplicaciones como Docs, Slides o Gmail, así como proyectos activos, colaboradores y conocimiento de dominio de la organización.

Aunque parte de estas funciones puede parecer similar a lo que Gemini ya venía haciendo, Google la presentó como una capacidad adicional que luego podrá ser aprovechada por Gemini para automatizar tareas. Entre los ejemplos mencionados estuvieron la generación de diapositivas y la preparación de proyectos con más contexto interno.

La empresa también destacó mejoras concretas dentro de Workspace Intelligence, incluidas infografías propietarias en Docs y personalización avanzada ajustada al estilo de cada usuario. Según la descripción oficial, la herramienta puede recuperar correos, chats, archivos e información relevante de la web para convertir ideas en borradores con formato profesional que imitan voz, marca, estilo y plantillas de empresa.

Lo que deja el anuncio de Google

El paquete anunciado muestra que Google quiere posicionarse no solo como proveedor de modelos, sino como operador de infraestructura para una nueva etapa de IA empresarial. En esa etapa, el foco ya no está únicamente en conversar con un modelo, sino en coordinar agentes capaces de ejecutar trabajo útil con memoria, contexto y permisos granulares.

La estrategia también confirma que la carrera de la IA empresarial se mueve hacia plataformas más integradas. La combinación de selección de modelos, herramientas de desarrollo, seguridad, datos y productividad busca reducir la complejidad que hoy enfrentan las empresas cuando intentan pasar de pilotos internos a despliegues masivos.

Según reportó ZDNET, el anuncio en Google Cloud Next se apoyó en tres pilares claros: herramientas empresariales renovadas para la IA agéntica, una nueva Agent Platform con foco en automatización y seguridad, y mejoras adicionales en Workspace e infraestructura de datos.

Si la propuesta logra resolver las tensiones entre autonomía, control y cumplimiento, Google podría fortalecer su posición en uno de los segmentos más disputados del mercado corporativo. Por ahora, el mensaje es claro: la empresa quiere que Gemini Enterprise sea el centro operativo donde los agentes de IA se construyan, se gobiernen y trabajen a escala dentro de la organización.

Imagen de Unsplash

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA

 


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