Google Cloud ha presentado Gemini agent, un agente de inteligencia artificial diseñado para ejecutar tareas de trabajo de principio a fin, conectarse con aplicaciones empresariales, escribir y ejecutar código y coordinar otros agentes especializados. El anuncio, realizado por el CEO de Google Cloud, Thomas Kurian, amplía la apuesta de la compañía por Gemini Enterprise con una arquitectura que combina memoria persistente, acceso a herramientas corporativas, elección de modelos y controles de seguridad y costes.
Las claves de Gemini agent en 20 segundos
- Un único agente puede responder preguntas, crear contenido, programar y ejecutar tareas de varios pasos.
- La plataforma funciona con aplicaciones como Gmail, Google Drive, Microsoft 365, Slack, Git y Jira.
- Gemini puede coordinar subagentes y utilizar modelos de Google y Anthropic según la tarea.
- Google incorpora identidades propias para los agentes, auditoría, permisos granulares, aislamiento de ejecución y límites de gasto.
- Empresas como Orange España ya despliegan más de 1.000 agentes personalizados con Gemini Enterprise, según Google.
La propuesta busca superar el modelo de asistentes que responden a una petición y esperan la siguiente instrucción. Google plantea que Gemini reciba un objetivo, planifique los pasos necesarios, utilice las herramientas disponibles y continúe trabajando aunque el usuario cierre el ordenador. La compañía también quiere que la misma experiencia esté disponible desde diferentes dispositivos, aplicaciones y canales de trabajo.
Según los datos publicados por Google Cloud, cerca del 80 % de sus clientes utiliza productos de inteligencia artificial de la compañía y casi el 90 % de las empresas de Fortune 100 emplea Gemini Enterprise. Google afirma, además, que casi 500 clientes procesaron individualmente más de un billón de tokens durante el último año. Son cifras comunicadas por la propia empresa que sirven para explicar la escala a la que pretende llevar su nueva arquitectura de agentes.
Un agente que planifica, recuerda y delega trabajo
Gemini agent se presenta como una interfaz unificada para tareas que hasta ahora podían requerir distintas herramientas y modelos. El usuario puede pedirle que investigue un asunto, analice información, genere documentos o escriba y ejecute código. El agente selecciona las herramientas y capacidades que necesita para completar el trabajo.
Una de las diferencias anunciadas es la ejecución persistente. Gemini funciona en la nube y mantiene un contexto compartido entre los canales desde los que se utiliza. De acuerdo con Google, puede continuar con tareas que duren horas o días y conservar la información necesaria para retomarlas sin que el usuario tenga que volver a explicar todo el proyecto.
La arquitectura también contempla la creación dinámica de subagentes temporales para dividir trabajos complejos. Estos pueden encargarse de partes específicas de una tarea y coordinarse mediante pasos paralelos o secuenciales. Además, Google introduce los denominados coworker agents, agentes con una función definida y una presencia persistente dentro de un equipo.
Estos agentes pueden tener identidad propia, dirección de correo corporativa bajo el dominio configurado por la organización y almacenamiento persistente. Su acceso queda limitado al contexto y a los recursos que sus usuarios o equipos les facilitan. La idea es que puedan intervenir en procesos compartidos sin operar simplemente bajo la identidad de una persona.
La plataforma también incorpora memoria de distintos tipos: información temporal de la tarea activa, conocimiento estructurado extraído de documentos e interacciones, procedimientos para ejecutar trabajos y un registro de actividades anteriores. Google sostiene que esa combinación permite adaptar el comportamiento del agente al usuario y a la organización con el paso del tiempo.
Integración con Workspace, Microsoft 365 y herramientas de desarrollo
Gemini agent puede conectarse con aplicaciones corporativas como Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat y Calendar. Google anuncia que el agente también puede trabajar con herramientas de Microsoft Office, Teams, Slack, Confluence, Git, Jira, Salesforce y ServiceNow, además de bases de datos como BigQuery, Databricks, PostgreSQL y Snowflake.
La conectividad se extiende a servidores compatibles con el Model Context Protocol (MCP), un protocolo que permite conectar modelos y agentes de IA con herramientas y fuentes de información. Las organizaciones también pueden crear y publicar sus propias herramientas en un registro compartido para que otros equipos las utilicen.
En Google Workspace, el agente puede intervenir directamente en documentos, correos y conversaciones. Entre los ejemplos descritos por la compañía figuran coordinar una reunión a partir del contexto de un equipo, preparar una presentación con información obtenida de varias aplicaciones o elaborar un documento de seguimiento a partir de una petición recibida por correo.
Google también plantea la posibilidad de crear agentes que participen en espacios de Chat, reciban menciones y respondan a comentarios en documentos. En esos casos, el agente actúa con su propia identidad y los permisos asociados a los recursos compartidos con él.
Para los equipos de desarrollo, las nuevas capacidades incluyen generación de código PySpark, creación de cuadernos de trabajo, entrenamiento de modelos y diagnóstico de problemas en canalizaciones de datos. Google afirma que el agente puede realizar parte de esas tareas a partir de instrucciones en lenguaje natural, aunque el alcance efectivo dependerá de los permisos, herramientas y entornos conectados.
Elección de modelos, costes y seguridad empresarial
Google separa el agente del modelo de inteligencia artificial que ejecuta cada tarea. Gemini puede recurrir a distintos modelos de la familia de Google y a modelos Claude de Anthropic, con la posibilidad de incorporar otros modelos privados y abiertos en el futuro. La compañía sostiene que esta selección permite asignar cada trabajo al modelo más adecuado en lugar de utilizar siempre el más potente y costoso.
La función de Smart Routing automatiza esa selección para dirigir cada carga de trabajo al modelo que Google considera más conveniente según el rendimiento y el coste. También se anuncia la posibilidad de combinar varios modelos en proyectos complejos y establecer límites de gasto en tiempo real desde la consola de facturación de Google Cloud.
Cuando un proyecto alcanza el límite configurado, el agente puede detener su ejecución hasta que un administrador decida reanudarla. El seguimiento por proyecto permite además atribuir el gasto a departamentos o unidades de negocio, una capacidad relevante cuando varias áreas utilizan agentes de forma simultánea.
La seguridad se organiza alrededor de identidades específicas para los agentes, permisos basados en roles, registros de auditoría y políticas centralizadas. Google afirma que cada agente tiene una identidad propia y que sus acciones quedan atribuidas a esa identidad en los registros. La plataforma también utiliza entornos aislados de ejecución, conocidos como Agent Sandbox, y un Agent Gateway que controla el tráfico de red de entrada, salida y comunicación entre agentes.
El objetivo es limitar las operaciones que puede realizar cada agente y evitar que acceda a información para la que no tiene autorización. Las políticas pueden establecer restricciones comunes, como impedir que los agentes abran documentos clasificados como confidenciales para determinados usuarios. Google presenta estas funciones como parte de la gobernanza empresarial necesaria para desplegar agentes autónomos a gran escala.
Google también amplía los agentes especializados por sector
La compañía anuncia versiones especializadas de Gemini para servicios financieros y equipos jurídicos, inicialmente en fase de vista previa, con futuras ampliaciones previstas para la Administración pública, la sanidad y el comercio minorista.
En el sector financiero, Gemini puede combinar habilidades específicas con fuentes de información como FactSet, LSEG, S&P Global y documentos de la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC), además de repositorios internos de las entidades. Google afirma que estas capacidades incluyen citas de fuentes, trazabilidad de datos y mecanismos para facilitar la auditoría.
Para el ámbito jurídico, la plataforma contempla integraciones con herramientas de gestión documental como NetDocuments e iManage. Entre los casos anunciados figura el desarrollo por parte del despacho Cooley de un agente para detectar y redactar información confidencial antes de presentar documentos judiciales.
Google también describe herramientas específicas para análisis de datos. Gemini puede utilizar un catálogo de conocimiento empresarial para interpretar definiciones y reglas de negocio antes de generar consultas SQL, código Python o Spark. La compañía sostiene que este enfoque mejora la coherencia de los resultados cuando los datos se distribuyen entre distintos sistemas.
Orange España y otros clientes llevan los agentes a producción
Google acompaña el anuncio con ejemplos de organizaciones que ya utilizan Gemini Enterprise o desarrollan sistemas basados en sus agentes. En España, Orange está desplegando más de 1.000 agentes personalizados para tareas de recursos humanos, tecnologías de la información, ventas y atención al cliente. Entre los usos citados figuran la clasificación de incidencias, el análisis de problemas de red y la consulta de conocimiento corporativo.
En banca, Google menciona a BNP Paribas, que está incorporando Gemini Enterprise a su asistente interno para más de 65.000 empleados. Bradesco, por su parte, utiliza la plataforma para automatizar análisis fiscales, contables y contractuales. Según las cifras proporcionadas por Google, el banco brasileño ha reducido de una hora a cinco minutos el tiempo de revisión de determinados documentos y ha disminuido un 60 % las inconsistencias de riesgo en esos procesos.
En Japón, SOMPO ha creado más de 10.000 agentes personalizados para sus 34.000 empleados, según la compañía. En España y otros mercados europeos, Google cita también despliegues en empresas de telecomunicaciones, banca y software. Estos ejemplos reflejan los resultados comunicados por Google y sus clientes, no una evaluación independiente de las soluciones.
El cambio que plantea Gemini agent consiste en pasar de asistentes individuales a sistemas capaces de ejecutar procesos de varios pasos y operar dentro de las aplicaciones corporativas. Para las empresas, la cuestión ya no será únicamente qué modelo responde mejor, sino cómo conectar los agentes con los datos y herramientas adecuados, controlar sus permisos y costes y comprobar qué acciones realizan.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Gemini agent?
Es un agente de inteligencia artificial de Google Cloud diseñado para responder preguntas, crear contenido, escribir y ejecutar código y completar tareas de varios pasos mediante herramientas y sistemas empresariales conectados.
¿Puede Gemini agent utilizar modelos de Anthropic?
Sí. Google afirma que puede coordinar modelos de su familia Gemini y modelos Claude de Anthropic, seleccionando el modelo según las necesidades de cada tarea.
¿Cómo controla Google la seguridad de los agentes?
La arquitectura anunciada incluye identidades propias, permisos granulares, registros de auditoría, entornos aislados de ejecución y un sistema de control del tráfico de red mediante Agent Gateway.
¿Qué empresas están utilizando Gemini Enterprise?
Google cita, entre otras, a Orange España, BNP Paribas, Bradesco, SOMPO, Shopify y PayPal. Los casos de uso y las cifras de resultados proceden de los datos comunicados por Google y las organizaciones participantes.
