Google presentó una nueva versión de Gemini capaz de planificar tareas, utilizar herramientas y operar con los sistemas internos de las organizaciones. El lanzamiento comenzará en el mercado corporativo, donde la compañía busca capitalizar una base de más de 1.000 millones de usuarios mensuales.
Google quiere llevar la inteligencia artificial empresarial más allá de las conversaciones. La compañía anunció una nueva experiencia de Gemini basada en agentes capaces de recibir objetivos, organizar tareas y ejecutar acciones en nombre de los usuarios desde una interfaz unificada.
El anuncio se realizó durante un evento de Google Cloud dedicado a Gemini en el trabajo. La nueva propuesta apunta inicialmente a las empresas, un mercado en el que Google ya cuenta con una presencia importante y donde la automatización de procesos puede convertirse en una nueva fuente de negocio para los proveedores de inteligencia artificial.
Sundar Pichai, CEO de Google, señaló que Gemini supera actualmente los 1.000 millones de usuarios activos mensuales. También afirmó que casi el 90% de las empresas de Fortune 100 utiliza Gemini Enterprise en el trabajo.
La compañía buscará aprovechar esa adopción para introducir agentes que no se limiten a responder consultas, sino que puedan actuar sobre sistemas corporativos, coordinar herramientas y avanzar en tareas asignadas. El despliegue comenzará entre clientes empresariales antes de extenderse al mercado de consumidores.
Pichai explicó que ese enfoque inicial permitirá resolver desafíos vinculados con la seguridad, la escala y el rendimiento, cuestiones especialmente relevantes cuando una inteligencia artificial obtiene capacidad para realizar acciones en nombre de una organización.
De responder preguntas a cumplir objetivos
Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, resumió uno de los principales cambios del producto: el agente podrá recibir “objetivos, no solo instrucciones”.
En lugar de limitarse a responder una pregunta puntual, Gemini podrá planificar el trabajo necesario para alcanzar una meta, recurrir a habilidades y herramientas específicas y conectarse con los sistemas internos de una empresa. La propuesta apunta a que la IA pueda intervenir en flujos de trabajo que involucran varias aplicaciones y fuentes de información.
El agente podrá trabajar con documentos, archivos, carpetas y proyectos preparados para tareas específicas. También tendrá acceso, de acuerdo con los permisos y las integraciones configuradas, a plataformas como Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira, Confluence, Git, BigQuery, Databricks, Postgres y Snowflake.
La compatibilidad se extenderá a servidores que utilicen el Model Context Protocol (MCP), tanto dentro como fuera de la red corporativa. Este mecanismo permite conectar modelos de IA con herramientas y fuentes de datos mediante una interfaz común.
Otro componente importante será la selección de modelos. Por defecto, Gemini elegirá el que considere más adecuado para completar cada tarea, aunque los usuarios podrán intervenir y seleccionar una alternativa. La primera opción externa anunciada es Claude, de Anthropic. Google también anticipó que incorporará modelos de código abierto y otros modelos privados.
Esta estrategia permite a la compañía presentar su plataforma no solamente como una puerta de entrada a sus propios modelos, sino también como un entorno de coordinación para distintas tecnologías de inteligencia artificial.
Un agente con identidad propia dentro de la empresa
La nueva propuesta incluye mecanismos para que las organizaciones puedan supervisar el trabajo de la IA. Los usuarios dispondrán de una bandeja de tareas desde la cual podrán seguir el progreso, observar la delegación de actividades a subagentes y revisar el uso de habilidades especiales, código y herramientas.
Una de las características más relevantes es que el agente tendrá su propia cuenta de Google Workspace, con una dirección de correo electrónico y un contexto independiente. Según Google, podrá conocer información organizativa como los equipos a los que pertenecen los empleados, sus zonas horarias, los responsables de aprobar determinadas acciones y los compromisos registrados en los calendarios.
Los usuarios podrán interactuar con el agente mencionándolo, enviándole correos electrónicos, compartiendo información o incorporándolo a conversaciones grupales. Además, cada acción quedará registrada en una pista de auditoría atribuida al propio agente, en lugar de aparecer como si la hubiera realizado una persona.
La herramienta estará disponible desde dispositivos móviles con iOS y Android, computadoras con Windows y Mac, la línea de comandos y plataformas empresariales como Google Workspace, Microsoft 365, ServiceNow y Slack.
El enfoque busca integrar la IA en los canales donde ya se desarrolla el trabajo cotidiano, en lugar de obligar a los empleados a trasladar cada tarea a una aplicación separada.
PayPal, Shopify y On entre los primeros usuarios
Google identificó a la marca deportiva On, a la plataforma de comercio electrónico Shopify y a la empresa de pagos PayPal entre los primeros participantes de las pruebas del agente.
La compañía también mencionó entre sus clientes de Gemini Enterprise a organizaciones como BNP Paribas, Bradesco, Merck, Orange Spain, Santee Cooper, SOMPO, Ulta Beauty y Wesfarmers.
La expansión de los agentes plantea, sin embargo, un desafío económico: a medida que la IA utiliza modelos, herramientas y recursos informáticos para completar tareas, las empresas necesitan entender y administrar cuánto cuesta cada operación.
Para abordar esa cuestión, Google anunció opciones flexibles de gasto que incluyen coordinación entre múltiples modelos, selección inteligente del modelo que procesa cada solicitud y límites de gasto en tiempo real.
Estas funciones buscan dar a los clientes mayor control sobre los costos de la inteligencia artificial empresarial, especialmente en escenarios donde los agentes pueden ejecutar secuencias de acciones y utilizar distintas herramientas.
Con este lanzamiento, Google apuesta a que la próxima etapa de la IA corporativa no estará definida solamente por la calidad de las respuestas, sino por la capacidad de convertir instrucciones en trabajo ejecutado. El desafío será demostrar que estos agentes pueden hacerlo de manera segura, confiable y económicamente conveniente a escala empresarial.