Su bandeja de entrada se desborda con solicitudes rutinarias, las reuniones se acumulan sin resultados claros y su equipo pasa horas buscando datos en sistemas desconectados. ¿Le suena familiar?
La plataforma de IA agencial de Google promete abordar estos cuellos de botella en el lugar de trabajo mediante el despliegue de agentes inteligentes que gestionan tareas de varios pasos de forma autónoma.
En esta guía, le explicaré qué ofrece Google, cómo funciona y si se ajusta a las necesidades de su organización.
Puntos clave
- Google lanzó Gemini Enterprise para la automatización de la IA agencial en el lugar de trabajo.
- Los usuarios crean agentes con código abierto o flujos de trabajo visuales sin código.
- Los conectores Apigee realizan un enlazado perfecto entre los agentes y los principales sistemas de la corporación.
- Las implementaciones de intento correcto requieren pruebas piloto por fases, evaluación y escalado gradual.
¿Ofrece Google IA agencial?
Sí. Google entró en el mercado de la IA agencial en diciembre de 2024 con Agentspace, una plataforma de acceso anticipado diseñada para ayudar a las corporaciones a crear y desplegar agentes autónomos.
En octubre de 2025, esa iniciativa se convirtió en Gemini Enterprise, que Google describe como una puerta de entrada única para la IA en el lugar de trabajo. La plataforma combina los grandes modelos de lenguaje Gemini de Google con agentes propios y de terceros en una interfaz unificada.
A diferencia de los chatbots independientes, Gemini Enterprise coordina agentes que establecen conexión con sus sistemas existentes, recuperan contexto de documentos internos y ejecutan flujos de trabajo sin necesidad de indicaciones humanas constantes.
Google posiciona esta solución como una solución de nivel empresarial diseñada para la gobernanza, la seguridad y la escalabilidad. Esta posición es importante porque indica la intención de Google de competir directamente con Microsoft y otros gigantes de la nube en el espacio de la IA para empresa.
Más información: Las mejores empresas para implementar agentes de IA
¿Cómo es el trabajo en realidad?
En esencia, la IA agencial de Google funciona en dos vías.
Los desarrolladores pueden escribir código para agentes personalizados utilizando el kit de desarrollo de agentes de código abierto, que ofrece un control total sobre la lógica y las integraciones.
Mientras tanto, los usuarios empresariales sin conocimientos de programación pueden implementar agentes a través del generador visual de Gemini Enterprise, arrastrando los pasos del flujo de trabajo a su lugar y conectando las fuentes de datos mediante menús desplegables.
Ambas vías se basan en conectores gestionados a través de Apigee, la plataforma de gestión de API de Google. Estos conectores enlazan a los agentes con más de 100 aplicaciones de corporación, desde sistemas ERP y CRM hasta bases de datos de RR. HH. y herramientas personalizadas para líneas de negocio.
Cuando un agente necesita actualizar un registro de equipo de ventas en Salesforce o extraer datos de empleados de Workday, llama a la API adecuada, ejecuta la tarea y registra el resultado.
Los controles de seguridad, los registros de auditoría y las claves de cifrado se gestionan a nivel de plataforma, por lo que los equipos de TI no tienen que volver a crear el cumplimiento normativo desde cero para cada nuevo agente.
| Componente | Función empresarial |
|---|---|
| Kit de desarrollo de agentes (ADK) | Código de agentes personalizados para flujos de trabajo especializados. |
| Interfaz de Gemini Corporación | Creación de agentes sin código para usuarios sin conocimientos técnicos |
| Conectores Apigee | Integración con ERP, CRM, RR. HH. y otros sistemas. |
| Seguridad y registro de auditoría | Supervisión del cumplimiento normativo y controles de protección de datos |
Esta arquitectura le permite empezar con agentes preconstruidos del mercado de Google y añadir posteriormente lógica personalizada a medida que crecen sus necesidades. A continuación, veamos cómo se ve esto cuando un equipo lo implementa realmente.
¿Cómo se traduce esto en la práctica?
Imagina a una responsable de operaciones de marketing en una empresa minorista de tamaño medio. Su equipo compila manualmente los informes de rendimiento de las campañas cada Monday extrayendo datos de Google Analytics, Salesforce y Shopify, y luego pegando los números en una hoja de cálculo de uso compartido. El proceso lleva tres horas y a menudo contiene errores de copiar y pegar.
- Ella identifica la tarea repetitiva de agregación de datos y decide poner a prueba un agente.
- Utilizando la interfaz sin código de Gemini Enterprise, conecta el agente a las tres fuentes de datos a través de conectores Apigee.
- Ella define un desencadenante semanal y especifica el formato de salida, una hoja de cálculo de Google prellenada con análisis de tendencias.
- El agente se ejecuta de forma autónoma cada lunes por la mañana y entrega un informe limpio antes de que comience la reunión del equipo.
En un mes, recupera esas tres horas y elimina los errores de transcripción.
Esa experiencia refleja lo que he visto en las primeras pruebas piloto de corporación: los agentes destacan en flujos de trabajo predecibles y de varios pasos, en los que la lógica es clara y las fuentes de datos son estables.
La recompensa se multiplica cuando se implementan varios agentes en distintos departamentos, pero la fiabilidad depende de lo bien que se defina el alcance de las tareas de cada agente.
¿Qué diferencia a Google?
Google ha creado su IA agencial sobre la base de un ecosistema de nube y productividad ya existente que llega a millones de usuarios de corporación.
Si su organización utiliza Google Workspace, los agentes pueden leer documentos de Drive de forma nativa, analizar eventos de Calendar y enviar mensajes de Slack contextuales a través de conectores integrados.
Esa estrecha integración reduce las dificultades de configuración en comparación con las plataformas que tratan los servicios de Google como complementos de terceros.
La empresa también ha dividido sus herramientas en dos vías: un ADK de código abierto para desarrolladores que desean un control granular y una interfaz sin código para usuarios de empresa que necesitan rapidez por encima de la personalización. Este enfoque dual permite a los equipos técnicos y no técnicos trabajar en paralelo sin tener que esperar a que el departamento de TI escriba cada flujo de trabajo.
En cuanto a la seguridad, Gemini Enterprise cumple con las normas FedRAMP High e HIPAA desde el primer momento, ofrece registros de auditoría de todas las acciones de los agentes y claves de cifrado personalizadas por el cliente. Estas funciones son importantes en sectores regulados, donde un solo paso en falso puede actuar como desencadenante de multas o revelaciones de infracciones.
- Integración nativa con Google Workspace y los servicios en la nube.
- ADK de código abierto combinado con un generador visual sin código
- Cumplimiento normativo de nivel de corporación: FedRAMP, HIPAA, registros de auditoría.
- Más de 1500 agentes preconfigurados disponibles desde el lanzamiento por parte de Google y sus socios.
- Contrapartida: curva de aprendizaje para equipos que no están familiarizados con el ecosistema de Google.
- Contrapartida: complejidad inicial a la hora de definir el alcance y las barreras de protección del agente.
Estas ventajas sitúan a Google en una buena posición para las organizaciones que ya han dado su confirmación a su paquete de servicios en la nube, pero el valor de la plataforma depende de la facilidad con la que se integre en su entorno de TI más amplio.
Integración y adecuación al ecosistema
Google ha diseñado Gemini Enterprise para que ocupe un lugar central en su entorno de aplicaciones, no como un silo independiente. Los agentes se autentican a través de Google Cloud IAM o de proveedores de inicio de sesión único de terceros, por lo que los controles de acceso reflejan su estructura de directorios existente.
Cuando un agente realiza una consulta en una carpeta de Drive en uso compartido o recupera registros de CRM, respeta los permisos a nivel de documento, lo que significa que los usuarios solo ven los datos a los que ya tienen autorización para acceder.
Más allá de los propios servicios de Google, la plataforma utiliza la biblioteca de conectores de Apigee para enlazarse con SAP, Workday, Oracle y docenas de otros sistemas de la corporación.
Cada conector se encarga de la autenticación de la API, la limitación de la velocidad y el manejo de errores, lo que le protege del trabajo de fontanería que suele entorpecer los proyectos de integración.
Google también ofrece compatibilidad con el protocolo Agent2Agent (A2A), un estándar abierto que permite a los agentes creados en diferentes marcos descubrir las capacidades de los demás y colaborar entre sí.
Por ejemplo, un ejemplo de un agente de programación creado por Google podría transferir una tarea a un agente financiero externo sin intervención manual.
| Plataforma/Socio | Naturaleza de la integración |
|---|---|
| Google Cloud | Compartir datos y contexto de forma nativa a través de Drive, Calendario y Gmail. |
| Sistemas ERP/CRM/RR. HH. | Actualizaciones y consultas automatizadas a través de los conectores Apigee. |
| Mercados de terceros | Los agentes preconfigurados (por ejemplo, las soluciones industriales de Wipro) se conectan con una configuración mínima. |
| Agentes de código abierto | El protocolo A2A permite la colaboración entre agentes de diferentes plataformas. |
Esta malla de conectores acelera los cronogramas de implementación, ya que no hay que esperar a que se realice el trabajo de API personalizado cada vez que se añade una fuente de datos. Esa ventaja en cuanto a velocidad se vuelve fundamental cuando se pasa de la fase piloto a la implementación en producción.
Cronograma de implementación y gestión del cambio
La implementación de la IA agencial no debería ser un lanzamiento espectacular.
He visto a demasiadas organizaciones dar el salto a nivel corporación, solo para descubrir que los agentes mal definidos generan más ruido que valor.
En su lugar, considere la adopción como un esfuerzo gradual que comienza a pequeña escala y se amplía en función de los logros medibles.
- Realice una prueba piloto con un solo equipo o departamento que tenga un punto débil claro y repetitivo en el flujo de trabajo.
- Evalúa el rendimiento durante cuatro a seis semanas, haciendo un seguimiento del tiempo ahorrado, las tasas de error y la satisfacción de los usuarios.
- Perfeccione la lógica del agente y expándala a equipos adyacentes, incorporando las lecciones aprendidas en la fase piloto.
- Implántelo en toda la corporación solo después de haber documentado las buenas prácticas y formado a los campeones internos.
Este enfoque por fases le da margen para ajustar las barreras de seguridad, perfeccionar las integraciones y generar confianza en la organización antes de que los agentes intervengan en procesos críticos.
También ayuda a los equipos de TI y de cumplimiento normativo a validar que los registros de auditoría, los controles de acceso a los datos y las políticas de seguridad se mantienen en condiciones de uso reales.
Comentarios de la comunidad y opiniones de los primeros usuarios
Las primeras reacciones a la IA agencial de Google han sido mixtas, lo que refleja tanto el entusiasmo por el potencial de la plataforma como la cautela ante su complejidad.
Un usuario de Reddit dejó una nota: «Todos los que lo han probado en mi empresa hasta ahora han quedado muy impresionados». Otro comentarista bromeó sobre el cansancio de los nombres, diciendo que Google parece centrado en «mantener el ritmo de Microsoft en cuanto al número de veces que pueden cambiar de marca y confundir a los clientes en el mismo año».
En Hacker News, un desarrollador planteó una preocupación práctica: «Mis mayores preocupaciones son que los bucles de la IA agencial son lentos y caros. Y lo que es peor, a menudo se descarrilan y hacen diligentemente lo incorrecto, lo que hay que deshacer».
Esa opinión subraya un tema recurrente en los debates sobre la IA agencial: la autonomía sin unas barreras de seguridad estrictas puede dar lugar a errores costosos.
Otro hilo de Reddit señalaba que la potencia de Agentspace conlleva una curva de aprendizaje, y daba una advertencia de que «la complejidad de aprender a utilizarlo y desplegarlo correctamente en los 30 días de(versión de) prueba pondrá un límite al valor que se obtiene de él».
Estas opiniones ponen de manifiesto la brecha que existe entre las capacidades técnicas de la plataforma y la preparación organizativa necesaria para implementarla de forma segura.
Si está evaluando la oferta de Google, tenga en cuenta el tiempo necesario para la formación, la documentación y las pruebas iterativas antes de dar confirmación a una implementación completa. A medida que Google perfeccione la plataforma, su hoja de ruta figura la rapidez con la que se resuelvan estos puntos de fricción.
Hoja de ruta y perspectivas del ecosistema
Los planes a corto plazo de Google apuntan a la intención de expandir la IA agencial más allá de la empresa y hacia los servicios orientados al consumidor.
Para principios de 2026, la empresa tiene plan de ampliar las capacidades del agente del modo IA a las citas de servicios locales y la reserva de entradas para eventos en la búsqueda, lo que permitirá a los usuarios delegar las tareas de programación de principio a fin.
En la primavera de 2026, la IA agencial llegará a los dispositivos Google Home y Nest de todo el mundo, convirtiendo los asistentes de voz en gestores de tareas autónomos que podrán comprar, reservar y coordinar en nombre de los miembros del hogar.
Un analista del sector señaló que, en un plazo de tres años, el 80 % de los ejecutivos planifica integrar agentes de IA en sus operaciones, y la inversión de Google en protocolos abiertos lo posiciona para liderar ese cambio.
Esa proyección sugiere que Google considera la IA agencial como una capa fundamental para la próxima década de software para el lugar de trabajo, y no solo como una función complemento.
¿Cuánto cuesta la IA Agentic de Google?
Google ofrece Gemini Enterprise mediante un modelo de suscripción por usuario, con niveles empresariales que rondan una media de 50 dólares al mes por usuario. Los niveles de mayor volumen desbloquean funciones avanzadas como la coordinación ampliada de agentes, controles de seguridad más profundos y compatibilidad con prioridad.
Existe una edición Starter gratis, pero tiene una contrapartida: los datos de los usuarios de ese nivel pueden utilizarse para mejorar los servicios de Google, y debe aceptarlo explícitamente.
La mayoría de las empresas reguladas se saltarán el nivel gratuito y pasarán directamente a un plan de pago que garantice la propiedad de los datos y el cumplimiento normativo.
Además de la cuota de suscripción, tenga en cuenta los costes de computación si sus agentes procesan grandes conjuntos de datos o ejecutan flujos de trabajo complejos de varios pasos.
Los servicios de integración también pueden suponer un gasto adicional, especialmente si necesita conectores personalizados para sistemas heredados/a que no están cubiertos por la biblioteca estándar de Apigee.
Dicho esto, el precio predecible por usuario simplifica la previsión en comparación con los modelos basados en el consumo, en los que las facturas mensuales varían enormemente en función de los picos de uso.
Reflexiones finales
La plataforma de IA agencial de Google tiene más sentido si ya ha invertido en su ecosistema de nube.
Las funciones de cumplimiento normativo y la integración con el entorno de trabajo eliminan las fricciones que ralentizan la adopción por parte de las corporaciones en otros ámbitos, pero la curva de aprendizaje es real y los agentes necesitan unas barreras de seguridad estrictas para seguir siendo útiles.
Empiece con un solo departamento, haga un seguimiento del ahorro de tiempo real durante un mes y amplíe el uso solo después de haber resuelto las cuestiones relacionadas con el alcance y la seguridad.
Si busca la automatización sin la complejidad de una construcción totalmente personalizada, Gemini Enterprise le ofrece una vía fiable para avanzar.