Las claves

nuevo Generado con IA

La inteligencia artificial ha calado hondo en el día a día de muchos de nosotros, pero todavía no termina de implantarse con éxito en las empresas. Hay muchas causas para ello (falta de estrategia, casos de uso que no terminan de dar rentabilidad...), pero una subyace a todas ellas: la ausencia de una propuesta holística que cubra realmente las necesidades a escala de las compañías.

OpenAI, con GPT-5 y sus crecientes integraciones con terceros, ha tratado de cubrir ese hueco. También Microsoft o AWS desde la fortaleza de sus propuestas en la nube. Y faltaba por conocer el planteamiento de Google en estas lides, que se ha materializado en el día de hoy bajo el nombre de Gemini Enterprise.

Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, ha dado a conocer esta "nueva puerta de entrada de la IA en el entorno laboral". El directivo no oculta que quiere ir más allá del chatbot o la creación aislada de imágenes o vídeos, con mayor o menor realismo. Ahora se busca una solución integral capaz de automatizar flujos de trabajo completos, no solo tareas individuales.

En ese sentido, Gemini Enterprise se estructura en torno a cinco componentes principales que buscan ofrecer una gestión centralizada e inteligente de los procesos empresariales.

El primero, Brains, es el corazón de la propuesta, materializado en los grandes modelos de lenguaje más actualizados de Gemini, tanto para texto como para otros formatos, como foto o vídeo. Pero hasta aquí nada que no existiera ya en su modalidad de consumo, por lo que Google añade Workbench, un entorno no-code en el que cualquier usuario puede analizar información y automatizar procesos sin necesidad de conocimientos técnicos.

A sumar Taskforce, que agrupa una flota de agentes inteligentes, tanto preconstruidos como personalizados, diseñados para ejecutar trabajos especializados. Si bien Google ya contaba con un creador de agentes, la integración natural con el resto del ecosistema empresarial viene a responder a la ambiciosa propuesta de OpenAI de estos días, dirigida también a este nicho de mercado.

Por su parte, Context permite conectar de forma segura los datos corporativos, ya estén en Google Workspace, Microsoft 365, Salesforce o SAP; mientras que Governance proporciona un marco centralizado para visualizar, proteger y auditar todos los agentes desplegados. Está por ver el funcionamiento real de esta orquestación, dado que en la modalidad de consumo general Google ha sido especialmente recelosa de cerrar las puertas de su IA al ecosistema de la propia marca.

La plataforma está construida sobre los Tensor Processing Units (TPU) de Google, procesadores diseñados específicamente para el entrenamiento y la ejecución de modelos de IA a gran escala. Este enfoque vertical (que une los chips, los modelos y la capa de agentes empresariales) permite ofrecer una arquitectura unificada y de nivel corporativo, o así lo asegura la empresa, frente a otras propuestas del mercado que entregan modelos o kits de desarrollo de forma aislada.

Cinco bloques, en definitiva, que se aglutinan en un mismo paquete de cara a las empresas que quieran acceder a estos servicios a un coste de 30 dólares al mes para Standard y Plus y 21 dólares para la edición Business. Si lo escalamos a una empresa de 1.000 empleados, estamos hablando de una factura de 360.000 dólares al año, cuyo retorno de la inversión deben tener muy claro los CIO para afrontarla.

Agentes y pagos

Además de optimizar operaciones internas, Google Cloud quiere que esta inteligencia artificial dé el salto a aplicaciones muy específicas que Kurian ha identificado como potenciales catalizadores del cambio en las empresas. Son dos, al menos en una primera instancia: la venta y la atención al cliente.

Para ello, la firma estadounidense ha anunciado el ya mentado constructor visual de agentes de no code que se integrará directamente en la plataforma, con capacidades de personalización y un sistema de gobernanza unificado

Pero no sólo eso: Google también ampliará su actual propuesta Gemini CLI, incorporando más extensiones y un nuevo Agent Payments Protocol (AP2). Se trata en este último caso de un estándar abierto desarrollado junto a PayPal y Mastercard.

Este protocolo permitirá habilitar transacciones seguras entre agentes, abriendo la puerta a nuevos modelos de automatización comercial, aseguran desde la multinacional. De nuevo, es difícil no ver en esta propuesta una cierta respuesta a la entrada de OpenAI en el mundo de los pagos con Instant Checkout, en colaboración con Stripe, aunque es cierto que esta propuesta estaba más orientada a la solución de consumo que a la empresarial.

La culminación de un largo camino

El paraguas de Gemini Enterprise, con el que Google concentra todos sus esfuerzos de IA dirigidos a la empresa, no es más que la culminación a muchos años de desarrollos en este campo, pero diversos y disgregados.

El verdadero punto de inflexión que nos trae hasta hoy llegó con la unificación de los equipos de Google Brain y DeepMind, la división británica que en 2016 saltó a la fama tras vencer a un campeón mundial de Go. Esta integración, confirmada oficialmente en 2023, dio lugar a un núcleo de investigación y desarrollo más cohesionado, con capacidad para acelerar la creación de modelos de propósito general. De esa fusión surgiría la familia de modelos Gemini, sucesora directa de PaLM y Bard, y considerada la base de la nueva generación de servicios de inteligencia artificial de Google.

En paralelo, la compañía ha ido adaptando su IA al mundo corporativo a través de Google Cloud, la división dirigida por Thomas Kurian, ex de Oracle. Una de sus principales palancas ha sido Google Workspace, donde las funciones de automatización y generación de contenido -presentadas inicialmente bajo la marca Duet AI- adoptaron en 2024 el nombre de Gemini for Google Workspace.

El impulso a la IA empresarial también se ha trasladado al sector público. En agosto de 2025, Google firmó un acuerdo con la General Services Administration (GSA) de Estados Unidos para desplegar Gemini for Government, una solución diseñada para modernizar los flujos de trabajo de las agencias federales mediante modelos generativos y agentes inteligentes.