Google Cloud presenta su estrategia para convertirse en el “sistema operativo” de la IA empresarial, compitiendo con Microsoft y AWS.
La apuesta de Google se centra en agentes inteligentes capaces de coordinar tareas y procesos completos, no solo responder preguntas.
Gemini Enterprise Agent Platform permite diseñar, ejecutar y gobernar agentes con acceso a datos distribuidos sin necesidad de centralizarlos.
La nueva arquitectura refuerza la seguridad y la integración de la IA en el trabajo diario, facilitando la interacción entre usuarios, datos y agentes.
La inteligencia artificial ha entrado en una nueva fase. Ya no se trata de desarrollar el modelo más avanzado, sino de ponerla a trabajar al servicio de las empresas. Es ahí donde ahora se mide su éxito y donde Google busca posicionarse frente a competidores como Microsoft y Amazon Web Services (AWS) con su último anuncio.
No se trata de un movimiento improvisado, ni de un simple lanzamiento de producto. La compañía lleva años reorganizando su estructura para convertir a la IA en el núcleo de su negocio. El movimiento más evidente es la consolidación de Gemini como marca común para todas sus capacidades en inteligencia artificial.
“Nuestra misión es acelerar la transformación con nuestra tecnología de nube basada en inteligencia artificial”, explicaba esta semana Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, ante un grupo reducido de medios, entre ellos DISRUPTORES - EL ESPAÑOL.
Porque, como él mismo subraya, el mercado está evolucionando: “La gente está cambiando el uso de modelos, ha dejado de centrarse en responder preguntas y ha pasado a utilizarlos para ejecutar tareas”.
Una evolución que marca el punto de inflexión de la nueva propuesta que él mismo anunciaba: "La idea es que la IA deje de ser un asistente pasivo para convertirse en un sistema capaz de actuar dentro de procesos reales, coordinando herramientas, datos y flujos de trabajo. A esto lo denominamos transformación de agentes”.
Del modelo al agente
Durante los últimos años, la conversación en torno a la inteligencia artificial se ha centrado en su capacidad para generar contenido, responder preguntas o ejercer de asistente en tareas concretas, pero este planteamiento empieza a quedarse corto en el entorno empresarial.
En ese contexto, el agente pasa a ser la nueva unidad de software. “Un agente es una pieza en la que enseñamos al modelo a realizar tareas en nombre del usuario, a utilizar herramientas y habilidades para realizarlas”, detalló Kurian, e insistió en que el objetivo no es automatizar tareas aisladas, sino “encadenarlas” dentro de procesos completos.
Este planteamiento marca la diferencia frente a Microsoft, que ha llevado la IA directamente al puesto de trabajo con Copilot, integrándolo en aplicaciones como Office; y frente a Amazon Web Services, que ha optado por un sistema en módulos con diferentes modelos y servicios.
La propuesta de Google Cloud es construir una capa intermedia donde esos agentes se diseñan, ejecutan y gobiernan, situándose entre la infraestructura y las aplicaciones. Un terreno entre el desarrollo de modelos y su aplicación en el puesto de trabajo, todavía poco explorado.
La respuesta es Gemini Enterprise Agent Platform, una plataforma “para conectarse a los sistemas de registro, crear los agentes y darles identidad, seguridad, telemetría y control”, describía Kurian. “Es una capa que agrupa diseño, ejecución y control de agentes dentro de un mismo entorno”.
Además de incluir capacidades para conectarlos con sistemas externos y supervisar su comportamiento, “proporcionamos un entorno escalable de ejecución y herramientas para evaluar y optimizar la calidad de estos agentes”, añadió. Lo que apunta directamente a las necesidades de gobierno que exigen las empresas. El objetivo no es otro que convertirse en el sistema operativo sobre el que se construyen y operan estos agentes.
El dato como contexto
Este salto precisa salvar un obstáculo: el acceso al contexto. “Estos agentes necesitan comprender el contexto empresarial y esto, a su vez, requiere entender los datos de la empresa”, señaló Kurian. “Sin esa capa, los modelos siguen siendo potentes, pero ciegos”.
Es aquí donde la compañía lanza otra de sus propuestas “para hablar con datos que están en AWS, Azure y Google Cloud sin moverlos y resolver el problema de la fragmentación de la información”, explicó Kurian.
El anuncio, bajo el nombre de Agentic Data Cloud, incluye un lakehouse entre nubes que actúa como capa semántica. “El catálogo de conocimientos crea un gráfico semántico de los datos y permite recuperar la información con alta calidad”, detalló.
Ese gráfico es el que permite a los agentes entender qué datos utilizar y cómo hacerlo. Un planteamiento que refuerza la idea de que el valor ya no está solo en el modelo, sino en su capacidad para interpretar el contexto empresarial.
En la práctica, esto supone que la IA puede operar sobre datos distribuidos sin necesidad de centralizarlos, un punto especialmente sensible para las empresas por cuestiones de coste, gobernanza y dependencia tecnológica.
“Sin esa capa, la IA se queda en una herramienta aislada; con ella, puede integrarse en los procesos”.
Por debajo, esta arquitectura se apoya en infraestructuras diseñadas para este tipo de cargas. “El hiperordenador de inteligencia artificial es la base de todo esto”, afirmó Kurian, en referencia a su concepto de AI Hypercomputer.
“Estamos introduciendo nuevas configuraciones de TPU y GPU, y avances en almacenamiento y redes”, añadió. El objetivo es “preparar la base tecnológica para un nuevo patrón de uso: agentes que operan de forma continua, no consultas puntuales”.
Seguridad y trabajo diario
Pero este escenario introduce también nuevos riesgos. “Las nuevas ciberamenazas impulsadas por la IA son mucho más preocupantes”, advirtió Kurian. Para afrontarlos, la compañía ha incorporado agentes de seguridad capaces de detectar, investigar y responder a incidentes en tiempo real.
La última capa de esta estrategia es su aterrizaje en el día a día de los usuarios. Google extiende estas capacidades a su ecosistema de productividad, donde Gemini actúa como interfaz transversal entre personas, datos y agentes.
“Estamos haciendo que el chat sea la herramienta para hablar con todos estos agentes y no solo con otras personas”, explicó Kurian.
Y vuelve a mencionar esa “capa semántica que conecta todas las herramientas y ayuda a proporcionar información personalizada”. Esto permite que un usuario no sólo consulte información, sino que active agentes que analizan datos, generan contenido o ejecutan tareas directamente desde ese entorno.
“Desde resumir conversaciones hasta generar documentos o coordinar tareas, la IA se convierte en el hilo conductor del trabajo”, enumera.
Con este movimiento, Google, además de competir en modelos e infraestructura, se introduce en la capa que conecta a ambos. Una posición intermedia que todavía está en fase de construcción en el mercado y que puede erigirse en el próximo sistema operativo dentro de las empresas.