Google da un paso más en la carrera por la inteligencia artificial autónoma con un Gemini capaz de ejecutar tareas, conectarse a sistemas corporativos y coordinar procesos. Las empresas serán las primeras en acceder a esta nueva etapa.
La inteligencia artificial empieza a dejar atrás su papel de simple asistente conversacional. Google quiere que Gemini no solo responda preguntas, sino que también ejecute tareas y persiga objetivos con una intervención humana más limitada. La compañía ha presentado una nueva experiencia de IA con capacidad de agencia, diseñada inicialmente para el entorno empresarial.
El anuncio, realizado durante un evento de Google Cloud el 8 de octubre de 2026, refuerza la estrategia de la tecnológica para convertir sus modelos en herramientas capaces de integrarse en el trabajo cotidiano de las organizaciones. El sistema podrá utilizar aplicaciones corporativas, consultar datos, activar herramientas especializadas y coordinar tareas desde una única interfaz.
La apuesta tiene una dimensión competitiva evidente: Google quiere transformar su enorme base de usuarios de Gemini en una ventaja dentro del mercado empresarial, donde las compañías buscan automatizar procesos sin perder el control sobre la seguridad, los permisos y los costes.
Gemini da el salto de chatbot a agente de inteligencia artificial
Hasta ahora, muchos usuarios han utilizado Gemini principalmente para redactar textos, resumir documentos, analizar información o responder preguntas. La nueva propuesta de Google busca ampliar ese papel.
Un agente de inteligencia artificial es un sistema capaz de interpretar un objetivo, planificar los pasos necesarios, utilizar herramientas y ejecutar acciones para intentar alcanzarlo. A diferencia de un chatbot convencional, no se limita a generar una respuesta: puede intervenir en un flujo de trabajo.
Thomas Kurian, consejero delegado de Google Cloud, resumió el cambio al explicar que los usuarios podrán asignar al sistema «objetivos, no solo instrucciones».
En la práctica, esto significa que una empresa podría encargarle una tarea compleja y permitir que Gemini organice parte del trabajo necesario para completarla. El agente podrá recurrir a distintas herramientas, consultar fuentes de información autorizadas y coordinar operaciones que antes exigían pasar manualmente de una aplicación a otra.
La promesa es reducir el tiempo dedicado a tareas administrativas y técnicas. Sin embargo, el resultado dependerá de la complejidad del encargo, de los permisos disponibles y de la capacidad del sistema para interpretar correctamente las instrucciones.
La diferencia decisiva está en la ejecución: la IA deja de limitarse a aconsejar al trabajador y empieza a intervenir directamente en los procesos de la organización.
Google empieza por las empresas antes de llegar al consumidor
Google ha decidido desplegar inicialmente esta nueva experiencia en el ámbito empresarial, en lugar de lanzarla directamente para el público general.
La decisión responde, según la explicación ofrecida por Sundar Pichai, consejero delegado de Google, a la necesidad de resolver los retos de seguridad, escalabilidad y rendimiento asociados a agentes capaces de realizar acciones.
Las empresas ofrecen un entorno en el que es posible definir permisos, establecer procedimientos de aprobación y registrar las operaciones realizadas. Pero también concentran información especialmente sensible: datos de clientes, comunicaciones internas, documentación financiera, código y planes comerciales.
Por eso, el despliegue de una IA que puede actuar dentro de los sistemas corporativos exige más que un modelo capaz de responder con precisión. Requiere controles sobre qué puede consultar, qué acciones tiene autorizadas y cuándo debe solicitar la intervención de una persona.
Google pretende aprovechar la implantación previa de Gemini en el mundo empresarial para acelerar esta transición.
Pichai señaló durante el evento que Gemini supera los 1 000 millones de usuarios activos mensuales. También afirmó que casi el 90 % de las empresas de la lista Fortune 100 utilizan Gemini Enterprise en su actividad.
Estas cifras, comunicadas por Google, ilustran la escala potencial de la estrategia, aunque no significan que todas esas organizaciones hayan adoptado ya el nuevo agente autónomo.
Una IA que podrá conectarse a las principales aplicaciones corporativas
Uno de los elementos más importantes del anuncio es la capacidad de Gemini para conectarse con herramientas que las empresas ya utilizan.
Entre las plataformas mencionadas por Google figuran:
- Google Workspace, para trabajar con documentos, correo electrónico y calendarios.
- Microsoft 365, ampliamente utilizado en entornos profesionales.
- Slack, para comunicaciones y colaboración entre equipos.
- Jira y Confluence, habituales en gestión de proyectos y documentación.
- Git, para trabajar con repositorios de código.
- BigQuery y Databricks, para analizar y procesar datos.
- Postgres y Snowflake, para acceder a bases de datos y plataformas de información.
- ServiceNow, para gestionar distintos procesos y servicios empresariales.
La integración permitirá que el agente trabaje con información repartida entre diferentes aplicaciones, siempre que disponga de las conexiones y autorizaciones necesarias.
Esta capacidad puede reducir una de las principales limitaciones de los asistentes tradicionales: la necesidad de copiar información manualmente entre herramientas o preparar instrucciones distintas para cada sistema.
Por ejemplo, un agente podría utilizar documentación de un proyecto, consultar datos autorizados y ayudar a organizar las siguientes tareas. La ejecución concreta dependerá de las integraciones activadas y de los permisos configurados por la empresa.
La ventaja competitiva no estará únicamente en el modelo de IA, sino también en su capacidad para conectarse con el software que sostiene el trabajo diario.
Gemini podrá elegir modelos de IA, incluidos los de terceros
Google también quiere que las empresas puedan seleccionar el modelo más adecuado para cada tarea.
Por defecto, el sistema elegirá el modelo que considere más apropiado para completar el encargo. Los usuarios podrán intervenir en esa elección y seleccionar modelos concretos, incluidos modelos de terceros como Claude, de Anthropic.
La compañía ha anunciado además que pretende ampliar el selector para incorporar modelos de código abierto y otros modelos privados.
La estrategia apunta hacia un escenario en el que las organizaciones no dependan necesariamente de un único modelo para todas sus necesidades.
Un sistema puede ser más apropiado para programar, otro para analizar grandes cantidades de información y otro para determinadas tareas de razonamiento. La posibilidad de combinar modelos permitiría ajustar las herramientas a cada proceso.
Para Google, esta apertura puede ayudar a que Gemini Enterprise resulte más atractivo para compañías que ya trabajan con diferentes proveedores de IA.
Al mismo tiempo, introduce nuevas cuestiones de gestión: las empresas tendrán que controlar qué modelos utilizan sus agentes, qué datos reciben y cuánto cuesta cada operación.
Una bandeja de entrada para supervisar las tareas de la IA
La nueva experiencia incluirá una interfaz de seguimiento desde la que los usuarios podrán consultar la actividad de Gemini.
Esta bandeja de entrada de tareas permitirá observar el progreso de los trabajos, la delegación de operaciones a subagentes, el uso de herramientas especializadas y la ejecución de código.
El objetivo es que los empleados puedan supervisar qué está haciendo el sistema sin tener que reconstruir todo el proceso a partir de mensajes separados.
La posibilidad de revisar los pasos de una tarea es importante porque los agentes pueden cometer errores al interpretar objetivos, utilizar herramientas o seleccionar información.
No obstante, ver el proceso de una tarea no garantiza por sí solo que todas las decisiones de la IA sean correctas. La utilidad de la supervisión dependerá de la calidad de los registros, de la claridad de las explicaciones y de que los usuarios puedan intervenir cuando sea necesario.
Google presenta esta interfaz como una forma de aportar visibilidad al trabajo delegado a la inteligencia artificial.
El agente tendrá su propia cuenta corporativa
Una de las novedades más llamativas es que Gemini podrá disponer de su propia cuenta de Workspace, con dirección de correo electrónico y un contexto específico dentro de la organización.
Según Google, el agente podrá conocer información organizativa relevante, como los equipos existentes, las zonas horarias, los calendarios y los responsables de aprobar determinadas acciones, en función de los datos y permisos que tenga disponibles.
Los trabajadores podrán interactuar con él mediante distintos canales: mencionándolo en una conversación, enviándole un correo electrónico, compartiendo contenido o incorporándolo a un chat grupal.
La empresa sostiene que las acciones realizadas por el agente quedarán reflejadas en un registro de auditoría atribuido a la propia IA, en lugar de aparecer como si las hubiera ejecutado directamente una persona.
Este detalle puede resultar relevante para las organizaciones que necesitan reconstruir qué ocurrió durante una operación y distinguir entre las decisiones de un empleado y las acciones automatizadas.
Sin embargo, la existencia de un registro no elimina la necesidad de establecer responsabilidades. Si un agente envía información al destinatario equivocado, modifica un documento incorrectamente o ejecuta una operación no deseada, la empresa deberá disponer de procedimientos para investigar el incidente y corregir sus consecuencias.
La autonomía operativa, por tanto, tendrá que ir acompañada de permisos limitados, supervisión y mecanismos de rendición de cuentas.
Seguridad y confidencialidad, los grandes desafíos de los agentes de IA
La posibilidad de conceder a una IA acceso a sistemas internos abre nuevas oportunidades, pero también aumenta la importancia de la seguridad.
Un asistente que únicamente redacta una respuesta tiene un margen de actuación diferente al de un agente que puede consultar datos, enviar mensajes o modificar recursos corporativos.
Entre los riesgos que las empresas deberán gestionar figuran:
- Acceso indebido a información: el agente no debe consultar datos que excedan los permisos autorizados.
- Errores de ejecución: una instrucción mal interpretada puede desencadenar acciones no deseadas.
- Filtración de datos: la información sensible debe mantenerse dentro de los límites de acceso y tratamiento establecidos.
- Instrucciones maliciosas: documentos, correos o contenidos externos pueden incluir órdenes diseñadas para manipular el comportamiento del sistema.
- Control de responsabilidades: las organizaciones necesitan registros que permitan identificar las acciones realizadas y determinar cómo responder ante un fallo.
La conexión con servidores del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) amplía las posibilidades de integración. Este protocolo permite conectar sistemas de IA con herramientas y fuentes de datos mediante una interfaz común.
Google afirma que el agente podrá trabajar de forma segura con servidores MCP tanto dentro como fuera de la red empresarial. Esa afirmación describe el enfoque anunciado por la compañía, pero la seguridad efectiva dependerá de la configuración, de la fiabilidad de las conexiones y de los controles aplicados en cada organización.
El desafío consiste en permitir que la IA trabaje con suficiente autonomía para ser útil sin otorgarle más acceso del necesario.
Las empresas que ya prueban Gemini Enterprise
Google ha señalado que On, Shopify y PayPal figuran entre las compañías que probaron el servicio en sus primeras fases.
La tecnológica también citó a grandes organizaciones que utilizan Gemini Enterprise, entre ellas BNP Paribas, Bradesco, Merck, Orange Spain, Santee Cooper, SOMPO, Ulta Beauty y Wesfarmers.
La presencia de empresas de distintos sectores muestra el alcance potencial de la plataforma: banca, comercio electrónico, industria, telecomunicaciones y distribución, entre otros ámbitos.
Sin embargo, que una compañía utilice Gemini Enterprise no implica necesariamente que haya desplegado el nuevo agente en todos sus departamentos ni que haya automatizado procesos críticos.
La adopción real dependerá de factores como el coste, la integración con los sistemas existentes, la calidad de los resultados y las exigencias de cumplimiento normativo.
Para las empresas, la pregunta práctica será si el ahorro de tiempo y la mejora de productividad justifican los costes y los riesgos asociados a delegar tareas en un sistema automatizado.
Google quiere controlar el coste de la IA empresarial
El despliegue de agentes puede multiplicar el número de operaciones que realiza una IA para completar un solo encargo. Un proceso complejo puede requerir varias consultas, llamadas a herramientas y operaciones con diferentes modelos.
Por eso, el coste no dependerá únicamente del precio de una consulta individual, sino también del número de pasos que el sistema necesite ejecutar.
Google ha anunciado nuevas opciones de gasto flexible, con funciones como la orquestación de varios modelos, el enrutamiento inteligente y los límites de gasto en tiempo real.
El objetivo es que las organizaciones puedan distribuir las tareas entre diferentes modelos y establecer límites para evitar que el consumo se dispare.
La gestión del gasto será un elemento esencial para determinar la rentabilidad de estas herramientas. Una automatización que ahorre horas de trabajo puede resultar atractiva, pero su valor disminuye si requiere demasiadas operaciones o genera errores que obligan a repetir el proceso.
Las empresas tendrán que evaluar no solo la capacidad de los agentes, sino también el coste total de mantenerlos operativos.
Gemini, ChatGPT y la carrera por los agentes autónomos
El anuncio de Google se produce en plena competencia entre las grandes tecnológicas por desarrollar asistentes capaces de realizar tareas de principio a fin.
La evolución del mercado apunta hacia sistemas que puedan gestionar procesos completos, utilizar herramientas externas y coordinar distintas operaciones con menos intervención humana.
Google cuenta con una ventaja potencial: la integración de Gemini con su ecosistema de productividad y servicios en la nube. Pero la competencia también dispone de modelos avanzados y plataformas orientadas a automatizar el trabajo.
En esta nueva etapa, la batalla no se decidirá únicamente por quién ofrece las respuestas más convincentes. También pesarán la fiabilidad, las integraciones, la facilidad de supervisión, la seguridad y el coste.
El objetivo de Google es que Gemini pase de ser una herramienta a la que se consulta a convertirse en un sistema al que se delega trabajo. La verdadera prueba llegará cuando las empresas puedan medir cuánto tiempo ahorra, cuántos errores comete y qué nivel de control conservan sobre sus operaciones.
Qué cambia con el nuevo Gemini empresarial
Las principales novedades anunciadas por Google son:
- Ejecución orientada a objetivos: el usuario puede encargar resultados, no solo formular preguntas.
- Integración empresarial: conexión con aplicaciones, bases de datos y herramientas de trabajo.
- Selección de modelos: posibilidad de utilizar modelos de Google y de terceros.
- Supervisión de tareas: seguimiento de avances, herramientas utilizadas y delegación a subagentes.
- Identidad corporativa propia: cuenta de Workspace y registro de actividad atribuido al agente.
- Control de costes: herramientas para gestionar el gasto y distribuir las tareas entre modelos.
La nueva propuesta sitúa a Google en una fase más ambiciosa de la automatización con IA. Pero la promesa de productividad deberá medirse frente a los riesgos de conceder acceso a sistemas corporativos y delegar acciones en un software que todavía requiere supervisión.
La cuestión ya no es únicamente qué puede responder Gemini. La cuestión es qué puede hacer en nombre de una empresa, con qué permisos y quién responde cuando se equivoca.
Toqueteo
Toqueteo
Toqueteo