Google Cloud anunció el lanzamiento de Gemini 4 Argon, un nuevo modelo de inteligencia artificial para empresas que les permite automatizar procesos complejos que requieren varias etapas de trabajo, reducir los tiempos de ejecución y obtener resultados terminados sin necesidad de supervisar cada paso.
El modelo ya está disponible para clientes de Google Cloud y permite delegar procesos que pueden requerir horas o días de trabajo y obtener resultados terminados, sin necesidad de supervisar cada etapa.
Argon puede mantener el contexto y aplicar conocimientos especializados durante tareas prolongadas, respetar los límites establecidos por los sistemas y solicitar confirmación antes de realizar acciones irreversibles. También está diseñado para informar cuando una tarea no puede completarse o sus resultados son desfavorables.
Gemini 4 Argon mejora la ejecución de tareas empresariales
El modelo fue sometido a pruebas como el índice Vals, una evaluación que mide el impacto económico de los modelos de IA en tareas financieras, legales, fiscales y de programación. Durante las pruebas de acceso anticipado, ServiceNow registró una mejora cercana al 20% en la tasa de éxito de las tareas realizadas con Argon frente a Gemini 3.8 Flash, principalmente en procesos de recursos humanos y atención al cliente.
En desarrollo de software, los equipos de ingeniería de Google que utilizaron Argon mediante Google Antigravity aumentaron los envíos de código realizados por agentes de IA en más de un 35% y redujeron casi un tercio las reversiones de cambios en el código.
Por su parte, el equipo de Chrome que utilizó el modelo para modificar la estructura de cientos de archivos de Chromium, cuya base de código contiene 40 millones de líneas, completó la tarea en semanas, en lugar de meses.
Google refuerza la ciberseguridad
En materia de ciberseguridad, Google destacó que Gemini 4 Argon incorpora mejoras para resistir ataques de inyección indirecta de instrucciones, una técnica mediante la cual se introduce contenido malicioso para intentar alterar el comportamiento de un modelo de IA.
En la evaluación CWE-Bench v1, Argon obtuvo una puntuación de 68% en tareas de corrección de vulnerabilidades de seguridad, con lo que compartió el primer lugar de la clasificación. También encabezó la evaluación Gray Swan sobre resistencia a inyecciones indirectas de instrucciones, con una tasa de éxito de ataques de 0,7% en una prueba de 15 intentos adaptativos.
El modelo se utiliza en herramientas de seguridad como CodeMender y en la iniciativa Scan for Good de Wiz, enfocada en proteger infraestructura crítica mediante servicios gratuitos de seguridad.
