Google Cloud presentó Gemini Agent, un agente de inteligencia artificial diseñado para centralizar en una única interfaz tareas de conocimiento, generación de contenidos, análisis de datos y programación, además de ejecutar acciones directamente sobre los sistemas y herramientas utilizados por las empresas.
El anuncio fue realizado por Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, durante el evento Gemini at Work 2026. Según la compañía, Gemini Agent funciona a través de una única API y puede seleccionar el modelo de IA más adecuado para cada tarea, coordinando actualmente modelos de la familia Gemini de Google y Claude, de Anthropic, con la posibilidad de incorporar otros modelos abiertos y privados en el futuro.
La propuesta busca separar al agente del modelo de IA que ejecuta cada tarea. De esta manera, las empresas pueden mantener su contexto, datos y herramientas mientras cambian los modelos subyacentes de acuerdo con criterios de calidad, rendimiento y costos.
Un agente conectado a los sistemas de la empresa
Gemini Agent tiene la capacidad de conectarse de manera segura con las herramientas que ya utilizan las empresas, con plataformas de colaboración como Microsoft 365, Teams, Slack, Confluence y Google Workspace; herramientas de desarrollo como Git y Jira; plataformas empresariales como Salesforce y ServiceNow, y bases de datos como BigQuery, Databricks, Postgres y Snowflake.
Además, puede trabajar con archivos locales y conectarse a servidores MCP dentro y fuera de la red corporativa.
De asistente a agente autónomo
Google Cloud plantea Gemini como un agente unificado que puede responder preguntas, pero también trabajar de manera autónoma para alcanzar objetivos definidos por el usuario.
La compañía destaca una capacidad de ejecución persistente, mediante la cual las tareas continúan ejecutándose en la nube aunque el usuario cierre su computador.
La arquitectura también incorpora orquestación multiagente. Gemini puede crear subagentes temporales para dividir tareas complejas en procesos paralelos o secuenciales.
Igualmente, las empresas pueden crear agentes que funcionen como miembros permanentes de un equipo, con una identidad propia, correo electrónico, almacenamiento y acceso al contexto compartido. Estos agentes pueden incorporarse a espacios de chat y colaborar con otros trabajadores.
Gemini llega al flujo de trabajo de Workspace
Dentro de Google Workspace, Gemini Agent puede utilizar el contexto de documentos, calendarios, equipos y proyectos para ejecutar tareas que involucran varias aplicaciones.
El agente también puede sugerir tareas que podrían ser delegadas y priorizar mensajes relevantes en la bandeja de entrada, explicando las razones de esa selección.
Otra modalidad permite crear un agente con identidad propia que funcione como un compañero de trabajo y participe directamente en espacios colaborativos.
Aplicaciones para datos y machine learning
Google Cloud también está incorporando capacidades específicas para equipos de datos y machine learning.
Para ingenieros y científicos de datos, Gemini puede trabajar como un equipo de agentes que recibe instrucciones en lenguaje natural para generar código PySpark, preparar notebooks, entrenar modelos y detectar y corregir problemas en los flujos de datos.
Para usuarios empresariales, se pueden hacer consultas en lenguaje natural sobre datos operativos en BigQuery y Knowledge Catalog. Las consultas pueden guardarse para volver a ejecutarlas posteriormente, con el objetivo de mantener resultados coherentes y verificados.
Identidad y gobernanza para agentes autónomos
La expansión de agentes capaces de ejecutar acciones por cuenta propia también plantea desafíos de seguridad y control. Por eso, Google Cloud incorpora mecanismos de gobernanza para administrar estos agentes dentro de las organizaciones.
Cada agente cuenta con una identidad propia y sus acciones quedan registradas en los sistemas de auditoría. Los permisos pueden asignarse de acuerdo con roles definidos por los administradores de seguridad y las conexiones con sistemas externos utilizan estándares como OAuth.
Además, las acciones de los agentes pueden supervisarse mediante las herramientas de observabilidad de Google Cloud, mientras que las tareas se ejecutan dentro de entornos aislados (sandbox) con límites de red propios.
Google también plantea una gestión centralizada de políticas, de manera que una organización pueda definir reglas de acceso que posteriormente se apliquen a sus agentes.
