Durante el Google Cloud Summit 2026 en Buenos Aires, la compañía presentó nuevas herramientas para llevar la inteligencia artificial desde las pruebas experimentales hacia procesos concretos de las empresas. El foco está puesto en agentes capaces de ejecutar tareas, conectarse con datos corporativos y trabajar bajo esquemas de control centralizado.
La inteligencia artificial empresarial empieza a atravesar una nueva etapa: ya no se trata solamente de utilizar modelos generativos para responder preguntas o crear contenidos, sino de incorporarlos a los procesos de trabajo para que puedan ejecutar acciones.
Ese fue uno de los principales ejes del Google Cloud Summit 2026 en Buenos Aires, donde Google Cloud presentó nuevas capacidades de Gemini Enterprise y destacó el crecimiento de los agentes de IA entre las empresas argentinas.
Un agente de IA puede entenderse como un sistema que, además de generar una respuesta, planifica una tarea, utiliza herramientas, consulta información y ejecuta diferentes pasos para alcanzar un objetivo. Esa diferencia es central: el modelo deja de funcionar únicamente como un asistente conversacional y pasa a integrarse con los flujos de trabajo de una organización.
Gemini Enterprise: una plataforma para coordinar agentes
Google está posicionando Gemini Enterprise como una capa central desde la cual las organizaciones pueden descubrir, crear, implementar y administrar agentes.
La plataforma permite utilizar agentes desarrollados por Google, por terceros o por los propios equipos técnicos de una empresa. También incorpora herramientas para construir agentes personalizados sin necesidad de programarlos desde cero.
Entre las funciones disponibles aparecen agentes especializados para investigación, análisis de datos y programación. Por ejemplo, Deep Research puede realizar búsquedas y analizar información para elaborar informes, mientras que otras herramientas permiten trabajar con datos empresariales o asistir a desarrolladores durante el ciclo de vida del software.
La plataforma también incorpora un Agent Marketplace, donde las compañías pueden acceder a agentes desarrollados por socios tecnológicos. Los administradores mantienen la capacidad de decidir qué agentes están disponibles para los empleados.
Del chatbot al agente que ejecuta tareas
El cambio tecnológico es importante porque modifica la relación entre la IA y los sistemas corporativos.
Un chatbot tradicional puede responder: «¿Cuáles fueron las ventas del último trimestre?». Un agente, en cambio, puede consultar las bases de datos autorizadas, analizar los resultados, compararlos con períodos anteriores y generar un informe.
En este modelo, la inteligencia artificial funciona como una capa de orquestación entre el usuario, los datos y las aplicaciones empresariales.
Google Cloud busca además que estos sistemas puedan comunicarse entre sí. Para eso impulsa Agent2Agent (A2A), un protocolo abierto que permite que agentes construidos con diferentes modelos o plataformas puedan interactuar.
La idea es avanzar hacia organizaciones donde diferentes agentes especializados colaboren para completar procesos más complejos.
Seguridad y control, una cuestión central
El avance hacia sistemas capaces de ejecutar acciones también aumenta la importancia de la gobernanza.
Si un agente puede consultar información interna o activar determinadas operaciones, la empresa necesita establecer qué datos puede utilizar, qué herramientas puede ejecutar y qué acciones requieren autorización humana.
Gemini Enterprise busca centralizar precisamente ese control, ofreciendo visibilidad sobre los agentes utilizados dentro de una organización y mecanismos para administrarlos.
Para las empresas argentinas, este punto será particularmente relevante en sectores que manejan información sensible, como bancos, salud, telecomunicaciones, industria y organismos públicos.
Una oportunidad para las empresas de América Latina
La expansión de los agentes de IA abre una oportunidad para las organizaciones latinoamericanas que buscan automatizar procesos sin necesariamente desarrollar desde cero toda la infraestructura tecnológica.
En Argentina, donde muchas empresas ya experimentan con inteligencia artificial pero todavía enfrentan desafíos relacionados con costos, talento especializado, integración de sistemas y seguridad de datos, el paso siguiente será determinar en qué procesos la IA puede generar un beneficio concreto.
La cuestión ya no pasa solamente por tener acceso a un modelo avanzado. El desafío consiste en conectarlo con los sistemas de la organización, establecer permisos, supervisar sus acciones y medir el resultado.
Google Cloud apuesta a que Gemini Enterprise sea precisamente esa infraestructura intermedia entre los modelos de IA y el trabajo cotidiano de las empresas. Y el mensaje dejado en Buenos Aires es claro: la próxima etapa de la inteligencia artificial empresarial estará menos centrada en conversar con modelos y más enfocada en delegarles tareas concretas, bajo control humano y dentro de procesos definidos.
