Ese cambio se sostiene sobre una idea: los agentes. Programas que no solo responden, sino que actúan, deciden y colaboran entre sí. La compañía los ubica como la base de lo que llama una nueva generación de empresas, donde buena parte del trabajo operativo se delega a estos sistemas.

La pieza central de esta apuesta es Gemini Enterprise. Más que un modelo o una app, funciona como un entorno completo donde se crean, despliegan y supervisan agentes de inteligencia artificial. La diferencia frente a versiones anteriores es que todo está integrado: desde los modelos hasta los datos y los controles de seguridad.

La novedad más visible es la Gemini Enterprise Agent Platform. En términos prácticos, se trata de una especie de “centro de mando” para agentes. Permite diseñarlos, conectarlos entre sí y monitorear su comportamiento. Una empresa puede, por ejemplo, asignar a varios agentes tareas dentro de un mismo proceso —como atención al cliente, análisis de datos y seguimiento de pedidos— y hacer que trabajen coordinadamente.

El cambio no es menor. Hasta ahora, muchas implementaciones de IA se quedaban en pruebas o automatizaciones aisladas. Aquí la apuesta es distinta: llevar esos sistemas a producción y convertirlos en parte del flujo diario de trabajo.

Cuando la nube deja de ser soporte y pasa a ejecutar

La infraestructura es otro punto donde se ve esa transición. Google presentó una nueva generación de Tensor Processing Units, sus chips diseñados para cargas de inteligencia artificial. La mejora no se limita a potencia; apunta a sostener operaciones continuas con miles o millones de agentes funcionando al mismo tiempo.

Esto se complementa con una arquitectura de datos pensada para velocidad. La llamada “Agentic Data Cloud” busca resolver un problema clásico: la información repartida en múltiples sistemas. En lugar de mover datos de un lado a otro, la plataforma permite que los agentes accedan a ellos directamente, sin fricción.

Ese detalle técnico tiene impacto directo en negocio. Menos tiempo en mover datos significa respuestas más rápidas y decisiones más cercanas al tiempo real.

En seguridad, el movimiento sigue la misma lógica: automatizar. Google integra capacidades de análisis y respuesta con inteligencia artificial, en parte apoyadas por Wiz. La promesa es detectar incidentes y actuar antes de que escalen, algo que en entornos tradicionales depende de equipos humanos y tiempos más largos.

De la promesa a la adopción

Las herramientas presentadas no están pensadas solo para grandes corporaciones, aunque son las que más rápido las adoptan. Funcionan como servicios en la nube, lo que permite activarlas por módulos según la necesidad.

Una empresa puede empezar con agentes para tareas específicas y luego escalar hacia procesos más amplios. También puede integrar estos sistemas con plataformas que ya utiliza, desde software empresarial hasta herramientas de productividad.

Google insiste en que el uso ya es masivo. Una buena parte de sus clientes emplea inteligencia artificial en operaciones reales, y un grupo creciente trabaja con volúmenes de datos que hace pocos años eran difíciles de manejar sin infraestructura propia.

Para startups, el terreno también cambia. El acceso a modelos, infraestructura y herramientas reduce la barrera de entrada. Lo que antes requería equipos grandes y recursos considerables ahora puede construirse sobre servicios disponibles bajo demanda.

Lo que deja Next ‘26 no es solo una lista de lanzamientos. Es una señal de hacia dónde se mueve el mercado: sistemas que no solo asisten, sino que ejecutan. La pregunta ya no es si una empresa usa inteligencia artificial, sino cuánto de su operación está dispuesta a delegar en ella.

En muchos casos, las pymes se quedan en la intención. Algunas no saben por dónde empezar, otras dependen completamente de terceros para hacer ajustes simples y varias terminan implementando soluciones que no responden a sus necesidades reales. El resultado es una inversión que no se traduce en eficiencia.

Frente a este problema, han surgido plataformas como MET, desarrollada por la colombiana Meteor IA, que propone crear agentes de inteligencia artificial a través de un chat guiado. La idea es reducir la complejidad técnica y permitir que cualquier empresa pueda configurar automatizaciones sin necesidad de programar.

Más allá de la herramienta, el debate de fondo sigue siendo el mismo: cómo lograr que la inteligencia artificial realmente funcione dentro de una empresa y no se convierta en un gasto innecesario.

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Antes de implementar cualquier solución, expertos recomiendan que las empresas se detengan a evaluar algunos puntos básicos que pueden marcar la diferencia entre un uso efectivo y una mala decisión.

El primero es identificar el problema concreto que se quiere resolver. Automatizar por tendencia o presión del mercado suele llevar a resultados poco útiles. Tareas como la atención al cliente, el seguimiento comercial, la gestión de citas o la respuesta a preguntas frecuentes suelen ser buenos puntos de partida.

También es necesario definir qué procesos pueden automatizarse y cuáles no. Las tareas repetitivas, basadas en reglas claras, suelen adaptarse mejor a un agente digital. En cambio, situaciones complejas, reclamos o decisiones que requieren criterio humano todavía necesitan intervención directa.

Automatizar sin perder el control

Otro aspecto clave es la facilidad para hacer cambios. En muchas pymes, modificar un mensaje, ajustar horarios o corregir respuestas depende de un proveedor externo, lo que ralentiza la operación. Una herramienta útil debería permitir ajustes rápidos sin complicaciones técnicas.

A esto se suma la supervisión. Aunque la inteligencia artificial ejecute tareas de forma automática, siempre debe haber una persona encargada de revisar su funcionamiento, detectar errores y decidir cuándo una conversación debe pasar a un humano.

Finalmente, está la medición de resultados. Implementar un agente de IA sin indicadores claros impide saber si realmente está generando valor. Variables como tiempos de respuesta, número de clientes atendidos o reducción de carga operativa ayudan a evaluar su impacto.

De acuerdo con Daniel Vargas, cofundador de Meteor IA, el avance de estas tecnologías depende de que más empresas puedan probar soluciones en procesos específicos, medir su desempeño y hacer ajustes de manera sencilla.

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En Colombia, el interés por la digitalización empresarial viene acompañado de inversión pública. El Ministerio TIC reportó que en 2025 la estrategia PotencIA Digital destinó cerca de 42.500 millones de pesos para apoyar a 1.000 pymes en la adopción de tecnologías.

En ese contexto, herramientas como MET buscan cerrar una brecha frecuente: la distancia entre el entusiasmo que genera la inteligencia artificial y la dificultad de aplicarla correctamente en negocios pequeños y medianos.

Para sectores como comercio, educación, salud o servicios, la automatización puede ser útil si se aplica en tareas específicas y de alto volumen. La recomendación es avanzar paso a paso, medir resultados y evitar implementar soluciones sin un objetivo claro.