Google Cloud lanza plataforma de integración de IA... la seguridad y la gobernanza se convierten en el núcleo

Google Cloud ha lanzado una plataforma de integración llamada “Gemini Enterprise Agent Platform”, que combina las funciones de desarrollo y operación de agentes de inteligencia artificial (AI). Esta iniciativa esencialmente reestructura Vertex AI existente, convirtiéndola en un nuevo núcleo central, con el objetivo de permitir a las empresas gestionar todo el proceso de creación, despliegue y control de agentes de IA en una sola plataforma.

Este lanzamiento fue anunciado en el evento “Google Cloud Next 2026” celebrado en Las Vegas, Estados Unidos. La nueva plataforma no solo integra funciones de selección de modelos, desarrollo y construcción de agentes, sino que también combina capacidades de integración, orquestación, DevOps y seguridad. Google Cloud afirmó que, mediante esta plataforma, los equipos técnicos pueden, tras desarrollar un agente de IA, ofrecerlo de forma natural a los empleados a través de la nueva aplicación “Gemini Enterprise”. Su meta es automatizar el trabajo en toda la organización.

El vicepresidente de gestión de productos de Google Cloud, Michael Gerstenhaber, expresó en su blog: “Si el diseño inicial de Vertex AI fue para soportar la era de la IA generativa a gran escala, ahora estamos en una etapa que requiere gestionar la complejidad de agentes que operan en múltiples sistemas.” Enfatizó especialmente que, sin mecanismos de seguridad y gobernanza, la proliferación de agentes dificultará que las empresas establezcan confianza.

“Agent Studio” para empleados comunes y ADK para desarrolladores se fortalecen

Google ha reforzado las funciones de construcción de agentes de IA en torno a “Agent Studio” y “Agent Development Kit (ADK)”. Agent Studio ofrece una interfaz visual de bajo código que incluso personas sin experiencia en desarrollo pueden usar, permitiendo diseñar la lógica del agente mediante arrastrar y soltar.

Por otro lado, ADK, dirigido a desarrolladores profesionales, se centra en tareas más complejas. Google, además de ofrecer acceso a modelos con potente capacidad de razonamiento, ha introducido un marco gráfico que conecta múltiples sub-agentes para resolver problemas complejos. Esto hace posible construir un “equipo de múltiples agentes” en lugar de un solo agente.

Además, la conexión con datos internos se ha simplificado. Google indicó que ADK soporta de forma predeterminada funciones de integración en ecosistemas, permitiendo conectar datos internos de la empresa sin necesidad de personalizar pipelines. Al integrarse con plataformas de datos como BigQuery y Pub/Sub, los agentes pueden gestionar tareas asíncronas a gran escala, como evaluación de contenido o análisis de datos en segundo plano.

Nuevas funciones de “Runtime” y “Memory” para operaciones reales

Google Cloud también ha renovado “Agent Runtime” para soportar que los agentes de IA operen en entornos de trabajo reales, más allá de la fase de prueba de concepto. El nuevo Runtime simplifica el despliegue de agentes y soporta flujos de trabajo prolongados de varios días. Incluye funciones de orquestación que permiten a los agentes delegar tareas entre sí, facilitando que múltiples agentes especializados colaboren en tareas complejas.

La función central de “contexto” en operaciones a gran escala también se ha fortalecido. Google creó un “Agent Memory Bank” que puede crear y gestionar memorias a largo plazo basadas en el contenido de las conversaciones. Además, se añadió “Memory Profile”, que permite a los agentes recargar detalles necesarios con baja latencia. Para las empresas, esto puede considerarse un mecanismo para reducir la pérdida de contexto y mejorar la precisión en tareas repetitivas.

Seguridad y gobernanza integradas… asignando identidades únicas a cada agente

Un aspecto destacado en esta plataforma es la atención a la seguridad y el control. Google afirmó que ha aplicado una arquitectura de “seguridad embebida”, de modo que, ya sea que los agentes sean creados por los clientes o integrados desde ecosistemas de socios, todos están sujetos a las mismas políticas empresariales.

El elemento clave es la “identidad del agente”. Como cada persona tiene una identidad, cada agente de IA recibe un ID cifrado único, diseñado para dejar registros auditables de todas sus acciones. Estos registros pueden vincularse a políticas de permisos predefinidas, lo que se espera ayude a cumplir con las regulaciones internas y a realizar trazabilidad de responsabilidades.

Al mismo tiempo, se han añadido un “Agent Registry” para gestionar centralizadamente las herramientas y agentes autorizados, y un “Agent Gateway” para supervisar el estado general de operación de los agentes. Google afirmó que, con estas herramientas, los administradores pueden tener una visión clara de todo el sistema de operación de agentes de IA y aplicar políticas de seguridad consistentes. Funciones de detección de ataques y monitoreo en tiempo real se ofrecen a través del panel “Agent Security”.

Soporte desde pruebas previas al despliegue hasta optimización en operación

Google Cloud también proporciona funciones para validar previamente el rendimiento de los agentes de IA y mejorar continuamente durante su operación. “Agent Simulation” permite a los usuarios probar los agentes en entornos controlados usando herramientas virtuales y cargas de trabajo sintéticas. Tras su implementación, se puede usar “Agent Evaluation” para calificar continuamente los resultados de las tareas.

Además, incluye funciones para investigar en profundidad cuando surgen problemas. “Agent Observability” permite visualizar y rastrear las rutas de razonamiento complejas de los agentes, enfocándose en la depuración de fallos y errores. Cuando el rendimiento no cumple con las expectativas, “Agent Optimizer” ajusta automáticamente las instrucciones del sistema para mejorar la precisión, ayudando a perfeccionar el sistema.

Basado en modelos de Google, pero con soporte para más de 200 modelos externos

Aunque es probable que Google fomente activamente el uso de su modelo Gemini, la estrategia de ecosistema abierto se mantiene según la información divulgada. La compañía afirmó que los usuarios podrán “priorizar” el acceso a más de 200 modelos, incluyendo Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash, modelos de código abierto como Gemma 4, y Lyria 3 para generación de música y audio.

También se soportan modelos externos. Google indicó que ofrecerá modelos de terceros como Claude 3.5 Sonnet y Haiku de Anthropic PBC. Para los clientes empresariales, esto significa mayor flexibilidad para elegir modelos según sus objetivos comerciales, sin estar limitados a uno solo.

Este lanzamiento de Google Cloud no solo añade funciones de IA, sino que también representa una reintegración del sistema de operación de agentes de IA a nivel de plataforma empresarial. En particular, en la visión de “empresas autónomas”, la integración de desarrollo, despliegue, seguridad y optimización tiene un significado importante. Sin embargo, la estabilidad de estos agentes en entornos empresariales reales y la reducción de preocupaciones de seguridad serán variables clave para su competitividad futura.

Notas de TP AI Este resumen se basa en el modelo de lenguaje de TokenPost.ai. Es posible que el contenido principal del texto original haya sido omitido o no refleje con precisión los hechos.