Tu IA puede hablar, pero ¿puede actuar? Guía de agentes de IA de Google Cloud.

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Introducción

Según un informe de Google, más del 90 % de las empresas están interesadas en incorporar IA agentiva en los próximos tres años. Además, Gartner predice que, para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incluirán agentes de IA. ¿A qué se debe este fuerte interés si la IA generativa era la última novedad hace tan solo un momento?

Aunque prácticamente todas las organizaciones experimentan con la IA de generación, muchas tienen dificultades para obtener un retorno de la inversión tangible. La brecha entre el potencial y la rentabilidad suele radicar en una diferencia clave: la acción. Aquí es donde entra en juego la IA activa, transformando la IA, pasando de la generación de contenido a la consecución de objetivos.

En esta guía, aprenderá a adentrarse en el mundo de la IA con agentes mediante Google Cloud Platform. Descubra los productos esenciales para desarrollar e implementar agentes de IA, explore casos de uso inspiradores en sectores clave y obtenga una hoja de ruta clara para comenzar su andadura con la IA con agentes en GCP.

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IA generativa frente a IA agentiva

En primer lugar, lo básico: tanto la IA general como la IA agentiva utilizan grandes modelos de lenguaje (LLM) para automatizar tareas y acelerar procesos. Aunque son conceptos relacionados, sus capacidades y métodos operativos son diferentes.

Las diferencias entre la IA generativa y la IA agentiva se hacen más evidentes al analizar sus nombres. La IA generativa utiliza lenguajes de aprendizaje automático (LLM) para generar contenido nuevo, como texto, imágenes o código. La IA agentiva, en cambio, actúa como un agente, orquestando y ejecutando tareas mediante LLM y diversas herramientas. Pensemos también en el concepto de «agencia«: se refiere a la capacidad de actuar de forma independiente. Y eso es precisamente lo que pueden hacer los agentes de IA: actuar de forma autónoma para realizar tareas complejas. «Agencia» también significa una organización que presta un servicio, por lo que podemos imaginar la IA agentiva como nuestra propia agencia digital personal a la que contactamos cuando necesitamos realizar un trabajo complejo. La IA generativa puede ser «contratada» como parte de esa agencia, pero solo realiza aquello que se le indica.

Los agentes no son autónomos en el sentido de que tengan voluntad propia y puedan realizar una transferencia bancaria o pedir comida repentinamente. No tienen consciencia y solo pueden actuar dentro del ámbito que hemos definido.

¿De dónde surge este cambio de la IA generativa a la IA con capacidad de acción? Según el informe de Google Cloud sobre el estado de la infraestructura de IA en 2025, el 98 % de las organizaciones utilizan o experimentan con la IA generativa. Sin duda, hemos superado la fase experimental. Sin embargo, a muchas empresas les resulta difícil traducir el potencial de la IA generativa en un retorno de la inversión tangible. La IA con capacidad de acción resuelve este problema al combinar la capacidad de razonamiento de los modelos generativos con la capacidad de los agentes para actuar en los sistemas empresariales.

¿IA agentiva o agentes de IA?

Estos términos a veces se usan indistintamente, pero describen diferentes elementos del mismo concepto. En esencia, los agentes de IA son los componentes, mientras que la IA agentiva es el sistema que coordina estos componentes para realizar tareas complejas.

Productos y marcos de trabajo de agentes de IA de Google

Ahora que hemos aclarado las definiciones, ¿cómo se pueden desarrollar, implementar y gestionar agentes de IA y sistemas de IA con agentes en Google Cloud? Google ofrece un conjunto de productos y servicios diseñados para ser flexibles, escalables y seguros. Sus soluciones se adaptan tanto a desarrolladores como a empresas.

Gemini Enterprise

Gemini Enterprise es una plataforma de búsqueda empresarial segura diseñada para crear, gestionar e implementar agentes de IA a gran escala dentro de una organización. Elimina los silos de datos, combinando todos los datos conectados, las diferentes aplicaciones y el conocimiento disponible en Internet.

Creación de un espacio de trabajo seguro y unificado para la búsqueda de datos internos y la automatización de flujos de trabajo de varios pasos para empresas.

• Agentes de Google preconfigurados: Ofrece agentes expertos listos para usar, como el agente de Investigación Profunda, para generar informes completos.
• Galería de agentes: Aquí, los usuarios pueden acceder a los agentes de Google preconfigurados y a cualquier agente personalizado que hayan creado e implementado en Gemini Enterprise.
• Compatibilidad con ecosistemas multiagente: Permite crear un ecosistema de agentes personalizados que admiten protocolos abiertos como Agent2Agent. Garantiza la interoperabilidad entre agentes de diferentes proveedores y marcos de trabajo.
• Conectividad integral: Se integra con sistemas y aplicaciones empresariales críticos (p. ej., SharePoint, Google Drive, Outlook, Confluence, Jira, ServiceNow), eliminando los silos de información.
• Gobernanza y orquestación de agentes: Puede gestionar y escalar la adopción de agentes en toda la empresa, incluyendo el acceso de los usuarios, el aprovisionamiento de agentes y la coordinación multiagente, lo que garantiza la gobernanza y la supervisión centralizadas.
• Seguridad de nivel empresarial: Basada en la infraestructura segura por diseño de Google Cloud, ofrece medidas de seguridad robustas como el cifrado y garantías de residencia de datos.

Creador de agentes de IA de Vertex

Lea la guía completa sobre Vertex AI aquí.

Un conjunto de herramientas ofrecidas por Google Cloud para crear e implementar agentes de IA sofisticados de nivel empresarial con una mínima o ninguna necesidad de codificación.

Creación de agentes de IA conversacionales, chatbots y aplicaciones de IA generativa que necesitan basarse en fuentes de datos específicas y desplegarse rápidamente en un entorno empresarial.

• Agent Garden: una biblioteca con asistentes y herramientas de ejemplo listos para usar que te permitirán empezar con ventaja. En lugar de crear desde cero, puedes explorar Agent Garden para encontrar ejemplos que puedas adaptar, lo que te ayudará a poner en marcha tu proyecto mucho más rápido.
• Kit de Desarrollo de Agentes (ADK): un marco de trabajo para desarrollar e implementar agentes de IA. Es flexible y modular, y su objetivo es que el desarrollo de agentes sea similar al desarrollo de software tradicional. Simplifica la creación y la orquestación de arquitecturas de agentes, desde tareas sencillas hasta flujos de trabajo complejos.
• Motor de Agentes de Vertex AI: entorno para ejecutar y gestionar agentes creados con Agent Builder. Incluye servicios para ejecutar el asistente, comprobar su rendimiento, recordar conversaciones anteriores y almacenar información clave.
• Herramientas del agente: Son las habilidades y conexiones especiales que puedes otorgar a tus asistentes para que sean realmente útiles. Pueden estar equipados con:
  • Herramientas integradas: Utilice la Búsqueda de Google, la Búsqueda de Vertex AI y el motor RAG para proporcionar respuestas objetivas basadas en datos. También incluye la ejecución de código para realizar tareas.
  • Conectores de Google Cloud: Conéctese con el software de su empresa (Apigee), más de 100 aplicaciones empresariales comunes (Conectores de integración) o cree conexiones personalizadas (Integración de aplicaciones).
  • Ecosistema y otras herramientas: Amplíe sus funcionalidades con conjuntos de herramientas populares como LangChain y CrewAI, además de herramientas especializadas (MCP) para un mejor contexto.

¿Quieres saber cómo crear agentes de IA con Vertex AI Agent Builder? ¡Mi compañero ha hecho un trabajo excelente preparando una guía paso a paso para crear tu primer agente!

Casos de uso

Ya hemos definido qué es la IA Agentic y qué herramientas pueden ayudarte a implementarla en tu negocio. Ahora, es momento de analizar qué problemas puede resolver.

1. Telco

Agentes de IA para:	Problema	Solución de IA Agentic
Operaciones de red	La gestión reactiva y manual de la red conlleva una resolución lenta de problemas y un tiempo de inactividad significativo de la red.	Los agentes supervisan de forma proactiva los datos de telemetría de la red para detectar de forma autónoma anomalías, identificar las causas raíz y activar flujos de trabajo de resolución, reduciendo así el tiempo de inactividad.
Estrategia financiera	Modelos de precios estáticos que no aprovechan las fluctuaciones en la demanda en tiempo real y el uso de la red.	Los agentes permiten la fijación de precios dinámica mediante el uso de modelos que se adaptan automáticamente a la demanda en tiempo real y a los patrones de uso, optimizando así los ingresos.
Garantía de ingresos	Se pierden ingresos debido a discrepancias de facturación no detectadas y a procesos de recuperación manuales y lentos.	Los agentes evitan la pérdida de ingresos al identificar automáticamente errores y discrepancias en la facturación, e iniciar posteriormente acciones de recuperación sin intervención humana.

2. Servicios financieros y seguros

Agentes de IA para:	Problema	Solución de IA Agentic
Seguro	Procesos lentos y manuales de suscripción y generación de presupuestos.	Los agentes agilizan la suscripción al sintetizar los datos del solicitante y del riesgo para crear perfiles de riesgo individualizados, señalar casos límite para la revisión humana y acelerar el proceso.
Gestión patrimonial	Elaboración laboriosa de planes de inversión personalizados y seguimiento manual continuo de la cartera.	Los agentes de IA ayudan a los asesores creando planes de inversión personalizados, supervisando el rendimiento de la cartera y recomendando ajustes.
Banca	Los flujos de trabajo manuales y complejos de Conozca a su Cliente (KYC) y de incorporación de clientes pueden provocar retrasos y riesgos de incumplimiento.	Los agentes automatizan todo el proceso KYC recopilando y validando documentos de identidad, evaluando a los solicitantes y completando las tareas de incorporación para reducir la fricción con el cliente y mejorar el cumplimiento normativo.

3. Cuidado de la salud

Agentes de IA para:	Problema	Solución de IA Agentic
Proveedores de atención médica	La coordinación manual y fragmentada del recorrido del paciente genera gastos administrativos y retrasos.	Los agentes mejoran la coordinación de la atención automatizando todo el proceso del paciente, desde la admisión inicial hasta la programación de citas, liberando personal y mejorando la eficiencia.
Pagadores (Aseguradoras)	Una gestión del ciclo de ingresos compleja y lenta, que da lugar a errores, fraudes y retrasos en los reembolsos.	Los agentes coordinan el proceso de reclamaciones gestionando la verificación de la cobertura, la detección del fraude y el pago, lo que mejora la precisión y acelera los ciclos de reembolso.
Empresas de investigación	Los largos y costosos plazos para el descubrimiento de fármacos y los ensayos clínicos ralentizan el desarrollo de nuevas terapias.	Los agentes de IA aceleran la investigación y el desarrollo al ayudar en el descubrimiento de fármacos y automatizar las operaciones de los ensayos clínicos, como la activación de los centros y el seguimiento de los pacientes.

4. Minorista

Agentes de IA para:	Problema	Solución de IA Agentic
Operaciones de atención al cliente	Experiencias de compra impersonales y un servicio de atención al cliente postventa lento y manual para consultas y devoluciones.	Los agentes personalizan la experiencia del cliente ofreciendo recomendaciones de productos a medida, atendiendo consultas sobre el servicio y tramitando las devoluciones.
Operaciones de backend	Gestión ineficiente del inventario, que provoca roturas de stock o exceso de existencias, y procesos manuales de pedidos a proveedores.	Los agentes automatizan la reposición de existencias analizando las señales de demanda en tiempo real. Los agentes de compras también pueden gestionar automáticamente los pedidos a los proveedores para evitar roturas de stock y reducir costes.

Primeros pasos con agentes de IA en Google Cloud

¿Te sientes inspirado para comenzar con Agentic AI? Antes de lanzarte, hazte algunas preguntas:

1. ¿Qué necesito?

Parece obvio, pero empieza por preguntarte si necesitas un agente de IA. Identifica los problemas causados ​​por tareas manuales repetitivas y que consumen mucho tiempo. Estas suelen ser excelentes candidatas para la automatización con IA. Si la solución requiere que la IA realice acciones, ¡entonces una IA agentiva es la mejor opción!

Ejemplo: Necesitas un sistema de recomendación basado en IA que pueda mejorar la experiencia de compra de los clientes.

2. ¿Qué necesita hacer?

Identifica las acciones específicas que el agente debe poder realizar. Una vez que lo sepas, será más fácil identificar los datos que necesitará, las API a las que deberá conectarse y las herramientas de Google Cloud que podrías usar.

Ejemplo: Su sistema de recomendación de IA debe ser capaz de sugerir productos a los clientes basándose en sus compras anteriores y su similitud con otros usuarios.

3. ¿Qué necesita saber?

Considera qué contexto o conocimiento requiere el agente para resolver los problemas que has identificado. En función de ello, identificarás las herramientas adicionales que necesitará. Por ejemplo, BigQuery le permitirá analizar datos estructurados y almacenar información general. Para sistemas avanzados de Generación Aumentada de Recuperación (RAG), utiliza una base de datos vectorial como AlloyDB o Vertex AI Vector Search. Esto permitiría al agente realizar búsquedas basadas en el significado y el contexto, no solo en palabras clave.

Ejemplo: Tu sistema de recomendación de compras necesita acceder y analizar datos sobre los usuarios y su historial de compras.

4. ¿Necesito empezar desde cero?

¡No tiene sentido reinventar la rueda! Explora los agentes predefinidos disponibles con código accesible en Vertex AI Agent Garden o los agentes listos para usar en Gemini Enterprise. Ten en cuenta las limitaciones de las opciones disponibles y compara tu respuesta a las preguntas 2 y 3.

Ejemplo: Su recomendador de IA se puede utilizar con agentes predefinidos, pero tendrá limitaciones en su capacidad para controlar cómo se procesan o indexan los datos.

Las preguntas anteriores deberían ser un buen punto de partida. También le asegurarán que adopte un enfoque centrado en el problema, lo que le ayudará a evitar inversiones innecesarias en tecnología que no resuelvan sus desafíos.

Conclusión

Si bien generar contenido es una herramienta poderosa, el verdadero retorno de la inversión reside en la acción autónoma. La IA agentiva representa la siguiente evolución, cerrando la brecha entre una IA capaz de generar contenido y un agente capaz de ejecutarlo.

Google Cloud ofrece un ecosistema flexible para hacer realidad esta visión. Tanto si eres un desarrollador que crea flujos de trabajo complejos y personalizados como si eres un líder empresarial que implementa soluciones empresariales, la plataforma está diseñada para ayudar a tu organización en la automatización inteligente.

Pero para implementar Agentic AI con éxito, necesitas tanto las herramientas adecuadas como la guía de expertos. ¡Ahí es donde nuestro equipo puede ayudarte! ¡Contacta con nuestros expertos en IA de Google Cloud para empezar!