Google Cloud entra en la carrera de los agentes con una propuesta distinta: un solo asistente con cuenta propia que se sienta a trabajar donde ya lo hace su equipo. Deja de responder y empieza a ejecutar.
Gemini Agent llega como el agente universal de trabajo de Google Cloud
En su evento Gemini at Work 2026, celebrado el 8 de octubre, Google Cloud presentó Gemini Agent, un asistente único que la compañía describe como un agente universal para el trabajo. No es el chatbot que espera a que le preguntes algo. Es una herramienta a la que le das un objetivo y ella decide los pasos.
La diferencia de enfoque se resume en una frase que repitió Google Cloud: puedes darle objetivos, no instrucciones. En lugar de escribir una orden cerrada tras otra, le planteas qué quieres conseguir y el agente traza el plan, elige sus herramientas y ejecuta tareas de varios pasos.
El anuncio llega con cifras de peso. Sundar Pichai, consejero delegado de Google, señaló que Gemini supera ya los 1.000 millones de usuarios mensuales, y la compañía asegura que cerca del 90% de las empresas del Fortune 100 usan Gemini Enterprise en su trabajo diario. Es contexto, no promesa. Google necesita que un producto con esa escala dé el salto a hacer cosas.
Y ese salto ya no es opcional.
Qué puede hacer Gemini Agent dentro de la empresa
El agente vive en la aplicación Gemini Enterprise, en Workspace y en servicios de terceros, y funciona como un compañero de trabajo con identidad propia. Tiene su propia cuenta de Workspace, con correo y contexto independientes, así que se le puede mencionar con una arroba, enviar un correo, compartir un documento o meter en un hilo de grupo igual que a cualquier colega.
Thomas Kurian, responsable de Google Cloud, lo situó en tres roles: ayudante personal, miembro de equipo que trabaja para un grupo y especialista que cubre un puesto concreto, como un analista del departamento de finanzas. Los ejemplos que da Google son cotidianos. Si el jefe pide por correo una presentación con el último avance del proyecto, el sistema reconoce la tarea y ofrece pasársela al agente con un clic. O puedes pedirle que convoque una reunión con el equipo habitual de eventos sin dar ni un nombre ni un correo: el agente deduce quiénes son a partir del espacio de chat, revisa sus calendarios y arranca la coordinación por email.
Un panel llamado tasks inbox deja ver cómo piensa: las subtareas que delega, las habilidades que carga, el código que escribe y el avance del trabajo. Cada paso queda registrado, algo que en un entorno laboral importa tanto como la tarea en sí.
Y eso, para un equipo, lo cambia todo.
El modelo lo elige el agente, y Claude entra en la lista
Una de las decisiones más comentadas es que Gemini Agent no se ata a un único modelo. Ejecuta cada tarea con el que mejor encaje, conmuta automáticamente y también deja que el usuario lo fije a mano.
Ahí aparece el detalle abierto del anuncio: entre los modelos que puede usar están hoy la propia familia Gemini y la de Claude, de Anthropic, con planes de ampliar más adelante a modelos propios y de código abierto. Que un agente de Google ofrezca a Claude como opción es una señal poco habitual y sugiere que la empresa prioriza la calidad y el coste del resultado por encima de empujar su propio modelo en cada paso.
El agente se apoya en subagentes para tareas de varios pasos y coordina flujos que pueden correr en paralelo o en secuencia durante horas o incluso días. Todo vive en la nube, sobre una única memoria y un solo grafo de personalización. Google distingue cuatro tipos de memoria: la de sesión para la tarea en curso, la semántica en forma de base de conocimiento que construye al leer y conversar, la procedimental sobre cómo se hace un trabajo y la episódica con todo lo que ya hizo.
A qué herramientas y datos se conecta Gemini Agent
El agente gana valor real cuando toca los sistemas donde vive el trabajo de una compañía, y ahí Google ensanchó bastante la lista. Se conecta con Google Workspace y Microsoft 365, con Slack, Jira y Git, y con bases de datos como BigQuery, Databricks, Postgres y Snowflake. También admite cualquier servidor MCP, dentro o fuera de la empresa, el protocolo que se ha ido imponiendo para conectar asistentes con herramientas externas.
Esa amplitud es la que marca la diferencia entre un asistente que resume correos y uno que de verdad asume tareas. Si el agente puede entrar en Jira, en Git y en la base de datos, puede encadenar un cambio de código, su seguimiento y su registro sin que nadie lo vigile paso a paso. Y si no reconoce una herramienta, el soporte de MCP abre la puerta a conectarla sin depender de Google.
Más alcance, menos supervisión manual.
Adiós a la petición única, hola al objetivo
El movimiento de Google encaja en un giro más amplio del sector. Durante dos años, los productos de IA se midieron por lo bien que respondían una pregunta. Ahora la vara de medir es cuánto trabajo completo pueden cerrar solos, y a eso se apuntan todos los grandes fabricantes.
La consecuencia para el usuario es un cambio de costumbre. Pasas de escribir prompts precisos a supervisar a un colaborador al que delegas. ¿Es cómodo todo esto? No siempre. Confiar en que el agente elige bien el modelo y no se pierde por el camino exige visibilidad, y por eso detalles como el historial de cada paso pesan tanto en la adopción.
Cuándo podrás probar Gemini Agent
Gemini Agent está hoy en vista previa privada y llegará pronto a los clientes de Workspace con determinados planes Business y Enterprise. Google no ha desvelado todavía una fecha de apertura general ni el precio fuera de esos planes, así que por ahora la disponibilidad amplia es la incógnita principal.
Si tu equipo ya trabaja sobre Workspace con un plan empresarial, la recomendación razonable es empezar por una tarea acotada y observable, como la coordinación de reuniones o el seguimiento de un proyecto, y medir cómo se comporta antes de soltarle un flujo completo. La promesa es que el agente trabaje como uno más; la prueba real será si lo hace sin supervisión constante.
