De “prompt” a proceso: Google lanza su plataforma de agentes para trabajo real

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5 nuevas herramientas de IA

Qué incluye la plataforma
Gemini Enterprise combina seis piezas: herramientas de creación de agentes (no-code/low-code), últimos modelos Gemini, agentes de arranque por función, conectores a datos y apps, controles de seguridad/privacidad y una red de socios. La propuesta: hacer “flujos completos” más inteligentes (buscar en repositorios, email y chat corporativo; automatizar procesos en aplicaciones empresariales).

Relación con Vertex AI y AI Studio
Google diferencia claramente construir con modelos (AI Studio/Vertex AI) de usar IA en el negocio (Gemini Enterprise). AI Studio sirve para probar APIs; Vertex AI para escalar en Cloud con gobierno y MLOps; Gemini Enterprise es la capa para empleados finales y citizen developers.

Capacidades “agénticas”
Con Gemini 2.5 Computer Use, los agentes pueden operar sobre interfaces web (clics, escritura, arrastre) cuando no hay APIs, y coordinar pasos de extremo a extremo. Google presume resultados superiores en benchmarks web/móvil y acceso vía Vertex AI.

Seguridad y cumplimiento
Controles de acceso, data governance y despliegue bajo las políticas de Google Cloud/Workspace. Google subraya que la plataforma está pensada para integrar datos sensibles y cumplir con requisitos de empresa.

Modelos y agentes destacados

De “chat” a flujos: la propuesta ya no es solo un asistente, sino automatizar procesos completos sobre tus apps y datos, incluyendo tareas en la web cuando no hay APIs.

Gobernanza unificada: a diferencia de experimentos dispersos, centraliza seguridad, permisos y auditoría bajo Google Cloud/Workspace, clave para adopción en TI.

Competencia directa con Copilot/Claude para empresa: entra en el terreno de “plataforma de trabajo con IA”, no solo modelos. Esto puede acelerar ROI al bajar la barrera para usuarios no técnicos.

Ecosistema y partners: la red de integradores (p. ej., Accenture) es señal de industrialización: playbooks, conectores y casos repetibles por sector.

En el brief inicial, define una estructura clara para anuncios: Hook (3–5s) → Problema → Solución → Prueba/beneficio → CTA, con timings (ej.: 0:00–0:03 Hook, 0:03–0:10 Problema…).

Tras el primer render, usa comandos de Magic Box específicos, no vagos. Ejemplos de alto impacto:

Cierra con versiones A/B: crea dos cortes que cambien solo hook o CTA, lanza test con presupuesto pequeño y duplica la ganadora.

Compliance: si usas stock y voces/avatares, revisa términos/licencias de tu plan y de cada activo antes de campañas pagadas.

Divide cualquier frase >24 palabras.

Pasa pasiva → activa cuando no afecte al matiz.

Elimina muletillas típicas de IA (“en resumen…”, “por lo tanto…”).

Recorta adjetivos huecos y abstracciones; prioriza sustantivos y verbos.

Mantén longitud final ±10% del original.

Inserta 1 ejemplo concreto o mini-caso que aterrice la idea.

Si hay métricas, usa aproximaciones (~, ≈, rango) en vez de absolutos vacíos.

Cadencia mixta (2–3 cortas por 1 larga).

Tono profesional-cercano, cero hype.

Párrafos de 2–4 frases; bullets de 1 línea para pasos.

3 preguntas = foco cristalino. Obligan a definir para quién, qué cambia y qué lo respalda. Sin foco, la IA rellena con generalidades.

20 segundos de poda = menos fricción. Cortar pasiva, muletillas y frases largas mejora la fluidez de lectura móvil (X es scroll rápido).

1 ejemplo por párrafo = credibilidad. Lo concreto aterra conceptos y evita el “hype vacío” típico de IA.