Google Cloud ha presentado hoy Gemini agent, un agente único para el trabajo que vive dentro de Gmail, Docs, Sheets y Chat de Google Workspace, pero también en Slack y en Microsoft 365, y que puede encadenar tareas durante días. Lo anunció Thomas Kurian, consejero delegado de Google Cloud, en la keynote de Gemini at Work 2026, y trae un detalle que hace un año habría sonado raro: por debajo elige el modelo para cada trabajo, y uno de los que ya puede usar es Claude, de Anthropic.
Todavía está en vista previa privada. Pero el anuncio dice mucho de hacia dónde va la herramienta de oficina que usan millones de empresas, incluidas muchas españolas.
Puntos clave de Gemini agent
- Un solo agente y una sola API para contestar preguntas, hacer trabajo de oficina, generar imágenes y escribir y ejecutar código. Se llama con @Gemini dentro de Gmail, Docs, Sheets, Slides y Chat.
- Está en todas partes: web, iOS, Android, Windows, Mac, línea de comandos, Workspace, Microsoft 365 y Slack. Con la API se puede meter en aplicaciones de terceros como agente sin interfaz propia.
- Elige modelo por tarea: la familia Gemini (Argon para razonar, Flash para volumen) y los modelos Claude hoy, con otros modelos privados y abiertos más adelante.
- Sin fecha ni precio: Google habla de disponibilidad amplia "pronto" para algunos planes Business y Enterprise de Workspace.
Qué hace exactamente
Kurian lo resumió en una frase: "Le das objetivos, no instrucciones". Delegas un resultado y vuelves a por el trabajo hecho.
El ejemplo que pone Google es muy de oficina. Tu jefe te pide por email el estado del proyecto en diapositivas. Workspace Intelligence, la capa que Google presentó en abril para cruzar información entre sus apps, detecta que eso se puede delegar y te ofrece pasárselo a Gemini con un clic.
Otro: le pides que monte una reunión la semana que viene con los responsables de eventos regionales de siempre, sin darle ni un nombre ni un email. Gemini saca quiénes son del espacio de Chat y del hilo del último evento, mira sus calendarios y abre un hilo de correo para cuadrar hora, incluso con gente de fuera de la empresa.
Para las tareas largas crea subagentes temporales, cada uno con su propia identidad, que trabajan en paralelo o uno detrás de otro durante horas o días. Como todo corre en la nube, cierras el portátil y el trabajo sigue. Lo retomas desde el móvil sin volver a explicarle nada.
Agentes con email, calendario y Drive propios
La parte más llamativa es lo que Google llama *coworker agent*, un agente que funciona como un miembro más del equipo. Describes el rol que necesitas (un coordinador de eventos, un analista de finanzas) y Gemini lo crea con su propia cuenta de Workspace: dirección de correo @agents.tuempresa.com, calendario, Drive y ficha en el directorio de la empresa.
Tus compañeros trabajan con él como con cualquiera. Lo añaden a un espacio de Chat o lo mencionan en un comentario de un documento, y el agente propone el cambio en el Doc y contesta en el hilo. En el historial de versiones aparece con su nombre, no con el tuyo.
Ese agente solo ve lo que el equipo comparte con él. No hereda los permisos de la persona que lo creó, que es justo lo que pide cualquier responsable de seguridad antes de dejar un agente suelto por la empresa. VentureBeat apunta dos huecos: Google no ha explicado cómo se dan de alta ni cómo se licencian estos agentes, y tampoco si un administrador puede apagar piezas sueltas de su presencia en Workspace.
La memoria va en cuatro capas. La de sesión guarda la tarea en curso aunque dure días. La semántica es una base de conocimiento que el agente construye leyendo documentos y hablando con gente. La procedimental guarda cómo se hace cada trabajo, incluidas skills que se escribe él mismo. Y la episódica recuerda todo lo que ha hecho antes.
Skills, conectores y MCP
Gemini agent se conecta a Confluence, Teams, Slack, Git, Jira, Salesforce, ServiceNow, BigQuery, Databricks, Postgres, Snowflake y a archivos del propio ordenador. También a cualquier servidor MCP (Model Context Protocol, el estándar abierto para enchufar herramientas a un modelo de IA), dentro o fuera de la red de la empresa.
Las skills son instrucciones reutilizables que enseñan al agente a hacer un trabajo de varios pasos. Google trae una biblioteca de serie, y cada departamento puede publicar las suyas en un registro interno para que las use toda la empresa. Si trabajas con Claude Code te sonará, porque es el mismo concepto con el mismo nombre.
En datos, la promesa es que alguien de negocio pida un informe en lenguaje normal y Gemini construya la consulta contra BigQuery y la guarde. A partir de ahí el informe se relanza cuando quieras sin gastar tokens y da siempre la misma respuesta. Bloomberg Media dice que subió un 63% la precisión de sus consultas SQL al anclar sus agentes al Knowledge Catalog de Google, donde se definen una sola vez términos como "margen neto".
También hay versiones por sector. Gemini para servicios financieros (con datos de FactSet, LSEG y registros de la SEC, y más de 50 skills) y para despachos legales ya están en vista previa. Gobierno, sanidad y retail vienen después.
Por qué Google mete a Claude en su propio agente
"Gemini es el agente, y el modelo que hay debajo es una elección aparte", dijo Kurian. El argumento es de costes. Según Google, el precio por token ha bajado un 98% desde 2024, pero el volumen de uso en empresas se ha disparado, y pasar cada tarea sencilla por un modelo premium rompe cualquier presupuesto.
Su Smart Routing reparte el trabajo: lo sencillo a Flash, lo difícil a un modelo frontera, y en proyectos largos puede mezclar varios. Google añade otro motivo, más interesante para quien firma los contratos: el modelo líder cambia cada pocos meses, y si el agente es independiente del modelo, tu contexto, tus skills y tus datos se quedan donde están cuando toca cambiar.
Con el gasto hay un freno duro. Pones un tope por proyecto en la consola de facturación de Google Cloud y, si se alcanza, el agente se para hasta que alguien lo reanuda a mano. Como el seguimiento es por proyecto, cada departamento puede cargar su propio gasto de IA.
En seguridad, cada agente tiene una identidad propia verificada criptográficamente, y todo lo que hace queda en un registro de auditoría a su nombre. Un cortafuegos llamado Agent Gateway aplica las reglas de la empresa a todos los agentes a la vez, del tipo "los agentes no pueden abrir documentos clasificados como confidenciales".
La carrera por ser el agente de la oficina
El anuncio llega en la semana más cargada del año en este frente. Microsoft presentó el 25 de septiembre su nueva Copilot con Autopilot, un agente que sigue trabajando en segundo plano con su propia identidad. OpenAI lanzó el 29 de septiembre Dots, sus agentes que trabajan 24 horas. Y esta misma semana Anthropic metió Claude dentro de Google Docs, Sheets y Slides, en casa de Google.
Google juega con la base instalada. Según la compañía, casi el 90% de las empresas del Fortune 100 usan Gemini Enterprise y casi 500 clientes de Google Cloud procesaron cada uno más de un billón de tokens en el último año.
En España el caso que cita Google es Orange España, que ha montado más de 1.000 agentes personalizados de Gemini Enterprise en recursos humanos, IT, ventas y atención al cliente, muchos hechos por gente sin perfil técnico. Ryanair lo va a desplegar junto con Workspace a 35.000 empleados.
¿Cuándo llega Gemini agent a mi Google Workspace?
Si tu empresa no está en la vista previa privada, todavía no. Google promete disponibilidad amplia "pronto" para algunos planes Business y Enterprise, sin fecha, sin precio y sin decir qué planes exactos.
Tampoco hay pruebas independientes de lo bien que completa tareas largas que saltan entre aplicaciones. Todo lo que se ha visto son demos de Google, y las demos de agentes siempre salen mejor que el martes por la mañana en una empresa de verdad.
Por qué importa
Si tu empresa trabaja con Workspace, el cambio de fondo es que el asistente pasa a tener cuenta propia, permisos propios y memoria de cómo hacéis las cosas. Eso obliga a decidir antes de activarlo qué carpetas y espacios ve cada agente, porque el modelo de permisos es justo lo que Google todavía no ha detallado.
La otra lectura es más útil para hoy. Los tres grandes (Google, Microsoft y OpenAI) y Anthropic están apostando por lo mismo: skills que documentan cómo se hace un trabajo, conectores a tus sistemas y agentes que funcionan con distintos modelos. El trabajo de escribir vuestros procesos como skills y ordenar dónde viven los datos sirve en cualquiera de las cuatro plataformas. Ese trabajo es el que de verdad cuesta, y se puede empezar ya sin esperar a que Google ponga fecha.
Fuente original: cloud.google.com
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