El 8 de octubre de 2026, Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, presenta el Gemini agent en Gemini at Work 2026, descrito como un agente universal para el trabajo. Responde preguntas, gestiona trabajo de conocimiento, crea imágenes y contenido multimedia, escribe y ejecuta código, desde una única interfaz y una única API. El usuario le entrega objetivos en lugar de instrucciones y vuelve a un resultado terminado. Kurian cita cifras de adopción: casi 500 clientes procesaron cada uno más de un billón de tokens durante el año, casi el 80% de los clientes usan los productos de IA de Google Cloud, y casi el 90% del Fortune 100 usa Gemini Enterprise.
La arquitectura se apoya en cinco principios. El agente es unificado: conversa, trabaja de forma autónoma, planifica tareas o reacciona a eventos. Es accesible en todas partes, incluyendo Microsoft 365 y Slack, y puede operar sin interfaz. Su ejecución es persistente en la nube, con una única memoria sin importar el canal. Orquesta subagentes temporales y colleague agents con identidad y almacenamiento propios. Por último, el modelo es una elección distinta del agente: Gemini elige, para cada tarea, entre los modelos Gemini y los modelos Claude de Anthropic, y se espera que otros modelos se sumen más adelante.
Tres bloques funcionales lo hacen útil: un registro de herramientas, con conexiones a cualquier servidor MCP; un registro de skills, global, departamental o personal; y cuatro memorias (de sesión, semántica, procedimental, episódica). Dentro de Workspace, Gemini opera en Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat y Calendar, como asistente personal, mediante delegación proactiva, o como agente miembro del equipo con cuenta propia.
En el plano de los datos, nuevas skills atienden a ingenieros de datos y de ML (código PySpark, notebooks, entrenamiento, corrección de pipelines) y a equipos de negocio (informes operativos guardados, ejecutables sin coste de tokens). Se apoyan en el Knowledge Catalog, que define los términos de negocio una sola vez, en Smart Storage, que enriquece los datos no estructurados in situ, y en el Borderless Lakehouse, que consulta tablas S3, Azure e Iceberg sin copiarlas. Bloomberg Media reporta una ganancia del 63% en la precisión de las consultas SQL. Existen especializaciones en vista previa para servicios financieros y jurídico, que heredan permisos y murallas éticas de las plataformas documentales.
La gobernanza se reduce a cuatro preguntas: identidad, permisos, trazabilidad y lo que el agente nunca debe tocar. Cada agente tiene una identidad certificada, derechos mínimos, un registro de auditoría bajo su propio nombre, un sandbox de red y un paso obligatorio por Agent Gateway, un firewall que aplica las políticas de la organización. En cuanto a los costes, Google ofrece orquestación multimodelo, enrutamiento inteligente y topes de gasto por proyecto. Cita una caída del 98% en el precio por token desde 2024 y una ganancia del 80% en precio-rendimiento del TPU 8i.
El resto de la publicación enumera despliegues por región (Europa, Asia-Pacífico, América Latina, Norteamérica) y tres compromisos: eliminar la friction, suprimir la complejidad mediante una pila integrada y mantener los datos junto al cliente.