Apuestas completas contra AI Agent, A2A Protocol, Workspace Studio y OpenAI y Anthropic

Resumen: Google cambió el nombre y consolidó su plataforma de IA en Cloud Next 2026, cambiando el nombre de Vertex AI a Gemini Enterprise Agent Platform y absorbiendo Agentspace en un producto Gemini Enterprise unificado. Los anuncios incluyen Workspace Studio (creador de agentes sin código), Model Garden con más de 200 modelos de Anthropic Cloud, agentes asociados para Box, Workday, Salesforce y ServiceNow, versión estable de ADK v1.0 en cuatro idiomas, Project Mariner (agente de navegación web), servidores MCP administrados con A-brigeato con API-APPAPAP-APAP-AP-AP-A-P-A-P-A-P-A-P. v1.0 está en producción en 150 organizaciones. Kurian acuñó la estrategia como poseer toda la pila, desde el chip hasta la bandeja de entrada, mientras que los competidores "te dan las piezas, no la plataforma".

Google utilizó su discurso de apertura de Cloud Next 2026 el martes para revelar el alcance de su completo cambio de marca y consolidación de su plataforma de inteligencia artificial en torno a los agentes. Vertex AI es ahora la plataforma de agentes empresariales Gemini. Google Agentspace, el asistente de inteligencia artificial orientado a los empleados, ha sido absorbido por un producto unificado llamado Gemini Enterprise. Los anuncios son un creador de agentes sin código para Google Workspace, una plataforma de desarrollador rediseñada con más de 200 modelos que incluyen opciones de terceros como Claude de Anthropic, un agente de navegación web llamado Project Mariner, servidores MCP que se ejecutan en Google Cloud Services y el protocolo Agent2Agent de nivel de producción para comunicación CrossPlatform. Thomas Kurian, director ejecutivo de Google Cloud, tituló la conferencia magistral "La Nube Agentic" y trazó un contraste deliberado con la competencia: otros proveedores, dijo, "le están entregando las piezas, no la plataforma", dejando que los equipos integren los componentes ellos mismos.

El momento es deliberado. El operador de OpenAI obtiene una puntuación del 87% en la prueba comparativa de tareas complejas del navegador, y la compañía ha contratado a Cognizant y CGI para llevar su agente de codificación Codex a las tiendas de software empresarial, donde los ingresos empresariales ahora representan el 40% del total de OpenAI. Anthropic lanzó un mercado para herramientas empresariales impulsadas por Claude y su protocolo Model Context alcanzó 10.000 servidores y 97 millones de descargas mensuales de SDK. Google está luchando desde el tercer lugar detrás de AWS y Microsoft Azure en participación de mercado de la nube, pero sale con la tasa de crecimiento interanual más rápida de los tres, del 50% en el cuarto trimestre de 2025, y está apostando a que la integración vertical, la propiedad de los canales de distribución a través de modelos, tiempos de ejecución, silicio y espacios de trabajo, pueden darle una ventaja crítica.

Pila de agentes

Google Workspace Studio es el anuncio más orientado al consumidor. Es una plataforma sin código que permite a los usuarios empresariales crear e implementar agentes de IA en Gmail, Docs, Sheets, Drive, Meet y Chat, describiendo la automatización en términos simples. Un usuario puede escribir "todos los viernes, envíame un ping para actualizar mi rastreador" y Gemini genera la automatización. Workspace Studio se conecta a aplicaciones de terceros, incluidas Asana, Jira, Mailchimp y Salesforce, y puede realizar llamadas API externas a través de webhooks o ejecutar lógica personalizada a través de Apps Script. Se está llevando a los clientes empresariales, empresariales y educativos de Google Workspace.

La plataforma orientada al desarrollador, ahora llamada Gemini Enterprise Agent Platform, ha recibido una actualización más profunda. Agent Designer, un lienzo de flujo visual para crear flujos de trabajo de agentes, está en versión preliminar. Las sesiones del motor de agentes y los bancos de memoria, que brindan a los agentes un contexto persistente a través de las interacciones, están comúnmente disponibles. Un nuevo Agent Garden proporciona soluciones de agentes prediseñadas para servicio al cliente, análisis de datos y trabajo creativo. Un nivel gratuito reduce la barrera de entrada a través del Modo Express. Model Garden ahora alberga más de 200 modelos que abarcan las familias Gemini y Gemma de Google, modelos de terceros que incluyen Anthropomorphic Cloud y modelos abiertos como Llama. Google anunció seis nuevos agentes para ingeniería y codificación de datos en BigQuery, incluido un agente de ingeniería de datos que automatiza la creación de canales a partir de indicaciones en lenguaje natural y un intérprete de código que traduce consultas a Python ejecutable con visualizaciones. Los agentes asociados de Box, Workday, Salesforce, ServiceNow, Dun & Bradstreet y S&P Global están integrados en la plataforma, que proporciona a los clientes empresariales capacidades prediseñadas para inteligencia documental, autoservicio de recursos humanos, operaciones de TI y datos financieros.

Project Mariner, el agente de navegación web de Google DeepMind impulsado por Gemini 2.0, obtuvo una puntuación del 83,5% en el punto de referencia WebVoyager y ejecutó diez tareas simultáneas en una máquina virtual basada en la nube. Automatiza las compras, la recuperación de datos y el llenado de formularios y está disponible para los clientes de Google AI Ultra en EE. UU. La hoja de ruta incluye un creador visual llamado Mariner Studio en el segundo trimestre, sincronización entre dispositivos en el tercer trimestre y un mercado de agentes en el cuarto trimestre.

Juego de protocolo

El anuncio de mayor importancia estratégica puede ser el menos visible para los usuarios finales. de google El protocolo Agent2Agent (A2A), lanzado originalmente con más de 50 socios tecnológicos, ha llegado a 150 organizaciones en producción, no en fase piloto, al enrutar tareas reales entre agentes creados en diferentes plataformas. El protocolo ahora es administrado por Agentic AI Foundation de la Fundación Linux y ha alcanzado la versión 1.2 con tarjetas de agente firmadas que utilizan firmas criptográficas para la verificación del dominio. Microsoft, AWS, Salesforce, SAP y ServiceNow ejecutan A2A en entornos de producción.

A2A está diseñado para complementar en lugar de competir con la Antropología Protocolo de contexto modelo (MCP). MCP gestiona cómo un agente se conecta a herramientas y fuentes de datos. A2A gestiona cómo los agentes se comunican entre sí a través de los límites de la organización y la plataforma. Google adoptó MCP en sus propios servicios en diciembre de 2025, lanzando servidores MCP remotos totalmente administrados para Google Maps, BigQuery, Compute Engine y Kubernetes Engine, con Cloud Run, Cloud Storage, AlloyDB, Cloud SQL, Spanner, Looker y Pub/Sub en la hoja de ruta. Apigee, la plataforma de gestión de API de Google, ahora actúa como un puente MCP, traduciendo cualquier API estándar en una herramienta de agente reconocible con controles de seguridad y gobernanza existentes. Google está posicionando simultáneamente A2A como un estándar de alto nivel: la orquestación de múltiples agentes de múltiples proveedores trabajando juntos en una sola tarea.

Lo que esto significa en la práctica es que un agente de Salesforce basado en Agentforce puede delegar una tarea a un agente de Google que se ejecuta en Vertex AI, que puede consultar a un agente de ServiceNow sobre datos de activos de TI a través de A2A sin que ninguno de los tres sistemas tenga que comprender la arquitectura interna de cada uno. La compatibilidad nativa con A2A ahora está integrada en el kit de desarrollo de agentes de Google, Langgraph, CrewAI, LlamaIndex Agent, Semantic Kernel y AutoGen. El kit de desarrollo de agentes de código abierto de Google alcanzó una versión estable v1.0 en Python, Go y Java, con soporte para TypeScript también disponible. Es un marco de código optimizado para Gemini pero independiente del modelo y desplegable en cualquier contenedor o entorno de Kubernetes. Las capas de seguridad incluyen Model Armor para defenderse contra la inyección indirecta, arquitectura de confianza cero implementada en sistemas de agentes descentralizados y gestión de acceso a través de Google Cloud IAM con registro de auditoría.

Panorama competitivo

El impulso del agente empresarial propio de OpenAI Las asociaciones entre el Codex y los integradores de sistemas alcanzan los tres millones de usuarios semanales. El mercado empresarial de Anthropic Construyendo un ecosistema a través de socios como Snowflake para herramientas basadas en la nube Copilot de Microsoft está integrado en prácticamente todas las empresas Fortune 500. AWS tiene una base sólida con su propio marco de agentes que está madurando rápidamente. El mercado de agentes de IA empresarial no es una carrera de dos caballos. Es una competencia a cinco bandas en la que cada competidor tiene una ventaja estructural de la que carecen los demás.

OpenAI tiene la marca de consumo más sólida y el modelo lógico más avanzado. Anthropic tiene el posicionamiento de seguridad más confiable y los ingresos empresariales de más rápido crecimiento. Microsoft tiene la distribución empresarial más profunda a través de Office y Azure. AWS tiene la base de infraestructura de nube más grande y la mayor seriedad de desarrollo. El argumento de Google es que es la única empresa que posee cuatro capas de la pila: silicio personalizado (Ironwood TPU), modelos de frontera (Gemini), plataformas en la nube (ahora consolidadas como Gemini Enterprise Agent Platform) y canales de distribución empresarial (más de tres mil millones de espacios de trabajo de usuarios en las herramientas de productividad de Google). Kurian expuso la estrategia claramente: "Si quieres adoptar una tecnología con éxito, tienes que elegir algunos proyectos importantes y hacerlos bien, en lugar de gastar dinero en muchos proyectos más pequeños". Ningún otro competidor controla todo el sector vertical, desde el chip hasta la aplicación.

El propio informe AI Agent Trends de Google publicado antes de la conferencia encontró que el 89% de los equipos empresariales ya están utilizando agentes de IA, y la organización promedio tiene 12. Los casos de uso empresarial más comunes son servicio al cliente con un 49%, marketing con un 46%, operaciones de seguridad con un 46% y soporte de TI con un 45%. Las primeras implementaciones de los clientes sugieren que las afirmaciones de productividad no son del todo teóricas: Danfoss, el fabricante industrial danés, utilizó el Agente de Google para automatizar el 80% de las decisiones de transacciones en el procesamiento de pedidos basado en correo electrónico, reduciendo los tiempos de respuesta de 42 horas a tiempo real. Susano, una empresa brasileña de celulosa y papel, desarrolló un agente con Gemini Pro que traduce el lenguaje natural a consultas SQL, reduciendo el tiempo de consulta en un 95 % para 50.000 empleados.

Fundación modelo

Los agentes funcionan con la familia de modelos Gemini de Google, y la generación Gemini 2.5 se retiró en octubre en favor de la línea 3.x. Gemini 3 Pro y Gemini 3 Flash, lanzados a finales de 2025 y repetidos a principios de 2026, constituyen la columna vertebral del argumento. Gemini 3 Flash ofrece una mejora del 15 % en la precisión general con respecto a Gemini 2.5 Flash y está optimizado para flujos de trabajo agentes de alta frecuencia y procesamiento en tiempo real. Gemini 3.1 Pro, la variante lógica más avanzada, está disponible en versión preliminar. Un nuevo modelo empírico, GLM 5, aborda la ingeniería de sistemas complejos y tareas de agencia a largo plazo a través de jardines modelo. Se espera que se anuncie oficialmente durante la conferencia Gemini 3.2, una ventana de contexto ampliada más allá de un millón de tokens y cálculos de parámetros optimizados para una menor latencia de estimación. El director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis, dijo en enero que su equipo se está "centrando en Gemini 4 este año". Google también ha lanzado recientemente Gemma 4 modelo abierto Bajo la licencia Apache 2.0, se basa en la misma investigación que Gemini 3 y proporciona una opción de código abierto para clientes empresariales que necesitan ejecutar los modelos en su propia infraestructura.

La estructura debajo de los modelos es igualmente central en el campo. Ironwood, el TPU de séptima generación de Google anunciado el mismo día, ofrece 4,6 petaFLOPS por chip y produce 42,5 exaFLOPS en un superpod de 9.216 chips. Anthropic ha comprometido hasta un millón de unidades Ironwood. El silicio personalizado significa que Google puede ofrecer estimaciones a costos que los clientes no pueden igualar comprando GPU Nvidia al por menor, lo que en un mercado donde las estimaciones son dominantes y los costos crecientes se traducen directamente en poder de fijación de precios para servicios de agentes que van por encima.

Google Cloud ocupa alrededor del 11% del mercado de infraestructura en la nube. AWS posee el 31%. Azure posee el 25%. La brecha es significativa y Cloud Next no la cerrará. Pero la era de los agentes, si se materializa como proyecta Google, cambiará la dinámica competitiva a favor de una empresa con una pila integrada verticalmente en lugar de empresas que combinan sus capacidades de inteligencia artificial de múltiples proveedores. Google apuesta a que los clientes empresariales que adopten agentes de IA a escala elegirán una plataforma en la que el modelo, el tiempo de ejecución, el silicio, la gobernanza y la productividad sean creados por la misma empresa y optimizados para trabajar juntos. Es una gran apuesta. Cloud Next 2026 es donde Google pide a las empresas que lo adopten.