El evento Google Cloud Next 2025 dejó en claro que la inteligencia artificial ya no es una promesa sino una herramienta operativa en múltiples sectores, impulsada por avances en modelos como Gemini, mejoras en infraestructura y un ecosistema más flexible, seguro y abierto a la interoperabilidad.
Autor: Claudio Peña
Modelos avanzados y aplicaciones reales
Google presentó Gemini 2.5 como su modelo más avanzado, con capacidad de razonamiento previo a la generación de respuestas, mejora en el manejo de contexto y compatibilidad multimodal, abarcando texto, imágenes y audio.
Se destacó su utilidad para tareas complejas como simulaciones físicas, desarrollo de código y generación de contenido educativo.
Su versión Flash, más veloz y liviana, está pensada para escenarios donde la latencia es crítica. Ambos modelos ya están integrados en herramientas como Vertex AI y Workspace, y son utilizados por empresas como McDonald’s para operaciones en tiempo real mediante edge computing, y Deutsche Bank para resumir informes financieros con altos estándares de privacidad.
En paralelo, Salesforce desarrolló AgentForce, una plataforma que aprovecha Gemini para asistir tareas sin necesidad de escribir código, y compañías como Intuit y Honeywell ya lo utilizan para automatizar procesos fiscales e industriales, respectivamente.
A lo largo de la keynote, quedó claro que la inteligencia artificial ya no es un experimento. Google mostró cómo sus herramientas están listas para integrarse a entornos productivos, automatizar tareas, generar contenido y asistir a personas en decisiones concretas.
Infraestructura de alto rendimiento y optimización del cómputo
Para soportar el crecimiento de la inteligencia artificial, Google introdujo la nueva generación de chips TPU v5p Ironwood, capaces de operar con más de 9.000 unidades en un solo pod y ofrecer más de 42 exaflops, multiplicando tanto el rendimiento como la eficiencia energética.
Además, se lanzó la arquitectura AI Hypercomputer, que integra hardware y software en una plataforma única para entrenamiento e inferencia, y permite alternar entre TPUs, GPUs o CPUs.
Se sumaron también instancias con GPU Blackwell y la futura integración de Vera Rubin.
En cuanto a redes, se presentó Cloud WAN, que mejora el rendimiento en un 40% y reduce costos operativos. Para el almacenamiento, tecnologías como Hyperdisk, Anywhere Cache y Rapid Storage eliminan cuellos de botella al reducir drásticamente la latencia.
En el plano del software, se integraron Pathways y vLLM, herramientas que permiten escalar la inferencia con mayor eficiencia. Todo este ecosistema se diseñó no solo para velocidad, sino para lograr una mejor relación costo-rendimiento, superando en algunos casos a modelos como GPT-4 Turbo o DeepSeek R1.
Los modelos pueden usarse directamente o ajustarse con datos propios para tareas específicas, como clasificación de documentos, generación de contenido o predicción de comportamiento.
Desarrollo de agentes y plataforma empresarial
Google Cloud dio un paso más allá de los modelos individuales y presentó su propuesta de agentes inteligentes, capaces de planificar, razonar, recordar contexto y ejecutar tareas autónomas.
Agentspace es el entorno desde donde cualquier empleado puede interactuar con agentes, automatizar flujos o buscar información en fuentes internas. Desde esta interfaz, es posible generar informes, responder consultas complejas o redactar mensajes.
Para desarrolladores, el Agent Development Kit ofrece un entorno abierto con protocolos de comunicación estandarizados como Model Context Protocol y Agent2Agent Protocol, permitiendo construir ecosistemas de agentes interconectados. Estas soluciones ya están integradas en Chrome y herramientas laborales como NotebookLM, generadores de ideas o asistentes de investigación profunda.
Vertex AI, por su parte, sigue consolidándose como la plataforma central para desarrollar con IA en Google Cloud, incluyendo un Model Garden con más de 200 modelos como Imagen 3, Chirp, Lyria y Veo 2. Estos modelos generativos permiten crear desde imágenes de alta fidelidad hasta clips de video 4K con continuidad narrativa y control cinematográfico, además de audio y música desde descripciones textuales.
Empresas como L’Oréal, Agoda y Kraft Heinz ya adoptaron estas herramientas para producir contenido de marketing, medios y educación de forma más ágil y escalable.
Los agentes de inteligencia artificial son sistemas capaces de ejecutar tareas complejas de manera autónoma o asistida, combinando habilidades como razonamiento, planificación, memoria y uso de herramientas digitales.
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