Google Cloud NEXT ’25: El Auge de Agentic AI para experiencias transformadoras de clientes y empleados

En Google Cloud NEXT ’25, todo el interés giró en torno a la Inteligencia Artificial Agéntica (IAA), un nuevo paradigma que va más allá de la IA tradicional al crear sistemas inteligentes capaces de razonar, planificar y recordar. Como Premier Partner de Google Cloud, Making Science fue testigo de cómo estos agentes de IA están preparados para revolucionar las operaciones empresariales, las experiencias de cliente y la productividad de los empleados. El impacto empresarial de estas innovaciones no puede subestimarse: estamos presenciando la aparición de «trabajadores digitales» capaces de ejecutar tareas complejas entre sistemas, adaptándose y aprendiendo sobre la marcha.

El Caso de Negocio para la IA Agéntica

Antes de profundizar en los anuncios técnicos, es esencial entender por qué la IAA representa una oportunidad empresarial tan significativa, considerando que una implementación exitosa va más allá de la simple ingeniería de prompts para crear sistemas que puedan percibir su entorno, planificar pasos ejecutables, llevar a cabo esos planes y aprender con el tiempo:

• Aumento laboral, no sustitución: En lugar de reemplazar a los trabajadores humanos, los agentes amplían las capacidades humanas manejando tareas rutinarias, destacando información relevante y proporcionando apoyo en la toma de decisiones.
• Eliminación de silos entre sistemas: Los agentes pueden trabajar a través de múltiples sistemas y bases de datos, eliminando la fragmentación que afecta a la mayoría de las operaciones empresariales.
• Potencial significativo de ROI: Los primeros adoptantes ya están viendo resultados espectaculares: reducciones del 20-80% en el tiempo de procesamiento para flujos de trabajo clave, aumentos del 30-50% en la productividad de los empleados y millones en ahorro de costes.
• Los cuatro pilares del diseño de agentes: Las implementaciones más potentes equilibran autonomía, memoria, integración de herramientas y colaboración multi-agente para resolver problemas empresariales complejos.

A medida que avanzamos en 2025, las organizaciones están pasando de la ingeniería de prompts a la verdadera arquitectura de sistemas de IA, creando agentes que razonan y se adaptan junto a sus homólogos humanos.

Bloques de Construcción para un Ecosistema Multi-Agente: Implicaciones Empresariales

El enfoque de Google hacia la IA Agéntica está diseñado para hacer que estos beneficios sean accesibles a organizaciones de todos los tamaños. Su nuevo ecosistema multi-agente ofrece varias ventajas empresariales clave:

• Tiempo de valor más rápido: Con el nuevo Kit de Desarrollo de Agentes (ADK), las organizaciones pueden construir agentes de IA sofisticados en una fracción del tiempo requerido: días o semanas en lugar de meses.
• Menores costes de desarrollo: La capacidad de construir agentes con menos de 100 líneas de código reduce drásticamente la experiencia especializada requerida.
• Inversiones a prueba de futuro: El protocolo abierto Agent2Agent (A2A) asegura que los agentes construidos hoy puedan interactuar con futuros agentes, independientemente de la tecnología sobre la que estén construidos.

Más Allá de la Tecnología: Integración Empresarial que Importa

Lo que distingue el enfoque de Google es su enfoque en la integración con las inversiones existentes de las empresas:

• Flexibilidad de pila tecnológica: Las organizaciones pueden usar sus frameworks de agentes preferidos (LangGraph, Crew AI) mientras se benefician de la infraestructura y capacidades de gestión de Google.
• No se requiere duplicación de datos: Los agentes pueden trabajar directamente con datos existentes de NetApp, eliminando migraciones de datos costosas y que consumen tiempo.
• Integración con software empresarial: Conexiones preconstruidas a aplicaciones empresariales líderes significan que los agentes pueden comenzar inmediatamente a trabajar con sistemas como Salesforce, ServiceNow y SAP.

Google Agentspace: Democratizando la IA para Resultados Empresariales Medibles

Aunque el desarrollo de agentes personalizados aporta valor, el impacto más inmediato para muchas organizaciones proviene de Google Agentspace, una solución diseñada para poner agentes de IA al alcance de cada empleado sin requerir experiencia técnica.

Beneficios Empresariales de Agentspace

Organizaciones como Cohesity, Gordon Food Services, KPMG, Rubrik y Wells Fargo ya están viendo beneficios tangibles:

• Reducción del tiempo de búsqueda de información: Los empleados dedican hasta un 20% de su tiempo buscando información en diferentes sistemas. La integración de Agentspace con Chrome Enterprise reduce drásticamente este tiempo improductivo.
• Toma de decisiones acelerada: El Agente de Generación de Ideas ayuda a los equipos a evaluar opciones basadas en criterios empresariales, llevando a decisiones más rápidas y mejor alineadas.
• Productividad mejorada en trabajo de conocimiento: El Agente de Investigación Profunda puede compilar y sintetizar información de múltiples fuentes, realizando en horas tareas de investigación que llevarían días a los empleados.

Categorías de Agentes de Alto Impacto: Resultados Empresariales Reales

Más allá de la tecnología, lo más convincente son los resultados empresariales medibles que las organizaciones ya están logrando con estos agentes:

1. Agentes de Cliente: Transformando la Experiencia del Cliente y su Economía

Lo que hacen estos agentes: Los Agentes de Cliente sirven como interfaces inteligentes entre organizaciones y sus clientes a través de múltiples canales. Pueden entender consultas complejas, acceder a información relevante a través de sistemas, procesar transacciones y proporcionar asistencia personalizada con habilidades conversacionales similares a las humanas.

Métricas de Impacto Empresarial:

• 20-50% de reducción en costes de servicio al cliente
• 15-30% de aumento en puntuaciones de satisfacción del cliente
• 2-5 veces de mejora en tasas de resolución en primer contacto

Casos de uso del mundo real:

• Una cadena de comida rápida implementó un sistema de IA para pedidos en drive-through que procesa decenas de miles de pedidos diariamente, reduciendo el tiempo medio de pedido en un 30% mientras aumenta el valor medio del pedido en un 15%
• Un fabricante de automóviles de lujo integró búsqueda conversacional y navegación en sus vehículos, aumentando el uso de funciones en un 40% y mejorando la satisfacción del cliente con las experiencias en el coche en un 25%
• Un minorista de mejoras para el hogar desarrolló un asistente de IA que ofrece orientación experta 24/7, reduciendo las tasas de devolución en un 18% a través de mejor orientación previa a la compra, mientras mejora las tasas de conversión en un 22%
• Un proveedor de servicios financieros en Asia redujo los tiempos de gestión de llamadas en un 20% mientras aumentaba las tasas de éxito de venta adicional/cruzada en un 35% a través de recomendaciones más personalizadas

2. Agentes Creativos: Redefiniendo la Economía del Marketing

Lo que hacen estos agentes: Los Agentes Creativos asisten a los equipos de marketing, diseño y contenido generando y adaptando activos creativos, personalizando contenido para diferentes audiencias, optimizando campañas basadas en datos de rendimiento y sugiriendo enfoques innovadores. Pueden trabajar con texto, imágenes, vídeo y audio para acelerar el proceso creativo.

Métricas de Impacto Empresarial:

• 80-90% de reducción en costes de producción de contenido
• 50-70% de ciclos de desarrollo de campañas más rápidos
• 15-25% de mejora en rendimiento de campañas

Casos de uso del mundo real:

• Una red global de agencias construyó una plataforma de IA para que sus empleados conceptualicen, produzcan y midan campañas, reduciendo los costes de producción en un 65% mientras aceleran el tiempo de comercialización en 3 veces
• Un conglomerado de bienes de consumo implementó IA generativa para desarrollo de contenido en múltiples marcas, viendo un ROI del 25% con costes de producción creativa reducidos en un 70%
• Una empresa de tecnología de marketing desarrolló una plataforma de IA para creación y optimización de anuncios, ayudando a clientes a lograr tasas de clics un 31% más altas y coste por adquisición un 22% menor

3. Agentes de Datos: Convirtiendo Datos en Ventaja Empresarial

Lo que hacen estos agentes: Los Agentes de Datos apoyan a los equipos de datos automatizando tareas rutinarias como preparación de datos, monitorización de calidad y generación de metadatos. Pueden construir pipelines de datos, realizar detección de anomalías, asistir con la selección de modelos y permitir a usuarios no técnicos consultar datos usando lenguaje natural, democratizando el acceso a datos en toda la organización.

Métricas de Impacto Empresarial:

• 40-60% de reducción en tiempo de preparación de datos
• 30-50% de tiempo más rápido hasta obtener insights
• 2-3 veces de aumento en toma de decisiones basada en datos en toda la organización

Casos de uso del mundo real:

• Un fabricante global de juguetes ha aumentado las tasas de éxito de lanzamiento de productos en un 28% analizando sentimiento y preferencias de consumidores en tiempo real
• Un servicio de streaming aumentó la retención de usuarios en un 15% a través de personalización impulsada por IA para cientos de millones de usuarios
• Una empresa farmacéutica construyó un agente que combina tendencias de búsqueda y datos internos para pronosticar brotes de enfermedades, mejorando la eficiencia de distribución de vacunas en un 34%

4. Agentes de Código: Redefiniendo la Economía del Software

Lo que hacen estos agentes: Los Agentes de Código asisten a los desarrolladores a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software. Pueden generar código basado en requisitos, refactorizar código existente, identificar errores, crear pruebas, revisar código para vulnerabilidades de seguridad y ayudar con la documentación. Estos agentes entienden el contexto del código y pueden trabajar con múltiples lenguajes de programación y frameworks.

Métricas de Impacto Empresarial:

• 30-50% de aumento en productividad del desarrollador
• 15-25% de reducción en defectos
• 40-60% de entrega de funcionalidades más rápida

Casos de uso del mundo real:

• Una importante empresa tecnológica reveló que más del 25% de su nuevo código ya es generado por IA y revisado por ingenieros, llevando a:
  • 35% de entrega de funcionalidades más rápida
  • 22% menos incidentes en producción
  • Reducciones significativas en deuda técnica
• Una empresa de telecomunicaciones construyó una herramienta de codificación para acelerar el desarrollo de aplicaciones, permitiendo a los equipos crear aplicaciones especializadas 3 veces más rápido que antes.

5. Agentes de Seguridad: Protegiendo el Valor Empresarial Mientras se Reducen los Costes

Lo que hacen estos agentes: Los Agentes de Seguridad mejoran las operaciones de ciberseguridad automatizando la detección, investigación y respuesta a amenazas. Pueden analizar alertas por contexto y gravedad, investigar malware potencial, identificar vulnerabilidades y recomendar acciones de remediación. Estos agentes mejoran significativamente la eficiencia y efectividad de los equipos de seguridad.

Métricas de Impacto Empresarial:

• 50-70% de reducción en tiempo de investigación de alertas
• 30-45% de disminución en tiempo medio para detectar (MTTD)
• 25-40% de reducción en tiempo medio para responder (MTTR)

Casos de uso del mundo real:

• Varias importantes instituciones financieras, proveedores de datos y empresas de telecomunicaciones han reportado:
  • Reducciones significativas en costes de personal del centro de operaciones de seguridad (SOC)
  • Identificación y remediación más rápidas de incidentes de seguridad
  • Capacidad mejorada para detectar ataques sofisticados

Google Workspace: Productividad Impulsada por IA con ROI Medible

Las mejoras de Google Workspace demuestran cómo la IA puede ofrecer beneficios inmediatos de productividad en toda la organización:

Métricas de Impacto Empresarial:

• 15-25% de reducción en tiempo dedicado a tareas rutinarias
• 20-35% de análisis de datos y generación de insights más rápidos
• 30-50% de mejora en eficiencia de creación de contenido

Innovaciones clave que impulsan estos resultados incluyen:

• Help Me Analyze: Identifica automáticamente insights de datos en hojas de cálculo, reduciendo el tiempo de análisis hasta en un 70%
• Docs Audio Overview: Transforma contenido escrito en audio, aumentando el consumo de contenido en un 45%
• Google Workspace Flows: Automatiza flujos de trabajo rutinarios, ahorrando a los empleados un promedio de 5-7 horas por semana

Perspectiva de Making Science: De la Innovación a la Implementación

Como Premier Partner de Google Cloud y la primera empresa en España en completar el proceso de Especialización en IA Generativa, Making Science está en una posición única para ayudar a las organizaciones a capturar el valor empresarial de la IA Agéntica. Nuestro enfoque va más allá de la implementación técnica para abarcar todo el viaje de transformación.

Enfoque de Transformación Integral

En Making Science, reconocemos que una implementación exitosa de IA requiere más que solo experiencia técnica:

• Identificación Estratégica de Casos de Uso: Ayudamos a las organizaciones a identificar las aplicaciones más impactantes de IA Agéntica para sus desafíos empresariales específicos, priorizando oportunidades para victorias rápidas y transformación a largo plazo.
• Gestión del Cambio y Gobernanza: Asistimos con los aspectos humanos y organizativos críticos de la adopción de IA, desarrollando marcos de gobernanza, programas de formación y estrategias de gestión del cambio para asegurar una adopción exitosa.
• Desarrollo de Hoja de Ruta: Creamos planes de implementación por fases que equilibran victorias rápidas para generar impulso con iniciativas estratégicas que ofrecen ventaja competitiva sostenible.
• Excelencia Técnica: Nuestro equipo especializado en IA aporta profunda experiencia en herramientas y frameworks de IA de Google Cloud, asegurando una implementación e integración óptimas con sistemas existentes.

Metodología de Implementación Probada

Basándonos en nuestro trabajo con los primeros adoptantes, recomendamos un enfoque de tres fases:

1. Implementación de Agentes de Victoria Rápida (30-60 Días) Comenzar con agentes preconstruidos en áreas de alto impacto como servicio al cliente o soporte a empleados para demostrar valor rápidamente. Hemos ayudado a clientes a lograr mejoras de eficiencia del 20-30% en estas áreas dentro de los primeros 60 días.
2. Desarrollo Estratégico de Agentes (60-120 Días) Usar el Kit de Desarrollo de Agentes para construir agentes personalizados para los procesos únicos de tu organización, centrándose en flujos de trabajo repetitivos de alto valor. Nuestros clientes típicamente ven mejoras de productividad del 35-50% en procesos específicos.
3. Desarrollo de Ecosistema Multi-Agente (120+ Días) Implementar el protocolo Agent2Agent para crear sistemas multi-agente sofisticados que transformen funciones empresariales completas. Las implementaciones más maduras logran mejoras de eficiencia del 50-80% y abren capacidades empresariales completamente nuevas.

Las organizaciones que se muevan rápidamente en este espacio ganarán ventajas competitivas significativas, no solo en eficiencia de costes sino también en su capacidad para ofrecer experiencias superiores a clientes y empleados.

¡En nuestro próximo blog, exploraremos las últimas innovaciones de Google en Datos e Inteligencia Empresarial. ¡Estad atentos!

¿Listo para capturar el valor empresarial de la IA Agéntica? Contacta con nuestro equipo en Making Science para descubrir cómo podemos ayudar a acelerar la transformación de IA de tu organización con ROI medible.