En apenas unos días, Google ha pasado de hablar de futuro a poner sobre la mesa un ecosistema completo de inteligencia artificial herramientas listas para tomar tareas enteras de nuestro trabajo diario. Para una empresa que vive en Google Workspace, se abre un escenario nuevo: agentes que leen correos, preparan resúmenes, buscan ofertas en tiempo real y generan vídeo bajo demanda… sin que nadie tenga que lanzar un solo prompt manual.
Qué está lanzando Google en IA: Gemini 3.5, Omni y el nuevo modo de búsqueda
La pieza central del anuncio es la nueva generación de modelos de Google, Gemini 3.5, diseñada explícitamente para funcionar como “cerebro” de agentes y flujos automatizados. El primer modelo en desplegarse es Gemini 3.5 Flash, optimizado para velocidad y coste: Google afirma que es su modelo agentivo y de programación más sólido hasta la fecha, aproximadamente cuatro veces más rápido que algunos competidores en pruebas de referencia y con capacidades de primer nivel a menos de la mitad del precio para clientes empresariales. Esto no es solo ingeniería: significa más automatización con menos consumo de recursos y menos factura en la nube.
Este modelo ya es el motor por defecto en la app Gemini y en el “modo IA” del buscador, lo que convierte prácticamente cualquier interacción con Google en una posible tarea automatizable. En paralelo, la compañía prepara Gemini 3.5 Pro, ya en uso interno, con intención de liberarlo públicamente en las próximas semanas, apuntando claramente a escenarios más complejos de análisis, planificación y soporte a decisiones.
En la capa multimodal, aparece Gemini Omni, un modelo orientado a la generación de vídeo a partir de cualquier combinación de texto, imágenes, vídeo o audio como entrada. La promesa no es solo estética: la empresa subraya que Omni modela fuerzas como gravedad, energía cinética o dinámica de fluidos, lo que abre la puerta a contenidos visuales más realistas y coherentes para demostraciones de producto, simulaciones o campañas de marketing. La primera versión disponible, Gemini Omni Flash, ya puede usarse a través de la app Gemini y Google Flow para los niveles de suscripción AI Plus, Pro y Ultra, y además se estrena sin coste en YouTube Shorts y YouTube Create para creación rápida de contenidos en vídeo.
Todo este despliegue llega respaldado por una inversión masiva: el gasto de capital previsto para este año se sitúa entre 180.000 y 190.000 millones de dólares, impulsado en gran parte por infraestructura de IA, mientras el negocio de nube crece un 63% interanual hasta superar los 20.000 millones de dólares en ingresos en el último trimestre y la base de usuarios de la app Gemini se dispara de 400 a más de 900 millones de usuarios activos mensuales en un año. En paralelo, el modo IA en la búsqueda ha superado ya los 1.000 millones de usuarios mensuales.
- 180.000–190.000 M$ de inversión de capital prevista en 2026, impulsada por infraestructura de IA.
- +63% de crecimiento interanual en el negocio de nube, superando los 20.000 M$ en ingresos trimestrales.
- 900 millones de usuarios activos mensuales de la app Gemini, frente a 400 millones el año anterior.
- 1.000 millones de usuarios mensuales en el modo IA de búsqueda, con consultas que se duplican cada trimestre.
Sobre esta base se asientan los cambios en búsqueda: el nuevo modelo por defecto será Gemini 3.5 Flash y el clásico cuadro de búsqueda evoluciona hacia un “cuadro de búsqueda inteligente” capaz de soportar consultas largas, sugerir cómo formular mejor la pregunta y aceptar texto, imágenes, vídeo, archivos o incluso pestañas de Chrome como entrada. Para un negocio, esto implica que tanto clientes como equipos internos interactuarán con Google de un modo más conversacional y multimodal, lo que modificará cómo se descubren productos, servicios y contenidos.
Cómo funcionan las nuevas herramientas de inteligencia artificial de Google integradas en Workspace y Chrome
El movimiento clave para la operativa diaria es la llegada de Gemini Spark, el agente impulsado por Gemini 3.5 diseñado para trabajar de forma continua dentro del ecosistema Google. A diferencia de un chatbot clásico que espera órdenes, Spark funciona como un asistente 24/7 en segundo plano: revisa notas de reuniones, correos y chats, y genera automáticamente documentos con puntos clave, tareas pendientes y resúmenes accionables. La diferencia práctica es relevante para cualquier dirección operativa: el equipo deja de “pedirle cosas a la IA” para pasar a convivir con un agente que detecta y ejecuta tareas rutinarias por sí mismo.
Este agente no vive dentro de una única app, sino incrustado en la infraestructura que ya usan la mayoría de empresas: Gmail, Google Calendar, Google Drive, Chrome y la propia app Gemini. Además, al estar basado en la nube, sigue trabajando aunque el usuario cierre el portátil o bloquee el móvil, lo que permite escenarios como preparar informes nocturnos, consolidar información dispersa de la jornada o mantener al día resúmenes de proyectos sin intervención manual constante.
De cara a control y gobernanza, un punto crítico es que Spark está diseñado para solicitar permiso antes de ejecutar acciones “de alto riesgo”, como enviar correos o realizar compras. Para organizaciones preocupadas por la delegación excesiva en sistemas autónomos, este matiz marca la frontera entre automatizar y perder el control. De hecho, la compañía va a liberar primero el agente a un grupo restringido de evaluadores y, después, en modo beta para suscriptores del nivel Google AI Ultra (100 dólares mensuales), orientado a usuarios avanzados y empresas, lo que permitirá a los departamentos de TI pilotar su adopción sin desplegarlo masivamente desde el primer día.
En el navegador, el plan es que Gemini Spark se integre como asistente persistente en Chrome este verano, de forma que acompañe la navegación, la redacción de contenidos y la organización de la información. En la práctica, esto puede traducirse en automatizar tareas como: preparación de borradores de propuestas a partir de documentación ya almacenada, clasificación inteligente de pestañas y recursos según proyectos, o apoyo contextual a equipos de atención al cliente trabajando en herramientas web.
En paralelo, Google refuerza la capa de seguridad y trazabilidad con SynthID, una marca de agua digital imperceptible aplicada a todos los vídeos generados con Omni, y con una nueva verificación de credenciales de contenido dentro de la app Gemini. Esta verificación permite saber si una imagen o vídeo ha sido generado por IA o capturado con cámara y después editado, siguiendo estándares de la industria, y se extenderá a la búsqueda en Chrome en los próximos meses. Para empresas que se juegan su reputación y su compliance en lo que publican, contar con herramientas nativas para identificar contenidos sintéticos será tan importante como generarlos.
Impacto empresarial: casos de uso de Gemini Spark, Omni y el Carrito Universal para equipos de operaciones, ventas y marketing
Con este despliegue, la conversación deja de ser teórica: la combinación de Gemini 3.5, Omni y las nuevas capacidades de búsqueda habilita automatizaciones muy concretas para operaciones, ventas y marketing. Empezando por Gemini Spark, el primer impacto es liberar horas de trabajo administrativo. En un equipo comercial que trabaja con Google Workspace, Spark puede revisar automáticamente cadenas de correo, resúmenes de reuniones y chats internos para construir documentos de seguimiento: próximo paso con cada cliente, compromisos asumidos, riesgos detectados. Lo que hoy exige que un jefe de equipo se siente al final del día a sintetizar, pasa a ser un entregable recurrente que el agente produce mientras el equipo está vendiendo.
En operaciones, la misma lógica se aplica a la gestión de proyectos: Spark puede consolidar tareas repartidas entre documentos, hojas de cálculo y correos, detectando plazos críticos y generando recordatorios o listados de pendientes para la semana. Al operar en segundo plano, puede funcionar como “sistema nervioso” que escucha el ruido de la colaboración y lo transforma en planes concretos, sin que nadie tenga que coordinar a mano cada cambio. Para empresas con estructuras ajustadas, esta capa de orquestación automática puede ser la diferencia entre escalar y saturarse.
En marketing y contenido, Gemini Omni abre un canal adicional: la producción de vídeos de alta calidad a partir de descripciones, guiones o material visual existente, con la posibilidad de editar los resultados mediante conversación con el modelo. Para un comercio electrónico B2B o una empresa de servicios, esto puede significar campañas de producto más frecuentes, vídeos explicativos o demos personalizadas sin tener que contratar producción audiovisual en cada iteración. El hecho de que Omni trabaje con comprensión física más avanzada refuerza el atractivo de contenidos que muestran productos en acción, simulaciones de procesos o escenarios complejos.
La otra gran pieza orientada al negocio es el Carrito Universal, definido como “un carrito de compras verdaderamente inteligente” que opera de forma transversal entre comercios y servicios. Los usuarios podrán añadir productos al carrito mientras navegan en la búsqueda de Google, conversan con Gemini, ven vídeos en YouTube o revisan correos en Gmail. Desde ese momento, los modelos Gemini se activan para vigilar el comportamiento de los precios, identificar ofertas, mostrar históricos y notificar reposiciones. Para equipos de marketing y ventas, esto tiene dos implicaciones clave: por un lado, aumenta la probabilidad de que un potencial cliente mantenga el interés en un producto a lo largo de varios canales; por otro, obliga a revisar estrategias de precios y promociones sabiendo que la IA trabajará sistemáticamente para encontrar la mejor opción para el usuario final.
En términos de experiencia de cliente, el nuevo cuadro de búsqueda inteligente y el modo IA generalizado significan que los usuarios formularán consultas más largas, más específicas y en formatos mixtos (texto + imágenes + vídeo). Para un negocio, esto se traduce en una presión creciente por disponer de catálogos, contenidos y páginas de servicio bien estructurados y ricos en información, listos para ser “entendidos” por la capa generativa de Google y usados en respuestas conversacionales. Quien no adapte su presencia digital a este nuevo contexto corre el riesgo de quedar invisibilizado en la capa donde se tomará cada vez más la decisión de compra.
Cómo preparar tu empresa para adoptar estas herramientas de inteligencia artificial: pasos prácticos y próximos movimientos
El despliegue anunciado hace cuatro días no exige que las empresas lo adopten todo de golpe, pero sí que tomen decisiones claras sobre por dónde empezar. El primer paso es revisar el mapa actual de uso de Google en la organización: ¿se trabaja ya con Google Workspace de forma centralizada? ¿Qué porcentaje de la actividad comercial, de soporte o marketing pasa por Gmail, Drive, Calendar o Chrome? Esa radiografía inicial permite identificar dónde un agente como Gemini Spark tendría un impacto inmediato y dónde sería necesario ajustar procesos antes de introducir automatización.
A continuación, resulta clave definir un marco de control y seguridad antes de dejar entrar agentes proactivos. Aunque Spark pide permiso para acciones de alto riesgo, cada empresa deberá decidir qué se considera “alto riesgo” en su contexto: ¿envío de propuestas comerciales? ¿modificación de documentos legales? ¿compras de bajo importe? Establecer políticas internas y límites claros es tan importante como activar la licencia adecuada. Aquí entra también la planificación de roles y accesos: quién puede autorizar qué, qué información se expone al agente y qué datos deben mantenerse fuera de cualquier flujo automatizado.
En paralelo, conviene abordar la cuestión de los datos y la estructura documental. Los agentes y modelos como Gemini 3.5 son tan útiles como el orden y la calidad de la información a la que acceden. Documentos duplicados, nomenclaturas inconsistentes, proyectos repartidos en múltiples carpetas sin criterio… todo eso se convierte en ruido que dificulta que la IA genere salidas fiables. Una limpieza y reorganización previa, acompañada de convenciones claras de uso de Drive, puede multiplicar el retorno de estas herramientas sin necesidad de inversiones adicionales.
Por último, está la dimensión cultural y de capacitación. Para que herramientas de inteligencia artificial generativa se conviertan en palanca de productividad y no en fuente de fricción, los equipos necesitan entender qué pueden esperar de ellas, qué no deben delegar y cómo interpretar las salidas. Formar a mandos intermedios y responsables de área en el uso estratégico de agentes y modelos multimodales es tan importante como la integración técnica. De lo contrario, se corre el riesgo de tener capacidades avanzadas infrautilizadas o, peor aún, usadas sin criterio ni supervisión.
Este es precisamente el tipo de transición donde una empresa como AdPalabras aporta valor: conectar las nuevas capacidades de modelos como Gemini 3.5, Omni y Spark con la realidad operativa de pymes y empresas medianas, diseñando flujos de trabajo automatizados, integrándolos con CRM y sistemas existentes, y midiendo su impacto en KPIs reales de ventas, operaciones y marketing. La tecnología de Google ya está lista para actuar como asistente permanente de tu organización; el reto ahora es trazar la hoja de ruta para que esa inteligencia se traduzca en procesos más eficientes, menos tareas repetitivas y un crecimiento medible, sin perder el control sobre cómo se toman las decisiones en tu negocio.
