Más allá de usar la IA: ¿cómo entender una arquitectura agéntica?
Durante años hemos hablado de inteligencia artificial como si fuera magia. Pero ahora que los agentes empiezan a integrarse en procesos reales, marketing, comunicación, ventas, soporte, automatización, planificación, análisis…, el discurso tiene que cambiar.
Hay que pasar de decir que “los agentes harán cosas por nosotros”, a entender cómo funcionan de verdad, qué implica integrarlos en una organización y qué decisiones técnicas y estratégicas determinan si serán un activo diferencial, o un experimento caro.
Un agente es un sistema con modelo + herramientas + memoria + orquestación + entorno de ejecución. Un sistema que:
planifica,
actúa,
llama funciones,
recupera datos reales,
coordina varios pasos,
y entrega resultados.
Esto es exactamente el tipo de workflow agentivo que describe Google en su guía técnica Startup Technical Guide. Y la diferencia entre usar un chatbot y usar un agente es la misma que contratar un junior o incorporar un director operativo que trabaja 24/7 y no cobra horas extras.
Y ahora empieza a estar claro, la ventaja competitiva no será el modelo de IA que uses, sino de la arquitectura que construyas alrededor de él.
Los agentes no son chatbots evolucionados: son sistemas operativos de tareas
El gran malentendido del momento es creer que un agente es un LLM al que se le añaden algunas funciones. En realidad, un agente es:
un cerebro (modelo),
un conjunto de capacidades (herramientas / tools),
memoria a corto y largo plazo,
orquestación para decidir los pasos,
conexión con sistemas reales,
y un runtime seguro y escalable donde vive.
Esto es mucho más cercano a un sistema operativo de tareas que a un asistente conversacional.
Por eso, para las organizaciones, la pregunta clave ya no es “¿qué modelo uso?”, sino:
¿Qué tareas críticas quiero que mi agente resuelva? ¿En qué contexto? ¿Con qué límites? ¿Y con qué garantías de que actuará bien?
Porque un agente no responde: actúa. Llama a APIs. Modifica bases de datos. Envía correos. Ejecuta procesos. Planifica. Decide.
Y cuando hay acción, debe haber control, trazabilidad, grounding y seguridad.
Tres caminos para usar agentes: build, use, partner
Google resume muy bien el mapa estratégico:
Build. Construir tus propios agentes.
Con el Agent Development Kit (ADK) tienes control fino sobre comportamiento, orquestación, herramientas, evaluación, despliegue en contenedores y escenarios multi-agente.
Ideal para startups y equipos técnicos que quieren diferenciarse con producto propio y conectar profundamente con APIs y datos internos.
Use. Usar agentes preconstruidos.
Con Gemini Enterprise puedes orquestar una “taskforce” de agentes sin necesidad de código: búsqueda unificada, agentes predefinidos, agentes no-code.
Perfecto para empresas que quieren resultados rápidos sin montar un equipo de MLOps o arquitectura compleja.
Partner. Integrar agentes de terceros.
Agentes del Marketplace, soluciones open source o de partners que se conectan a tu stack.
Puedes combinarlos con tus propios agentes para acelerar tiempo a valor.
La clave es diseñar un ecosistema híbrido en el que mantengas control sobre lo crítico y te apoyes en terceros donde tenga sentido.
La arquitectura como ventaja competitiva:
1. Modelos adecuados, no necesariamente los más potentes:
En un sistema agéntico serio no usas un único modelo gigante para todo. Usas varios modelos optimizados:
Gemini 2.5 Flash-Lite → rápido y barato. Ideal para clasificación, tareas simples, soporte de alto volumen.
Gemini 2.5 Flash → equilibrio entre calidad, coste y velocidad. El caballo de batalla para producción.
Gemini 2.5 Pro → razonamiento complejo, análisis profundo, generación de código avanzada.
El gran error es “tirar siempre de Pro” por inercia. Eso dispara coste y latencia sin aportar valor proporcional. Diseñar bien la arquitectura es, precisamente, asignar el modelo adecuado a cada sub-tarea.
2. Orquestación como “mente ejecutiva”:
ReAct (Reason → Act → Observe → Reason) es una forma de pensar cómo trabaja un agente:
Reason – Evalúa el objetivo y el estado actual.
Act – Elige y llama la herramienta adecuada.
Observe – Integra la respuesta de la herramienta.
Reason de nuevo – Ajusta el plan y repite.
Esta capacidad convierte al agente en un colaborador operativo, no en un chat bonito.
Ejemplo, un agente que gestiona un reembolso se encarga de:
busca la política en tu base de conocimiento,
consulta el pedido real en tu CRM,
calcula fechas,
ejecuta el reembolso,
registra la operación,
y comunica el resultado al usuario.
Ahí hay orquestación real, no un prompt largo.
3. Grounding como cimiento ético y operativo:
RAG, GraphRAG, Agentic RAG… Tres niveles para asegurar que un agente:
no inventa datos,
trabaja sobre hechos,
entiende relaciones,
investiga cuando hace falta,
y justifica cada paso.
En el fondo estamos hablando de confianza.
Sin grounding, un agente es brillante… pero inseguro.
Con grounding, es fiable… y escalable.
Y aquí es donde entra el salto clave del documento de Google.
El gran salto: de RAG a Agentic RAG
Hay una distinción que debería estar colgada en todas las oficinas de producto:
RAG: responde mejor.
Agentic RAG: resuelve mejor.
RAG es recuperar contexto relevante y usarlo para responder. Agentic RAG es convertir al agente en un investigador activo.
No es buscar y ya, sino un un ciclo donde el agente:
decide si necesita buscar,
identifica qué debe buscar,
genera múltiples consultas,
compara resultados,
re-jerarquiza,
y solo entonces responde.
Es un modelo que, además de esperar información, es capaz de diseñar su propia estrategia de búsqueda.
Para un negocio, esto es oro. Es la diferencia entre un “asistente” y un analista operativo que:
investiga competencia,
combina datos internos y externos,
verifica fuentes,
y entrega recomendaciones accionables, no simples respuestas.
La memoria es infraestructura
Otro de los puntos fuertes del documento es cómo trata la memoria. No como un concepto vago, sino como arquitectura de datos:
Memoria de largo plazo → datos estables y persistentes (conocimiento, historial, preferencias).
Memoria de trabajo → contexto de la interacción actual.
Memoria transaccional → registro de acciones y auditoría.
Esto define no solo cómo “piensa” un agente, sino cómo se integra en tu negocio:
Vertex AI Search / Vector Search para grounding semántico sobre documentación, tickets, productos, políticas…
Firestore para estados dinámicos en tiempo real (onboarding, progresos, flujos multi-paso)
Memory Bank para memorias personalizadas que el agente puede recuperar en futuras interacciones (“prefiere vuelos directos”, “pide siempre factura”…)
Cloud SQL / Spanner para la parte transaccional seria: pagos, altas, reservas, registros auditablemente correctos.
La frase clave aquí es:
Un agente no vive en el prompt: vive en tus datos.
Y si tus datos no están estructurados, gobernados y accesibles, ningún agente funcionará bien, por muy potente que sea el modelo.
Las herramientas convierten a los agentes en actores, no en habladores
Las tools son el corazón de la acción. Las herramientas pueden ser:
funciones internas,
APIs de terceros,
queries a bases de datos,
incluso otros agentes.
Todo eso forma un inventario de capacidades que convierte a un agente en un ejecutor real.
Esto provoca un cambio estratégico en las organizaciones:
Los departamentos ya no piden “un chatbot”.
Piden un agente que gestione devoluciones,
uno que clasifique leads,
uno que planifique campañas,
uno que revise inventario en tiempo real,
uno que prepare informes de negocio con datos verificados.
Los agentes no reemplazan personas. Reemplazan pasos. Especialmente los repetitivos, los dolorosos y los que nadie quiere hacer.
Por qué esto importa a marketing, comunicación y negocio
Porque los agentes no son solo tecnología: son narrativa, experiencia y operación al mismo tiempo.
Para una marca, esto implica tres grandes cambios:
1. Identidad conversacional ampliada
Tu agente no solo debe hablar como tú. Debe:
hablar como tú,
pensar como tú,
actuar como tú,
decidir como tú,
y priorizar como tú.
Ya no estamos en el terreno del “UX” o del “tono de voz” aislado. Estamos en la cultura de marca traducida en comportamiento operativo.
2. Nuevo ROI: el ROI emocional
Un agente que recuerda, personaliza y actúa coherentemente crea un tipo de vínculo que ningún banner, email masivo o campaña puntual puede igualar.
El usuario siente que:
le conocen,
le respetan el tiempo,
le resuelven de verdad,
y no le hacen repetir su historia cada vez.
Eso es ROI emocional convertido en negocio.
3. El contenido es sistema
Tu contenido deja de ser “lo que publicas” para convertirse en lo que alimenta al agente:
documentación interna,
FAQs,
manuales,
políticas,
descripciones de producto,
correos de soporte,
informes.
Todo eso forma el ecosistema de contenidos sobre el que tus agentes razonan, responden y actúan. Si el contenido está desordenado, desactualizado o fragmentado, el agente será tan caótico como tu repositorio.
El mayor riesgo en la IA es improvisar
Implementar agentes sin una arquitectura clara lleva, casi siempre, a:
decisiones erráticas,
acciones incorrectas,
comportamientos peligrosos,
dependencia excesiva de proveedores,
sistemas imposibles de escalar.
Un agente sin grounding, sin memoria bien diseñada o sin un runtime seguro es, simplemente, un riesgo operativo.
Las empresas deberían asumir que los agentes no son proyectos piloto:
son infraestructura crítica.
¿Y ahora qué?
Estamos ante un nuevo estándar en la construcción de agentes:
interoperables,
seguros,
auditables,
conectados,
escalables,
razonadores,
y accionables.
La pregunta importante es:
¿Construirás los agentes… o dependerás de los agentes de otros?
En un mundo en el que los agentes interactúan entre sí (A2A, MCP, ecosistemas multi-agente), las compañías que construyan su propia arquitectura agéntica serán las que definan:
su experiencia de usuario,
su eficiencia operativa,
su competitividad,
su ética,
y su identidad futura.
Los agentes son el principio de una nueva forma de diseñar organizaciones. Y este momento, ahora mismo, es cuando decides si tu empresa va a limitarse a usar agentes o va a pensarse a sí misma como una organización diseñada para trabajar con ellos.