Dentro de la ‘era Gemini agentica’ anunciada por Google en I/O 2026

Google I/O 2026 marcó un punto de inflexión en cómo Google describe el futuro de la inteligencia artificial. El CEO Sundar Pichai presentó el momento como el inicio de la “era Gemini agentica”, una fase en la que los sistemas de IA dejan de limitarse a responder preguntas y empiezan a razonar, planificar y actuar por los usuarios.

En entrevistas alrededor del evento, Pichai fue aún más lejos: afirmó que la IA que usamos hoy podría parecer “primitiva”, como un antiguo teléfono con tapa, dentro de apenas tres años.

La comparación ilustra la velocidad a la que están evolucionando las capacidades, la infraestructura y la adopción de la inteligencia artificial.

Por qué Pichai cree que la IA actual podría quedar obsoleta rápidamente

Uno de los argumentos de Pichai es la explosión en el uso y la capacidad de los sistemas de IA de Google.

La compañía afirma que ahora procesa 3,2 cuatrillones de tokens al mes, un salto enorme frente a los 480 billones reportados en el Google I/O del año anterior, lo que supone un crecimiento aproximado de siete veces.

Este aumento refleja dos tendencias simultáneas:

• modelos cada vez más potentes
• integración de IA en más productos cotidianos

Hoy la IA de Google aparece en Search, Android, Workspace, YouTube y herramientas para desarrolladores, lo que multiplica el número de interacciones diarias.

Pichai sugiere que, visto en retrospectiva, el estado actual de la IA podría parecer tan limitado como los primeros teléfonos móviles comparados con los smartphones modernos.

Qué significa la “era Gemini agentica”

El concepto central presentado en el evento fue el de sistemas agenticos.

A diferencia de los chatbots tradicionales que esperan instrucciones, estos sistemas pueden:

• analizar un problema
• planificar múltiples pasos
• ejecutar acciones en distintas aplicaciones

Pichai describió esta transición como el comienzo de la “era Gemini agentica”, donde la IA se convierte en un asistente activo y no solo en una herramienta de respuesta.

La estrategia de Google consiste en integrar estos agentes en todo su ecosistema para que puedan coordinar tareas entre servicios como correo, documentos, búsqueda o video.

Gemini Spark: un agente personal de IA que funciona todo el día

Uno de los anuncios más llamativos fue Gemini Spark.

Google lo describe como un agente personal de IA disponible 24/7 diseñado para ayudar a gestionar la vida digital del usuario. Bajo las instrucciones del usuario, puede coordinar acciones entre distintos productos de Google y ejecutar tareas automáticamente.

Entre sus características principales:

• funcionamiento continuo, no solo respuestas a prompts
• integración con múltiples servicios de Google
• capacidad para completar tareas de varios pasos

La idea es que la IA funcione más como un colaborador digital persistente que como una simple herramienta puntual.

Gemini 3.5 Flash: un modelo diseñado para agentes y programación

Google también presentó Gemini 3.5 Flash, el primer modelo de la nueva familia Gemini 3.5.

La compañía lo posiciona como un modelo optimizado para flujos de trabajo agenticos y tareas complejas de programación, especialmente aquellas que requieren muchos pasos o razonamiento prolongado.

Según Google, el modelo:

• ofrece inteligencia comparable a modelos insignia más grandes
• mantiene velocidades de respuesta muy rápidas
• destaca en problemas de largo horizonte, como proyectos de desarrollo o investigación compleja.

Estas capacidades son clave para agentes de IA que deben planificar y ejecutar tareas completas de forma autónoma.

Gemini Omni: creación multimedia a partir de cualquier entrada

Otro lanzamiento importante fue Gemini Omni, un modelo centrado en la generación multimodal.

Google afirma que Omni puede combinar texto, imágenes, audio y video como entrada para generar videos de alta calidad, incluyendo creación y edición mediante instrucciones conversacionales.

El objetivo es unir la capacidad de razonamiento de Gemini con sistemas generativos de medios para crear herramientas capaces de trabajar en múltiples formatos al mismo tiempo.

Cómo podría cambiar el trabajo de los ingenieros

El avance de los sistemas agenticos también puede transformar la ingeniería de software.

En lugar de escribir manualmente cada línea de código, los desarrolladores podrían dedicar más tiempo a dirigir o supervisar sistemas de IA que ejecutan gran parte de la implementación técnica.

El enfoque de Google con Gemini 3.5 Flash —diseñado específicamente para agentes de programación y flujos de trabajo largos— apunta en esa dirección.

Sin embargo, las declaraciones públicas disponibles del I/O 2026 no afirman que los ingenieros pasen completamente a “gestionar equipos de agentes”. Lo que sí indican es que los agentes de IA asumirán tareas de programación cada vez más complejas con el tiempo.

Ansiedad pública y competencia en la carrera de la IA

Pichai también reconoció que el avance acelerado de la inteligencia artificial genera tanto entusiasmo como preocupación.

El debate público incluye preguntas sobre:

• impacto en el empleo
• seguridad y control de la tecnología
• efectos sociales de la automatización

Al mismo tiempo, el entorno competitivo se está intensificando. Las presentaciones de Google en I/O resaltaron tanto la velocidad de lanzamiento de nuevos productos como la magnitud de las inversiones en infraestructura necesarias para sostener esta carrera tecnológica.

El panorama general: la IA como nueva plataforma informática

En conjunto, los anuncios de Google I/O 2026 apuntan a un cambio más amplio en la industria tecnológica.

La IA está evolucionando desde una herramienta que responde preguntas hacia una plataforma que ejecuta tareas completas.

Sistemas como Gemini Spark, Gemini 3.5 Flash y Gemini Omni muestran cómo Google intenta construir un ecosistema donde los agentes de IA puedan coordinar información, crear contenido y ejecutar flujos de trabajo complejos entre aplicaciones.

Si el ritmo de avance descrito por Pichai continúa, no sería extraño que dentro de unos años miremos la IA actual del mismo modo en que hoy vemos los primeros teléfonos móviles: innovadores para su época, pero muy limitados comparados con lo que vino después.