Vertex AI y Gemini Enterprise Agent Platform

Qué es y quién lo ofrece

Google Cloud ofrece su plataforma de IA empresarial con un nombre nuevo. El 22 de abril de 2026 presentó Gemini Enterprise Agent Platform y la describió como la evolución de Vertex AI. Sus notas de versión dicen que Vertex AI ahora forma parte de ella, y la consola muestra «Agent Platform (formerly Vertex AI)». Google añade que los servicios y la hoja de ruta de Vertex AI llegarán por esta vía y no como servicio independiente. Varias piezas cambiaron de nombre: Agent Engine es ahora Agent Runtime. Quien revise contratos o documentación con el nombre anterior debe tenerlo presente.

Qué cambió recientemente

La plataforma se organiza en cuatro frentes: construir, escalar, gobernar y optimizar agentes. Para gobierno incluye Agent Identity, Agent Registry y Agent Gateway. Model Garden ofrece más de 200 modelos, entre ellos Gemini, Gemma 4 y Claude (Opus, Sonnet y Haiku). La página de precios fija fechas de cobro: Agent Gateway desde el 13 de julio de 2026, Sessions y Memory Bank desde el 1 de septiembre, y Semantic Governance más adelante en 2026. La app Gemini Enterprise, pensada para empleados, se construye encima de esta plataforma.

Imagen ilustrativa · OFIRA Intelligence

Cuándo conviene

Conviene a empresas que ya operan datos en Google Cloud y tienen un equipo técnico capaz de construir agentes propios, con identidad, registro de herramientas, evaluación y observabilidad en un mismo lugar. También cuando se quiere usar varios modelos con controles de gobierno compartidos. Como Claude está disponible además en Amazon Bedrock y Microsoft Foundry, el modelo por sí solo no obliga a elegir esta nube. Si el objetivo es que los empleados busquen y resuman información, la app Gemini Enterprise puede bastar sin construir sobre la plataforma.

Cuándo no conviene

No conviene sin alguien que mantenga lo construido: agentes, memoria, sesiones y evaluaciones son piezas con medidores propios y nombres que cambian. La retención cero de datos no es automática. Google puede registrar las consultas enviadas al modelo para detectar abuso en clientes sujetos a los Términos de Google Cloud Platform, y hay que pedir una excepción. Los modelos Gemini guardan datos en caché en memoria 24 horas por defecto, algo que se desactiva por proyecto. Grounding with Google Search conserva registros hasta tres días y no se puede apagar. Para Claude, Google Cloud fija sus propias fechas de retiro.

Qué significa para una empresa mediana en México

Google Cloud abrió su región de Querétaro el 4 de diciembre de 2024. Aun así, las páginas oficiales de ubicaciones de los servicios de aprendizaje automático y de la infraestructura de agentes no listan México; sí enumeran Montréal, Toronto, São Paulo y varias regiones de EE. UU. Además, una solicitud al punto de acceso («endpoint») global puede procesarse en cualquier ubicación del mundo. Datos en reposo y procesamiento del modelo son compromisos distintos, y conviene pedirlos por separado. No hay cifras en pesos en este texto: no se verificó una tarifa oficial en moneda mexicana.

Criterio OFIRA

Antes de comprar o construir, responda por escrito. Uno: la necesidad exige una plataforma para construir agentes, o basta la app para empleados. Dos: qué modelos se usarán y qué plan existe si uno se retira. Tres: qué datos entran, y quién configuró la retención, la caché y el registro de abuso. Cuatro: dónde se procesa cada carga (región, multirregión o global) y qué dice el contrato. Cinco: qué medidores se facturarán y quién fija topes de gasto. Seis: de quién son las evaluaciones y los registros si se cambia de proveedor.

Fuentes

CRITERIO OFIRA

La plataforma no es la estrategia.

La recomendación final depende del problema, los datos, el riesgo, las integraciones, el costo y el resultado que deba cambiar.

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Vertex AI ahora vive en Gemini Enterprise Agent Platform