{"id":823,"date":"2026-11-09T08:40:30","date_gmt":"2026-11-09T08:40:30","guid":{"rendered":"https:\/\/cgcspain.com\/agentic-data-cloud-google-agentes-ia-datos\/"},"modified":"2026-11-09T08:40:30","modified_gmt":"2026-11-09T08:40:30","slug":"agentic-data-cloud-google-agentes-ia-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cgcspain.com\/en\/agentic-data-cloud-google-agentes-ia-datos\/","title":{"rendered":"Agentic Data Cloud de Google: datos, contexto y gobierno para llevar agentes de IA a producci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p>Google Cloud ha presentado nuevas capacidades de su Agentic Data Cloud, la plataforma con la que quiere que los agentes de IA trabajen sobre datos repartidos entre varias nubes, sistemas propios y aplicaciones SaaS. Para las empresas espa\u00f1olas, y en especial para las del sector financiero, el anuncio pone el foco en una cuesti\u00f3n que ya no es solo t\u00e9cnica: c\u00f3mo dar contexto y gobierno a los agentes antes de llevarlos a producci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 ha anunciado Google<\/h2>\n<p>Seg\u00fan el <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/blog\/products\/databases\/whats-new-across-googles-agentic-data-cloud\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">blog oficial de Google Cloud<\/a> (4 de noviembre de 2026), la compa\u00f1\u00eda describe el Agentic Data Cloud como un \u00absistema de acci\u00f3n\u00bb pensado para activar todos los datos de la organizaci\u00f3n. Los anuncios se agrupan en tres l\u00edneas:<\/p>\n<ul>\n<li>Un <strong>lakehouse sin fronteras<\/strong>, basado en el formato abierto Apache Iceberg, para consultar datos donde residen.<\/li>\n<li>Un <strong>cat\u00e1logo de conocimiento<\/strong> (Knowledge Catalog) que aporta contexto de negocio gobernado a los agentes.<\/li>\n<li>Una <strong>infraestructura de bases de datos<\/strong> dise\u00f1ada para cargas generadas por agentes, adem\u00e1s de nuevas herramientas para equipos t\u00e9cnicos y usuarios de negocio.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Google cita a PayPal, Siemens, Telus, Vodafone y Walmart entre las organizaciones que ya obtienen resultados con la plataforma.<\/p>\n<h2>Datos en varias nubes sin moverlos<\/h2>\n<p>Muchas empresas tienen sus datos repartidos entre nubes p\u00fablicas, sistemas locales y plataformas como SAP, Salesforce o Workday. Google propone consultarlos sin copiarlos ni construir conectores a medida. Entre las novedades destacan:<\/p>\n<ul>\n<li>Interconexi\u00f3n entre nubes y cach\u00e9 para AWS y Azure, ya disponible de forma general, con conexi\u00f3n privada y sin costes variables de salida de datos (egress), seg\u00fan Google.<\/li>\n<li>Federaci\u00f3n de cat\u00e1logos Iceberg con Databricks Unity, Snowflake Horizon y AWS Glue, e integraciones sin copia con SAP, Workday y Salesforce.<\/li>\n<li>Acceso directo a tablas Iceberg desde AlloyDB, de modo que se puedan combinar datos operacionales y datos hist\u00f3ricos en una sola consulta PostgreSQL, sin pipelines ETL.<\/li>\n<li>Spanner Omni, ya disponible de forma general, para aplicaciones h\u00edbridas en local, en el borde y en entornos multicloud.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Como ejemplo, Google recoge el testimonio de talabat (Delivery Hero), que afirma haber reducido en torno a un 40 % los costes de movimiento de datos al federar datos Iceberg entre Amazon S3 y BigQuery. Son cifras del cliente y del proveedor, no de una evaluaci\u00f3n independiente.<\/p>\n<h2>Contexto y gobierno: lo que marca la fiabilidad del agente<\/h2>\n<p>La tesis del anuncio es que un agente es tan preciso como el contexto de negocio en el que se apoya. Por eso Google ampl\u00eda Knowledge Catalog con varias capacidades:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Enriquecimiento autoaprendido<\/strong> (en vista previa), que extrae contexto de fuentes no estructuradas como Google Workspace, GitHub, Jira, Confluence o SharePoint.<\/li>\n<li><strong>Conjuntos de contexto reutilizables<\/strong> en formato Open Knowledge Format (OKF), para que los responsables de datos los gobiernen.<\/li>\n<li>Una <strong>experiencia de estudio conversacional<\/strong> (en vista previa) para explorar el contexto, revisar y aprobar cambios propuestos, con control de versiones y marcha atr\u00e1s.<\/li>\n<li><strong>Modelos sem\u00e1nticos fiables<\/strong>, ya disponibles de forma general, procedentes de BigQuery, Looker, Databricks, Snowflake, dbt y SAP, para que el agente aplique las mismas f\u00f3rmulas que usa el negocio.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Adem\u00e1s, Knowledge Catalog pasa a estar activado por defecto en Gemini (en vista previa) y respeta los permisos de acceso de cada usuario. Google asegura, seg\u00fan sus pruebas internas, que hace a los agentes casi cuatro veces m\u00e1s precisos, con hasta un 33 % menos de latencia y hasta un 75 % menos de tokens. Conviene tomar estas cifras como referencia del fabricante y validarlas con casos propios.<\/p>\n<p>Para un banco o una aseguradora, el punto relevante es la trazabilidad: qu\u00e9 definici\u00f3n de negocio usa el agente, con qu\u00e9 permisos y con qu\u00e9 posibilidad de auditor\u00eda.<\/p>\n<h2>Infraestructura y herramientas para trabajar con agentes<\/h2>\n<p>Google tambi\u00e9n presenta infraestructura espec\u00edfica para cargas de agentes. AlloyDB Express (vista previa) busca acelerar el desarrollo y las pruebas, con aprovisionamiento en menos de dos segundos y reducci\u00f3n a cero cuando est\u00e1 inactivo. Para producci\u00f3n, \u00abPostgreSQL for agents\u00bb en AlloyDB (vista previa) permite que miles de agentes consulten datos transaccionales con aislamiento de carga. Google habla de m\u00e1s de 3 millones de consultas por segundo.<\/p>\n<p>En el plano del trabajo diario, Gemini incorpora capacidades para que ingenieros de datos y de ML generen c\u00f3digo PySpark y corrijan pipelines, y para que usuarios de negocio creen informes operativos con lenguaje natural. El Data Agent Kit, ya disponible de forma general, lleva estas herramientas a entornos de desarrollo como VS Code. Completan el paquete mejoras en Managed Service for Apache Spark y BigQuery, incluida la disponibilidad general de BigQuery Graph.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 deber\u00edan hacer las empresas<\/h2>\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de la oferta de Google, el anuncio refleja una tendencia que afecta a cualquier proveedor: los agentes en producci\u00f3n exigen datos accesibles, contexto fiable y gobierno demostrable. Algunas recomendaciones pr\u00e1cticas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Revisar el estado del dato<\/strong>: d\u00f3nde reside, en qu\u00e9 formatos y con qu\u00e9 cat\u00e1logo, y cu\u00e1nto cuesta moverlo entre nubes.<\/li>\n<li><strong>Definir la capa sem\u00e1ntica<\/strong>: acordar m\u00e9tricas y t\u00e9rminos de negocio (ingresos netos, churn, riesgo) antes de que los use un agente.<\/li>\n<li><strong>Distinguir entre disponibilidad general y vista previa<\/strong>: varias novedades siguen en preview y no deber\u00edan sustentar procesos cr\u00edticos sin pruebas.<\/li>\n<li><strong>Incorporar seguridad y cumplimiento desde el inicio<\/strong>: permisos por usuario, auditor\u00eda, versionado de contexto y encaje con la normativa aplicable.<\/li>\n<li><strong>Empezar con casos acotados<\/strong>, midiendo precisi\u00f3n, coste de tokens y valor de negocio antes de escalar.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En CGC Spain acompa\u00f1amos a las empresas en este recorrido: evaluamos la madurez de su arquitectura de datos, ayudamos a dise\u00f1ar el gobierno y la capa de contexto, y planteamos pilotos de agentes con criterios claros de seguridad y retorno. Si su organizaci\u00f3n est\u00e1 valorando c\u00f3mo llevar la IA ag\u00e9ntica a producci\u00f3n, estaremos encantados de analizar su situaci\u00f3n sin compromiso.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Google Cloud ha anunciado nuevas capacidades de su Agentic Data Cloud para que los agentes de IA trabajen sobre datos distribuidos y gobernados. Analizamos qu\u00e9 supone para las empresas espa\u00f1olas y qu\u00e9 conviene hacer ahora.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"rank_math_title":"Agentic Data Cloud de Google: qu\u00e9 implica para tu empresa","rank_math_description":"Google Cloud presenta su Agentic Data Cloud: lakehouse multicloud, contexto gobernado y bases de datos para agentes de IA. 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