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INFORME DESTACADO

Google es un líder y se posiciona más lejos en Visión y más alto en Ejecución en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® 2026 para Plataformas de IA Conversacional.

Google ha sido reconocido como un líder en el Cuadrante Mágico de Gartner 2026 para Plataformas de IA Conversacional, logrando las puntuaciones más altas tanto en Visión como en Ejecución. Su plataforma Gemini Enterprise para Experiencia del Cliente permite a las organizaciones ir más allá de los chatbots básicos y crear agentes de IA que entienden la intención del cliente, razonan a través del conocimiento empresarial y toman medidas. La plataforma, impulsada por modelos Gemini y construida sobre la pila de IA de Google Cloud, proporciona herramientas como CX Agent Studio para construir y desplegar agentes de IA a través de voz y chat, asistir a agentes humanos, y acelerar el despliegue con soluciones preconstruidas para industrias como el comercio minorista y la automoción. The Home Depot ya está aprovechando estas capacidades para mejorar el soporte al cliente y acelerar la resolución de problemas.

POR Ali Rana
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Google es un líder y se posiciona más lejos en Visión y más alto en Ejecución en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® 2026 para Plataformas de IA Conversacional.
10 equipos de filmación independientes nos enseñaron sobre el trabajo en equipo de agentes
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10 equipos de filmación independientes nos enseñaron sobre el trabajo en equipo de agentes

Un hackathon interno de Google evaluó si los agentes de IA podían crear cortometrajes de forma colaborativa. Equipos de agentes, cada uno con roles específicos, colaboraron a través de mensajes y archivos compartidos dentro de un marco de código abierto llamado Scion. A lo largo de la competición, diez equipos produjeron más de 25 películas, que sumaban aproximadamente 44 minutos, utilizando diversas herramientas de IA para la escritura de guiones, la creación de imágenes y la producción de audio. Los resultados del experimento destacaron la importancia de la comunicación clara, las estructuras de equipo eficaces y los beneficios de indicaciones específicas sobre instrucciones generales en los medios generados por IA.

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Conectando SQL y Python con BigQuery y la magia %%bqsql
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Conectando SQL y Python con BigQuery y la magia %%bqsql

Los científicos de datos a menudo utilizan tanto SQL como Python para el procesamiento de datos, enfrentándose a desafíos con la transferencia de datos entre las dos. Para facilitar esto, Google Cloud introdujo celdas SQL en Colab Enterprise, mejorando la integración del flujo de trabajo con la nueva celda mágica %%bqsql de IPython para operaciones fluidas de SQL y Python. Esto permite a los usuarios utilizar eficazmente ambos idiomas en una sola tubería de procesamiento, utilizando herramientas como Jupyter y pandas. Los usuarios pueden configurar entornos locales o utilizar Colab para acceder a los recursos de BigQuery. La integración permite consultar directamente SQL en DataFrames de pandas locales y permite encadenar operaciones entre SQL y Python, mejorando la escalabilidad y la legibilidad. Los usuarios pueden visualizar datos en Python después de las transformaciones SQL, manteniendo flujos de trabajo eficientes. El equipo de BigFrames alienta a proporcionar comentarios sobre esta experiencia híbrida.

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Perspectivas del CISO en la nube: Cómo la IA aprovecha el contexto profundo como la ventaja del defensor
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Perspectivas del CISO en la nube: Cómo la IA aprovecha el contexto profundo como la ventaja del defensor

En la edición de julio de 2026 de Cloud CISO Perspectives, Francis deSouza, director de operaciones de Google Cloud, analiza cómo un contexto profundo mejora la eficacia de la IA en ciberseguridad para los defensores contra las amenazas en evolución de los atacantes impulsados por la IA. Dado que la IA está acelerando los ataques cibernéticos, Google ha desarrollado el marco de defensa con IA, integrando diversas tecnologías de seguridad para proporcionar una estrategia de defensa proactiva. Los principios clave incluyen una preparación exhaustiva, un escaneo inteligente, una remediación eficiente mediante la automatización y una supervisión continua, como lo demuestra el éxito de Morgan Stanley al reducir significativamente el tiempo de detección de amenazas. Además, el número destaca los esfuerzos continuos para mejorar las prácticas de seguridad, adaptarse a las amenazas emergentes y aprovechar la colaboración dentro de la comunidad de ciberseguridad.

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Tres lecciones para acelerar las actualizaciones de modelos de base
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Tres lecciones para acelerar las actualizaciones de modelos de base

La migración a nuevos modelos de IA puede ser compleja y llevar mucho tiempo para los equipos de ingeniería, a menudo requiriendo pruebas extensivas y evaluación manual. El equipo de Aprendizaje Automático aplicado de Google Cloud ha desarrollado un nuevo flujo de trabajo que permite que las actualizaciones de modelos se completen en horas en lugar de meses, utilizando la plataforma Gemini Enterprise Agent. Comparten tres lecciones: participar en descubrimientos prácticos para comprender los requisitos, alejarse de la automatización rígida y adoptar una arquitectura de agente flexible. Al aplicar estos principios, los equipos pueden crear flujos de trabajo de migración eficientes y utilizar herramientas como Autoraters y Antigravity para la automatización, mejorando así tanto la velocidad como la calidad en la adopción de nuevos modelos de IA.

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Prioriza tus alertas de AWS Health utilizando las Notificaciones del Usuario de AWS.
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Prioriza tus alertas de AWS Health utilizando las Notificaciones del Usuario de AWS.

Si ejecuta cargas de trabajo críticas en AWS, como un centro de contacto en Amazon Connect Customer, cargas de trabajo de bases de datos en Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), o conectividad híbrida a través de AWS Direct Connect, los eventos de salud del servicio requieren su atención. Pero no todos los eventos son iguales. Un problema operativo, una ventana de mantenimiento programada y un aviso de descontinuación

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Desmitificando las explotaciones de la IA: Un plan para la gestión de vulnerabilidades asistida por la IA
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Desmitificando las explotaciones de la IA: Un plan para la gestión de vulnerabilidades asistida por la IA

El informe de Mandiant M-Trends 2026 señala que el tiempo medio para explotar vulnerabilidades se ha reducido a -7 días. Para abordar esto, los equipos de seguridad están explorando la integración de modelos de lenguaje grandes (LLM) en sus procesos de desarrollo para la gestión automatizada de vulnerabilidades. La entrada describe las mejores prácticas para incorporar de forma segura la IA, enfatizando la importancia de los controles operativos, el cumplimiento de estándares de la industria como el NIST AI Risk Management Framework, y la seguridad de los datos mediante la separación de los agentes de IA en entornos controlados. Destaca la combinación de la IA con la supervisión humana para mejorar la detección de vulnerabilidades al tiempo que se minimizan los riesgos. La discusión incluye la seguridad de los datos pre-agente, el aislamiento de la carga de trabajo, el red teaming eficaz, y el fomento de una cultura de mejora continua en la gestión de vulnerabilidades. Además, destaca la integración de la IA en el ciclo de vida del desarrollo de software tanto para la seguridad empresarial como para productos. En última instancia, las organizaciones deben priorizar la seguridad fundamental y abordar el despliegue de LLM de forma estratégica para equilibrar la innovación con la gestión de riesgos.

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Palantir: ¿Puede alguien más hacer lo mismo?
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Palantir: ¿Puede alguien más hacer lo mismo?

Palantir es una empresa estadounidense de defensa e inteligencia, nacida a partir del brazo de inversión de la CIA, que ahora opera en el sector público del Reino Unido. Analizamos la afirmación de que su tecnología puede hacer algo que ningún otro proveedor puede.

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Garantizar la IA a escala empresarial: El plan de Google Kubernetes Engine
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Garantizar la IA a escala empresarial: El plan de Google Kubernetes Engine

La inteligencia artificial está evolucionando rápidamente, lo que requiere estrategias de seguridad sólidas que los métodos tradicionales no pueden seguir. Los directores de seguridad de la información (CISOs) deben proteger los pesos de los modelos de IA, defenderse de amenazas como la inyección de prompts y cumplir con las regulaciones sin obstaculizar el desarrollo. Google Cloud ofrece un plan integral para proteger las cargas de trabajo de IA en Google Kubernetes Engine (GKE), enfatizando capas de seguridad efectivas desde la seguridad de la infraestructura hasta la seguridad de las aplicaciones. Este enfoque incluye el cifrado a nivel de hardware, redes de confianza cero, controles de integridad del modelo y defensas contra amenazas específicas de la IA. Promueve una estrategia de seguridad por fases: implementar configuraciones básicas, fortalecer los sistemas de producción y automatizar el cumplimiento. Al aprovechar GKE, los equipos pueden garantizar una mayor seguridad sin comprometer la velocidad de implementación de la IA.

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Ejecutar un LLM autoalojado en Kubernetes con vLLM
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Ejecutar un LLM autoalojado en Kubernetes con vLLM

Ejecutar cargas de trabajo de modelos de lenguaje grandes (LLM) internamente es una de varias opciones que adoptan los equipos junto con servicios de API gestionados. Los servicios de API gestionados son convenientes y bien adaptados a muchas cargas de trabajo. El auto-alojamiento es una opción complementaria que algunos…

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