Ofertas de IA Generativa de Google Cloud
Dominio 2 del examen · Peso aproximado: 35% · Nombre oficial: Google Cloud's gen AI offerings
Lecciones
Las fortalezas de Google Cloud en IA generativa
Ante el temor a exponer datos sensibles, elegir la gobernanza de una plataforma gestionada en lugar de infraestructura propia, apoyándose en el enfoque abierto, la infraestructura optimizada para IA, el control del dato y la democratización de Google Cloud.
Gemini app, Gemini Advanced y Gems
Resolver una tarea individual y recurrente con una oferta prebuilt, un asistente personalizado dentro de la aplicación que ya se usa, antes de encargar cualquier desarrollo.
Google Workspace with Gemini y Gemini for Google Cloud
El asistente va dentro de la herramienta que ya se usa y se elige por quién trabaja y dónde: , toda la plantilla en correo, documentos y reuniones; , el equipo técnico.
Gemini Enterprise y Gemini Notebook: buscar en tus fuentes
Elegir la aplicación prebuilt para buscar y preguntar sobre fuentes propias según cuántas personas la usan y qué consultan: las fuentes internas de toda la organización o unos pocos documentos que sube cada usuario.
Qué es un agente: funciones y tipos
El tipo de agente se elige según el proceso: determinista si exige rutas fijas, generativo si pide conversación abierta e híbrido cuando necesita las dos cosas.
Búsqueda para clientes: Agent Search y Google Search
Distinguir la búsqueda para clientes sobre datos propios que cambian, que resuelve (antes Vertex AI Search), del grounding con , que aporta información pública y actual de la web.
Gemini Enterprise for CX en el contact center
Distinguir, dentro de (que la guía del examen llama Customer Engagement Suite), qué componente atiende directamente al cliente, cuál asiste al agente humano y cuál analiza las conversaciones para mejorar el servicio.
Agent Platform: Model Garden, AutoML y Agent Studio
Cuando un prototipo de IA generativa debe pasar a producción con gobernanza, lo despliega con los controles de : , auditoría, residencia de datos y SLA. está pensado para experimentar y prototipar.
RAG gestionado, RAG APIs y agentes a medida
Para un agente sobre datos propios, elegir cuánto control puede sostener el equipo: con RAG prebuilt de , mínimo esfuerzo; , y Cloud Run functions (que la guía del examen llama Cloud Functions), más control.
Herramientas de los agentes y APIs preentrenadas
Un agente es una aplicación que persigue un objetivo observando su entorno y actuando con herramientas (Extensions, Functions, Data stores y Plugins); si una API preentrenada resuelve una tarea a escala, dársela suele costar menos que pedírselo todo al modelo.
IA generativa integrada en Gmail, Docs, Sheets, Slides y Meet: redacta correos, ayuda a escribir, genera imágenes y resume reuniones. La guía del examen la sigue llamando Gemini for Google Workspace.
Ficha de Google Workspace with GeminiAsistencia de IA generativa integrada en productos de Google Cloud para equipos técnicos: ayuda a escribir y depurar código, diseñar y operar aplicaciones cloud, analizar datos en BigQuery y reforzar la seguridad.
Ficha de Gemini for Google CloudServicio gestionado de Agent Platform para crear experiencias de búsqueda y recomendaciones con IA sobre sitios web, documentos y datos estructurados propios. Funciona como RAG prebuilt listo para usar: indexa los datos, los recupera en cada consulta y genera resúmenes.
Ficha de Agent SearchFunción de Agent Platform que conecta las respuestas de Gemini con los resultados del buscador de Google sobre la web pública, para anclarlas en información actual y verificable y devolver enlaces a las fuentes consultadas.
Ficha de Grounding con Google SearchSuite de IA para el centro de contacto: reúne Conversational Agents, Agent Assist y Conversational Insights. Su nombre completo es Gemini Enterprise for Customer Experience; la guía del examen la sigue llamando Customer Engagement Suite.
Ficha de Gemini Enterprise for CXEntorno de Agent Platform para probar modelos, refinar prompts, diseñar agentes en low-code, ajustar modelos y desplegar aplicaciones de IA generativa en producción, con la gobernanza de la plataforma (IAM, CMEK, auditoría, residencia de datos, SLA) según el servicio y la región.
Ficha de Agent StudioPlataforma unificada de ML de Google Cloud para construir, entrenar, desplegar y gestionar soluciones de ML, de IA generativa y agentes. Agrupa Model Garden, Model Builder, Agent Studio, Agent Search y Agent Runtime, con controles de gobierno según el servicio y la región.
Ficha de Agent PlatformServicio de Google Cloud que gestiona la autorización: decide quién puede hacer qué sobre cada recurso. Concede a cada identidad, sea una persona o un sistema, roles con los permisos que necesita sobre proyectos, datos o modelos.
Ficha de Identity and Access ManagementEntorno web de Google para probar los modelos Gemini, experimentar con prompts y parámetros del modelo y prototipar rápido. Cuando el prototipo convence, genera el código que llama a la Gemini API con una API key.
Ficha de Google AI StudioAPIs de Agent Platform para construir un RAG propio pieza a pieza: parseo de documentos, embeddings, búsqueda vectorial, ranking semántico y generación fundamentada. RAG Engine orquesta ese flujo como servicio gestionado, desde la ingesta y la indexación hasta la recuperación.
Ficha de RAG APIsFramework de código abierto con el que los desarrolladores programan agentes de IA, desde uno solo con sus herramientas hasta sistemas multiagente, y los prueban, evalúan y despliegan, por ejemplo en Agent Runtime. Es la vía code-first de Agent Platform.
Ficha de Agent Development Kit