Las fortalezas de Google Cloud en IA generativa

1. El problema de negocio

El comité de dirección de un laboratorio farmacéutico frena el uso de IA generativa porque teme que los resultados de sus ensayos clínicos y las fórmulas en desarrollo acaben entrenando modelos ajenos. La dirección de sistemas propone comprar servidores y desplegar un modelo abierto en el centro de datos propio, pero el equipo de infraestructura es pequeño e I+D quiere empezar a analizar informes este mismo trimestre.

2. Solución de Google: Gemini Enterprise Agent Platform

Servicio
Capa: Plataforma
Por qué: (antes Vertex AI) resuelve el temor con gobernanza, no con infraestructura casera: Google Cloud no usa los datos del cliente, como prompts, respuestas o documentos indexados, para entrenar sus modelos sin su permiso o instrucción. Además aporta , e infraestructura optimizada para IA ya gestionada, así que el laboratorio empieza este trimestre sin operar servidores.

Ver la capa en el mapa de 5 capas

Las 5 capas del panorama de IA generativa: arriba, lo más cercano al usuario; abajo, la infraestructura.

Capa 5Aplicaciones
La parte con la que interactúa el usuario final.
- Gemini app
- Gemini Enterprise
- Google Workspace with Gemini
- Gemini Notebook
- Gemini for Google Cloud
Capa 4Agentes
Software que persigue un objetivo usando un modelo y herramientas.
- Agentes en Agent Platform
- Gemini Enterprise for Customer Experience
Capa 3Plataforma[Capa de esta lección]
APIs, gestión de datos y despliegue de modelos; abstrae la infraestructura.
- Agent Studio
- Agent Search
- Model Garden
- Agent Platform AutoML
- RAG Engine
- Agent Runtime
Capa 2Modelos
Algoritmos entrenados con grandes volúmenes de datos que generan contenido.
- Gemini
- Gemma
- Imagen
- Veo
Capa 1Infraestructura
Cómputo y almacenamiento físico para entrenar y servir modelos.
- AI Hypercomputer
- Cloud TPU
- GPU
- Centros de datos de Google

3. Límites

No la uses si: La necesidad es una tarea de productividad general de la plantilla que una aplicación prebuilt ya cubre, y construir sobre la plataforma solo añadiría esfuerzo operativo.
Variable que fuerza el cambio: Esfuerzo operativo
Alternativa: Una oferta prebuilt como o . Esta última ilustra otra fortaleza, el ecosistema integral de IA de Google: la IA generativa integrada en sus productos y servicios.

4. La trampa habitual

[✗] Distractor: Comprar servidores con GPU y desplegar un modelo open source en el centro de datos propio para que ningún proveedor pueda entrenar con los datos.
Por qué tienta: Parece la forma más segura de proteger fórmulas y ensayos, porque todo queda bajo control directo del laboratorio.
Por qué es incorrecto: Parte de una premisa falsa, ya que Google Cloud no entrena sus modelos con los datos del cliente sin su permiso o instrucción (ese compromiso y son una ampliación que no figura en el material oficial de preparación del examen: constan en la documentación de Google Cloud). Además, un equipo de infraestructura pequeño no puede operar ese despliegue a tiempo, mientras que la plataforma gestionada ya aporta control del dato con seguridad, privacidad y gobernanza.

5. Micro-check

Fuentes oficiales

Agent Platform

Plataforma 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 Platform

Identity and Access Management

Servicio 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 Management

VPC Service Controls[Ampliación]

Control de seguridad de Google Cloud que crea perímetros alrededor de servicios gestionados, como BigQuery o Cloud Storage, y limita desde qué redes se accede a ellos. Reduce el riesgo de exfiltración de datos con una capa independiente de IAM.

Ficha de VPC Service Controls

Gemini Enterprise

Plataforma prebuilt de búsqueda corporativa, asistente de IA y agentes para los empleados. Conecta fuentes internas diversas, como el gestor documental o aplicaciones de terceros, respeta los permisos de cada usuario, se integra en intranets y paneles e incluye la Gemini Notebook API.

Ficha de Gemini Enterprise

Google Workspace with Gemini

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 Gemini

Model Garden

Biblioteca de modelos de Agent Platform: reúne modelos de Google, de terceros y open source para descubrirlos, probarlos, adaptarlos y desplegarlos. La guía de estudio la presenta también como el lugar donde almacenar y organizar los modelos.

Ficha de Model Garden

AI Hypercomputer

Sistema de supercomputación integrado de Google Cloud, optimizado para cargas de IA y ML. Reúne en una sola cartera aceleradores (TPU y GPU), red y almacenamiento, software abierto y modalidades de consumo flexibles para entrenar y servir modelos a gran escala.

Ficha de AI Hypercomputer