Es fácil caer en la trampa de pensar que desplegar IA en la empresa significa cruzar la línea de meta. Siendo realistas, solo estás dando tus primeros pasos. Eso es particularmente cierto si estás trabajando con ciertos socios, como Google. Con las nuevas actualizaciones de modelo y las características que se implementan todo el tiempo, perder las estrategias de optimización de Google AI significa falta de oportunidades para crecer.
A mediados de 2025, la pila de IA de Google es más grande y audaz que nunca. Tienes nuevas actualizaciones a Gemini 2.5, con razonamiento avanzado, pensamiento profundo e investigación profunda. Existen las nuevas versiones de Imagen y VEO para la creación de contenido visual, la última experiencia de Gemini Live para dispositivos móviles, incluso nuevas opciones de personalización de modelos en Vertex AI.
Si bien la optimización de su inversión de IA no se trata solo de actualizar constantemente los últimos modelos, sí necesita una estrategia sobre cómo va a medir y generar mejores resultados.
Aquí le mostramos cómo comenzar a preparar su estrategia de IA con Google.
Estrategias de optimización de Google AI: técnicas de configuración
En estos días, las herramientas de IA se están volviendo cada vez más como empleados humanos. No solo contratas a uno y esperas brillantez. Los entrenas, los entrenas y te aseguras de que tengan las herramientas adecuadas. Ahí es donde muchas empresas luchan, porque no adaptan los modelos «listos» a sus necesidades.
Afortunadamente, Google hace que la personalización y el ajuste fino sean simples. Con Vertex AI, puede tomar un modelo de base, como Gemini 2.0 Pro, y convertirlo en algo específico, útil y alineado con su dominio. Use Lora para ajustar rápido sin drenar su presupuesto. Entrena tan solo 100 filas de tus propios datos.
Si desea asegurarse de que sus modelos de IA conozcan sus productos, tono y flujos de trabajo, sumérjase en un ajuste rápido. Si está viendo la IA Agentic, use Project Mariner para alinear sus herramientas con su navegador. Incluso puede agregar sus propias fuentes de investigación a la función de «investigación profunda» de Google en Gemini.
Personalice todos los aspectos de su experiencia en Google AI, no se conforme con el estante. Incluso puede aprovechar la infraestructura de Google para la escala, como el acelerador Cloud TPU V5E AI.
AI en expansión: Google y extensiones de modelos personalizados
Al igual que la mayoría de los líderes de IA que invierten en AI de Agentic, Google cree que los modelos de próxima generación funcionan mejor cuando son flexibles, alineados y extensibles. En Vertex AI, la función Extensions permite a los usuarios crear, implementar y administrar extensiones que conectan LLM a API del sistema externos.
Puede usar extensiones para el procesamiento de datos en tiempo real, la generación de código automatizada, las tareas de búsqueda de datos empresariales, casi cualquier cosa que se le ocurra.
Ni siquiera tiene que seguir con los modelos patentados de Google. Puede mezclar y combinar diferentes LLM, según lo que necesita. Incluso puede usar las herramientas de Google para construir su propio ecosistema o plataforma de IA. Bayer, por ejemplo, construyó una solución de radiología personalizada con Vertex Ai y Gemini.
Si realmente desea sumergirse en el mundo de la IA Agentic, también puede usar el generador de agentes en Vertex para crear agentes que se conectan directamente a su CRM, bases de datos o herramientas internas.
Estrategias de optimización de Google AI: mejora de las integraciones
Puede tener el modelo de IA más inteligente del mundo, pero si no se conecta a sus flujos de trabajo del mundo real, no va a ofrecer los resultados correctos. Nuestra propia investigación revela que muchas estrategias de adopción de IA se rompen debido a problemas de integración.
Afortunadamente, Google es consciente de este problema. La mayoría de las soluciones de IA de la compañía están construidas para ubicarse en lo que ya usa. Gemini ya está infundido en el espacio de trabajo de Google (lo que significa todos sus documentos, tareas de Gmail, Meet y Sheet puede ser más inteligente).
Está integrado en Chrome, accesible a través de dispositivos móviles con Gemini Live, e integrado en todo el ecosistema de Google Cloud and Development.
Incluso hay planes que facilitan la incrustación de IA en su flujo de trabajo. Por ejemplo, el nuevo plan de Google AI Ultra viene con el modo Agent, que le permite construir un agente de IA en su escritorio que pueda navegar por la web, realizar investigaciones y usar sus aplicaciones de Google.
Incluso si su pila tecnológica no gira en torno a Google, no tiene que entrar en pánico. Puede implementar en nubes AWS, Azure o híbridas sin bloqueo de proveedores. ¿Quiere mantener los datos confidenciales en las primeras? Vertex AI admite configuraciones híbridas y de borde. Hablando de Edge, Gemma es perfecto para aquellos que desean modelos lo suficientemente livianos como para funcionar con GPU.
Soporte continuo y optimización de recursos
Si está leyendo esta guía para las estrategias de optimización de Google AI, probablemente sepa que la IA no envejece bien en el piloto automático. Un mes está deslumbrando a su equipo con informes perfectamente resumidos. Al siguiente, está cometiendo errores y costar cinco veces más de lo que debería.
Lo mejor que puede hacer es evitar la mentalidad de «Establecer y olvidarlo». Rastrear y monitorear todo. Comience con el uso, asegurando que las personas en su equipo realmente estén accediendo a las herramientas y no solo que se quejan de ellas. Monitorear el rendimiento del modelo también.
Si está utilizando Vertex AI, puede rastrear el éxito rápido, la frecuencia de alucinación, la latencia y más. Si los costos se aumentan, es hora de investigar. Tal vez sus modelos sean demasiado provisionados. Tal vez no son deficientes en parámetros. Tal vez esté ejecutando trabajos de inferencia las 24 horas, los 7 días de la semana, que deberían ser autoscalizados. TPU V5E y Lora Tuning pueden reducir los costos de 30 a 50 por ciento en la configuración correcta.
No olvides a tu gente tampoco. Los problemas de adopción a menudo provienen de la ansiedad, no la apatía. Entrena a tus equipos para trabajar con AI. Ejecute talleres de escritura de inmediato. Incentivar la experimentación. Dale a tu sala de campeones internos para explorar (y sí, rompa las cosas).
Profundiendo en el futuro su inversión en Google AI
El kit de herramientas de IA de Google está creciendo rápidamente. Los modelos siguen evolucionando. La infraestructura se está volviendo más barata. Las reglas sobre la ética, el sesgo y la gobernanza de los datos están endureciendo. Entonces, ¿cómo se construye una pila de IA que no se dobla bajo su propia brillantez?
Simple: lo imprimes en el futuro. Comience con la escala. Su infraestructura debe crecer con su ambición. Con el motor Kubernetes de Google y la red Júpiter, está trabajando con una de las redes troncales de nubes de baja latencia en el planeta. Eso significa un rendimiento del modelo más rápido y una escala más suave cuando es hora de expandirse.
Siguiente: flexibilidad. No sabes cómo se verán los datos del mañana. Tal vez sea más rico. Tal vez sea más desordenado. El soporte de Google para más de 200 modelos en Model Garden significa que nunca está encerrado. Cambie a Claude por tareas de recursos humanos con el cumplimiento. Tire de Llama para Creative Flair. Mezclar, experimentar y evolucionar. Lo más importante, manténgase informado.
Presta atención a las últimas actualizaciones de noticias a medida que se despliegan. Descubra qué hace que la próxima versión de Gemini sea tan impresionante, y si debe usarla para su equipo. Vuelva a evaluar qué planes está utilizando y qué herramientas debe adoptar regularmente.
Creciendo con las estrategias de optimización de AI de Google
Implementar AI ya no es la parte difícil. Donde las empresas realmente luchan es obtener el mayor valor de su inversión. Ganar con su iniciativa Google AI no solo significa implementar nuevas herramientas cuando aparecen; Significa ser estratégico, enfocado y comprometido con un crecimiento constante. Google está dando a las empresas las herramientas que necesitan para dominar la IA.
Ya sea que esté buscando modelos de razonamiento de vanguardia, herramientas de creación de contenido o infraestructura, Google puede darle los componentes básicos. Debe apilarlos y asegurarse de que las bases se mantengan fuertes.
¿Busca más información sobre las herramientas de IA de Google? Visite nuestra guía completa para Google Enterprise AI aquí. Alternativamente, obtenga una mirada detrás de escena de Los principales casos de uso para Google AI aquí.
