Google Research presenta en I/O 2026 una nueva era de inteligencia artificial agentica y herramientas para el descubrimiento científico

Qué pasó

Durante la conferencia Google I/O 2026, celebrada la semana pasada, los equipos de la empresa presentaron sus avances más recientes en materia de inteligencia artificial, los cuales se apoyan en años de investigación previa y configuran, según la propia compañía, una nueva etapa caracterizada por la agenticidad de los modelos. El anuncio fue encabezado por Yossi Matias, vicepresidente de Google y gerente general de Google Research, quien expuso los principales hitos del área.

Uno de los anuncios centrales fue Gemini for Science, una iniciativa que agrupa herramientas de inteligencia artificial diseñadas para asistir a la comunidad científica global en todo el ciclo metodológico, desde la generación de hipótesis hasta la experimentación computacional. El sistema se sustenta en dos investigaciones fundacionales publicadas la semana pasada en la revista Nature: Empirical Research Assistance (ERA) y Co-Scientist.

Empirical Research Assistance (ERA) corresponde a un sistema de codificación orientado a investigación, capaz de asistir a científicos en la escritura de software empírico de nivel experto. Funciona como un motor de optimización de código: propone conceptos, genera código, evalúa resultados e itera a través de miles de variantes mediante técnicas de búsqueda en árbol. Entre sus aplicaciones documentadas se incluyen avances en neurociencia y cosmología, la predicción de hospitalizaciones por enfermedades respiratorias y el pronóstico de escorrentía estacional en las cuencas fluviales de California. Sus resultados están disponibles en un nuevo directorio de GitHub.

Por su parte, Co-Scientist es un sistema multiagente basado en Gemini que opera como un socio colaborativo de inteligencia artificial. Su publicación en Nature fue acompañada por testimonios de investigadores que han utilizado la herramienta para abordar desafíos científicos complejos, incluida la resistencia antimicrobiana. Google también destacó el lanzamiento de una plataforma de codificación agentica, concebida para transformar los flujos de trabajo de investigación y desarrollo.

Contexto

La presentación de Google se inscribe en una carrera competitiva entre los principales desarrolladores de modelos de inteligencia artificial a nivel global, caracterizada por la transición desde modelos conversacionales hacia sistemas agenticos capaces de ejecutar tareas complejas de manera autónoma. Empresas como OpenAI, Anthropic, Microsoft y Meta han realizado movimientos similares en los últimos meses, lo que sitúa a Google en una posición donde la diferenciación depende cada vez más de la integración de capacidades agenticas en productos de uso masivo.

El concepto de inteligencia artificial agentica se refiere a sistemas que no se limitan a generar respuestas, sino que pueden planificar, ejecutar acciones y coordinar flujos de trabajo de varios pasos. En el caso de Google, esta estrategia se articula sobre su familia de modelos Gemini, que constituye la base tecnológica de prácticamente todos los anuncios del ciclo I/O 2026. La publicación en Nature de ERA y Co-Scientist representa un movimiento poco habitual para una empresa tecnológica, ya que somete sus desarrollos al proceso de revisión por pares de la literatura científica.

Desde la perspectiva del ecosistema global de investigación, la disponibilidad de herramientas como Gemini for Science podría modificar las dinámicas de productividad en laboratorios académicos y corporativos. La posibilidad de automatizar parte del ciclo empírico tiene implicancias directas en campos con alta demanda computacional, como la genómica, la ciencia de materiales y la modelación climática. En el plano comercial, Google busca consolidar un posicionamiento que combine investigación de frontera con aplicaciones empresariales concretas, en un mercado donde la monetización de la inteligencia artificial sigue siendo un desafío abierto.

Impacto para empresas chilenas

Para el ecosistema empresarial chileno, los anuncios de Google I/O 2026 abren oportunidades relevantes en sectores donde la investigación, el análisis de datos y la automatización de procesos cobran creciente importancia. Empresas locales vinculadas a la minería, la agricultura, la salud y las finanzas podrían evaluar la adopción de herramientas agenticas para optimizar flujos de trabajo que actualmente demandan horas de desarrollo manual o procesamiento especializado.

En el caso de las startups y empresas de tecnología chilenas, la disponibilidad de plataformas de codificación agentica puede traducirse en una aceleración de los ciclos de desarrollo de software y, por tanto, en una reducción de los tiempos de comercialización de productos digitales. La existencia de repositorios abiertos, como el directorio de GitHub asociado a ERA, facilita la experimentación por parte de equipos técnicos con recursos acotados, habituales en el ecosistema local.

El sector académico chileno también aparece como un potencial beneficiario. Universidades y centros de investigación que trabajan en áreas como la astronomía, la oceanografía y la biotecnología podrían explorar aplicaciones análogas a las documentadas por Google en neurociencia, cosmología y salud pública. No obstante, la adopción efectiva de estas herramientas en Chile requerirá inversiones en infraestructura computacional, capacitación profesional y marcos regulatorios que aborden cuestiones de privacidad, propiedad intelectual y validación de resultados generados con asistencia de inteligencia artificial.

Qué sigue

En el corto plazo, se espera que Google profundice la integración de capacidades agenticas en sus productos comerciales, incluyendo herramientas para consumidores y plataformas empresariales. La publicación de ERA y Co-Scientist en Nature establece además un precedente sobre la forma en que la investigación en inteligencia artificial puede articularse con la literatura científica tradicional, lo que podría incentivar a otros actores del sector a seguir una ruta similar.

Para los mercados emergentes, incluida América Latina, la principal interrogante se refiere a la velocidad con la que estas herramientas llegarán a través de versiones accesibles y a los modelos de negocio que las acompañarán. La evolución de la regulación internacional sobre inteligencia artificial, junto con el desarrollo de infraestructura local, serán factores determinantes para que el potencial anunciado en I/O 2026 se traduzca en aplicaciones concretas en el país.