Google Cloud presenta seis agentes de IA innovadores para mejorar la utilización de datos
En un intento por optimizar el manejo de datos y mejorar las capacidades analíticas, Google Cloud lanzó seis nuevos agentes de IA, cada uno diseñado para servir como un socio valioso para diversos usuarios de datos, incluidos científicos de datos, ingenieros y analistas comerciales.
Optimización de la ingeniería de datos con el agente de ingeniería de datos
La primera introducción es el Agente de Ingeniería de Datos, actualmente en fase preliminar, dirigido específicamente a ingenieros de datos. Esta herramienta permite a los usuarios crear y gestionar pipelines de datos dentro de BigQuery con un lenguaje sencillo y cotidiano. En lugar de navegar por configuraciones complejas, los usuarios pueden describir los flujos de trabajo que desean y el agente los generará y ejecutará automáticamente.
Revolucionando el análisis de datos con el Agente de Ciencia de Datos
A continuación, se encuentra el Agente de Ciencia de Datos, integrado en la plataforma Colab Enterprise Notebook. Este agente admite flujos de trabajo analíticos integrales, desde la limpieza de datos hasta las predicciones de aprendizaje automático. Permite a los usuarios elaborar planes y ejecutar código sin problemas, simplificando así el proceso de ciencia de datos.
Análisis mejorado mediante el agente intérprete de código
El Agente de Intérprete de Código está dirigido a usuarios empresariales y analistas, basándose en el Agente de Análisis Conversacional, previamente anunciado y presentado en Google Cloud Next ’24. Este innovador agente permite a los usuarios realizar solicitudes complejas mediante lenguaje natural y genera código Python para procesarlas. Por ejemplo, puede realizar un análisis detallado de la segmentación de clientes con instrucciones sencillas y proporcionar visualizaciones e información directamente en el entorno seguro de la plataforma.
Simplificación de la migración de datos con el agente de migración Spanner
Para los usuarios que utilizan Spanner, el servicio de base de datos relacional de Google compatible con ACID, la introducción del Agente de Migración de Spanner facilita la transferencia de datos operativos. Además, los desarrolladores tienen la oportunidad de utilizar la nueva API de Agentes de Datos de Gemini, que permite la integración directa de estas herramientas conversacionales en sus aplicaciones.
Soluciones de automatización para desarrolladores: Acciones de GitHub de Gemini CLI
Google también ha lanzado Gemini CLI GitHub Actions, diseñada para usuarios de línea de comandos. Esta herramienta automatiza las tareas de gestión de repositorios, como la revisión de solicitudes de extracción, lo que mejora la eficiencia de los procesos de control de versiones.
Actualizaciones adicionales: Aprendizaje automático e innovaciones en búsqueda
Además de los nuevos agentes, Google confirmó la disponibilidad de Gemini 2.5 Flash para el procesamiento localizado de aprendizaje automático en Japón y otros países. La versión preliminar del motor de consultas de IA de BigQuery busca transformar la interacción del usuario con los datos mediante la incorporación de IA generativa directamente en las consultas SQL.
Para mejorar las funciones de búsqueda, Google introdujo la Búsqueda Híbrida en BigQuery, que fusiona las capacidades de búsqueda semántica con las búsquedas tradicionales por palabras clave. Además, el filtrado adaptativo en AlloyDB ya está disponible para optimizar las consultas vectoriales, mientras que se espera que el nuevo motor de columnas Spanner agilice las consultas analíticas de gran tamaño. Por último, los profesionales de datos ahora pueden ejecutar aplicaciones de Oracle en Tokio, y se prevé que el soporte para Osaka esté disponible a principios de 2026.
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