Gemini Enterprise for Customer Experience es una solución agéntica de Google Cloud diseñada para conectar el descubrimiento, la compra y la atención al cliente en un recorrido continuo. Lanzada en enero de 2026, busca mejorar la experiencia de los clientes que se comunican con los canales de atención, evitando que deban repetir información al cambiar de canal. Además, ofrece una sólida capacidad de interpretación gracias a los modelos de LLM, capaces de comprender distintos contextos, la voz y la semántica con un nivel muy cercano al humano.
Disponible en modalidades no-code y low-code, la plataforma se integra con los sistemas y datos de la empresa mediante cientos de conectores disponibles.
En este artículo, descubrirás qué es Gemini Enterprise for Customer Experience, cómo funciona la solución en la práctica, qué aplicaciones ya se están explorando y qué debe preparar tu empresa antes de implementar agentes de IA en la experiencia del cliente.
¿Qué es Gemini Enterprise for Customer Experience?
Gemini Enterprise for Customer Experience es una solución agéntica orientada principalmente a retailers y cadenas de restaurantes.
Su propuesta es combinar distintos agentes y capacidades de Inteligencia Artificial para acompañar el recorrido del cliente, desde el descubrimiento de un producto hasta la atención posventa.
En lugar de trabajar solo con preguntas y respuestas aisladas, estos agentes pueden interpretar solicitudes, consultar información, activar sistemas y ejecutar determinadas tareas en nombre del cliente.
Es la diferencia entre un chatbot que informa cómo solicitar un cambio y un agente que verifica el pedido, consulta las políticas de la empresa e inicia el proceso, dentro de los límites definidos por la organización.
Esta lógica se conecta con el concepto de Agentic AI, que ya exploramos en el artículo Qué es Agentic AI y cómo se diferencia de la IA generativa: mientras la IA generativa produce contenido, los agentes de IA también pueden planificar etapas y realizar acciones para alcanzar un objetivo.
¿Por qué el chatbot tradicional ya no es suficiente?
Piensa en la última vez que necesitaste cambiar un producto comprado online.
Quizás hablaste con un chatbot para consultar las reglas, llamaste a atención al cliente para efectivizar la solicitud y, después, buscaste una tienda física para resolver algo pendiente. En cada etapa, probablemente tuviste que explicar de nuevo lo que había pasado.
Ese es uno de los principales problemas de la experiencia del cliente actual: los canales existen, pero no siempre comparten el mismo contexto.
El sitio web tiene una parte del historial. La app, otra. El contact center y la tienda física también operan con sistemas, procesos e información diferentes.
Como resultado, el cliente se ve obligado a reconstruir su recorrido en cada nuevo contacto.
Cuando está integrado a los canales y sistemas de la empresa, Gemini Enterprise for Customer Experience puede ayudar a preservar el contexto de las interacciones y evitar que cada conversación empiece de cero.
Más que agregar un nuevo chatbot, la propuesta es crear una capa inteligente capaz de acompañar al cliente a lo largo de los distintos momentos de su recorrido.
Como discutimos en Por qué poner al cliente en el centro impulsa innovación y crecimiento sostenible, una experiencia consistente dejó de ser solo un diferencial. Para muchas empresas, ya es una condición para competir, fidelizar clientes y proteger ingresos.
¿Cómo funciona Gemini Enterprise for Customer Experience?
La solución reúne diferentes capacidades orientadas al descubrimiento de productos, la compra y la atención.
Entre los principales componentes están un agente de compras, que puede orientar al consumidor durante la elección y la adquisición, y recursos para la creación y gestión de agentes de atención personalizados.
Estos agentes pueden conectarse al catálogo de productos, CRM, plataforma de comercio electrónico, sistemas de pedidos, programas de fidelización, contact center y otras fuentes corporativas.
En la práctica, esto permite construir experiencias en las que compra y atención dejan de funcionar como procesos completamente separados.
Algunos ejemplos de aplicación incluyen:
Descubrimiento y compra guiada
Un agente de compras puede comprender lo que busca el consumidor, navegar por el catálogo y comparar productos según distintos criterios.
Imagina a un cliente armando una cocina. En lugar de buscar cada equipo por separado, podría indicar sus necesidades y recibir recomendaciones de productos compatibles entre sí, considerando medidas, especificaciones técnicas, presupuesto y disponibilidad.
El agente también puede ayudar a armar el carrito, aplicar promociones y usar programas de fidelización, guiando al cliente hasta el checkout.
Resolución de problemas
Cuando está autorizado e integrado a los sistemas necesarios, un agente puede consultar pedidos, verificar el estado de una entrega e iniciar procesos como cambios, cancelaciones o reembolsos.
Esto reduce la cantidad de pasos manuales y evita que el consumidor tenga que abrir distintos reclamos para resolver una sola solicitud.
Las acciones disponibles dependerán de las integraciones, los permisos y las políticas establecidas por la empresa.
Análisis de las interacciones de atención
La Inteligencia Artificial también puede analizar llamadas y conversaciones para identificar motivos recurrentes de contacto, tendencias y oportunidades de mejora.
Estos recursos ayudan a comprender qué problemas generan más volumen de atención, en qué etapas los clientes encuentran dificultades y dónde existen oportunidades para automatizar o rediseñar procesos.
La solución también puede apoyar la evaluación de la calidad de las interacciones y la productividad de los equipos de atención.
Pedidos multicanal en restaurantes
Las cadenas de restaurantes pueden utilizar agentes multimodales y multilingües para recibir pedidos por distintos canales, como app, sitio web, teléfono, kioscos y sistemas embarcados en vehículos.
El objetivo es ofrecer una experiencia consistente, sin importar el punto de contacto elegido por el consumidor.
En este escenario, el agente puede comprender el pedido, responder dudas sobre el menú, considerar preferencias y enviar la información a los sistemas operativos del restaurante.
Empresas que ya están explorando la solución
La adopción de agentes de IA para compras y atención ya comenzó.
En el lanzamiento, Google mencionó empresas como Kroger, Lowe’s, Papa Johns y Woolworths entre las organizaciones que utilizaban capacidades asociadas a Gemini Enterprise for Customer Experience.
Otro ejemplo es Ask Macy’s, el conserje digital desarrollado por Macy’s en asociación con Google Cloud. La primera versión del agente se lanzó en beta después de aproximadamente cuatro semanas de desarrollo.
Ask Macy’s fue creado para ayudar a los consumidores a encontrar productos, obtener recomendaciones y navegar por el catálogo mediante una experiencia conversacional.
Estos ejemplos muestran que los agentes de IA están empezando a superar la fase de las pruebas genéricas. El foco pasa a ser su aplicación en recorridos específicos, conectados a datos, procesos y objetivos concretos de negocio.
La infraestructura detrás de la experiencia
La propuesta de Gemini Enterprise for Customer Experience también se apoya en la infraestructura de datos e Inteligencia Artificial de Google.
Uno de los principales activos para el retail es el Shopping Graph, una base que reúne miles de millones de listados de productos y recibe actualizaciones constantes sobre precios, disponibilidad, características y comerciantes.
Esta estructura amplía la capacidad de los agentes para interpretar catálogos extensos y apoyar experiencias de descubrimiento y compra.
Sin embargo, la escala de la tecnología no resuelve por sí sola los desafíos de cada empresa.
Para que un agente ofrezca respuestas confiables y ejecute tareas correctamente, necesita acceder a información organizada, actualizada y gobernada.
Datos incompletos, duplicados o desconectados pueden producir experiencias inconsistentes, incluso cuando el modelo de IA utilizado es avanzado.
Este es uno de los puntos que abordamos en Datos listos para IA: cómo transformar información en ventaja competitiva: antes de escalar la Inteligencia Artificial, hay que garantizar que la información correcta esté disponible, con calidad y contexto.
¿Qué necesita tu empresa para implementar agentes de CX?
El potencial de los agentes no depende solo del modelo de Inteligencia Artificial.
Una implementación consistente exige preparación técnica, operativa y estratégica. Entre las principales dimensiones que hay que considerar están:
Datos conectados
La información sobre clientes, productos, pedidos, inventarios e interacciones debe estar accesible, organizada y actualizada.
Sin esa base, el agente puede no encontrar lo que necesita o trabajar con información divergente entre canales.
Sistemas integrados
Para ejecutar tareas, el agente necesita conectarse a los sistemas responsables de cada operación.
Esto puede incluir CRM, plataforma de comercio electrónico, contact center, gestión de pedidos, pagos, logística y programas de fidelización.
Procesos bien definidos
Antes de automatizar, la empresa necesita comprender cómo funciona cada proceso.
¿Cuáles son las reglas para un cambio? ¿En qué situaciones se puede aprobar un reembolso? ¿Cuándo debe derivarse la solicitud a una persona? ¿Qué excepciones requieren validación adicional?
Los agentes de IA no corrigen procesos mal definidos. Incluso pueden escalar sus inconsistencias.
Gobernanza y límites de actuación
También es necesario definir qué puede consultar, recomendar o ejecutar el agente.
Permisos, consentimiento, protección de datos, supervisión humana, monitoreo y registro de las decisiones deben formar parte de la arquitectura desde el inicio.
Casos de uso prioritarios
No toda interacción necesita automatizarse al mismo tiempo.
El mejor punto de partida suele estar en los procesos que combinan gran volumen, reglas relativamente claras e impacto relevante para el cliente o para la operación.
Mapear estos casos de uso ayuda a priorizar inversiones y demostrar resultados antes de ampliar la iniciativa.
Gobernanza: ¿qué pasa con los datos de los clientes?
Antes de discutir costos o velocidad de implementación, una de las primeras preguntas de las áreas de seguridad y compliance suele ser: ¿qué pasa con los datos que utilizan los agentes?
Google Cloud declara que los datos de los clientes no se usan para entrenar sus modelos sin autorización.
La plataforma también ofrece mecanismos para aplicar controles de acceso, políticas corporativas y límites de actuación de los agentes.
Sin embargo, esto no significa que la adopción sea segura por defecto, sin importar cómo se implemente la solución.
La empresa todavía necesita evaluar aspectos como:
- Qué información puede acceder cada agente;
- Qué acciones pueden realizarse automáticamente;
- Cuándo es necesaria la aprobación humana;
- Cómo se tratarán el consentimiento y la privacidad;
- Dónde se almacenarán y procesarán los datos;
- Cómo se monitorearán las actividades de los agentes;
- Qué políticas legales y de marca deben respetarse.
La gobernanza no debe agregarse después de que los agentes ya estén en producción. Necesita formar parte del diseño de la solución desde el principio.
El próximo paso de la experiencia del cliente
Gemini Enterprise for Customer Experience representa un cambio importante en la forma en que las empresas pueden aplicar Inteligencia Artificial al recorrido del consumidor.
El avance no está solo en crear conversaciones más naturales. Está en conectar esas conversaciones con los datos, sistemas y procesos necesarios para resolver demandas reales.
Esto puede reducir fricciones, acelerar la atención y ofrecer experiencias más consistentes entre compra, soporte y posventa.
Pero el valor no viene solo de la tecnología.
Las empresas que quieren avanzar necesitan empezar identificando dónde la fragmentación del recorrido genera más impacto, qué información está disponible y qué procesos ya están preparados para recibir agentes de IA.
La pregunta, entonces, no es solo si tu empresa puede implementar un agente. Es dónde ese agente puede generar valor real, con seguridad y escala.
Preguntas frecuentes sobre Gemini Enterprise for Customer Experience
¿Qué es Gemini Enterprise for Customer Experience?
Es una solución agéntica de Google Cloud que conecta capacidades de compra y atención. Sus agentes pueden comprender solicitudes, consultar información y ejecutar tareas a lo largo del recorrido del cliente, según las integraciones y permisos configurados por la empresa.
¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un chatbot?
Un chatbot tradicional suele responder preguntas según flujos o bases de conocimiento. Un agente de IA también puede interpretar objetivos, planificar etapas, consultar distintos sistemas y ejecutar acciones, dentro de los límites establecidos por la organización.
¿Gemini Enterprise for Customer Experience está disponible en América Latina?
La disponibilidad debe validarse según el país, los componentes utilizados, los idiomas, los canales de atención y los requisitos de residencia de datos. Se necesita una evaluación técnica para definir la arquitectura adecuada para cada operación.
¿Es posible usar datos de clientes con seguridad?
Google Cloud declara que los datos de los clientes no se usan para entrenar sus modelos sin autorización. La seguridad de la implementación también depende de factores como controles de acceso, consentimiento, integraciones, residencia de datos, supervisión humana y políticas propias de la empresa.
¿Cuánto tiempo lleva implementar un agente de atención?
El plazo varía según el caso de uso, la calidad de los datos, la complejidad de los procesos y la cantidad de sistemas que deben integrarse. Los agentes simples pueden estructurarse rápidamente, mientras que las operaciones transaccionales y multicanal requieren mayor preparación.
¿Qué empresas pueden beneficiarse de la solución?
Aunque la propuesta inicial tiene un fuerte enfoque en retailers y cadenas de restaurantes, los conceptos de continuidad entre canales, atención agéntica y ejecución de tareas también pueden aplicarse a otras empresas con grandes volúmenes de interacciones con clientes.
¿Tu empresa está preparada para un recorrido continuo?
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