Por Cláudia Huguet, publicado el 5 mayo 2025
Durante Google Cloud Next 2025, Demis Hassabis adelantó algo que suena a ciencia ficción: “Terminaremos con una Red donde los agentes hablan con otros agentes, negocian entre ellos y después nos entregan la respuesta”. La frase encierra un giro de época. Dejamos de teclear palabras clave para que los buscadores nos traigan páginas y pasamos a susurrarle peticiones a nuestro asistente personal, confiando en que dialogue con los agentes adecuados y vuelva con la mejor decisión.
Ese puente de conversación tiene un nombre oficial: Agent2Agent (A2A), un protocolo abierto que Google presentó como la nueva lengua franca de la próxima internet. Con A2A cada agente publica su tarjeta de presentación —la Agent Card— describe sus habilidades en JSON y garantiza la entrega segura de un “artefacto” (el resultado). Da igual si fue creado con Gemini, con Llama‑3 o con un modelo local; entenderá y será entendido.
Por qué el A2A trastoca nuestra forma de buscar
Pensemos en un encargo cotidiano: elegir una cámara DSLR que llegue antes del viernes. Hoy abrimos comparadores, leemos reseñas y revisamos precios. En la web A2A, nuestro agente personal recorrerá catálogos de Agent Cards: pedirá especificaciones a los agentes de Canon y Nikon, contrastará opiniones con el agente de una fotógrafa profesional y regateará el envío con la tienda que ofrezca logística exprés. Nosotros solo veremos el veredicto. Esta coreografía invisible reduce la fricción al mínimo y, de paso, redefine la competencia por la atención.
Del SEO al AO: nace la Agent Optimization
Si antes afinábamos metadatos para seducir a un algoritmo de búsqueda, ahora necesitaremos que nuestra Agent Card resulte atractiva para los agentes que vayan en busca de ayuda. Mostrar una propuesta de valor clara, describir bien los parámetros que aceptamos y mantener un historial impecable de respuestas útiles será la nueva esencia del posicionamiento.
Las piezas que ya están funcionando
Agentspace, el cuartel general corporativo
Google presentó Agentspace como la base donde una empresa orquesta sus agentes y los conecta con fuentes internas —desde SharePoint hasta SAP— y con agentes externos. De momento, el acceso exige contratar al menos cien licencias de Workspace Enterprise, un umbral que Google admite que puede cambiar.
En la demostración del evento, cada empleado disponía de un puñado de agentes personales que hablaban con un agente corporativo central capaz de cruzar contratos, políticas y bases de conocimiento. Un recién llegado preguntaba por prestaciones y vacaciones y el agente de onboarding se coordinaba de forma autónoma con los de RR. HH. y nóminas para resolverle todo en segundos.
Customer Engagement Suite: la atención que conversa y negocia
La escena más comentada vino de la Customer Engagement Suite. Un cliente charlaba por voz con el bot de una tienda de jardinería, enseñaba por vídeo sus petunias y recibía la corrección de su cesta de compra: había elegido el sustrato equivocado. Cuando pidió un 50 % de descuento, la agente virtual consultó a un supervisor humano y cerró la venta con un 20 %. No hubo formularios, esperas ni transferencias de llamada.
ADK: construir un agente en lo que se enfría el café
Para que no dependamos de proveedores externos, Google lanzó el Agent Development Kit (ADK), un framework open‑source que permite levantar un agente funcional en menos de cien líneas de Python. Entre los ejemplos listos figura un agente de Brand Search Optimization capaz de rastrear SERPs, espiar a la competencia y sugerir mejoras de copy. Quien sepa exprimirlo tendrá ventaja en la nueva economía de agentes.
Fuente: Google
Cómo cambiará nuestro día a día
Nosotros, como usuarios, dispondremos pronto de un asistente que reserva viajes, renegocia la factura de la luz y vigila la dieta. Las empresas mantendrán enjambres de agentes especializados —finanzas, soporte, analítica— que colaborarán entre sí y con los agentes de sus clientes. El contenido útil seguirá existiendo, pero ya no vivirá en un blog sino encapsulado en agentes premium que la gente pagará por consultar. Google ha confirmado que trabaja en un AI Agent Marketplace, donde estos especialistas encontrarán su público.
Retos inmediatos
El modelo abre oportunidades evidentes —monetizar know‑how, personalizar ofertas al extremo, obtener analítica en tiempo real de cómo otros agentes usan nuestros artefactos— pero también nos fuerza a nuevas responsabilidades. Decidir qué tareas delegamos, cómo auditamos la calidad de las respuestas y cuándo un humano debe intervenir será parte del gobierno de esta nueva infraestructura. Las voces críticas, como la de Yoshua Bengio, recuerdan que el poder autónomo de los agentes exige cautela regulatoria.
Qué podemos empezar a hacer
Examinar nuestros datos y clasificar lo que puede exponerse a agentes externos.
Prototipar un primer agente con ADK que resuelva un problema muy concreto y medir su utilidad.
Redactar una Agent Card clara, honesta y fácil de consumir.
Probar la interoperabilidad A2A conectando el agente a modelos de otros fabricantes.
Formar a cada equipo para que entienda el ciclo “plan‑razona‑actúa” y sepa cuándo intervenir.
Incorporar métricas de artefactos —latencia, precisión, tasa de adopción— al cuadro de mando.
Iterar y especializar, porque el Agent Optimization será un proceso sin línea de meta.
Conclusión
La web ya no es un escaparate estático. Con A2A, se convierte en un tejido de conversaciones autónomas donde los clics importan menos que la calidad del servicio que ofrece nuestro agente. El protocolo cuenta con más de cincuenta socios industriales, lo que indica que la transición no es hipotética ni lejana. Nosotros elegimos si la observamos pasar o damos el salto y empezamos a construir en este nuevo terreno. El momento es ahora.
