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Google lanza Decisions API para enrutar y puntuar con rapidez

Google ha lanzado la Decisions API, basada en un modelo nuevo llamado Gemini Decision 1. Recibe una entrada multimodal y hasta 1000 preguntas cerradas, y devuelve probabilidades y niveles de confianza en lugar de texto. Google cita una latencia de 150-250 ms y $0.10 por 1M de tokens de entrada, sin cobrar los de salida.

Qué cambia en operaciones — Si gestionas soporte u operaciones comerciales, buena parte de tu automatización es en el fondo un paso de clasificación: a qué cola va este ticket, si esta llamada incumple una política, si este lead está cualificado. Esta API cobra ese paso solo por tokens de entrada y devuelve un valor de confianza por cada respuesta, de modo que puedes resolver solos los casos claros y pasar a una persona los de baja confianza. Una primera prueba razonable consiste en tomar unos cientos de tickets o grabaciones de llamadas propios, lanzarles una mezcla de preguntas de sí/no y de categoría, y comparar las puntuaciones con lo que decidió tu equipo. Mientras tus propios datos no lo confirmen, trata las cifras de coste y calibración de Google como cifras del proveedor.

Google y Adobe conectan Acrobat y un agente de IA con Gemini

Si tu equipo de ventas, soporte u operaciones ya guarda contratos, propuestas y PDF de clientes en Google Drive y Gmail, esto podría reducir los saltos entre apps para editar. Quienes usen Gemini Enterprise quizá reciban además un agente que prepare gráficos y materiales de campaña. Por ahora nada está disponible y la fuente no da fechas de despliegue ni precios, así que conviene listar qué traspasos de PDF y diseño cruzan apps en vuestros flujos y anotar quién es responsable de cada uno. Cuando Google y Adobe publiquen los detalles, podréis probar un solo proceso en lugar de rehacer varios.

Google Cloud presenta Gemini for healthcare en vista previa

Si no vendes al sector salud, no vas a desplegar este producto, pero su diseño sirve para poner a prueba tus propios procesos. Se conecta a los sistemas que el cliente ya tiene, trabaja con varios de ellos en una misma tarea y deja a una persona en el paso de aprobación. Si un flujo de ventas, soporte u operaciones de tu empresa recorre un CRM, una herramienta de facturación y un repositorio de documentos, y termina en una revisión manual, tiene la misma forma. Mapea uno de esos flujos antes de elegir herramienta. Si desarrollas para clientes del sector salud, espera que te pregunten cómo se compara tu trabajo con una opción nativa del proveedor. La fuente no da precios ni fecha de disponibilidad general, así que aún no hay nada que presupuestar.

Google integra IA en los paneles de Ads y Analytics

Para una empresa B2B de 10 a 200 personas, esta actualización afecta principalmente el gasto en marketing y no tanto los flujos de ventas, soporte u operaciones internas, así que su impacto directo en la automatización de procesos es limitado. Lo único que vale la pena señalar a quien gestiona el presupuesto de marketing es esto: a medida que Google Ads y Analytics avanzan hacia pujas, segmentación y reportes impulsados por IA, los datos de atribución que alimentan tu CRM y tus paneles de revenue reflejarán cada vez más los supuestos automatizados de Google en lugar de datos crudos y auditables. Si tu stack de sales-ops extrae origen de leads o datos de conversión de estas herramientas para disparar seguimientos o puntuar leads, conviene revisar si esta nueva capa de IA cambia cómo se etiquetan o agregan esos datos antes de que fluyan hacia abajo en tu cadena.

Google lleva la IA a Sheets: paneles y gráficos sin escribir fórmulas

Para una empresa B2B de 10 a 200 personas, esto importa sobre todo por dónde vive, no por lo que hace: la mayoría de los operadores ya siguen su pipeline, volumen de tickets o utilización de personal en alguna Hoja que armó un fundador o un líder de operaciones y que nadie más entiende del todo. Sheets canvas abarata el costo de sacar una vista utilizable de esos datos sin depender de alguien que sepa VLOOKUP o Apps Script, lo cual sirve para un chequeo rápido un martes cualquiera. No sustituye una capa de reporting real: si los datos de ventas, soporte y operaciones viven en tres sistemas distintos (CRM, mesa de ayuda, hoja de cálculo), una vista más prolija de solo la pieza en Sheets no dirá si el número de pipeline de un vendedor coincide con lo que los tickets de soporte indican sobre riesgo de abandono. Hay que tratar esto como una mejora de comodidad para análisis puntuales, no como validación de que las hojas de cálculo deban seguir siendo el sistema de registro: la oportunidad real de automatización sigue estando en conectar esos sistemas, no en decorar uno solo de ellos.