La descripción que hizo el director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, de la búsqueda como un futuro “administrador de agentes” fue noticia esta semana después de una entrevista de una hora con el director ejecutivo de Stripe, Patrick Collison.
Como informó Roger Montti de SEJ, Pichai describió una versión de búsqueda en la que los usuarios tienen “muchos hilos en ejecución” y completan tareas en lugar de buscar resultados.
Pero la entrevista cubrió más que esa cita. A lo largo de la conversación, Pichai estableció un cronograma, identificó las barreras que frenan la adopción, describió cómo ya utiliza una herramienta de agente interno y confirmó las limitaciones de infraestructura que limitan la rapidez con la que se puede implementar esta visión.
Esto es lo que revela el resto de la entrevista para los profesionales de la búsqueda.
Cómo se ha intensificado el lenguaje de Pichai
La frase “gerente de agente” no surgió de la nada. El lenguaje de Pichai sobre el futuro de las búsquedas se ha vuelto más específico en los últimos 18 meses.
En diciembre de 2024, le dijo a un entrevistador que las búsquedas “cambiarían profundamente en 2025” y que Google podría “abordar preguntas más complejas que nunca”.
En octubre de 2025, durante la conferencia telefónica sobre resultados del tercer trimestre de Google, lo llamó un “momento de expansión para la búsqueda” e informó que las consultas en modo AI se habían duplicado trimestre tras trimestre.
En febrero de 2026, informó que los ingresos por búsqueda alcanzaron los 63 mil millones de dólares en el cuarto trimestre de 2025, con un crecimiento que se aceleró del 10 % en el primer trimestre al 17 % en el cuarto trimestre, atribuyendo el aumento a las funciones de inteligencia artificial.
Ahora, en abril, le pondrá una etiqueta. No “la búsqueda cambiará” o “la búsqueda se está expandiendo”, sino “búsqueda como administrador de agentes” donde los usuarios completan tareas.
Cada vez el lenguaje ha pasado de lo abstracto a lo concreto, de la predicción a la descripción.
El punto de inflexión de 2027
Collison le preguntó a Pichai cuándo podría ocurrir en Google un proceso de negocios totalmente agente, como un pronóstico financiero automatizado sin ningún ser humano involucrado. Pichai apuntó al próximo año.
“Definitivamente espero que en algunas de estas áreas 2027 sea un punto de inflexión importante para ciertas cosas”.
Añadió que los flujos de trabajo que no son de ingeniería experimentarían cambios “bastante profundos” en 2027, y señaló que algunos grupos dentro de Google ya están trabajando de esta manera.
“Hay algunos grupos dentro de Google que están cambiando más profundamente, por lo que para mí una gran tarea es cómo difundir eso a más y más grupos, particularmente en 2026”.
También reconoció que las empresas más jóvenes, nativas de la IA, tienen una ventaja al adoptar estos flujos de trabajo, mientras que las organizaciones más grandes como Google enfrentan desafíos de reentrenamiento y gestión de cambios.
El exceso de inteligencia
Una de las partes más útiles de la entrevista no fue la de Pichai. Fue la descripción que hizo Collison de lo que llamó el “excedente de inteligencia”, la brecha entre lo que la IA puede hacer hoy y cuánto la utilizan realmente las organizaciones.
Collison identificó cuatro barreras que frenan la adopción incluso cuando los modelos son capaces. El primero es fomentar la habilidad. Obtener buenos resultados con la IA requiere práctica, y la mayoría de las personas dentro de las organizaciones aún no han desarrollado esa habilidad.
El segundo es el contexto específico de la empresa. Incluso un apuntador experto necesita saber a qué herramientas internas, conjuntos de datos y convenciones hacer referencia. El tercero es el acceso a los datos. Un agente no puede responder “¿cuál es el estado de este acuerdo?” si no puede llegar al CRM o si los permisos lo bloquean. El cuarto es la definición de roles. Las descripciones de trabajo, las estructuras de equipo y los flujos de trabajo de aprobación se diseñaron para un mundo sin compañeros de trabajo con inteligencia artificial.
Pichai estuvo de acuerdo con esta evaluación y dijo que Google enfrenta los mismos desafíos internamente.
“Los controles de acceso a la identidad son problemas realmente difíciles y por eso estamos trabajando en esas cosas, pero esas son las cosas clave que también nos limitan la difusión”.
Describió cómo la herramienta de agente interno de Google, a la que se refirió como Antigravity, ya está cambiando la forma en que trabaja como CEO. Dijo que lo consulta para obtener lecturas rápidas sobre los lanzamientos de productos.
“Oye, lanzamos esto, ¿qué pensó la gente sobre esto? Dime las cinco peores cosas de las que habla la gente, las cinco mejores cosas de las que habla la gente, y escribo eso”.
Éste es un ejemplo concreto del concepto de administrador de agentes en acción hoy dentro de Google. Pichai utiliza la búsqueda como una herramienta para completar tareas, no como una herramienta para devolver enlaces. La brecha entre esa experiencia interna y lo que está disponible para los usuarios externos es parte de lo que Google está trabajando para cerrar.
Para los equipos y agencias de SEO, vale la pena pensar en el exceso de inteligencia en dos niveles. Existe un problema en su propia organización, donde las herramientas de IA podrían estar haciendo más de lo que hacen actualmente. Y está el problema del lado de Google, donde los modelos ya son capaces de realizar búsquedas al estilo de los agentes, pero el producto aún no lo ha enviado por completo.
¿Qué está cerrando la línea de tiempo?
Pichai confirmó que el gasto de capital de Google en 2026 ascenderá a entre 175 mil millones y 185 mil millones de dólares, corrigiendo una cifra de 150 mil millones de dólares que citó Collison. Eso es aproximadamente seis veces el rango de 30 mil millones de dólares que Google gastaba antes del desarrollo actual de la IA.
Cuando se le preguntó acerca de los obstáculos, Pichai identificó cuatro limitaciones en orden.
La capacidad de producción de obleas es el límite más básico. El suministro de memoria es “definitivamente una de las limitaciones más críticas en la actualidad”. Los plazos regulatorios y de permisos para la construcción de nuevos centros de datos son una preocupación creciente. Y los componentes críticos de la cadena de suministro más allá de la memoria añaden presión adicional.
“No hay manera de que las empresas líderes en memorias mejoren dramáticamente su capacidad. Así que tienes esas limitaciones en el corto plazo, pero se relajan más a medida que sales”.
Dijo que estas limitaciones también impulsarían ganancias de eficiencia, y predijo que Google haría que sus sistemas de inteligencia artificial fueran “30 veces más eficientes” incluso a medida que aumenta el gasto.
También señaló que personalmente dedica una hora cada semana a revisar la asignación de computación a nivel granular entre equipos y proyectos dentro de Google.
Qué significa esto para los profesionales de la búsqueda
La descripción que hace Pichai de la búsqueda como administrador de agentes cambia la pregunta que los profesionales de SEO deben hacerse sobre su trabajo.
En un modelo de búsqueda basado en resultados, el objetivo es clasificar. En un modelo basado en agentes, el objetivo es ser útil para un sistema que está completando una tarea. Esos son problemas diferentes.
Considere cómo se ve en la práctica la búsqueda completada por agentes. Le indica a la búsqueda que encuentre un plomero, consulte las reseñas, confirme la disponibilidad para el sábado por la mañana y reserve una cita. El agente no devuelve diez enlaces azules. Se basa en datos comerciales estructurados, plataformas de reseñas y sistemas de reservas para completar el trabajo. Los negocios que se eligen son aquellos cuya información es precisa, estructurada y accesible para el agente. Aquellos con horarios desactualizados, sin integración de reservas o perfiles de revisión escasos no aparecen.
El mismo patrón se aplica al comercio electrónico. Un comprador dice: “Búsqueme zapatos para correr por menos de $150 que funcionen para pies planos y puedan llegar el viernes”. Un agente que pueda completar esa tarea necesita datos del producto, disponibilidad de inventario, estimaciones de envío e información de compatibilidad. Los sitios que proporcionan esos datos en formatos estructurados y legibles por máquina pasan a formar parte del conjunto de herramientas del agente. Se omiten los sitios que lo entierran dentro de páginas renderizadas con JavaScript o detrás de muros de inicio de sesión.
Si un agente puede sintetizar una respuesta de cinco fuentes sin enviar al usuario a ninguna de ellas, ¿cuál es el valor de ser una de esas cinco fuentes? Eso depende completamente de si el agente lo cita, lo vincula o trata su contenido como materia prima sin atribución.
Esto se alinea con los cambios que vemos en el modo AI. Google informó durante el cuarto trimestre de 2025, las consultas indican que las consultas en modo IA son tres veces más largas que las búsquedas tradicionales y con frecuencia solicitan preguntas de seguimiento.
El cronograma de 2027 también importa. Si los flujos de trabajo empresariales no relacionados con la ingeniería comienzan a convertirse en agentes el próximo año, las empresas que proporcionen la información y los servicios de los que se obtienen esos agentes deberán estructurarse para el consumo de las máquinas, no solo para la navegación humana. Los datos estructurados, las API limpias y la información empresarial precisa se convierten en infraestructura, no en algo agradable de tener.
La brecha de medición
La insistencia de Pichai en que la búsqueda con IA no es de suma cero merece un mayor escrutinio del que suele recibir.
Ha presentado este argumento consistentemente. En octubre de 2025 lo calificó de “momento de expansión”. En febrero de 2026, dijo que Google no había visto evidencia de canibalización. En esta entrevista, lo comparó con el éxito de YouTube a pesar de TikTok.
Pero el crecimiento total de las consultas y el tráfico del sitio individual son métricas diferentes. Google puede tener razón en que más personas realizan búsquedas con más frecuencia, mientras que los editores individuales y las empresas ven menos tráfico de referencia de esas búsquedas. Ambas cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo.
Google no ha compartido datos de clics salientes desde el modo AI. Hasta que Google proporcione esos datos, la afirmación “expansiva” de Pichai es una afirmación, no un hecho verificable. Los profesionales de la búsqueda deberían realizar un seguimiento de sus propias tendencias de tráfico de referencias de forma independiente en lugar de depender de la caracterización que hace Google del mercado general.
Mirando hacia el futuro
El lenguaje de Pichai en esta entrevista va más allá de lo que Google ha dicho públicamente antes. Declaraciones anteriores describieron la búsqueda por IA como una evolución. Éste pone una etiqueta más clara en la dirección de Google para la Búsqueda. La búsqueda como gestor de agentes es una visión del producto.
La línea de tiempo que presentó, con 2027 como punto de inflexión para los flujos de trabajo de agentes no relacionados con la ingeniería, le ofrece una ventana. Cómo monetiza Google las tareas completadas por los agentes, si los agentes citan fuentes o simplemente las usan, y qué significa la visibilidad en un modelo agente-administrador son preguntas abiertas que necesitarán respuestas antes de que llegue 2027.
Google I/O 2026 está programado para el 19 y 20 de mayo y probablemente brindará más detalles sobre cómo se implementarán estas capacidades.
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Imagen destacada: PJ McDonnell/Shutterstock
