La productividad gana sentido cuando se traduce en resultados medibles y en tareas mejor resueltas, y una empresa como Google no se puede permitir estar por debajo de ese listón.
Por ello, la propia compañía ha revelado en su blog oficial diferentes acciones que hacen sus trabajadores con la IA para obtener resultados rápidos y correctos.
Ingeniería de software
Efectivamente, la usan como asistente de programación. Gemini propone fragmentos, funciones o pruebas y los ingenieros humanos los revisan y aprueban antes de integrarlos.
Cerca del 30% del nuevo código ya surge asistido por IA, algo que la propia empresa ve como beneficioso, ya que permite concentrarse en otros aspectos importantes, como la arquitectura, rendimiento o seguridad.
Más velocidad a lo largo del ciclo de vida del software
La IA no solo les permite escribir código más rápido, sino que pueden entregar más en el mismo tiempo manteniendo la calidad.
También usan la IA en revisiones de código, pruebas y migraciones. Por ejemplo, puede automatizar comprobaciones, sugerir casos de prueba e indicar cuándo hay cambios repetitivos.
Priorización y arreglo de errores
Asimismo, los equipos de Google usan modelos que clasifican, agrupan y recomiendan soluciones para los diferentes errores que van surgiendo.
Este método es tan eficaz, que la propia empresa ha indicado que el 12% de los bugs duplicados se resuelven de forma automática por un agente, mientras los ingenieros enfocan su tiempo en errores críticos.
Creatividad en marketing
El equipo de marketing de Google utiliza Gemini para generar ideas alineadas con el estilo de la marca, proponer enfoques de campaña y preparar bocetos de guiones para vídeo.
Obviamente, no reemplaza al criterio humano, pero consigue que surjan ideas más rápido y que lleguen a buen puerto en menos tiempo.
Contenido editorial para YouTube
Con Gemini, el equipo editorial de YouTube puede localizar frases potentes en podcasts y anota el minuto exacto en el que se dicen.
Esto quita todo el trabajo manual de escuchar, evita perder momentos clave y crear un texto más directo y que interese más al espectador.
Imágenes y vídeos generados
En grandes eventos de Google, ya se ha podido ver la presencia de imágenes y vídeos generados por IA.
Así lo confirma la compañía, indicando que esta ha creado 219 diapositivas de keynote, ha participado en el 48% del contenido visual y el 80% de los vídeos se hizo con Veo o herramientas generativas de imagen de Google.
Prueba de ideas en Google DeepMind
Para explorar conceptos y probar narrativas, los equipos de I+D de Google usan herramientas como Flow o Veo 3 para maquetar vídeos de prueba y usan Gemini para revisar los enfoques de la propuesta.
Así pueden dedicar más tiempo a comparar alternativas y a mejorar las que más les convengan.
Propuestas comerciales
Por si no lo sabes, una RFP (Request for Proposals) es un documento formal con requisitos que un cliente solicita a proveedores.
Pues bien, Google Cloud utiliza una herramienta interna de IA que estructura respuestas, sugiere secciones y mapea requisitos. Luego lo revisan expertos comerciales y legales humanos.
Las cifras en este apartado son muy buenas. Ha contribuido a un +78% interanual en RFPs completadas.
Filtrado y priorización de leads
La IA ayuda a puntuar leads y detectar oportunidades mucho mejor. Tal y como indica el gigante de Internet, en 6 semanas, el filtrado de Google Cloud culminó con un +14% en la conversión de leads a oportunidades.
Lo que hace exactamente es combinar señales, como historial, necesidades declaradas e interacción, y la IA recomienda a quién atender primero.
Notas de reunión en Google Meet
Gemini transcribe en tiempo real, resume puntos clave y extrae acciones durante las llamadas.
Así, quienes participan solo tienen que concentrarse en la conversación, y, al terminar, ya existe un resumen perfectamente entendible de todo lo acordado.
Detección de amenazas más ágil
Los equipos de seguridad de Google usan IA para detectar contenido que, potencialmente, viola sus políticas.
Esto ahorra un gran trabajo. Por ejemplo, en 2024 se revisaron manualmente más de mil millones de contenidos, y la preclasificación con IA es una gran ayuda.
Feedback de los empleados
En encuestas internas, NotebookLM resume y agrupa temas a partir de miles de respuestas, y ayuda a detectar patrones, necesidades y oportunidades de mejora para la propia empresa.
Para una compañía como Google, esto es oro puro, ya no solo por el ahorro de tiempo, sino porque pueden ver mejor qué aspectos optimizar para los empleados.
Búsqueda de talento
La IA también se usa en Google para revisar candidatos y ver para qué vacantes son más idóneos. Acto seguido, el encargado de Recursos Humanos comprueba las sugerencias de la inteligencia artificial.
Así, la preselección ya está hecha y solo queda evaluar qué persona es mejor para el puesto.
Sostenibilidad operativa
Los equipos de cocina (sí, hay cocina en Google) usan análisis impulsados por IA para ajustar menús, prevenir excedentes y adaptar soluciones para el campus.
Los resultados son muy buenos: en 2024 se redujo el desperdicio de comida por persona aproximadamente un 39% frente a 2019.
Básicamente, lo que hace la IA en este caso es una previsión de la demanda y una correlación entre platos y el consumo real, y termina trayendo un ahorro de comida y de dinero.
Estas 14 formas en que los trabajadores de Google utilizan la IA son la punta del iceberg de lo que se viene en los próximos años para muchas empresas, y si todo sigue a este ritmo, el futuro luce brillante.
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