Inscribirme en el Curso Intensivo de Agentes de IA de 5 días organizado por Google y Kaggle fue una extensión natural de mi trayectoria profesional en sistemas de inteligencia artificial y automatización. Como analista de negocio en una empresa en crecimiento, y con experiencia previa en Google Skill Boost labs con el Agent Development Kit ADK, encontré en este curso herramientas y marcos conceptuales que transformaron prototipos en soluciones escalables y empresariales. Fue una experiencia compartida con mi esposo, jefe de IT Ops y Transformation Lead, quien también experimenta con agentes IA para soporte al cliente, y juntos convertimos las sesiones en noches de estudio productivo y proyectos conjuntos.
El programa cubrió desde la introducción a agentes hasta la transición de prototipo a producción. En Día 1 aprendimos sobre la evolución hacia arquitecturas autónomas, la necesidad de operaciones de agentes para gobernanza y confiabilidad, y construimos un agente y un sistema multiagente con Google ADK y Gemini para integrar datos en tiempo real. Estas prácticas consolidaron mis conocimientos previos y abrieron nuevas ideas aplicables a proyectos de software a medida y aplicaciones empresariales.
En Día 2 profundizamos en herramientas como extensiones para acciones fuera del entrenamiento de modelos, y en protocolos como Model Context Protocol MCP para estandarizar integraciones complejas. Las prácticas con operaciones de larga duración y validación segura me inspiraron a rediseñar flujos agenticos en la nube que requieren puntos de control humano en análisis financieros sensibles, algo crítico al ofrecer servicios cloud empresariales.
Día 3 fue revelador por el enfoque en context engineering con sesiones y memoria persistente. La distinción entre sesiones para conversaciones inmediatas y memoria para conservación a largo plazo cambió mi forma de gestionar historiales conversacionales en agentes que atienden consultas comerciales continuas. Implementar arquitecturas con vectores y bases de memoria mejoró la precisión de interacciones multi-turno y redujo fricciones en casos reales.
El Día 4 abordó calidad de agentes en entornos no deterministas, observabilidad con logs, trazas y métricas, y evaluadores como LLM-as-a-Judge. Esto reforzó prácticas de monitorización y pruebas que son imprescindibles cuando llevas agentes a producción en plataformas como Vertex AI, y cuando integras procesos de HITL para decisiones críticas. A partir de estas lecciones optimicé diseños para validar resultados en pipelines de datos y modelos, fundamentales para soluciones de inteligencia de negocio y Power BI.
El cierre en Día 5 trató la transición de prototipo a producción con A2A Protocol y despliegues en Vertex AI, resolviendo el clásico problema empresarial de estar atrapados en un bucle infinito de prototipos. Las sesiones en vivo fueron mi parte favorita del curso por convertir teoría en estrategias aplicables y por ofrecer diálogos con expertos que conectaron conceptos a flujos de trabajo reales.
Como proyecto final desarrollé Rubriq, un revisor agentico basado en rúbricas de usuario inspirado en competiciones de Kaggle. Rubriq usa Google ADK con un Orchestrator y un equipo de agentes secuenciales para analizar, puntuar y generar retroalimentación, ejecutándose sobre Gemini en Vertex AI y almacenando memoria con InMemorySessionService para observabilidad persistente. Construirlo me permitió enfrentar retos de integración, robustecer el manejo de JSON y validar flujos end to end, demostrando cómo un prototipo bien diseñado puede convertirse en una herramienta útil para la empresa.
En Q2BSTUDIO aplicamos directamente estos aprendizajes para ofrecer soluciones de valor: desarrollamos software a medida y aplicaciones a medida que incorporan agentes IA para automatización de procesos y mejora de operaciones; además ofrecemos servicios de inteligencia artificial y soluciones de ia para empresas integradas con arquitecturas cloud, ciberseguridad y analítica avanzada. Nuestra empresa combina experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y Power BI para crear ecosistemas seguros y escalables que aceleran la adopción de agentes IA en producción.
Los conceptos clave que destaco son la importancia de operaciones de agentes y gobernanza, la estandarización de integraciones con MCP, la ingeniería de contexto para memoria y sesiones, y marcos de calidad y observabilidad para entornos no deterministas. Estas capacidades son la base para ofrecer a nuestros clientes soluciones de automatización robustas, desde bots de atención al cliente hasta agentes que ejecutan pipelines analíticos y alimentan cuadros de mando en Power BI.
En resumen, el curso fue intensivo y transformador. Me permitió elevar el uso de ADK a aplicaciones empresariales reales y afinar prácticas que en Q2BSTUDIO ya aplicamos en proyectos de inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Si buscas impulsar tu organización con agentes IA, automatización y soluciones a medida, contamos con la experiencia y los servicios para acompañarte en todo el ciclo, desde prototipo hasta producción.
