Google lanza Deep Research Max para agentes de IA

Google pone a disposición de los desarrolladores dos agentes de investigación autónoma: Deep Research y Deep Research Max. Ambos pueden buscar información, contrastar fuentes y generar informes citados, pero están pensados para ritmos de trabajo distintos.

La actualización integra Gemini 3.1 Pro y amplía el sistema más allá de los resúmenes automáticos. Con una sola llamada a la API, una empresa puede combinar información de internet con sus propios datos para crear análisis destinados a finanzas, ciencias de la vida, estudios de mercado y otros sectores.

Dos agentes para dos tipos de trabajo

Deep Research sustituye a la versión preliminar presentada en diciembre. Está optimizado para ofrecer respuestas más rápidas, con menor coste y una calidad superior, por lo que encaja mejor en herramientas interactivas donde el usuario espera resultados en poco tiempo.

Deep Research Max prioriza la profundidad. Usa más capacidad de cálculo durante la ejecución para investigar, razonar, revisar los hallazgos y refinar el informe final de forma iterativa.

Su objetivo no es responder en segundos, sino completar procesos que pueden ejecutarse en segundo plano. Por ejemplo, una empresa podría programar cada noche un análisis de diligencia debida para que un equipo de analistas lo encuentre listo por la mañana.

Google afirma que Max consulta más fuentes que la versión de diciembre y detecta matices que antes podían pasar desapercibidos. También está diseñado para comparar evidencias contradictorias y dar más peso a fuentes especializadas, como documentos de la SEC o artículos académicos revisados por pares.

También puede trabajar con tus datos

El agente ya no está limitado a la web. Puede consultar archivos subidos, almacenes de documentos conectados y servicios externos mediante MCP, un estándar que permite conectar modelos de IA con herramientas y bases de datos personalizadas.

Eso abre la puerta a usar datos profesionales que normalmente están restringidos. Google menciona la integración con proveedores financieros y de mercado como FactSet, S&P Global y PitchBook, cuyos servidores MCP están siendo desarrollados para que sus clientes puedan incorporarlos a estos flujos de trabajo.

Los desarrolladores pueden combinar Deep Research con varias herramientas de Gemini API:

• Google Search para consultar la web.
• Servidores MCP remotos para acceder a datos propios o especializados.
• URL Context, Code Execution y File Search.
• Archivos PDF, CSV, imágenes, audio y vídeo como contexto.

También es posible desactivar por completo el acceso web y hacer que la investigación se base únicamente en información interna. Esto resulta especialmente útil para empresas que manejan datos confidenciales o necesitan controlar con precisión las fuentes utilizadas.

Informes con gráficos y más control

Deep Research puede generar gráficos e infografías dentro del propio informe, usando HTML o Nano Banana. La idea es transformar conjuntos de datos complejos en visualizaciones que puedan entenderse y compartirse sin preparar el documento manualmente después.

El usuario tampoco tiene que aceptar a ciegas el plan de investigación. Puede revisar la estrategia que propone el agente, modificar su alcance y después dejar que comience la búsqueda. Además, el sistema ofrece resúmenes en directo de sus pasos intermedios y permite recibir texto e imágenes a medida que se generan.

Para ti, el cambio más importante es que estos agentes pueden pasar de buscar información a ejecutar una parte completa del trabajo de análisis. Aun así, sus informes siguen necesitando revisión humana, sobre todo en decisiones financieras, científicas o regulatorias, donde una fuente mal interpretada puede tener consecuencias reales.

Deep Research y Deep Research Max están disponibles desde hoy en versión preliminar pública, dentro de los planes de pago de Gemini API y a través de la Interactions API. Google también planea llevarlos próximamente a startups y empresas mediante Google Cloud.

Lo que habrá que vigilar ahora es si la mayor profundidad de Max compensa el tiempo y el coste adicional frente a la versión rápida. La dirección está clara: los agentes de IA empiezan a dejar de ser simples buscadores y se convierten en piezas que recopilan contexto, consultan sistemas privados y entregan análisis listos para incorporarse a procesos profesionales.