Nuevo Gemini Notebook 2.0 GRATIS! Y otras 8 Bombas de Google te dejan hacer esto 🔥

Hay momentos que para avanzar no hay que acelerar, sino encontrar el camino más correcto. Google sigue cogiendo ventaja cuando parecía quedarse atrás de las principales compañías de IA. Realmente no hizo más que desviar el camino para coger un atajo. Gemini cuenta con bazas ganadoras como Gemini Notebook, Antigravity y algunas otras plataformas que, pese a parecer no tener actualizaciones, acaban de implementar funcionalidades agénticas en sus bazas capaces de automatizar todo. Para comprobarlo, descubriremos que ha cambiado con 8 casos, como usar Gemini Notebook para crear distintos tipos de formatos, hacer tareas en masivo dentro de los cuadernos, crear nuestros propios agentes personalizados, hacer uso de su último modelo Gemini 3.7, o hasta construir nuestras propias herramientas creativas, entre otros casos de uso. Lo mejor es que de todas las funcionalidades que veremos, aunque algunas empezó como algo exclusivo de sus planes más costosos, es algo que a día de hoy podemos podremos usar de forma gratuita. ¿Suena bien? Pues comencemos por la primera. Vamos a comenzar con una novedad que se ha lanzado esta misma semana. Este se trata del nuevo modelo Gemini 3.7 Flash. Este ahora se posiciona entre los mejores modelos medianos de inteligencia artificial comparado con modelos como Sonnet 5 o GPT-5.6 Terra. Ese ya llega a superarlos en la calidad de producción de código. También rinde entre los mejores con la ingeniería de software. Destaca por toda la capacidad de desarrollo web, de igual forma como experto en la comprensión de documentos PDF, pero sobre todo optimizado para un flujo de trabajo automatizado, haciendo así tener un modelo rápido pero equiparable a todos los modelos medianos e incluso llegando a superar a estos, pero con un coste inferior a estos. Pero el punto clave no está tanto en su mejora de rendimiento, sino su optimización. En esta gráfica podemos ver la capacidad que tienen estos modelos sobre qué tan buenos son como agentes de IA programando proyectos reales, y en el eje horizontal el coste que este tiene. Y aquí podemos ver cómo Gemini se estaría posicionando entre uno de los mejores rendimientos, pero teniendo uno de los costes más baratos, haciendo posible que este modelo se pueda integrar en masa en todos los productos del ecosistema Google para que podamos hacer cosas como las que veremos en los siguientes casos. Pero antes, conozcamos mejor el modelo. Para ello me he venido a Google AI Studio, ya que esta es una de las plataformas en las que nos encontramos este modelo, al igual que otras herramientas que veremos a lo largo del vídeo. Si no lo vieses, arriba a la derecha clica y sobre el apartado de lanzados recientemente vas a encontrar este nuevo modelo que podemos utilizar gratuitamente llamado Gemini 3.7 Flash. Para poder hacer uso de este simplemente tenemos que dar un clic y ya con esto podríamos hacer uso de este modelo directamente desde aquí. Vamos a ponerlo a prueba directamente con algo extenso. Para ello le voy a pedir que me cree una web con una sola página para una marca de iluminación escandinava. Esta sería una lámpara que tendría que estar bien integrada en la web, así que con todos los detalles que le he incorporado voy a clicar en Run y ya este modelo lo empezaría directamente a procesar. De hecho, no tardado ni 5 segundos y podemos ver la gran velocidad que tenemos en este modelo de Gemini 3.7 Flash para hacer todo este apartado de código. Después de menos de 50 segundos ya tenemos por aquí este resultado y la verdad es que sorprende mucho, ya que si nos vamos al apartado de código podemos ver que ha programado muchísimas líneas, como puedes ver por aquí. Para poder previsualizar todo esto de una mejor forma voy a clicar en el símbolo de preview y desde aquí lo podríamos ver. Ya puedo ver incluso por aquí una lámpara que se mueve acorde al movimiento de mi ratón, pero para verlo aún mejor voy a clicar en descargar y dándole un clic al HTML, me puedo encontrar con esta página web en donde nos encontramos esa lámpara. Y conforme yo voy haciendo scroll hacia abajo, fíjate por aquí cómo nos aparece todas las piezas que tendría esta lámpara. Nuevamente, conforme yo voy moviendo el ratón, se iría moviendo todo el modelo 3D que tenemos en esta web. Voy a seguir deslizando y nos podemos encontrar diferentes informaciones, todo muy bien integrado con las animaciones que nos ha hecho este modelo. Y al fin y al cabo, pues tendríamos una página web muy funcional que la verdad que para haberla hecha en menos de 50 segundos y no haberle dado ningún tipo de material, lo ha hecho bastante bien. Sin embargo, los casos de este modelo lo vamos a estar dejando aquí, ya que realmente lo tenemos integrado en otras herramientas y actualizaciones que vamos a estar viendo, ya que realmente quiero que nos enfoquemos a todas las optimizaciones agénticas que tiene este nuevo modelo, ya que ahora va a ser capaz de hacer una consecución de tareas de una forma muy optimizada basándose en este último modelo de Gemini 3.7 Flash. Lo cierto es que cada vez sacan más modelos con mayor frecuencia. El modelo anterior, Gemini 3.6, se lanzó hace literalmente menos de un mes, y elegir el modelo adecuado es una de las cosas más importantes para cada tarea. Por ello, te quiero presentar a Mammoth AI, una plataforma que reúne muchos de los mejores modelos de inteligencia artificial de las principales compañías en un único lugar. Desde aquí podrás acceder a modelos de empresas como Anthropic, OpenAI, Google, Alibaba, Groq, DeepSeek o Meta sin tener que estar saltando entre los diferentes servicios. Además, tienes modelos para prácticamente cualquier tipo de formato. Puedes generar imágenes, crear vídeos, investigar con inteligencia artificial, trabajar con modelos de razonamiento o utilizar otras opciones más ligeras cuando necesites respuestas más rápidas. Y además de esto, también contamos con un modo agente donde combinará en automático los modelos de lenguaje, investigación y los ligeros. Además, van incluyendo nuevos formatos conforme los sacan las compañías, como por ejemplo el modo voz avanzado de OpenAI, que podremos acceder simplemente dándole un clic aquí y lo podremos escuchar. ¿Verdad que es interesante esta función? Sí, es bastante interesante. Te permite automatizar tareas repetitivas y ahorrar tiempo. Así puedes centralizar gran parte de tu flujo de trabajo desde una única plataforma, y todo con una suscripción sin permanencia desde 10€ al mes. Y gracias a que Mamut.ai son los patrocinadores de este vídeo, me han dejado un enlace que te dejaré abajo en la descripción para que puedas comprobarlo por ti mismo. Y una vez sabemos esto, vayamos con el segundo caso de uso. Este segundo caso de uso lo he encontrado a base de prueba y error. Ya que no he visto a nadie publicarlo y tampoco es una novedad oficial de Google. Pero a principios de este mes hicieron oficial uno de los últimos rumores, y es el hecho de tener toda esta tecnología directamente en las suscripciones Pro. Pero mira lo que dice Josh, el vicepresidente de Google, y es que remarca que aunque estas funciones ya estén en las versiones Ultra y Pro, los siguientes que vamos a poder utilizarlas serían las suscripciones gratuitas. Y lo cierto es que he estado utilizando diferentes cuentas gratuitas y muchas de ellas ya tienen acceso. Para poder ver de lo que es capaz, he saltado a Gemini Notebook sobre un cuaderno que yo ya tenía creado. Esta hablaba del ecosistema de la productividad y una guía de aplicaciones y hábitos en este año 2026. Y desde aquí fíjate que ya las versiones gratuitas como esta cuenta que puedes ver por aquí aparece, que Gemini Notebook ahora es más inteligente y podemos hacer más funciones con esta, funciones que ya van más allá de lo que tenemos en Studio, ya que si yo por aquí le pido que me cree una presentación resumen pero en el formato de PowerPoint, Al yo clicar en enviar, poquito más tarde me diría que ya ha creado y verificado una presentación interactiva en este formato de PowerPoint llamado Ecosistemas Productividad. Aquí nos muestra los colores que he utilizado corporativos, aunque esto también lo podríamos personalizar por completo. Y de igual forma nos diría qué información tendríamos en cada una de estas diapositivas. Tras ponernos esto, nos diría algunas cosas que podríamos mejorar. Pero antes de hacer nada de esto, fíjate que si nosotros le damos un clic desde aquí, en lugar de abrirse nada, nos lo descargaría en nuestro dispositivo para que cuando nosotros la abramos tengamos este PowerPoint, que como puedes ver tendríamos todas las diapositivas. Y lo mejor de todo es que, como está maquetado en este formato, luego lo vamos a poder editar por completo a nuestro gusto. Y es que con esto ya no hablamos de tener imágenes estáticas en formato presentación, sino que ahora va a poder generar prácticamente cualquier tipo de formato. Fíjate en este otro cuaderno. Yo tenía por aquí una serie de estrategias y desafíos del mercado de aplicaciones en el sector fitness, y ya había trabajado con algunas anotaciones y presentaciones desde Studio. Desde aquí además, si yo hago un poco scroll hacia abajo, puedo ver cómo realmente tenía diferentes chats y fuimos avanzando con más información. Pero más allá de todo esto, yo desde el apartado chat le podría decir que me cree un PDF resumen. Y si le doy a enviar, pues poco más tarde me habría hecho ese otro formato que no puedo hacer desde Studio, teniendo en cuenta todas las fuentes de información y mensajes que he tenido en el histórico del chat. Al yo darle un clic, fíjate cómo desde aquí se nos empezaría a previsualizar este PDF, desde donde nos podemos encontrar toda esta información bien maquetada en este formato de PDF. Y además, como puedes ver, También nos podemos encontrar algunos apartados como gráficas, y junto a esto también podríamos encontrar tablas, referencias y demás información, ya que tiene capacidad de programar. Lo que hemos visto anteriormente de Gemini Notebook es tan solo un 20% de todo lo que puede realmente hacer. Esas funcionalidades de formato son las más difundidas, pero realmente en este bloque veremos cómo también han mejorado todo el apartado de añadir fuentes de información. Para hacer esto, imagina que estás en búsqueda de una casa y te encuentras algo como esto, una casa que parece estar en la naturaleza y que no tiene un precio tan elevado con lo que nos encontramos en la actualidad. Pero claro, quizás no conoces la zona y te hace falta un poco más de investigación. Y aquí Notebook LM también nos puede ayudar. Para ver cómo, yo voy a copiar esta URL y sobre un nuevo cuaderno voy a añadir esta fuente como un enlace. Lo pego por aquí, le doy a insertar, y poquito más tarde pues me puedo encontrar el extracto de todo ese anuncio que acabamos de ver. Pero aquí viene lo importante, ya que si yo desde el apartado chat le digo algo como que me ayude a analizar la compra de esta propiedad investigando el comportamiento reciente del mercado inmobiliario de esa zona, prediciendo las tendencias y creando una hoja de cálculo para poder modelar toda esta información que encuentre, al yo clicar en enviar, pues ya por aquí tendría todo el razonamiento que ha hecho para poder llegar a hacer todo esto. Fíjate que tenemos tanto búsquedas en internet, razonamiento e incluso ejecución de código, y Y con toda esta información y razonamiento que ha hecho, que como puedes ver no es poco, tendríamos toda esta respuesta donde podemos ver todo el desglose de información. Pero además nos aparece por aquí ese Excel que le hemos pedido, y junto a eso podemos ver por abajo del todo cómo realmente se ha basado en diferentes fuentes de información. En este caso tendríamos en concreto 4, desde estas 3 fuentes hasta un informe de investigación de mercado de la zona en la que se encontraba esa casa, desde la cual yo incluso desde aquí podría importarlo. Aunque ten cuenta que también ha tenido en cuenta toda esa información que ha encontrado en este Excel que nos ha hecho. Nuevamente, para poder verlo, le voy a dar un clic. Ya por aquí lo tendríamos descargado, y si le doy un clic para abrirlo, por aquí me lo habría abierto en Numbers, que es un programa de Mac, ya que no tengo la suite de Microsoft. Pero lo vamos a poder ver relativamente bien, aunque quizás se mueva alguna celda. En la primera página nos podemos encontrar este análisis de compra y nos aparece un detalle de todo lo que ha encontrado. Fíjate que nos encontramos tanto el resumen de índices, análisis de compra, las proyecciones a 5 años vista, que todo eso evidentemente no aparecía en el anuncio, y los datos de mercado. También nos podemos encontrar una leyenda de todo el formato que he utilizado, teniendo celdas en azul que serían las que podemos modificar nosotros, las verdes que serían las que tienen alguna fórmula, las blancas etiquetas o datos estándares, y las amarillas que serían estimaciones por defecto. Fíjate además que tenemos por aquí todas las métricas clave del inmueble, que al estar en verde pues tendríamos por aquí las fórmulas como nos ha dicho antes la leyenda. Y si nos vamos a otra página como el análisis de compra, pues ya podemos ir viendo un montón de información, como es todo el detalle del inmueble, qué gastos e impuestos tendría esa adquisición, sería el modelo de reforma y actuación, la financiación de la hipoteca, y en resumen pues tendríamos todo el desglose de estos costes. Junto a esto podremos ver también la proyección a 5 años vista, donde podemos ver por aquí un montón de información, tanto con el cuadro proyecciones anuales, el flujo de caja para el inversor y rendimiento, y las métricas financieras de retorno. Y además, si sigo haciendo scroll hacia la derecha, pues me puedo encontrar un montón de información hasta llegar a esos 5 años vista. Junto a esto también podemos ver los datos de mercado, teniendo tanto el mercado residencial, el unifamiliar de chalets, de cómo ha sido todo ese histórico y la valoración. Y en concreto, pues podemos ver todos estos datos de una forma muy clara, pudiendo incluso apoyarse de fuentes de información que ha ido encontrando conforme necesitaba para ese informe. Y con esto, realmente ya el notebook deja de ser una herramienta específicamente para estudiar y se convierte realmente en un cuaderno digital. Pero ojo, porque para todo el apartado aprendizaje también ha mejorado bastante. Ya que ahora me acabo de venir a este otro cuaderno que tenía sobre sacarme el FIRST del idioma inglés. Aquí ahora vamos a estar haciendo uso de una de las plataformas que tenemos en Studio, en concreto las de cuestionario. Pero desde aquí, como tenemos funcionalidades agénticas, le vamos a pedir lo siguiente, diciéndole que nos cree 5 cuestionarios de dificultad creciente centrados en un tema diferente en cuanto a las fuentes que tengamos en este cuaderno. Algo que realmente es poco complejo, ya que tiene que tener en cuenta los cuestionarios que va a ir haciendo, y realmente debería ir desde un nivel más fácil a más difícil. Vamos a ver si es capaz de hacerlo. Para ello le damos a enviar. Ya esto nuevamente lo va a empezar a procesar y poquito más tarde nos podemos encontrar con esta respuesta de aquí donde nos puede decir los 5 cuestionarios que ha hecho desde el nivel más fácil que tendríamos, idiomas y expresiones esenciales, así subiendo hasta el apartado de keyword transformation, que sería un cuestionario muy difícil. Está más a mano derecha. Podemos ver todos estos desde el cuestionario número 1 que tendríamos justamente por aquí hasta el nivel número 5, que también estaría todo renombrado como nos ha dicho en el chat para que realmente podamos hacer un uso inteligente de todas las herramientas que tengamos en Studio, pero de una forma agéntica. Por terminar este bloque de fuentes nuevas, fíjate en este otro cuaderno en donde tenía un cuaderno que hablaba sobre la monetización de las aplicaciones móviles. Y desde aquí pues nuevamente tenía una conversación en el chat y diferentes fuentes de información. Pero ahora imagina que tú estés construyendo algo y no estás seguro si te falta alguna fuente de información relevante para obtener las mejores respuestas. Pues podrías hacer lo siguiente, y es el hecho de decirle que te añada fuente de información relevante para lo que tienes en este cuaderno y que lo complemente. Y con eso, como puedes ver por aquí en el ejemplo que me había preparado, me generó estas otras fuentes de información que yo voy a poder previsualizar, marcar e importar aquellas que me interesen más. En este cuarto bloque vamos a aterrizarlo aún más en un caso más personal. Para ello, imagina que tú estés remodelando, por ejemplo, un salón salón, hayas hecho diferentes gastos y le hayas sacado diferentes fotos sobre la factura, y ahora te gustaría tener todo organizado para tener un mayor control. Pues ese es el caso que vamos a estar haciendo en este cuaderno. Y para ello me he preparado por aquí una serie de imágenes, como podría ser la factura de un IKEA. Todo esto es ficticio. Factura de Conforama, de MediaMarkt, y en definitiva un montón de facturas que podría tener cualquier persona que está remodelando su salón. Yo ahora desde aquí lo que puedo hacer es copiar todas estas imágenes que hice por inteligencia artificial, arrastrarlas directamente sobre el cuaderno, y que poco más tarde ya me la cargue Gemini Notebook como facturas de reforma de salón para un cliente llamado Alejandro Ruiz Martín, que es ficticio. Desde aquí ahora lo mejor es que yo voy a poder organizar toda la información como si se tratase de un cuaderno real. Fíjate que si desde el apartado chat le digo que he subido varios recibos de la reforma de mi salón y que quiero que me cree una hoja de cálculos para registrar todos los trabajos y costes, al yo clicar en enviar, ya esto lo va a empezar a trabajar. Y poquito más tarde me diría que ha creado esa hoja de cálculos llamado Facturas Reforma Salón Alejandro y me daría por aquí un resumen en todo detalle, cuál sería el detalle de los gastos, el análisis que ha hecho. Por ejemplo, los gastos que he tenido en IKEA, que serían de 689 euros, con todo el sumatorio que tenía porque había varias facturas de estas. De igual forma con Conforama, MediaMarkt, El Corte Inglés, Zara Home, Leroy Merlin y demás. Aquí puedo ver incluso un resumen de todo el presupuesto y un montón de información de valor que la verdad que al ser en formato texto no queda de forma tan clara como verlo en una hoja de cálculo. Así que para ello voy a clicar en este botón de aquí. Nuevamente se nos descargaría en el dispositivo y le vamos a dar un clic para que lo podamos abrir. Pero en lugar de eso, lo acabo de arrastrar directamente al Drive para que puedas ver que lo podemos previsualizar también desde aquí. Le voy a dar un doble clic y desde aquí se nos abriría el Google Sheets donde nos podemos encontrar todo el resumen, en este caso de un coste de unos 10.000 euros. También nos aparece todo el IVA pagado y el total invertido con ese IVA. Fíjate además que nos ha hecho hasta gráficas, cosa que está bastante bien. Y junto a esto, volviendo a la izquierda, pues podemos ver todo el desglose de la tabla directamente por aquí. Además de esto, veo por aquí otra pestaña de detalle de gastos donde nos ha extraído cada línea de coste que hemos tenido, teniendo incluso en cuenta el detalle de los productos que hemos estado comprando, tal y como puedes ver por aquí. Y es que esto realmente son esas funcionalidades que a priori pasan desapercibidas, pero que realmente son de utilidad para nuestro día a día. Vamos a cerrar Notepad Gemini con el quinto caso, con un enfoque más profesional. Para ello me he venido sobre otro cuaderno vacío y abierto esta carpeta de aquí, porque ahora imagina que tú tienes un proyecto o negocio y tienes diferentes hojas de cálculo donde puedes ver los ingresos por un lado y los gastos, pero te gustaría hacer un match con varios documentos para poder hacer un mejor análisis. Pues eso es lo que vamos a estar haciendo ahora, ya que por aquí yo puedo ver un CSV completo con todos los gastos que podría tener una empresa de chanclas, y por este otro documento podríamos ver todos los ingresos en detalle que tendría este negocio. Ahora, lo más interesante es que yo podría coger este par de CSVs, arrastrarlos a Notebook Gemini, y una vez haya cargado, directamente le podría preguntar por aquí el cómo está yendo la rentabilidad de este año, ya que los CSVs recogen los 6 primeros meses de 2026. Así que yo le voy a clicar aquí a enviar. Ya esto lo va a empezar a procesar, y fíjate lo que tenemos por aquí, ya que nos diría de una forma muy ejecutiva el resumen concreto. En este caso, que registre un beneficio de unos 18.000 euros sobre los ingresos que tiene de 57.000 euros, lo que supone una rentabilidad aproximada del 32%. Aquí además me puedo encontrar con un montón de información interesante, como el desglose de lo que ha pasado en cada uno de estos 6 primeros meses del año. Aquí, por ejemplo, tendríamos abril, que sería el único que tendría un margen negativo, y también nos explicaría por aquí el porqué hemos cerrado negativamente ese mes. También podemos ver los canales y productos líderes, la estructura, pero claro, nuevamente un montón de información. Pero aquí Notebook Gemini incluso ha determinado que nos dar una imagen resumen para poder ver todo esto de una forma más clara. Esta se llamaría Análisis Rentabilidad Semestre 1 2026. Y desde aquí, como puedes ver en el apartado derecho, sí que puedo ver la imagen. Así que para previsualizarla le voy a dar un clic, y desde aquí, para verla mejor, la voy a ampliar. Y fíjate cómo tendríamos toda esa información de la evolución de ingresos y gastos mensuales. Entonces podemos ver todo este detalle directamente por aquí. El mes de abril, como podemos ver, sería el único que supera la barra amarilla con mayor gasto que facturación. Pero luego en el apartado de la derecha pues podemos ver todo esto de una forma aún más clara, pudiendo ver el resultado neto mensual y el margen de rentabilidad. Y fíjate por aquí qué fácil podemos ver toda esta información ahora directamente desde Notebook. Saltando a este sexto caso, veremos cómo las novedades no se quedan solamente en un nuevo modelo o todos los cambios que tiene ahora Notebook, sino que también lo han integrado en otros productos como el de Google Antigravity, siendo esta otra plataforma de aquí que empezó a perder fuerza debido a que sus modelos no son los mejores para programar y aumentaron mucho el recorte de su uso. Sin embargo, gracias a que tenemos ahora Gemini 3.7, se nota la optimización de los modelos y tener un resultado más equiparable a lo que nos encontramos en la actualidad. Pero no te vengo a hablar de utilizar directamente el último modelo que se ha lanzado directamente en Antigravity, ya que tenemos una funcionalidad muy interesante. Esta sería la función de agentes personalizados en Antigravity. Y esto ahora nos permite crear nuestros propios agentes. Este permite tener un contexto aislado para que no ensucie toda la iteración que podamos hacer. Cada uno de los agentes podría estar utilizando un modelo de IA independiente. También podrían estar utilizando diferentes herramientas propias como MCP, accesos a la web y demás. Pueden trabajar con permisos propios, haciendo que el más delicado nos pregunte y otros que sean tareas más sencillas vayan siempre directos sin preguntarnos. Cada uno de estos agentes también pueden tener sus propias habilidades, puede incluso tener una jerarquía entre agente principal y subagentes para que este se comunique con ellos. Y junto a esto, pues pueden seguir trabajando en local y obligarle a hacer comprobaciones antes y después de ejecutar acciones. Vamos a aterrizar todo esto de una forma más práctica, y para ello lo primero que vamos a hacer va a ser entrar a este enlace que te voy a dejar también abajo en la descripción, que se ha lanzado hace tan solo unos días. Y aquí nos explica todo el detalle de cómo podemos crear nuestros propios agentes y sus agentes. Como puedes ver, esto tiene algo de lenguaje técnico, pero realmente, como estamos en una era agéntica, ahora lo que podemos hacer sería coger la URL de este artículo, pegarla en Google Antigravity y decirle algo como, por ejemplo, que aprenda esta habilidad, que la llame creador de agentes. Y de esa forma pues vamos a poder crear nuestros propios agentes de una forma automatizada. Voy a clicar en enviar y ya con esto el nuevo modelo de Gemini lo va a empezar a analizar y trabajar. Y nada, después de aproximadamente unos 15 o 20 segundos, la verdad que ha sido bastante rápido, ya parece que ha sacado toda esa información. Nos ha creado además las habilidades correspondientes, y de esta forma ahora vamos a poder estructurar el estándar de agentes personalizados. Vamos a poder crearlos ya sean con agentes principales como subagentes, y en definitiva sacarle partido a esta funcionalidad. Vamos a crear nuestros propios agentes. Para ello, fíjate, sería tan fácil como venirnos a un nuevo chat. Desde aquí podríamos poner arroba y seleccionar el nombre de la habilidad que hemos generado, en este caso creador de agentes, y pedirle qué tipo de agente queremos crear para que actúe en paralelo y determinar si queremos que sea uno principal o un subagente. Vamos a ponerlo directamente a prueba con un caso de uso más robusto y complejo. Para ello le voy a pegar el siguiente prompt, donde básicamente no le voy a pedir solamente un agente, sino que quiero que me genere un equipo completo utilizando esta funcionalidad de custom agent de Antigravity que estamos viendo. Le voy a pedir uno principal, por ello lo llama como main agent en true, que sea un director. Es decir, yo solamente me voy a comunicar con ese agente y luego ese agente director se comunicará con diferentes subagentes sin que yo ni siquiera los conozca, teniendo un investigador, uno enfocado a la imagen de marca, a la parte creativa, otro de la web y otro el desarrollo de aplicaciones, y terminando con un auditor para que realmente le llegue todo bien al director y que me pueda dar el visto bueno. Aquí además le digo un poco cómo me gustaría que sea el flujo, así que vamos a clicar directamente en enviar para que de esta forma lo pueda empezar a procesar. Fíjate que ya desde aquí podemos ver cómo nos estaría creando cada uno de los agentes, como el director, el investigador, el del branding, el creativo y demás. Yo si clico en uno de ellos voy a poder ver toda la instrucción en concreto que va a poder hacer. Entre otras cosas, el director es quien va a tener a cargo todas estas, iba a decir personas, pero son agentes, y todo el flujo que tendría que seguir de forma organizada y jerarquizada. Esto además, ten en cuenta que le podríamos conectar diferentes habilidades, MCPs, herramientas y demás, pero lo vamos a dejar así para coger la idea principal. Por el apartado del chat, de hecho, ya nos dice que tenemos absolutamente todo. Fíjate que nos muestra por aquí cómo sería todo el flujo en concreto y toda esa tabla resumen de lo que va a estar haciendo cada cosa. Además, fíjate qué interesante que ha seleccionado ya esta habilidad qué modelo podría utilizar cada uno de ellos. Tendríamos el director, que sería uno principal que estaría utilizando el modelo Pro, y luego tendríamos otros modelos como el investigador, que esté utilizando el Flash para que pueda hacer todas estas tareas de una forma más rápida. Además, cada uno de estos tienen diferentes herramientas asociadas. Por ejemplo, investigador tiene la posibilidad de buscar en sitios web, extraer URLs, leer archivos y demás, mientras que otros, como por ejemplo el desarrollador, tiene la posibilidad de escribir códigos y otras herramientas que no tienen otros agentes para poder hacerlo todo de una forma más organizada. Lo más interesante de todo esto es que una vez ya tengamos creados tantos agentes como queramos y necesitemos, si nosotros nos vamos nuevamente a un nuevo chat, fíjate que abajo a la izquierda donde pone Main Agent, ahora en lugar de utilizar el que teníamos por defecto en Antigravity, vamos a poder utilizar los nuestros. Yo aquí tenía otro creado de antes, pero el que acabamos de crear sería este aquí de Director, que se va a encargar de orquestar todo el equipo que tiene por debajo para poder hacer un proyecto completo. Vamos a ponerlo a prueba. Para ello voy a seleccionar Director. Ahora nos estaríamos olvidando del agente que teníamos en Antigravity por defecto, Y pasaría al que acabamos de crear nosotros mismos. Y desde aquí le voy a pedir alguna cosa a modo de prueba, como que me cree una aplicación de productividad donde aparezcan tareas orbitando según prioridad, timeline diario, un focus de timer y el progreso visual en tiempo real. Aquí le voy a decir que utilice datos demos para que podamos previsualizar todo este ejemplo y que coordine a todos sus subagentes para crear y diseñar la tarea. Así que vamos a clicar en enviar. Y ahora fíjate lo que está pasando por aquí, ya que directamente, aunque parezca que esto ha parado, nos diría que está en la fase número 1, en donde primero le ha mandado nuestro director la tarea al investigador para que ponga todo en orden. Fíjate por aquí que podríamos ver cómo realmente entraría en juego el subagente de market research con el apartado de investigación. Y una vez termine esta tarea, que de hecho creo que acaba de terminarlo, entraría en juego el segundo subagente, como podemos ver por aquí, que sería el encargado de diseñar toda la imagen de marca así de forma consecutiva. Así que vamos a dejarlo hasta el final. Y nada, tras unos 5 minutos aproximadamente, te diría, ya tendríamos todo el resultado bajo el director. Es decir, ya no te lo tendríamos bajo un agente genérico. Pero antes de ver el resultado, que yo ni siquiera lo he visto aún, fíjate que si nos vamos arriba del todo, todo el tinglado que ha formado, ya que tendríamos primero esa primera fase de investigación, que la que hemos visto, luego ha pasado a la fase de branding. Con eso ha pasado una ejecución en paralelo con el creativo, el web y el desarrollador, en donde los 3 a la vez han estado generando todos estos archivos. Luego, después de esto, ha entrado la auditoría para poder ver si esto tenía la calidad suficiente, tanto de la landing, de la aplicación web que se han desarrollado, desarrollado, las físicas y el audio, y la coherencia de la marca. Y con todo eso pues entró una fase quinta de corrección con todo lo que había testado ese subagente para que lo corrija el agente desarrollador. Y con todo eso pues ya me hizo un informe ejecutivo con todo lo que han hecho, todo lo que han ido desarrollando. Y al final del todo pues vamos a ver realmente qué es lo que han hecho. Antes de nada, fíjate que sobre el apartado de modelos, todo lo que tú has visto, tanto el desarrollo de todos los agentes y subagentes y toda la aplicación, y realmente pasos que han hecho entre ellos, solo nos ha consumido un de la ventana de la sesión de 5 horas. Y algo similar hice también en AntiGravity anteriormente con el modelo de 3.5 Flash y no pude terminar ni siquiera la tarea. Así que, como podemos ver por aquí, los costes parecen haberse optimizado bastante con este último modelo. Bien, ya con esto dice que de forma rápida podría abrir ese HTML, que lo tengo directamente en una carpeta llamada Gravity App. Así que vamos a darle un doble clic y por aquí pues nos podemos encontrar esa mini aplicación donde estaría orbitando todas las tareas. Como puedo ver por aquí, puedo ver también ese timeline de las tareas que podríamos realizar, el tiempo de foco con Pomodoro, que aquí si le doy a iniciar pues empezaría esa cuenta atrás como puedes ver por aquí, y todo el apartado de analítica. También veo por aquí diferentes apartados de datos demo, que todo esto pues imagino que irá cambiando la órbita conforme yo voy seleccionando cada una de la tipología de tareas. Y también desde aquí podría crear tareas nuevas. Esto no se ha quedado solamente aquí, ya que veo que también me ha creado una landing pequeña. Así que vamos a darle un doble clic y por aquí podemos ver cómo el otro agente se ha enfocado en hacer esa landing con todo este detalle que puedes ver por este apartado de aquí. Fíjate que además nos ha hecho hasta una página de precio, y estos serían totalmente interactivos. Y en definitiva, pues también habría cumplido su trabajo. Y con esto realmente podemos decir adiós a integrar muchas habilidades, MCPs, herramientas y demás, ya que ahora podemos generar nuestros propios equipos agénticos una sola vez, y a partir de ahí pueden trabajar de forma autónoma e incluso gestionar las cosas entre entre ellos mismos. Con el séptimo caso de uso veremos también cómo realmente podemos aplicar flujos de automatización directamente sobre sus herramientas creativas, plataformas como por ejemplo la de Google Flow, siendo esta plataforma aquí muy conocida por la generación de imágenes ilimitadas que podemos hacer desde aquí o la creación de vídeo concreto. Pero uno de los apartados más interesantes sería este aquí de Tools, ya que clicando sobre el apartado de My Tools y yéndonos al apartado de crear nuevo, vamos a poder crear nuestra nuestras propias herramientas aunque tenga una consecución de pasos. De hecho, fíjate que si yo desde aquí le pongo un prompt como este, en donde básicamente le pido en todo detalle que me genere una fábrica de campañas publicitarias multicanal en donde el usuario pueda subir una fotografía de la campaña o del producto y que la IA se encargue de hacer todo, es decir, tanto de las campañas que tendría que hacer, cómo serían diferentes idiomas, cómo serían los diferentes creativos y demás, yo si esto lo quisiera automatizar le podría dar a enviar. Poquito más tarde me podría encontrar con una herramienta como llamada Ad Factory Pro. Y desde aquí, si le cargo la fotografía de cualquier producto, que aquí de hecho como en Gemini es gratis me voy a ir hacia atrás, y antes de nada le voy a decir que me cree la imagen de un producto que sea profesional y con fondo blanco, vale. Y ya teniendo este par de productos, si yo le cargo uno como por ejemplo estos cascos llamados Aura, le doy a añadir media y clico aquí en iniciar fábrica 360, pues ya esto va a empezar a cargar. Y poquito más tarde, fíjate qué tenemos por aquí. Tendríamos un apartado de estrategia en donde nos aparece cómo poder ser concepto de toda esta campaña. Además, fíjate que por la parte izquierda nos ha creado diferentes contextos, además según la etapa del funnel, que se suele decir en marketing, de TOFU, MOFU y BOFU, desde la parte más alta hasta la parte más baja. Es decir, bueno, tampoco vamos a entrar en una clase de marketing, pero aquí como podemos ver, pues realmente va cambiando conforme yo clico en estos diferentes conceptos. Manteniendo el primero, podemos ver cómo aparte de la estrategia tendríamos el apartado de creatividad, donde podemos ver tanto las publicaciones de uno a uno, verticales y horizontales. Esto además me ha creado diferentes etiquetas que podría utilizar, por ejemplo podría empezar por una imagen cinematográfica en el formato 1:1. Le voy a dar a generar. En la vertical le voy a pedir una de lifestyle para una story, y en el formato horizontal le voy a pedir una más creativa o artística. Le doy a generar, y mientras eso se va procesando, fíjate que también me ha puesto por aquí cuál podría ser los hooks, los titulares y el copy y storytelling que podríamos tener en cada una de estas publicaciones. Fíjate que lo que te he dicho, esto ya tendríamos por aquí las imágenes, que como puedes ver sería exactamente igual que el producto que le hemos subido. Aquí también podemos ver esta con esta persona, y la última más artística que podemos ver por esta parte de aquí. Fíjate que además podría regenerar o generar vídeos. Pero sin perdernos en la herramienta, también tenemos un apartado de canales donde nos aparece que podríamos hacer tanto en anuncios de Meta, en TikTok, en LinkedIn Ads, en Google de medios de pago y demás. Y por último, también tenemos un apartado de idiomas para que podamos trabajar todas estas campañas en diferentes mercados. Y es que con esto realmente podemos automatizar prácticamente cualquier tipo de flujo creativo creando nuestras propias herramientas. Esto es algo que ya estuvimos hablando sobre herramientas en más detalles sobre vídeo aquí. Así que dicho esto, vayamos al último bloque. Vamos a ver rápidamente este último caso para ver la tendencia a la que se está yendo Google, y es el hecho de enfocarse en todo el apartado agéntico. Y es que acaba de mejorar los agentes gestionados desde la API para que estos puedan gestionar tareas en segundo plano, MCPs y demás. En definitiva, van a poder hacer prácticamente lo que hemos visto visto en herramientas como AntiGravity, pero lo podríamos incorporar a cualquier herramienta que nosotros desarrollemos, ya que ahora con la API de Gemini, aparte de poder integrar modelos de inteligencia artificial, podemos establecer este tipo de modelo agéntico. Podemos ver que esta funcionalidad recientemente le están aportando nuevas mejoras para que realmente lo podamos utilizar, y una de las más interesantes es que por primera vez podemos probarlo en los planes gratuitos también. Una de las formas más fáciles de utilizarla sería directamente sobre Google AI Studio, ya que directamente por aquí tenemos todo el laboratorio de los últimos modelos, como el que vimos al principio de Gemini 3.7 Flash. Pero junto a este, si nos vamos al apartado de agentes, también nos encontramos los modelos de Antigravity desde aquí. Y además este lo podemos elegir con el último modelo de Gemini 3.7 Flash. Esto realmente daría para muchos casos de uso, es un poco más técnico, pero ten en cuenta que más allá de utilizarlo desde aquí, también lo podríamos sacar para trabajar en nuestras propias herramientas. Esto realmente da como para un vídeo entero, así que si te gustaría que hablase de esto en más detalle, déjamelo por los comentarios y haré un vídeo al respecto. Con esto, cada vez podemos automatizar más partes de nuestro día a día de forma sencilla, pero no se trata de hacer más cosas, sino de hacer las cosas correctas de una mejor forma.