- Acceso a los modelos Gemini de Google, empezando por Gemini 2.5, directamente desde OCI Generative AI.
- Integración con Vertex AI para ampliar a modelos multimodales y especializados como MedLM.
- Posible incorporación de Gemini como opción en Oracle Fusion Cloud Applications y uso de créditos universales.
- Casos de uso empresariales: agentes de IA, automatización, productividad, recuperación de información y desarrollo de software.
Oracle y Google Cloud han reforzado su colaboración para acercar los modelos Gemini al entorno de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI, con disponibilidad inicial del modelo Gemini 2.5. Con este movimiento, las organizaciones podrán diseñar y ejecutar agentes de inteligencia artificial desde sus propias cuentas de OCI, cubriendo casos que van desde la comprensión multimodal hasta la automatización de procesos y la recuperación de información.
La hoja de ruta contempla ampliar progresivamente el catálogo mediante integraciones con Vertex AI, incorporando capacidades de generación de vídeo, imagen, voz y música, además de modelos especializados por sector, entre ellos MedLM para entornos sanitarios. Oracle también baraja ofrecer estos modelos como opción dentro de Oracle Fusion Cloud Applications y habilitar el acceso con créditos universales ya existentes, sin trámites adicionales fuera de la plataforma.
Acceso a Gemini desde OCI: qué podrán hacer las empresas
Con la disponibilidad de Gemini 2.5 a través de OCI Generative AI, los equipos de TI podrán consumir estos modelos desde el entorno que ya usan para sus cargas críticas, manteniendo políticas de seguridad y gobierno unificadas. Esto permitirá crear agentes de IA orientados a tareas de negocio sin abandonar el perímetro de OCI.
- Comprensión multimodal: análisis combinado de texto, imágenes y otros formatos.
- Asistencia a desarrolladores: soporte a codificación y modernización de aplicaciones.
- Automatización de procesos: orquestación de flujos y generación de documentos.
- Productividad y búsqueda: recuperación de información y gestión del conocimiento.
La infraestructura de Oracle está preparada para cargas de IA exigentes, con instancias GPU y servicios diseñados para desplegar modelos generativos a gran escala. Los modelos Gemini aportan ventanas de contexto amplias, capacidades de razonamiento y controles de seguridad y cifrado para proteger datos sensibles en entornos corporativos.
El plan conjunto prevé incorporar la familia completa de Gemini mediante Vertex AI, incluyendo modelos que generan vídeo, imágenes, voz y música, así como variantes específicas por industria como MedLM. En determinados despliegues, los clientes podrán optar a funcionalidades de fundamentación con Google Search y a patrones de recuperación aumentada (RAG), mejorando la precisión y la trazabilidad de las respuestas en procesos críticos.
Todo ello se apoyará en las medidas de cifrado, privacidad y control que aplica Oracle en su infraestructura, con el objetivo de garantizar una ejecución consistente de los modelos y cumplir con exigencias regulatorias habituales en sectores como finanzas o sanidad. Así, las empresas podrán combinar la potencia de los modelos de Google con la gobernanza y observabilidad que ya gestionan en OCI.
De la infraestructura al negocio: hacia Fusion Cloud Applications
Asimismo, la alianza estudia integrar Gemini como opción disponible dentro de Oracle Fusion Cloud Applications. Esto facilitaría inyectar capacidades de IA en flujos de trabajo de finanzas, recursos humanos, cadena de suministro, ventas, servicio y marketing, acercando la inteligencia generativa a los usuarios de negocio.
Un punto práctico para muchos clientes es que podrían utilizar sus créditos universales de Oracle para acceder a los modelos de Google, optimizando la contratación y el control del gasto. Esta fórmula reduce la fricción de compra y permite evaluar casos de uso con menor tiempo de adopción y sin acuerdos adicionales fuera de OCI.
Qué dicen los proveedores
Desde Google Cloud, su consejero delegado Thomas Kurian ha señalado que compañías de múltiples sectores ya están utilizando Gemini para impulsar agentes de IA y que esta colaboración facilita a los clientes de Oracle el acceso directo a los modelos desde sus entornos existentes, agilizando el despliegue y la operación en producción.
Por parte de Oracle, Clay Magouyrk, presidente de Oracle Cloud Infrastructure, recalca que ofrecer Gemini a través de OCI Generative AI encaja con la estrategia de la compañía de proporcionar soluciones de IA potentes, seguras y rentables, y de ampliar un catálogo que combina modelos abiertos y propietarios bajo un mismo paraguas.
Casos de uso que ganan tracción
La combinación de Gemini y los servicios de infraestructura de OCI apunta a escenarios donde la IA generativa puede aportar valor inmediato sin reescribir sistemas completos. Entre los más mencionados están la asistencia a desarrolladores, la integración de datos, la creación de contenido empresarial y los asistentes para la atención al cliente y operaciones.
- Desarrollo y TI: generación de código, revisiones y soporte para modernización de aplicaciones.
- Operaciones: automatización de aprobaciones, análisis de incidencias y documentación técnica.
- Back office: redacción de informes, extracción de conocimiento y preparación de presentaciones.
- Sanidad y sectores regulados: casos con modelos especializados como MedLM y trazabilidad reforzada.
Aspectos a considerar antes del despliegue
Para obtener el máximo rendimiento, las organizaciones deberán evaluar el modelo más adecuado para cada tarea, diseñar flujos con recuperación de información cuando aplique y establecer controles de seguridad y gobierno. La gestión de costes mediante créditos universales, la observabilidad de prompts y respuestas, y la revisión humana en procesos sensibles seguirán siendo piezas clave.
Esta ampliación de la alianza busca responder a la creciente demanda de IA generativa en la empresa, combinando interoperabilidad entre plataformas, opciones de consumo flexibles y un enfoque en seguridad y escalabilidad que intenta acercar la experimentación a producción de forma más predecible.
