Automatizar Flujos de Trabajo en Opal Con La Nueva Función de Google

Google acaba de darle un empujón importante a Opal, su app de “vibe-coding”, con un nuevo agente capaz de convertir prompts en flujos de trabajo automatizados y miniapps funcionales, que no se quedan únicamente en la demo bonita. Aquí la clave ya no es simplemente “hacer una app con IA” —algo que a estas alturas empieza a sonar repetido—, sino permitir que Opal planifique y ejecute tareas de forma guiada, paso a paso, como si incorporara un mini project manager dentro del sistema.

En concreto, la novedad consiste en un agente que crea miniaplicaciones capaces de organizar y completar tareas a partir de instrucciones en lenguaje natural. Es decir, escribes algo como “prepárame un flujo para gestionar pedidos y seguimiento” y el sistema no solo genera la interfaz, sino que también construye el pipeline y lo ejecuta sin que tengas que tocar código.

El cambio importante es claro: Opal pasa de “crear” a “operar”

Hasta ahora, muchas herramientas de prompt-to-app brillaban en el momento inicial: la pantalla lista, el formulario generado, el “mira qué rápido lo hice”. Sin embargo, lo realmente complejo empieza cuando esa aplicación debe interactuar con el mundo real: tomar decisiones, guardar estado, solicitar datos faltantes y encadenar acciones de forma coherente.

Según Google, este nuevo agente genera un plan de pasos y luego decide cuál es el siguiente movimiento dentro de la tarea. No se trata de un botón que ejecuta una receta fija, sino de un flujo que se adapta dinámicamente a lo que va ocurriendo.

Además, el sistema selecciona automáticamente las herramientas necesarias para completar el trabajo, y ahí está una de las diferencias fundamentales: elegir el “cómo” sin que el usuario diseñe integraciones manualmente es lo que separa un juguete de un asistente realmente útil.

Gemini 3 Flash es el motor, y eso explica la velocidad

Esta funcionalidad está basada en Gemini 3 Flash, una variante pensada para ofrecer velocidad con un coste contenido. La elección no es casual, ya que encaja perfectamente con un producto donde el usuario itera constantemente: prompt, ajuste, ejecución, corrección… y vuelta a empezar.

Si cada prueba fuera lenta o costosa en términos de inferencia, la experiencia de “vibe-coding” perdería su encanto en minutos. Sin embargo, usar un modelo optimizado para rapidez también implica que el producto debe actuar como un rail: buenos valores por defecto, herramientas bien seleccionadas y un flujo guiado que evite que el usuario se desoriente.

En otras palabras, la velocidad es una ventaja, pero requiere un diseño de producto sólido para que la experiencia sea fluida y consistente.

La memoria entre sesiones cobra sentido cuando entra Sheets

Uno de los ejemplos más interesantes que plantea Google es el uso de Google Sheets como sistema de “memoria” entre sesiones. Esto significa que el agente puede apoyarse en Sheets para mantener datos persistentes sin necesidad de construir una base de datos desde cero.

Imagina una miniapp para e-commerce: podrías almacenar preferencias, registros o listas de seguimiento en una hoja que actúe como respaldo continuo. Y aquí es donde muchas herramientas no-code suelen romperse, justo cuando necesitas estado, historial o continuidad real entre usos.

Además, Sheets es un estándar de facto en miles de equipos, muchas veces por simple inercia organizacional. Convertirlo en la memoria de un agente es una decisión pragmática que reduce fricción y facilita la adopción. Menos infraestructura, más acción inmediata.

Nativamente interactivos: el agente pregunta cuando hace falta

Google define estos agentes como “interactivamente nativos”, lo que implica que no ejecutan instrucciones de forma ciega. Si necesitan información adicional para continuar, la solicitan o presentan opciones antes de avanzar.

La idea es potente: el flujo deja de ser una secuencia rígida y se convierte en una conversación con puntos de control. Sin embargo, aquí también se medirá la calidad real del producto. Si las preguntas son inteligentes y llegan en el momento adecuado, el sistema se sentirá como un verdadero asistente; si interrumpe constantemente con dudas innecesarias, se convertirá en un estorbo.

La diferencia entre ambas experiencias estará en tres factores clave: latencia, contexto y precisión al pedir aclaraciones.

De lanzamiento gradual a expansión internacional

Opal se presentó inicialmente para usuarios de Estados Unidos en julio de 2025 como una propuesta enfocada en crear mini aplicaciones web y “remixar” apps existentes, casi como un TikTok aplicado al software. En octubre de ese mismo año, Google amplió la disponibilidad a 15 países adicionales, incluyendo Canadá, India, Japón, Corea del Sur, Vietnam, Indonesia, Brasil y Singapur.

Posteriormente, en diciembre, la compañía integró Opal dentro de Gemini mediante un editor visual que permitía crear aplicaciones personalizadas sin escribir código. Visto en perspectiva, añadir ahora un agente que planifica y ejecuta flujos parece el siguiente paso lógico: primero creas, luego automatizas y finalmente escalas.

La competencia aprieta: el prompt-to-app ya es una carrera

Google no compite en solitario. En el mercado ya destacan plataformas como Lovable y Replit, que se han convertido en referentes dentro del paradigma “hazme una app con un prompt”. A esto se suma una nueva generación de start-ups que están ganando relevancia, como Wabi, Emergent y Rocket.new. El espacio ya no es una curiosidad experimental; es una carrera abierta.

Sin embargo, Google cuenta con una ventaja difícil de replicar: su ecosistema. Desde Sheets hasta todo lo que vive dentro de Gemini, la integración nativa puede marcar la diferencia. Si Opal consigue que conectar piezas sea automático y fiable, el resto del mercado tendrá que responder con integraciones superiores o una especialización muy marcada.