Google acelera Gemini: Brin presiona y el modelo estrella se retrasa

El cofundador de Google, Sergey Brin, ha pasado los últimos meses presionando directamente a los equipos de inteligencia artificial de la compañía para que intensifiquen el desarrollo de Gemini, según revelaron fuentes cercanas a Reuters. La intervención de Brin, quien no tiene un cargo ejecutivo formal pero mantiene una influencia significativa, ocurre en un momento en que Google enfrenta dificultades para mantener el ritmo frente a sus competidores. En abril, Brin se dirigió a cientos de empleados de Google DeepMind para instarlos a acelerar el trabajo, y desde entonces ha estado impulsando la asignación de recursos hacia tecnologías como la mejora autónoma recursiva, un enfoque que permite a los sistemas de inteligencia artificial optimizar sus propios procesos de aprendizaje.

Gemini alcanzó un pico de rendimiento en noviembre de 2025, cuando superó a los modelos rivales en varias métricas. Pero ese liderazgo duró poco: Anthropic y OpenAI actualizaron sus respectivos productos y volvieron a tomar la delantera. La respuesta de Google ha sido posponer el lanzamiento de su modelo insignia, Gemini 3.5 Pro, que estaba previsto para mayo durante la conferencia Google I/O.

La compañía presentó en ese evento una versión más rápida y económica, Gemini 3.5 Flash, pero el modelo Pro, que debe ser su buque insignia, se ha retrasado al menos dos meses. Fuentes internas indican que el principal escollo está en las capacidades de codificación: las pruebas internas mostraron un rendimiento inferior al de Claude, de Anthropic, y a las herramientas de OpenAI, lo que llevó a Google a modificar parte de los datos de entrenamiento, sin lograr el salto esperado.

La situación refleja un problema de escala que va más allá de lo técnico. Preparar un modelo del tamaño de Gemini 3.5 Pro implica coordinar a múltiples divisiones —DeepMind, Google Cloud, Android, el buscador, Maps y YouTube— cada una con sus propias prioridades y exigencias de seguridad. Esta estructura, que permite desplegar Gemini en una enorme cantidad de productos, también ralentiza las decisiones. A esto se suma la competencia interna por los recursos de cómputo: los propios ingenieros de Google son animados a usar inteligencia artificial para escribir código, pero a menudo se topan con límites debido a la disputa interna por los procesadores necesarios para entrenar y ejecutar los modelos.

En paralelo, se están produciendo movimientos en la cúpula de Google DeepMind. El 5 de agosto, Alphabet anunció que Demis Hassabis, hasta ahora CEO de DeepMind, asumirá el rol de presidente, y que Koray Kavukcuoglu tomará su lugar. Además, dos de los responsables técnicos de Gemini han dejado la compañía para fundar una startup. La reestructuración incluye también el traslado de algunos equipos de DeepMind a la estructura central de Google.

A pesar de las turbulencias, la app de Gemini ha alcanzado los mil millones de usuarios, según confirmó Sundar Pichai, CEO de Google, calificándola como el producto de más rápido crecimiento en la historia de la compañía. Eso sí, la marca llegó dos meses después de que ChatGPT alcanzara la misma cifra. La carrera por la adopción masiva está más reñida que nunca, pero el verdadero campo de batalla —la capacidad de los modelos para resolver tareas complejas de programación— sigue inclinándose a favor de la competencia.

Para las empresas latinoamericanas que están evaluando en qué plataforma de inteligencia artificial apoyar su transformación digital, este escenario tiene implicaciones concretas. La demora de Google en lanzar Gemini 3.5 Pro significa que, por ahora, las opciones más sólidas para tareas de codificación y automatización de procesos siguen siendo Claude y los modelos de OpenAI.

Las compañías de la región que dependen de la nube de Google —GCP— para sus cargas de trabajo de inteligencia artificial podrían enfrentar una ventana de incertidumbre: el ecosistema de Gemini promete integraciones profundas con productos como Workspace, Maps o YouTube, pero la falta de un modelo de vanguardia para programación puede frenar la adopción de agentes autónomos y asistentes de desarrollo. Mientras Google resuelve sus dilemas internos, los ejecutivos latinoamericanos harían bien en diversificar sus apuestas y no atar toda su estrategia de inteligencia artificial a un solo proveedor.