Google, la empresa de Alphabet Inc., lleva varios meses de retraso en el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro, su modelo insignia de inteligencia artificial más avanzado, porque ha dedicado más tiempo a mejorar sus capacidades, especialmente en programación, según personas familiarizadas con el asunto.
El retraso ha generado frustración entre ingenieros, investigadores de inteligencia artificial y directivos de Google, muchos de los cuales temen que la compañía esté perdiendo ventaja frente a competidores como Anthropic y OpenAI, cuyos modelos ya superan las capacidades actuales de Gemini, según 10 empleados y exempleados. De acuerdo con las fuentes, Google involucra a múltiples áreas en la preparación de cada lanzamiento mientras intenta integrar la inteligencia artificial en una amplia cartera de productos, entre ellos su buscador, Maps y YouTube, lo que suele provocar demoras. Las personas consultadas pidieron no ser identificadas debido a que hablaron sobre asuntos internos.
Tanto OpenAI como Meta Platforms Inc. presentaron recientemente nuevos modelos que vuelven a situarse por delante de Google en inteligencia artificial aplicada a la programación. A finales del mes pasado, Google actualizó los datos utilizados para entrenar Gemini con el objetivo de mejorar esas capacidades, aunque los resultados fueron decepcionantes, según una de las fuentes. Las acciones de Alphabet llegaron a caer hasta 3,2% el jueves.
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“Estamos lanzando rápidamente una amplia gama de modelos, manteniendo al mismo tiempo precios muy competitivos para nuestros clientes”, afirmó un portavoz de Google en un comunicado. El mercado esperaba que Gemini 3.5 Pro fuera presentado durante la conferencia anual de desarrolladores celebrada en mayo. Google también ha mantenido conversaciones con el gobierno de Estados Unidos, que intensificó la supervisión sobre los modelos más avanzados de inteligencia artificial, para analizar las capacidades de Gemini y los estándares de seguridad que deberían aplicarse al sector. “Actualmente estamos probando Gemini 3.5 Pro, una versión mejorada de Flash y otros modelos con nuestros socios, además de mantener una colaboración productiva con el gobierno de EE.UU. en materia de pruebas y marcos regulatorios.”
A comienzos de este año, Anthropic enfrentó fuertes presiones por parte de las autoridades estadounidenses después de que pruebas internas detectaran capacidades peligrosas relacionadas con ciberseguridad en sus modelos más recientes, obligando a la empresa a retirarlos temporalmente. OpenAI también ha limitado y escalonado voluntariamente el lanzamiento de su nuevo modelo de inteligencia artificial tras enfrentar preocupaciones de seguridad nacional y una fuerte presión de la administración de Donald Trump.
Los productos populares de Google constituyen una puerta de entrada a la inteligencia artificial generativa para millones de personas y proporcionan datos que permiten mejorar las respuestas de sus modelos. Sin embargo, conseguir que todas las áreas de la compañía avancen en la misma dirección es como “intentar hervir el océano”, explicó un exempleado. Cuando cambian las prioridades o distintos departamentos duplican esfuerzos, resulta aún más difícil mantener una estrategia coherente, señalaron empleados actuales y antiguos. También se vuelve más complicado que una sola iniciativa reciba los recursos necesarios para tener éxito y ganar participación en el mercado.
Tras el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, que despertó temores sobre el futuro del buscador de Google, la empresa declaró un “código rojo”, una medida destinada a superar la burocracia interna y acelerar el desarrollo de productos. Sin embargo, actualmente la competencia en inteligencia artificial se ha convertido en el estado habitual de la compañía, afirmó uno de los empleados.
El cofundador de Google, Sergey Brin, y otros directivos impulsaban una estrategia para acelerar el desarrollo de herramientas de programación basadas en inteligencia artificial, aunque sus esfuerzos se vieron frenados por distintas facciones dentro de la empresa, señalaron dos exempleados. Google Cloud, Google DeepMind y el equipo de Android desarrollan actualmente herramientas de programación con inteligencia artificial para desarrolladores, con participación también de algunos equipos de productos para consumidores, según personas familiarizadas con el trabajo.
La apuesta por dominar la programación con inteligencia artificial también encontró resistencia entre algunos ingenieros de Google con una visión más tradicional, quienes consideran que todo el código importante debe ser escrito por personas para cumplir los estándares de la empresa, afirmaron antiguos empleados. En las primeras etapas del despliegue de esta tecnología, además, los ingenieros tenían restringido el uso de Gemini para escribir o analizar software por temor a que código propietario terminara incorporándose a los datos de entrenamiento del modelo. Esas restricciones, que posteriormente fueron flexibilizadas, limitaron las posibilidades de experimentar con inteligencia artificial.
Google señaló que durante su última conferencia de Cloud anunció que el 75% del código generado en la empresa ya proviene de inteligencia artificial, lo que significa que supera los procesos de revisión y llega a producción cumpliendo los estándares de calidad de la compañía. También indicó que simplificó parte de sus herramientas de programación, concentrándolas principalmente bajo la plataforma Google Antigravity, que proporciona la infraestructura de datos, memoria y protocolos de seguridad necesarios para que la inteligencia artificial interactúe con sistemas operativos y aplicaciones.
Google también está tomando medidas para reducir la confusión interna. El arquitecto jefe de inteligencia artificial, Koray Kavukcuoglu, trabaja junto con el principal equipo de ingeniería para unificar las herramientas internas de programación basadas en inteligencia artificial. Además, Bloomberg informó anteriormente que este año la compañía creó dentro de DeepMind un equipo especializado en programación con inteligencia artificial, dirigido por el investigador Sebastian Borgeaud.
Actualmente, se espera que los ingenieros de Google utilicen inteligencia artificial para generar código. Sin embargo, cuando intentan hacerlo suelen encontrarse con limitaciones de capacidad derivadas de la competencia interna por recursos de computación.
Google y sus competidores
Investigadores de inteligencia artificial sostienen que la principal fortaleza de Gemini reside en su capacidad para consultar los datos del buscador de Google, mientras que Anthropic y OpenAI han tomado la delantera en el desarrollo de los modelos más potentes. Google sostiene, por su parte, que cuenta con otras ventajas, como la capacidad para procesar distintos tipos de contenidos —incluidas imágenes y videos— y los avances logrados en modelos de inteligencia artificial capaces de simular entornos físicos.
La frustración de algunos investigadores con la posición de Google en la carrera por la inteligencia artificial ha contribuido a una ola de salidas hacia Anthropic y otros laboratorios líderes, según antiguos empleados.
Solo algunos equipos dentro de Google tienen autorización para utilizar Claude, el modelo de Anthropic. El acceso quedó restringido a los grupos dedicados a investigación de vanguardia y a otros proyectos considerados prioritarios.
Mientras esperan la llegada de Gemini 3.5 Pro, los clientes de Google han tenido experiencias dispares con Gemini 3.5 Flash. Rodrigo Davies, gerente de producto de la plataforma de diseño Figma, afirmó que la empresa incorporó recientemente ese modelo a su nuevo “Figma Agent”, un asistente de inteligencia artificial que ayuda a los diseñadores a generar y desarrollar ideas. Para Figma, el modelo ofreció un equilibrio adecuado entre velocidad y calidad.
Sin embargo, Freddy Vega, fundador y director ejecutivo de la plataforma latinoamericana de tecnología educativa Platzi, considera que Gemini 3.5 Flash ocupa una posición incómoda: resulta más caro que la versión anterior, Gemini 3.1 Flash, pero también es más lento y sigue estando muy por detrás de las opciones premium de la competencia. Añadió que el modelo presenta dificultades para trabajar con datos estructurados.
Para tareas que requieren un equilibrio entre velocidad y capacidad de razonamiento, el equipo de Platzi ha dejado de utilizar Google y ha optado por uno de los modelos de gama media desarrollados por Anthropic.
LM
