Google, de Alphabet Inc., lleva meses de retraso en la entrega de Gemini 3.5 Pro, su modelo insignia de IA más potente, porque la compañía se ha tomado tiempo para tratar de mejorar sus capacidades, particularmente en codificación, según personas familiarizadas con el asunto.

El retraso ha sido una fuente de frustración para los ingenieros, investigadores de inteligencia artificial y gerentes de Google, muchos de los cuales están preocupados de que la compañía corra el riesgo de perder una ventaja en el mercado a medida que sus rivales Anthropic y OpenAI producen modelos que exceden las capacidades de Gemini, según 10 empleados actuales y anteriores. Google tiene múltiples capas de partes interesadas involucradas en la preparación de modelos para su lanzamiento, trabajando para entrelazar la IA en una amplia cartera de productos, incluida la búsqueda, los mapas y YouTube, lo que puede causar retrasos, dijeron las personas, que declinaron ser identificadas debido a preocupaciones internas.

Tanto OpenAI como Meta Platforms Inc. lanzaron recientemente nuevos modelos que superan aún más las ofertas actuales de Google en IA para escribir código. A finales del mes pasado, Google actualizó los datos utilizados para entrenar a Gemini en un intento de mejorar estas habilidades, pero los resultados fueron decepcionantes, dijo una de las personas. Las acciones cayeron hasta un 3,2% el jueves.

«Estamos enviando rápidamente una amplia gama de modelos y al mismo tiempo los mantenemos altamente rentables para los clientes», dijo un portavoz de Google en un comunicado. Se esperaba ampliamente que Google lanzara el 3.5 Pro en su conferencia de desarrolladores de mayo. Google también ha estado en conversaciones con el gobierno de EE. UU., que ha estado monitoreando cada vez más los modelos más avanzados de las empresas de inteligencia artificial, sobre sus capacidades, así como sobre los estándares que deberían aplicarse a la industria por motivos de seguridad. «Actualmente estamos probando 3.5 Pro, un modelo Flash actualizado y otros modelos con socios, y estamos colaborando productivamente con el gobierno de EE. UU. en pruebas de modelos y marcos más amplios».

A principios de este año, Anthropic enfrentó un duro golpe por parte de los EE. UU. después de que las pruebas internas señalaran capacidades de ciberseguridad peligrosas en sus últimos modelos, lo que obligó a la startup a retirarlas temporalmente. OpenAI ha limitado y escalonado voluntariamente el lanzamiento de su modelo de IA más nuevo después de enfrentar preocupaciones de seguridad nacional y una presión significativa de la administración Trump.

Los populares productos de Google son una puerta de entrada a la IA generativa para la gente común y pueden generar datos que hacen que sus respuestas sean más inteligentes. Pero alentar a los líderes de todos los departamentos a avanzar en la misma dirección es como intentar hervir un océano, dijo un ex empleado. Cuando los mandatos cambian o los esfuerzos terminan duplicados en varios departamentos, se vuelve aún más difícil mantener una estrategia cohesiva, dijeron empleados actuales y anteriores. También es un desafío para cualquiera que ofrezca obtener los recursos que necesitaría para tener éxito y ganar tracción en el mercado, dijeron.

Después de que el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022 generó preocupaciones de que el motor de búsqueda de Google se volviera obsoleto, la compañía declaró un “código rojo”, una táctica útil para eliminar las capas de burocracia y competencia interna que a menudo frenan los esfuerzos de productos de Google. Pero ahora, competir con IA es algo normal en la empresa, dijo un empleado.

El cofundador de Google, Sergey Brin, y otros abogaban por que Google avanzara más rápido para aprovechar las oportunidades en la codificación de IA, pero sus esfuerzos se vieron frenados por facciones competidoras dentro de la empresa, dijeron dos ex empleados. La unidad de computación en la nube Google Cloud, el laboratorio de investigación Google DeepMind y el equipo detrás del sistema operativo Android están creando herramientas de codificación de IA para desarrolladores, con la participación también de algunos equipos de productos de consumo, dijeron personas familiarizadas con el trabajo.

Los esfuerzos por ganar en codificación también se han topado con algunos ingenieros de Google con una postura más purista, que creen que todo el código importante debe ser escrito por humanos para cumplir con los estándares de Google, dijeron ex empleados. Al principio del lanzamiento de la tecnología, los empleados también enfrentaron restricciones en el uso de Gemini para escribir o analizar software por preocupaciones de que el código propietario pudiera filtrarse en los datos de entrenamiento del modelo de IA, dijeron. Esas políticas, que desde entonces se han relajado, limitaron las oportunidades para que los ingenieros experimentaran con el desarrollo de la IA.

Google dijo que anunció en su conferencia sobre la nube más reciente que el 75% del código de la empresa ahora es generado por IA, lo que significa que está siendo revisado y sobreviviendo hasta la producción, y cumpliendo con los estándares de Google. La compañía también dijo que simplificó algunas de sus herramientas de codificación en todos los productos, en su mayoría consolidándolas bajo Google Antigravity, que proporciona la estructura para los datos, la memoria y los protocolos de seguridad que la IA necesita para interactuar con los sistemas operativos y las aplicaciones.

Google está tomando medidas para reducir la confusión interna. El arquitecto jefe de IA, Koray Kavukcuoglu, está trabajando con el equipo de ingeniería principal de Google para unir las herramientas internas de codificación de inteligencia artificial de la empresa. Y a principios de este año, la compañía formó un equipo dentro de DeepMind para abordar la codificación de IA, dirigido por el ingeniero de investigación Sebastian Borgeaud, informó Bloomberg.

Ahora se espera que los ingenieros de Google utilicen IA para generar código. Pero cuando intentan utilizar la IA, a menudo se topan con limitaciones de capacidad debido a la competencia por la potencia informática dentro de Google.

Los investigadores de IA dicen que el punto de venta más fuerte de Gemini es consultar los datos de búsqueda de Google, mientras que Anthropic y OpenAI han tomado la iniciativa en la construcción de los modelos más potentes. Google dice que tiene otras fortalezas en IA, como la capacidad de trabajar con varios tipos de entradas como imágenes o videos, y avances en modelos mundiales de IA, que pueden imitar entornos físicos.

La frustración de algunos investigadores con la posición de Google en la carrera de la IA ha contribuido a una ola de salidas hacia Anthropic y otros laboratorios importantes, según ex empleados.

Sólo algunos equipos pueden utilizar Claude de Anthropic. El acceso quedó restringido a los equipos que realizaban investigaciones de vanguardia y otros proyectos de alta prioridad.

Mientras esperan la versión 3.5 Pro de Gemini, los clientes de Google han tenido una experiencia mixta con Gemini 3.5 Flash. Rodrigo Davies, gerente de producto de la plataforma de diseño Figma, dijo que la compañía agregó recientemente 3.5 Flash a su recién lanzado «agente Figma», un asistente de inteligencia artificial que ayuda a los diseñadores a generar e iterar ideas. Para Figma, el modelo alcanzó un punto óptimo de velocidad y calidad.

Pero Freddy Vega, director ejecutivo y fundador de Platzi, una plataforma latinoamericana de tecnología educativa, dijo que 3.5 Flash ocupa un incómodo término medio: es más caro que el modelo 3.1 Flash anterior de Google, pero más lento y sigue siendo mucho menos capaz que las ofertas premium de la competencia. Dijo que el modelo a menudo tiene problemas con los datos estructurados.

Para tareas que requieren un equilibrio entre velocidad y razonamiento, su equipo abandonó Google y optó por uno de los modelos de nivel medio de Anthropic.

Love y Alba escriben para Bloomberg.