En el corazón de la carrera por la inteligencia artificial, Google enfrenta una paradoja propia de las grandes instituciones: cuanto más vasto es el imperio, más difícil resulta moverlo con agilidad. El retraso de Gemini 3.5 Pro no es solo un tropiezo técnico, sino el reflejo de tensiones organizacionales profundas que revelan cómo la complejidad interna puede convertirse en el mayor adversario de una empresa que compite contra rivales más ágiles. Mientras OpenAI y Anthropic avanzan, Google busca reconciliar su ambición con su propia arquitectura.
Google retrasa Gemini 3.5 Pro mientras pierde terreno ante OpenAI y Anthropic
Lograr que los líderes avancen en la misma dirección es como intentar hervir un océano
Mark
¿Por qué Google, con toda su escala y recursos, no puede simplemente lanzar un modelo mejor más rápido?
Mimi
Porque Google no es una startup. Tiene 200,000 empleados, decenas de productos, y cada lanzamiento de IA debe integrarse en búsqueda, Maps, YouTube. Eso requiere coordinación entre equipos que a menudo tienen incentivos diferentes.
Mark
Entonces el retraso no es técnico, sino organizacional.
Mimi
Exactamente. El código está mejorando, pero la máquina interna que lo produce está trabada. Algunos ingenieros creen que todo debe ser revisado por humanos. Otros quieren ir rápido. Mientras debaten, OpenAI lanza.
Mark
¿Y por qué los empleados se van a Anthropic?
Mimi
Porque ven que sus competidores están ganando. Si trabajas en IA y tu empresa está retrasada, te preguntas si deberías estar en otro lugar. La frustración se convierte en salidas.
Mark
¿Qué significa que el 75 por ciento del código de Google ahora se genera con IA?
Mimi
Que internamente, Google ya está usando IA para escribir código. Pero esa capacidad no está disponible en Gemini 3.5 Pro para los clientes. Es como si Google tuviera una herramienta poderosa que no puede vender.
Mark
¿Puede Google recuperarse?
Mimi
Sí, pero necesita resolver su problema interno primero. Unificar herramientas, alinear equipos, dejar que los ingenieros experimenten sin miedo. El talento está ahí. La tecnología está ahí. Lo que falta es claridad.
Der Puls
- Google lleva meses sin poder lanzar Gemini 3.5 Pro, su modelo más potente, mientras ingenieros y directivos temen que la empresa pierda posición frente a OpenAI y Anthropic.
- La fragmentación interna es severa: múltiples equipos —Cloud, DeepMind, Android— desarrollan herramientas de IA en paralelo sin una dirección unificada, y las políticas de seguridad frenaron durante meses la experimentación con código.
- Los resultados decepcionantes de la última actualización de entrenamiento provocaron una caída de hasta 3,2% en las acciones de Google, y la frustración ha empujado a investigadores clave hacia Anthropic y otros laboratorios.
- Google intenta ordenar el caos: el arquitecto jefe de IA trabaja para unificar herramientas internas, y un nuevo equipo en DeepMind lidera los esfuerzos de programación, aunque la escasez de capacidad computacional sigue siendo un obstáculo real.
- Los clientes reportan experiencias divididas con Gemini 3.5 Flash: para algunos es un equilibrio útil entre velocidad y calidad, pero para otros —como el CEO de Platzi— es un modelo caro, lento e insuficiente frente a la competencia.
En el corazón de la carrera por la inteligencia artificial, Google enfrenta una paradoja propia de las grandes instituciones: cuanto más vasto es el imperio, más difícil resulta moverlo con agilidad. El retraso de Gemini 3.5 Pro no es solo un tropiezo técnico, sino el reflejo de tensiones organizacionales profundas que revelan cómo la complejidad interna puede convertirse en el mayor adversario de una empresa que compite contra rivales más ágiles. Mientras OpenAI y Anthropic avanzan, Google busca reconciliar su ambición con su propia arquitectura.
Google acumula meses de retraso en el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro, su modelo de inteligencia artificial más ambicioso, mientras la empresa lucha por mejorar sus capacidades de programación. Diez empleados y exempleados consultados coinciden en que los modelos de OpenAI y Anthropic ya superan a Gemini en estas tareas, generando una frustración que se extiende desde los ingenieros hasta los niveles directivos. Las acciones de la compañía cayeron hasta un 3,2% tras conocerse que la última actualización de datos de entrenamiento no produjo los resultados esperados.
El problema no es solo técnico. La estructura organizacional de Google, diseñada para gestionar un ecosistema enorme de productos, convierte cada lanzamiento en una negociación entre múltiples departamentos. Un exempleado lo describió con claridad: coordinar a todos los líderes es como intentar hervir un océano. El cofundador Sergey Brin impulsó una mayor velocidad en el desarrollo de IA para programación, pero sus esfuerzos chocaron con facciones internas que se resistían al cambio, incluidos ingenieros con una visión más purista que consideran que el código crítico debe ser escrito por humanos.
Durante meses, las propias políticas de seguridad de Google impidieron que sus ingenieros usaran Gemini para escribir o analizar código, por temor a que información propietaria se filtrara en los datos de entrenamiento. Esas restricciones se han flexibilizado, y la empresa anunció que el 75% de su código ya se genera con IA. Ahora, el arquitecto jefe de IA trabaja para unificar las herramientas internas, y un nuevo equipo en DeepMind lidera los esfuerzos de codificación. Sin embargo, la competencia interna por recursos computacionales sigue limitando el trabajo diario de los ingenieros.
Mientras Google reorganiza sus fuerzas, la insatisfacción empuja talento hacia la competencia y aleja a algunos clientes. El CEO de Platzi, plataforma educativa latinoamericana, dejó de usar Gemini 3.5 Flash por considerarlo más caro, más lento y menos capaz que las alternativas de Anthropic. Otros usuarios, como el equipo de Figma, encuentran en Flash un equilibrio aceptable. La brecha entre ambas experiencias ilustra el momento crítico que atraviesa Google: una empresa con recursos enormes que aún no ha logrado traducirlos en velocidad.
Google lleva meses de retraso en el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro, su modelo de inteligencia artificial más potente, mientras la compañía intenta mejorar especialmente sus capacidades para escribir código. El retraso ha generado frustración considerable dentro de la empresa: ingenieros, investigadores de IA y directivos temen que Google esté perdiendo terreno frente a competidores como OpenAI y Anthropic, cuyos modelos ya superan las capacidades actuales de Gemini según diez empleados y exempleados consultados.
La demora obedece en parte a la complejidad organizacional de Google. La empresa involucra múltiples áreas en la preparación de cada lanzamiento mientras intenta integrar inteligencia artificial en una amplia cartera de productos: su buscador, Maps, YouTube. Esta estructura suele provocar retrasos significativos. A finales del mes pasado, Google actualizó los datos utilizados para entrenar a Gemini con el objetivo de mejorar sus habilidades de programación, pero los resultados fueron decepcionantes. Las acciones de la compañía cayeron hasta un 3,2 por ciento el jueves. Se esperaba que Google presentara la versión 3.5 Pro en su conferencia de desarrolladores de mayo.
La frustración interna refleja un problema más profundo: lograr que los líderes de todos los departamentos avancen en la misma dirección es como intentar hervir un océano, según comentó un exempleado. Cuando las directrices cambian o los esfuerzos se duplican en varios departamentos, resulta aún más difícil mantener una estrategia coherente. El cofundador Sergey Brin y otros abogaban por que Google actuara con mayor rapidez para aprovechar las oportunidades en programación de IA, pero sus esfuerzos se vieron frenados por facciones rivales dentro de la empresa. Múltiples unidades están desarrollando herramientas de programación de IA: Google Cloud, Google DeepMind y el equipo de Android, con participación también de algunos equipos de productos de consumo.
La oposición interna también provino de ingenieros con una postura más purista, quienes creen que todo código importante debe ser escrito por humanos para cumplir con los estándares de Google. Al principio, los empleados enfrentaron restricciones para usar Gemini para escribir o analizar software, debido a la preocupación de que el código propietario pudiera filtrarse en los datos de entrenamiento del modelo. Estas políticas, que desde entonces se han flexibilizado, limitaron las oportunidades de los ingenieros para experimentar con desarrollo de IA. Google anunció recientemente que el 75 por ciento del código de la compañía ahora se genera mediante IA, se revisa y se implementa en producción, cumpliendo con sus estándares.
Google está tomando medidas para reducir la confusión interna. Koray Kavukcuoglu, arquitecto jefe de IA, colabora con el equipo principal de ingeniería para unificar las herramientas internas de programación de inteligencia artificial. A principios de este año, la empresa formó un equipo dentro de DeepMind para abordar la programación de IA, dirigido por el ingeniero de investigación Sebastian Borgeaud. Sin embargo, cuando los ingenieros intentan utilizar IA para generar código, a menudo se topan con limitaciones de capacidad debido a la competencia por potencia de cálculo dentro de Google.
La frustración de algunos investigadores con la posición de Google en la carrera por IA ha contribuido a una oleada de marchas hacia Anthropic y otros laboratorios de primer nivel. Mientras tanto, los clientes de Google reportan experiencias mixtas con Gemini 3.5 Flash, la versión actual disponible. Rodrigo Davies, gerente de producto de la plataforma de diseño Figma, comentó que la compañía incorporó recientemente 3.5 Flash a su nuevo Figma agent, un asistente de IA que ayuda a los diseñadores a generar y perfeccionar ideas, logrando un equilibrio perfecto entre velocidad y calidad. Sin embargo, Freddy Vega, CEO de Platzi, una plataforma latinoamericana de tecnología educativa, afirmó que Flash 3.5 ocupa una posición intermedia incómoda: es más caro que el modelo Flash 3.1 anterior, más lento, y sigue siendo mucho menos potente que las ofertas premium de la competencia. Su equipo ha dejado de usar Google y ha optado por uno de los modelos de gama media de Anthropic para tareas que requieren un equilibrio entre velocidad y razonamiento.
Bemerkenswerte Zitate
Lograr que los líderes de todos los departamentos avancen en la misma dirección es como intentar hervir un océano— Exempleado de Google
Flash 3.5 ocupa una posición intermedia incómoda: es más caro que el modelo anterior, más lento, y sigue siendo mucho menos potente que las ofertas premium de la competencia— Freddy Vega, CEO de Platzi
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