Google DeepMind atraviesa un periodo turbulento marcado por la salida de líderes de alto perfil, el estancamiento de lanzamientos de productos y un éxodo de talento clave hacia laboratorios de IA rivales.

La semana pasada, Demis Hassabis, durante mucho tiempo CEO y cofundador de Google DeepMind, anunció que dejaba su cargo como director ejecutivo para asumir una nueva posición como presidente. Hassabis entregó el control operativo diario al director de tecnología de DeepMind, Koray Kavukcuoglu, quien ahora reporta directamente al CEO de Google, Sundar Pichai, en lugar de conservar un cargo de liderazgo independiente dentro de DeepMind. A los pocos minutos de ese anuncio, trascendió la noticia de que el científico jefe Jeff Dean también se marchaba.

Estos cambios de liderazgo coronan una etapa difícil para la división de IA. Gemini 3.5 Pro, presentado con gran expectación en Google I/O en mayo, ya ha perdido tres fechas programadas de lanzamiento. Según la firma independiente de evaluación Artificial Analysis, el mejor modelo actualmente disponible de Google, Gemini 3.6 Flash, se sitúa por detrás de Anthropic, OpenAI, xAI, Meta y al menos un laboratorio chino en inteligencia bruta, una notable reversión respecto al año pasado, cuando Google ocupó brevemente la primera posición en la clasificación de IA. La brecha en los benchmarks importa más allá del prestigio: las empresas eligen cada vez más sus plataformas de nube y productividad en función de qué proveedor ofrece los modelos subyacentes más potentes, lo que significa que el rezago en la capa de modelos puede extenderse a los ingresos de Google Cloud y Workspace.

Varios ingenieros comentaron a Fortune que la reorganización acelera un desplazamiento gradual de influencia desde Londres, donde se fundó DeepMind, hacia Mountain View, sede de Google. Expresaron su preocupación de que la salida de Hassabis del cargo de CEO señale el debilitamiento de la histórica barrera entre DeepMind y su empresa matriz, una separación de gran importancia cultural porque DeepMind operaba originalmente como un laboratorio de investigación semiautónomo tras la adquisición por parte de Google en 2014, con su propia junta de ética y agenda de investigación independiente. Un portavoz de Google rechazó esa caracterización, afirmando que Londres sigue siendo central en las operaciones y que DeepMind conserva su autonomía de investigación bajo la nueva estructura.

La retención de talento también se ha convertido en un desafío apremiante. En una sola semana de junio, Google perdió a Noam Shazeer, colíder de Gemini, que se fue a OpenAI, y a John Jumper, coinventor de AlphaFold, que partió a Anthropic. Otros dos veteranos de AlphaFold, Jonas Adler y Alexander Pritzel, siguieron los pasos de Jumper poco después. Los ingenieros atribuyeron las salidas a la contratación agresiva por parte de competidores con grandes recursos financieros, la frustración por el desempeño decreciente en los benchmarks de programación y la búsqueda de empleados de participaciones previas a la IPO en empresas rivales antes de su salida a bolsa. Las pérdidas reflejan un patrón más amplio de la industria en el que los mejores investigadores de IA obtienen paquetes de compensación que, según informes, alcanzan decenas de millones de dólares anuales, mientras laboratorios respaldados por reservas multimillonarias compiten por un grupo reducido de profesionales experimentados.

A pesar de estos reveses, Google conserva importantes ventajas estructurales. La infraestructura de chips de propiedad exclusiva de la empresa —sus Unidades de Procesamiento Tensorial—, sus capacidades de computación en la nube y su red de distribución global siguen siendo inigualables por cualquier competidor nativo de IA, activos que podrían compensar un desempeño más débil en la capa de modelos. Sin embargo, cuatro años después del primer "código rojo" interno de IA en Google, declarado en respuesta al lanzamiento viral de ChatGPT a finales de 2022, DeepMind enfrenta una renovada presión para demostrar que puede iterar con la suficiente rapidez para mantenerse competitivo. Los próximos meses probablemente se evaluarán en función de si el próximo lanzamiento importante de Gemini se entrega a tiempo y si la transición de liderazgo estabiliza o acelera la fuga de talento. Esta vez, DeepMind debe navegar esa prueba sin las dos personas —Hassabis y Dean— más estrechamente identificadas con la identidad científica de la organización.

Esta nota se publicó originalmente en Fortune.com.