El miércoles, al finalizar la jornada laboral en Londres, el CEO de Google, Sundar Pichai, y el CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, comunicaron noticias a los empleados.

Hassabis, cofundador de DeepMind y líder histórico del laboratorio, dejaría el cargo de CEO para asumir un rol de presidente, anunciaron. Minutos después, trascendió que el científico jefe Jeff Dean, junto con varios otros investigadores destacados, abandonaban la empresa.

Los empleados de la oficina de DeepMind en Londres quedaron atónitos. Querían saber si el movimiento de Hassabis era un ascenso o una degradación, si conservaría una influencia real sobre la dirección de DeepMind, y si Google estaba consolidando un desplazamiento de poder desde el laboratorio londinense hacia su sede en Mountain View.

Un ingeniero de DeepMind familiarizado con la reacción interna comentó a Fortune que los empleados tenían opiniones "muy divididas" sobre la reorganización, y algunos se preguntaban si el rol de presidente terminaría con Hassabis siendo eliminado por completo de la empresa.

En realidad, las salidas de alto perfil fueron solo la superficie de un año difícil para Google DeepMind. Tres empleados actuales y uno anterior comentaron a Fortune que las tensiones dentro del laboratorio ya venían en aumento. Modelos retrasados, salidas importantes y una disputa pública con el personal por contratos de defensa controvertidos habían dejado a muchos internos cuestionando si Google había perdido su rumbo en la carrera de IA.

Antes considerada líder, la empresa ha cedido terreno recientemente ante sus rivales, especialmente OpenAI y Anthropic. Ese retroceso ha sido más visible en los repetidos retrasos del Gemini 3.5 Pro, que ha incumplido tres plazos de lanzamiento en los últimos meses. Tres ingenieros de DeepMind que hablaron con Fortune atribuyeron los retrasos a la incapacidad de la empresa para priorizar las capacidades de codificación de IA.

Por segunda vez en apenas cuatro años, Google está nuevamente intentando alcanzar a sus competidores.

Google DeepMind ahora lucha por retener su ventaja técnica, conservar a sus mejores investigadores y gestionar una revuelta de empleados por su trabajo en defensa. La reorganización de Pichai, que según los empleados traslada el poder de vuelta a Mountain View y acerca DeepMind a Google propiamente dicho, llega en un momento crítico. También es una apuesta: ¿podrá el nuevo liderazgo restaurar el impulso de Google en IA, o profundizará las tensiones internas durante un periodo crucial en la carrera de IA?

Una reestructuración de liderazgo

En una nota dirigida al personal el miércoles, Hassabis afirmó que estaba traspasando las responsabilidades operativas diarias para tener el "tiempo y el espacio de enfocarse en la visión general y ayudar a influir en lo que está por venir de la mejor manera posible."

Pero en lugar de nombrar un nuevo CEO para DeepMind, Pichai comunicó que el director de tecnología de DeepMind, Koray Kavukcuoglu, asumiría las operaciones diarias como vicepresidente senior, reportando directamente a Pichai en lugar de tener un título independiente de CEO. A diferencia de Hassabis, radicado en Londres, Kavukcuoglu trabaja en Mountain View, a unos 6.000 millas de distancia. Un portavoz de Google señaló que Hassabis asumía un rol ampliado enfocado en el avance científico y la estrategia a largo plazo.

Tres ingenieros de DeepMind que pidieron anonimato para tratar asuntos de la empresa comentaron a Fortune que consideraban el cambio como parte de una reestructuración más amplia que traslada el poder hacia Mountain View, donde se encuentra la sede de Google, y lejos de Londres, donde DeepMind fue fundada.

Indicaron que perder a Hassabis como CEO sin nombrar un reemplazo también significa que el laboratorio está siendo parcialmente absorbido por el resto de la empresa y perdiendo parte de su independencia. El primer ingeniero lo calificó como un "pequeño paso, pero que gradualmente continúa la tendencia."

"Mucha gente está bastante molesta por esto", señaló ese ingeniero. "Tanto por la salida de Demis, como por perder parte de la separación de Alphabet y de la identidad como DeepMind."

Durante meses, hubo rumores de un desplazamiento de poder significativo hacia California, junto con preocupaciones sobre el mensaje que ese cambio enviaría al personal basado en Londres. Los trabajadores describieron una "presión constante" a medida que funciones se trasladaban a Mountain View, y varios ingenieros destacados con sede en Londres, incluidos los veteranos de AlphaFold John Jumper, Jonas Adler y Alexander Pritzel, recientemente se fueron a Anthropic.

Según el segundo ingeniero, las líneas de reporte también se habían estado trasladando gradualmente fuera de Hassabis desde hacía un tiempo.

Un portavoz de Google rechazó la idea de que el poder se estaba desplazando a Mountain View y afirmó que Google DeepMind mantenía su compromiso con su presencia en Londres. El portavoz indicó que Hassabis, junto con gran parte del liderazgo de Google DeepMind, permanecería basado en Londres, y que DeepMind conservaría un liderazgo separado y autonomía de investigación bajo Kavukcuoglu.

Desde una perspectiva comercial, puede haber argumentos a favor del cambio, especialmente si la empresa tiene problemas para lanzar modelos en un entorno cada vez más competitivo. Es posible que Mountain View se haya quedado sin paciencia y quiera un control más estricto sobre su joya de la corona en IA.

"Está muy claro que están teniendo un gran debacle interno", dijo el segundo ingeniero. "Esto también puede haber contribuido a acelerar algunos de estos desplazamientos de poder. Por lo general, en Google, cuando algo está rindiendo significativamente por debajo de lo esperado o no funciona, su solución es simplemente hacer una gran reorganización, una reasignación de cómputo y prioridades para intentar arreglarlo."

La trayectoria de DeepMind

Esta no es la primera vez que Google tropieza en su camino de IA.

A finales de 2022, la empresa declaró un "código rojo" tras el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI, por temor al impacto en su negocio principal de búsqueda. Desde entonces, su esfuerzo por ponerse al día ha tenido un éxito parcial. Gemini 3 superó a sus rivales y empujó a OpenAI a declarar su propio "código rojo" a finales de 2025, a medida que las ganancias en benchmarks de Gemini y su rápido crecimiento de usuarios ejercían presión sobre el liderazgo de ChatGPT.

Pero desde entonces, la dirección ha cambiado.

Los modelos de Google actualmente no son competitivos con la vanguardia de la frontera estadounidense en benchmarks de inteligencia y codificación. Incluso algunos esfuerzos chinos de código abierto están superando al gigante tecnológico.

Gemini 3.5 Pro estaba destinado a ser la próxima gran respuesta de Google a modelos avanzados como Mythos de Anthropic y GPT 5.6 de OpenAI. Presentado en la conferencia insignia I/O de la empresa en mayo con la promesa de lanzarlo "el próximo mes", incumplió el plazo de junio y luego otra fecha de mediados de julio. Para agosto, el modelo seguía sin lanzarse, incluso cuando Google publicó tres modelos Flash más pequeños alrededor del mismo y afirmó que ya había comenzado a entrenar Gemini 4.

Micah Hill-Smith, cofundador y CEO de la empresa de evaluación comparativa Artificial Analysis, comentó a Fortune que Gemini 3.6 Flash, el modelo más fuerte que Google ha publicado, ahora se ubica por detrás de modelos de Anthropic, OpenAI, uno o dos laboratorios chinos líderes, xAI y Meta en el índice de inteligencia de su empresa, que mide el rendimiento general de los modelos de IA.

"Por un breve momento, de hecho tuvimos el modelo [de Google] en la cima como el modelo más inteligente del mundo. Ahora mismo, es justo decir que el [modelo] de Google es menos convincente", señaló.

Según un tercer ingeniero, muchos de los errores que condujeron a esto comenzaron el verano pasado, cuando la empresa no logró priorizar las capacidades de codificación de Gemini. Google, según el ingeniero, estaba enfocado en proteger el tráfico de búsqueda y superar a OpenAI en chat, mientras los rivales avanzaban rápidamente en capacidades agentivas y de codificación. Hill-Smith señaló que los modelos de Google ahora se quedan significativamente atrás de los rivales en benchmarks de agentes de codificación.

Un portavoz de Google afirmó que Gemini 3.5 Pro se encontraba actualmente en fase de pruebas y que el equipo de DeepMind ya estaba trabajando en la próxima generación de modelos. El portavoz reconoció que Google necesita mejorar sus capacidades de codificación y agentivas, pero indicó que los equipos de la empresa estaban enfocados en ese trabajo.

Google también puede haber subestimado la importancia central que tendría la codificación en los productos de consumo apenas un año después. Herramientas de desarrollo como Claude Code y Codex de OpenAI ahora están impulsando una nueva ola de productos de consumo y de uso general. Estos incluyen Cowork de Anthropic, una herramienta agentiva construida sobre la misma tecnología subyacente que Claude Code que permite a usuarios que no son desarrolladores delegar trabajo de conocimiento multitarea, como organizar archivos o redactar documentos, y el superapp de OpenAI, posicionado como un punto de entrada único para herramientas de IA.

"Dejaron caer la pelota un poco [en codificación]", comentó el tercer ingeniero de DeepMind. "Para cuando te das cuenta de algo así... ya han pasado varios meses, y ahora tienes que intentar alcanzar a los demás. Entonces también se vuelve político."

La codificación es ahora un "gran foco" dentro del laboratorio, añadió el segundo ingeniero.

Aún así, quedarse atrás en el rendimiento puro del modelo no significa que Google esté fuera de la carrera de IA. La empresa tiene otras fortalezas, incluida la integración vertical a través de aplicaciones, la nube y los chips, que pueden compensar un rendimiento más débil en la frontera de la inteligencia de modelos en bruto.

"Para OpenAI y Anthropic, dado que la capa del modelo es tan importante para lo que hacen, es bastante existencial para ellos ganar ahí", señaló Hill-Smith. "Google podría terminar yendo muy bien en la carrera de IA en general, incluso si no están en la frontera de la capa del modelo", añadió, señalando que la integración vertical inusualmente profunda de Google es una ventaja estructural.

Quedarse atrás — y saltar el barco

Las dificultades técnicas y la sensación de tener que ponerse al día dos veces en menos de cinco años han afectado la moral, según todos los trabajadores actuales y anteriores de DeepMind que hablaron con Fortune.

Esa frustración se ha superpuesto con una de las oleadas de salidas más dañinas en la historia de DeepMind. En una sola semana de junio, Google perdió a Noam Shazeer, colíder de Gemini, que se fue a OpenAI, y a John Jumper, premio Nobel y coinventor de AlphaFold, que se unió a Anthropic.

Los empleados que hablaron con Fortune describieron las salidas como impulsadas por fuerzas superpuestas: la captación agresiva por parte de rivales con abundantes recursos financieros, la frustración por estar rezagados en la carrera de IA, y el atractivo de unirse a laboratorios pre-IPO antes de su salida a bolsa, donde la compensación en acciones podría ser especialmente lucrativa. "Hay mucho salto hacia laboratorios pre-IPO", comentó un empleado.

Un portavoz de Google señaló que el talento se mueve regularmente entre empresas tecnológicas y que Google seguía enfocado en atraer personas alineadas con la misión de DeepMind.

Google ha intentado limitar el éxodo. El segundo ingeniero señaló que la empresa ha otorgado grandes bonos de retención y en acciones a algunos empleados, sobre una ronda anterior de compensación mejorada durante un periodo en que Meta estaba haciendo contraofertas agresivas a investigadores de IA.

Los empleados señalan que esos esfuerzos no han sido suficientes para compensar un problema más profundo: el agotamiento.

"He estado trabajando semanas de 60 horas durante bastante tiempo porque hay mucho por hacer", comentó el tercer ingeniero. "La gente se está esforzando muchísimo porque es una carrera, y tienes la sensación de que necesitas ponerte al día... [pero] decirle a la gente que trabaje semanas de 60 horas constantemente y que es tiempo de crisis permanente por lo general no funciona muy bien, y la gente sí se quema."

Google señaló que la IA es un campo intensamente competitivo y señaló a investigadores que han expresado públicamente entusiasmo por su trabajo y la dirección de la empresa.

También hubo quejas sobre el liderazgo. Incluso antes de su partida, los trabajadores describían a Hassabis como ausente, particularmente en comparación con el cofundador de Google, Sergey Brin, quien salió del retiro para ayudar con los esfuerzos de IA de la empresa.

"Verás a Sergey siendo increíblemente práctico, trabajando duro en cosas y participando", dijo el tercer ingeniero de DeepMind. "No puedo decir que haya visto alguna vez a Demis caminando por la oficina en el área de Gemini."

"Demis no es un líder muy inspirador", añadió el ex empleado. "Ciertamente no de la manera en que la gente habla de Dario [Amodei]... Demis es más bien alguien que es conocido pero que no se le ve."

Una batalla sindical y contratos de defensa controvertidos

Las preocupaciones sobre liderazgo y talento han chocado con una disputa separada y más cargada políticamente sobre el negocio de defensa de Google.

En abril de 2026, Google firmó un acuerdo con el Pentágono que permite al Departamento de Defensa usar los modelos Gemini en redes clasificadas para cualquier propósito gubernamental lícito. Más de 580 empleados de Google, incluidos investigadores senior de DeepMind, firmaron posteriormente una carta abierta instando a Pichai a reconsiderar el acuerdo, citando preocupaciones sobre armas autónomas y vigilancia masiva.

Google no fue el único en aceptar un acuerdo de este tipo. OpenAI, xAI, Microsoft, Amazon y otros firmaron acuerdos similares de uso clasificado. Anthropic fue la excepción, negándose a eliminar sus restricciones sobre armas autónomas y vigilancia masiva. Esa postura llevó al Pentágono a designar a Anthropic como un riesgo para la cadena de suministro y a ordenar a los militares dejar de usar sus productos.

En Google, el acuerdo con el Pentágono reabrió una disputa de larga data sobre los contratos de defensa e inteligencia. Los empleados también han objetado el Proyecto Nimbus, el acuerdo de computación en la nube de aproximadamente 1.200 millones de dólares que Google y Amazon firmaron con el gobierno israelí en 2021.

Para muchos empleados, el acuerdo con el Pentágono pasó desapercibido. Para otros, fue existencial.

Alex Turner, quien pasó más de dos años en el equipo de seguridad de IA de DeepMind, renunció en junio y señaló que el acuerdo con el Pentágono fue el detonante. En una publicación pública, indicó que meses de incidencia interna no habían conducido a nada, y que incluso había intentado aliar al científico jefe de Google, Dean, como aliado.

Andreas Kirsch, otro científico investigador de DeepMind, también fue un crítico público vocal. Publicó que las restricciones del contrato no eran más que "palabras huecas sin sentido" con fines de relaciones públicas, y afirmó sentirse "increíblemente avergonzado" de estar asociado con el laboratorio por esa decisión.

El acuerdo con el Pentágono fue la gota que derramó el vaso para un grupo de empleados de DeepMind en Londres, quienes lanzaron una campaña sindical en mayo en un intento de recuperar parte de la influencia perdida. Es el primer esfuerzo formal de sindicalización en un laboratorio de IA frontera.

La campaña se remonta a febrero de 2025, cuando Google eliminó de sus Principios de IA públicos el lenguaje que comprometía a la empresa a no desarrollar IA para armas o vigilancia que viole normas internacionales. Muchos ingenieros se sintieron indignados por lo que consideraban un retroceso en las garantías éticas de Google. La empresa había adoptado ese compromiso en 2018 tras la reacción negativa por el Proyecto Maven, un contrato de defensa separado.

Google se ha negado a reconocer voluntariamente al sindicato, ofreciendo en su lugar conversaciones a través del servicio de conciliación del Reino Unido, ACAS. Las dos partes ya han chocado sobre cuestiones básicas, incluido qué empleados deben incluirse en la unidad de negociación, según una persona familiarizada con la situación. Los empleados ahora temen que el liderazgo estadounidense pueda estar menos dispuesto a ceder en las negociaciones.

Un portavoz de Google afirmó que la empresa aún se encontraba en las etapas iniciales del proceso sindical y que continuaría negociando de buena fe.

El futuro incierto de DeepMind

Con Hassabis retirándose y Dean fuera, DeepMind parece estar entrando en una nueva fase en un momento en el que menos puede permitirse interrupciones.

El laboratorio todavía cuenta con ventajas que pocos rivales pueden igualar: distribución, un negocio en la nube, chips personalizados, un amplio equipo de investigación y la capacidad de integrar IA en productos usados por miles de millones de personas. Pero la reorganización parece eliminar una capa entre DeepMind y una empresa matriz cada vez más enfocada en convertir la investigación de IA en despliegues comerciales y gubernamentales.

Para los empleados, la pregunta es si la nueva estructura de liderazgo y una integración más estrecha aportarán la urgencia y la dirección más clara que DeepMind necesita para cerrar la brecha en codificación y agentes, o empeorarán los problemas que ya están empujando a la gente a irse: agotamiento, autonomía reducida y preocupaciones sobre cómo la empresa utilizará su tecnología.

Apenas cuatro años después del primer "código rojo" de IA de Google, DeepMind está nuevamente intentando demostrar que puede moverse lo suficientemente rápido para mantener el ritmo. Esta vez, lo hará sin las dos figuras más estrechamente asociadas con su identidad científica.

Esta historia se publicó originalmente en Fortune.com