La próxima actualización de Gemini de Google podría no llegar tan pronto como se esperaba.

      Google ayudó a iniciar la carrera moderna de la IA, pero mantenerse a la vanguardia ha resultado ser mucho más difícil que unirse a ella. Según un nuevo informe de Bloomberg, la compañía ha caído meses detrás de su cronograma interno para lanzar Gemini 3.5 Pro, su próximo modelo insignia de IA, mientras los ingenieros continúan trabajando para mejorar una de sus mayores debilidades: la codificación.

      El retraso no se trata simplemente de pulir otro chatbot. Destaca un problema más amplio que enfrenta Google, donde enormes equipos de ingeniería, múltiples divisiones de productos y requisitos de seguridad de IA cada vez más estrictos están ralentizando la capacidad de la compañía para responder a rivales que parecen felices de moverse mucho más rápido.

      Mientras OpenAI, Anthropic y Meta continúan lanzando modelos cada vez más capaces, Google parece estar atrapado en el difícil acto de equilibrar la construcción de una mejor IA sin romper la confianza que ha establecido en productos utilizados por miles de millones de personas.

      La codificación sigue siendo el mayor desafío de Gemini

      Bloomberg, citando a múltiples empleados actuales y anteriores de Google, informa que Gemini 3.5 Pro ha sido retrasado porque la compañía no ha logrado las mejoras que esperaba en el rendimiento de codificación. El informe dice que Google incluso actualizó los datos de entrenamiento del modelo a finales del mes pasado para mejorar las capacidades de codificación, pero los resultados supuestamente no cumplieron con las expectativas internas.

      Eso se está convirtiendo en un campo de batalla cada vez más importante. Escribir código ha surgido como uno de los criterios más claros que separan a los modelos de IA líderes de hoy. OpenAI, Anthropic y, más recientemente, Meta han invertido fuertemente en sistemas de IA enfocados en desarrolladores que pueden escribir, depurar y razonar a través de proyectos de software complejos. Según el informe, tanto OpenAI como Meta actualmente superan a los modelos disponibles de Google en esta área.

      Google

      Sin embargo, Google insiste en que el desarrollo está avanzando. En una declaración citada por Bloomberg, la compañía dijo que está probando Gemini 3.5 Pro, un modelo Flash mejorado, y otros sistemas de IA con socios mientras continúa las discusiones con el gobierno de EE. UU. sobre estándares de prueba y seguridad de IA.

      El retraso también es notable porque muchos observadores esperaban que Gemini 3.5 Pro debutara durante Google I/O a principios de este año. En cambio, la compañía se centró en mejoras incrementales de Gemini mientras los competidores continuaron lanzando nuevos modelos de frontera.

      La mayor fortaleza de Google también puede estar ralentizándolo

      A diferencia de la mayoría de las startups de IA, Google no está construyendo modelos en aislamiento. Cada lanzamiento importante de Gemini eventualmente necesita funcionar en Búsqueda, YouTube, Maps, Android, Workspace, Cloud y docenas de otros productos. Esa escala le da a Google enormes ventajas, incluido el acceso a cantidades inigualables de datos del mundo real, pero también introduce capas de coordinación interna que pueden ralentizar la toma de decisiones.

      Según el informe de Bloomberg, empleados actuales y anteriores describen prioridades en competencia entre DeepMind, Google Cloud, Android y otros equipos, con esfuerzos de codificación de IA superpuestos que dificultan mantener una estrategia unificada. Los ex-empleados también dijeron que los desacuerdos internos sobre el código generado por IA y las restricciones anteriores sobre el uso de Gemini para el desarrollo de software limitaron la experimentación durante el lanzamiento temprano de la tecnología.

      Gemini en un smartphone Unsplash

      Google dice que esas políticas han evolucionado. La compañía afirma que aproximadamente el 75 por ciento de su código de producción ahora se genera utilizando IA, mientras que las herramientas de codificación internas se están consolidando bajo una plataforma común llamada Google Antigravity. El informe también señala que ahora se espera que los ingenieros utilicen IA para la codificación, aunque algunos continúan enfrentando limitaciones de capacidad informática debido a la intensa demanda interna de recursos de GPU.

      El informe también señala una creciente frustración dentro de partes de la organización de IA de Google, con algunos investigadores supuestamente dejando la compañía para unirse a competidores como Anthropic. Mientras tanto, los clientes parecen estar divididos sobre Gemini 3.5 Flash. Mientras que empresas como Figma han elogiado su equilibrio entre velocidad y calidad, otros, incluida la plataforma educativa Platzi, supuestamente creen que se encuentra en un incómodo punto intermedio, ofreciendo costos más altos que los modelos Flash anteriores sin igualar las capacidades de razonamiento de los rivales premium.

      La imagen más amplia es que el desafío de IA de Google ya no se trata de demostrar que puede construir modelos de frontera. Pocos dudan de que puede. La verdadera pregunta es si una compañía del tamaño de Google puede lanzar esos modelos lo suficientemente rápido en una industria donde los competidores ahora miden el progreso en semanas en lugar de meses.