Título original: (Hassabis dimite, Jeff Dean se va para emprender, el ánimo de las tropas de Google se desmorona)
Autor del original: Observación Beating
El 5 de agosto, el CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, se desligó de sus funciones de gestión diaria y pasó a ser presidente de DeepMind, además de convertirse en el científico jefe de Alphabet. Seguirá siendo responsable de la investigación a largo plazo en IA y también continuará liderando la empresa de desarrollo de nuevos fármacos Isomorphic Labs. El título es más alto que antes, pero en realidad se trata de un ascenso “en el papel” con una disminución encubierta de autoridad: ahora tiene menos poder real de gestión en sus manos.
El desarrollo y la entrega de Gemini estarán a cargo del ex CTO (director de tecnología) de DeepMind, Koray Kavukcuoglu, quien reportará directamente a Pichai. Hassabis sigue siendo un emblema científico de la IA de Google y continuará participando en la toma de decisiones sobre la dirección hacia la AGI, pero ya no controlará la gestión diaria de DeepMind. Tras este ajuste, la cadena de gestión entre DeepMind y la sede de Alphabet se acorta aún más, y Pichai podrá supervisar de forma más directa el progreso del desarrollo de Gemini.
Ese mismo día, Jeff Dean anunció que dejaba Google.
Se llevó a Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le para fundar una empresa llamada Discovery Loop, con la esperanza de automatizar mediante IA todo el proceso científico: formular preguntas, diseñar experimentos, ejecutarlos y evaluar los resultados. Google participó en la inversión fundacional, se convertirá en su proveedor de servicios en la nube y aportará capacidad de cómputo durante el primer año.
Google no retuvo con fuerza a este equipo, sino que optó por mantener la relación de capital, servicios en la nube y colaboración en investigación. Para un grupo de investigadores de élite que ya había decidido emprender, eso se considera una salida bastante elegante.
El mercado, aun así, reaccionó con rapidez. La acción de Alphabet llegó a caer más de un 5% intradía y cerró con una pérdida cercana al 4%. Para una empresa de este tamaño, una caída del 3,8% equivale a unos 175.000 millones de dólares en capitalización bursátil; en el peor momento de la jornada, la evaporación de valor se acercó a los 260.000 millones de dólares.
En las últimas seis semanas, esta ya ha sido la cuarta vez que Alphabet fue castigada por el mercado a causa de la IA.
Jeff Dean y Hassabis, dos tradiciones de la IA de Google
A Jeff Dean le cuesta encajar en la categoría habitual de alto ejecutivo tecnológico.
Cuando se incorporó a Google en 1999, era el empleado número 30 de la empresa. Durante casi tres décadas después, estuvo presente en casi todas las transformaciones tecnológicas más importantes de Google.
Los primeros sistemas de búsqueda y publicidad tenían que procesar datos que crecían rápidamente, y él y Ghemawat escribieron MapReduce y Bigtable. Más tarde, estos sistemas se convirtieron en la base de la computación distribuida a gran escala y su influencia fue mucho más allá de Google. También participó en la creación de Google Brain, TensorFlow y TPU. En la era de Gemini, volvió a ser codirector técnico del modelo.
La capacidad de Google hoy para entrenar grandes modelos, ejecutarlos en chips diseñados internamente y conectarlos con la búsqueda, la nube y todo tipo de productos de consumo tiene detrás la infraestructura que él ayudó a construir.
Hassabis representa otro tipo de capacidad.
En 2010 fundó DeepMind en Londres. En 2014 Google completó la adquisición. Dos años después, AlphaGo derrotó a Lee Sedol y la inteligencia artificial entró por primera vez en la esfera pública mundial de una forma tan directa. En 2024, él y John Jumper recibieron el Premio Nobel de Química por AlphaFold.
En 2023, Google Brain y DeepMind se fusionaron, y Hassabis tomó el mando de Google DeepMind resultante. Es a la vez líder del proyecto Gemini y la figura más importante cuando Google habla públicamente del futuro de la IA.
Dean y Hassabis sostenían, respectivamente, la tradición de ingeniería y la tradición científica de la IA de Google. Ahora, Dean deja la empresa y Hassabis pasa a un segundo plano.
Cuatro caídas en seis semanas
Si este ajuste provocó una reacción tan fuerte del mercado, también fue porque se produjo tras una serie de tropiezos consecutivos de la IA de Google.
En junio, Noam Shazeer, uno de los autores del artículo sobre Transformer y codirector técnico de Gemini, dejó Google para unirse a OpenAI. En 2024, Google acababa de traerlo de vuelta desde Character.AI mediante una operación especial de unos 2.700 millones de dólares y lo había incorporado al equipo central de Gemini. Dos años después, Shazeer volvió a marcharse.
Después, John Jumper, responsable de AlphaFold y ganador del Nobel de Química de 2024, se unió a Anthropic.
En dos días, Google perdió a dos investigadores de enorme peso. El 22 de junio, la acción de Alphabet llegó a caer más de un 7% intradía, borrando más de 200.000 millones de dólares en capitalización bursátil.
El 16 de julio, se conoció el retraso de Gemini 3.5 Pro. Este modelo insignia estaba previsto originalmente para lanzarse en junio, pero su progreso se ha retrasado varios meses porque métricas como la capacidad de código no alcanzaron lo esperado. Tras hacerse pública la noticia, la acción de Alphabet volvió a caer más de un 3% intradía.
A finales de julio, la presión se trasladó a los estados financieros.
En el segundo trimestre, el gasto de capital de Alphabet alcanzó los 44.900 millones de dólares, el doble interanual, y la previsión anual de capex se elevó a entre 195.000 y 205.000 millones de dólares. En el mismo periodo, el flujo de caja libre de la empresa pasó a ser negativo en 5.900 millones de dólares, la primera vez en la historia de Alphabet que registra un flujo de caja libre trimestral negativo. El primer día bursátil tras la publicación de resultados, la acción cayó más de un 7% intradía.
Google invirtió cada vez más recursos, pero los modelos no consiguieron una ventaja acorde con esa inversión. Además, el producto estrella no se entregó a tiempo y las figuras clave responsables de la investigación y la ingeniería fueron marchándose una tras otra.
Tras la salida de Jumper, medios citaron a empleados de DeepMind diciendo que, en ámbitos como texto, imagen, vídeo, voz y visión, a Google ya le resultaba difícil encontrar modelos claramente situados en la vanguardia del sector.
A Google no le faltan recursos; de hecho, se puede decir que posee el conjunto de recursos más completo de toda la industria de la IA.
Cuenta con TPU diseñadas internamente, centros de datos a escala global, datos acumulados de la búsqueda y YouTube, y canales de distribución proporcionados por Android, Chrome, Workspace y los servicios en la nube. Pichai también enumeró en una carta interna una serie de logros: dijo que la aplicación Gemini había alcanzado 950 millones de usuarios activos mensuales, que las descargas de Gemma superaban los 900 millones y que Gemini Robotics seguía avanzando.
Estos activos bastan para demostrar que Google sigue siendo poderoso, pero no pueden sustituir al próximo modelo insignia en sí. El mercado está dispuesto a pagar por la inversión a largo plazo, siempre que ese dinero acabe convirtiéndose en liderazgo. Tras los retrasos del modelo y la marcha continua de personas clave, los inversores empezaron a preguntarse si a Google le faltaba tiempo o, más bien, la capacidad de unir todos esos enormes recursos en una sola fuerza.
DeepMind se despide de la gestión de sus fundadores
Koray Kavukcuoglu, quien sustituyó a Hassabis al frente de las operaciones diarias, ha trabajado en DeepMind durante 13 años, fue discípulo de Yann LeCun, participó en los proyectos DQN, WaveNet y varias generaciones de Gemini, y anteriormente se desempeñó como CTO de Google DeepMind.
Koray conoce bien DeepMind y durante mucho tiempo se encargó de conectar investigación, infraestructura y producto. Que él tome el relevo de Gemini indica que Google dará más importancia a la entrega del modelo, la coordinación de producto y la implementación comercial.
Este ajuste también cambió la posición de DeepMind dentro de Google.
Durante la era de Hassabis, DeepMind conservó siempre una marcada huella de fundador. Nació en Londres y, tras ser adquirida por Google, siguió manteniendo una tradición de investigación relativamente independiente. Después de la fusión entre Google Brain y DeepMind, Hassabis pasó a ser el CEO del equipo integrado, lo que también permitió que la cultura de DeepMind dominara la nueva organización.
Ahora, con la salida de Hassabis de la gestión diaria y Koray reportando directamente a Pichai, la relación entre DeepMind y la sede de Alphabet se ha vuelto más estrecha. Para Google, es un ajuste destinado a reforzar el control. Pichai necesita comprender con mayor claridad el ritmo de desarrollo de Gemini, y también necesita a alguien que asuma la responsabilidad directa por los retrasos del modelo, la inversión de recursos y su llegada al producto.
Para DeepMind, esto también significa el fin de una etapa.
Hassabis sigue en Google, conserva un título prestigioso y también participa en la investigación a largo plazo. Pero DeepMind, aquella organización dirigida directamente por su fundador y moldeada por un ideal científico, se está convirtiendo gradualmente en un departamento de I+D en IA más estandarizado dentro de Alphabet.
Google está aprendiendo a dejar marchar al talento
La salida de Jeff Dean muestra otra forma en que Google gestiona la fuga de talento.
Google participó en la inversión fundacional de Discovery Loop, sigue ofreciendo servicios en la nube y capacidad de cómputo, y mantiene la cooperación en investigación con la nueva empresa. Aunque Dean y su equipo abandonaron la organización, siguen dentro del ecosistema de capital y tecnología de Google.
Este arreglo beneficia a ambas partes.
Discovery Loop obtuvo costosa potencia de cálculo, infraestructura y financiación inicial, sin tener que construir desde cero una plataforma de investigación. Google, por su parte, conservó la posibilidad de obtener retornos de inversión, pedidos en la nube y cooperación futura, y además evitó empujar directamente hacia la competencia a un grupo de talentos clave que había pasado más de veinte años trabajando allí.
Desde el punto de vista del gobierno corporativo, esto es casi un plan de salida ideal.
Pero sigue sin responder a una pregunta: ¿por qué un equipo tan familiarizado con Google, que ayudó a construir Google y también puede recurrir a sus recursos, acabó creyendo que sería más fácil completar su investigación fuera de la empresa?
No abandonaron su línea de investigación ni fueron forzados a marcharse por perder una competencia interna. Simplemente trasladaron a una nueva empresa, que ellos pueden controlar por completo, el trabajo que antes realizaban dentro de Google.
Al hablar de los motivos de su marcha, dijeron que en las grandes organizaciones siempre hay demasiada inercia que superar para impulsar cambios radicales. Querían construir algo diferente.
En el pasado, Google atraía a investigadores de élite porque quienes se quedaban allí tenían acceso a suficientes recursos para realizar el trabajo que no podían hacer en ningún otro lugar.
Ahora, un grupo de personas que conoce mejor que nadie los recursos de Google está llegando a la conclusión contraria. Siguen creyendo que esa investigación merece la pena y que la IA transformará la ciencia, pero ya no creen que la forma organizativa de una gran empresa sea la mejor para lograrlo.
Fuera del laboratorio, empiezan a crecer nuevas empresas
Google DeepMind recuerda a Bell Labs.
Bell Labs se apoyó en los beneficios estables y prolongados de AT&T para reunir a algunos de los mejores científicos e ingenieros del siglo XX, y de allí surgieron sucesivamente el transistor, el láser, la teoría de la información y Unix. Su grandeza no se conservó intacta con la organización misma, pero se extendió continuamente a través de quienes se marcharon.
Después de que William Shockley, coinventor del transistor, dejara Bell Labs, fundó Shockley Semiconductor en California. En 1957, ocho ingenieros se marcharon en grupo y fundaron Fairchild Semiconductor. Más tarde, los equipos fundadores de Intel y AMD también surgieron de la órbita de Fairchild. La red industrial que luego se conocería como Silicon Valley se formó en gran medida siguiendo esta vía de movilidad del talento.
Google DeepMind aún no ha llegado al final de Bell Labs. Gemini cuenta con una enorme base de usuarios, Google Cloud sigue creciendo, y el parecido entre ambos radica en que personas formadas por un laboratorio de élite sostenido por un sistema comercial maduro empiezan a fundar nuevos laboratorios y empresas fuera de él.
Cuando un laboratorio está en su momento más brillante, la gente observa cuántos genios reúne. Al pasar a la siguiente etapa, se mira qué han construido esos genios después de marcharse.
Es un logro y también una pérdida. Para toda la industria tecnológica, ambas cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo, pero para Google esa cuenta no puede saldarse tan fácilmente.
Al invertir en Discovery Loop, Google puede compartir las ganancias futuras de la empresa; y al proporcionarle servicios en la nube también puede convertir de nuevo el gasto en computación en ingresos. Pero una empresa puede invertir en resultados externos sin por ello sustituir la creatividad que pierde internamente.
Dean trabajó 27 años en Google. Dijo que empezó a pensar seriamente en emprender hace unas cinco semanas.
Una persona que había pasado casi treinta años en la empresa tomó la decisión de irse en cinco semanas. En Discovery Loop siguen estando los mismos compañeros de siempre: Ghemawat se encarga de los sistemas, Vinyals de la investigación y Quoc Le continúa con el aprendizaje automático automatizado. La división de funciones no cambió demasiado, ni tampoco la dirección de la investigación; solo se trasladaron fuera del edificio de Google.
En su carta de despedida, Hassabis dijo que la AGI ya está muy cerca. La nueva empresa de Dean también apuesta por que la IA transformará la investigación científica.
Probablemente siguen creyendo en el mismo futuro, solo que han empezado a recorrer sus propios caminos.
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