Por Canuto  

Sergey Brin no tiene un cargo ejecutivo en Google, pero su presencia en una micrococina de Mountain View estaría influyendo en las decisiones técnicas, el acceso a chips y el rumbo de Gemini mientras la compañía busca recuperar terreno en inteligencia artificial.
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  • El cofundador de Google trabaja junto a líderes de DeepMind y participa en decisiones sobre modelos, lanzamientos e inteligencia artificial general.
  • Su acceso informal a los chips de Google contrasta con un proceso oficial que exige aprobaciones de altos directivos.
  • La presión sobre Gemini coincide con cambios en la cúpula, salidas de investigadores y nuevos proyectos científicos y empresariales ligados a DeepMind.

Sergey Brin, cofundador de Google, no ocupa actualmente un cargo ejecutivo dentro de la compañía, pero su influencia sobre Gemini habría aumentado de forma considerable. Según un reporte de Business Insider citado por TNW, Brin trabaja desde una micrococina convertida en espacio de oficinas en el edificio Gradient Canopy, en Mountain View, California, donde participa en discusiones sobre el modelo insignia de inteligencia artificial de Google.

El informe atribuye estos detalles a ocho empleados actuales y antiguos de la empresa, aunque TNW aclaró que no verificó la información de manera independiente y Google declinó comentar. La actividad de Brin ocurre en un momento especialmente sensible para la compañía, que reorganizó Google DeepMind, perdió investigadores relevantes y prepara nuevas versiones de Gemini mientras intenta mantener su posición en la frontera tecnológica.

Una oficina improvisada con acceso privilegiado

La micrococina donde trabaja Brin se habría convertido en un punto de encuentro para ejecutivos, ingenieros y responsables de investigación vinculados con Gemini. Koray Kavukcuoglu, quien se trasladó de Londres a Estados Unidos el año pasado, ahora compartiría ese espacio con Brin en una distribución de escritorios con forma de U, mientras el director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, lo visita varias veces por semana.

En la misma zona trabaja un equipo dedicado a mejorar las capacidades de programación de Gemini, dirigido por el ingeniero de investigación Sebastian Borgeaud. Un exempleado describió la intención de Brin como un intento de dirigir Gemini con la velocidad y flexibilidad de una startup, en contraste con los procedimientos de una corporación cuyo tamaño puede ralentizar decisiones técnicas y asignaciones de recursos.

La promesa de la micrococina, de acuerdo con otra persona citada en el reporte, consistiría en sortear parte de las políticas internas de Google. Esa posibilidad resulta relevante porque la disponibilidad de chips especializados constituye uno de los principales cuellos de botella para entrenar y desplegar modelos avanzados, incluso dentro de una empresa que diseña buena parte de su propia infraestructura computacional.

El proceso oficial para obtener esos chips exige presentar una solicitud formal y conseguir la aprobación de altos directivos. Dos personas señalaron que los equipos también intercambian trabajo con otros grupos de Google para conseguir capacidad de cómputo, mientras que una ruta menos formal consistiría en acudir directamente a Brin, cuya posición histórica dentro de la compañía todavía le daría capacidad para desbloquear recursos.

El papel de Brin en las decisiones de Gemini

La participación de Brin se concentraría sobre todo en el componente técnico de Gemini, según el reporte. Entre los asuntos discutidos figurarían el tamaño de los modelos, los calendarios de lanzamiento y las rutas de desarrollo hacia la inteligencia artificial general, una meta que busca crear sistemas capaces de desempeñar una amplia variedad de tareas intelectuales.

Su intervención también habría alcanzado proyectos de hardware relacionados con la IA. En 2025, Brin canceló un proyecto de chips liderado por Jeff Dean y conocido internamente como Frozen, que pretendía integrar una versión de la arquitectura de Gemini directamente en el silicio; Google lo reactivó después como Frozen v2, aunque una fuente afirmó que este año recibió menos recursos.

Jeff Dean abandonó Google después de 27 años para fundar su propia empresa y declinó comentar sobre el proyecto. Su salida coincidió con una reorganización más amplia: Demis Hassabis dejó el título de director ejecutivo de Google DeepMind para convertirse en científico jefe de Alphabet, mientras Kavukcuoglu asumió un cargo adicional como principal responsable de inteligencia artificial de Google.

A comienzos de este año, Brin también habría impulsado una propuesta para monitorear a algunos empleados de Google mientras programaban, con la idea de utilizar esos datos para entrenar las habilidades de programación de Gemini. La iniciativa refleja su interés en la mejora recursiva, concepto que describe el momento en que los sistemas de IA podrían contribuir a mejorar sus propias capacidades, aunque también plantea preguntas sobre privacidad, supervisión y uso interno de datos laborales.

Presión por resultados y cambios de talento

Empleados actuales y antiguos lo describieron como una persona muy comprometida con la posibilidad de que los sistemas alcancen esa mejora recursiva. En una publicación interna de 2025, Brin sostuvo que unas 60 horas semanales representaban el punto óptimo de productividad, un mensaje que fue reportado inicialmente por The New York Times y sobre el cual Reuters también difundió declaraciones previas.

Brin ha hablado públicamente sobre su forma de intervenir en los equipos de Google. Durante una sesión de preguntas y respuestas en AGI House, en San Francisco, dijo que solía incomodar y presionar a los grupos de trabajo, y se describió a sí mismo como un poco alborotador, una caracterización que coincide con la imagen de un fundador dispuesto a intervenir sin ocupar una posición ejecutiva formal.

Sin embargo, su presencia en la micrococina habría disminuido durante los últimos meses y, en ocasiones, aparecería solo cada dos semanas. El pasado diciembre trasladó parte de sus activos personales fuera de California, antes de una propuesta de impuesto único para multimillonarios que se someterá a votación en noviembre; según el reporte, podría enfrentar una obligación de hasta USD $14.000 millones si se le considerara residente.

La influencia de Brin se desarrolla mientras Google intenta responder a una percepción de rezago frente a sus competidores más avanzados en IA. La empresa ha perdido investigadores como John Jumper y Noam Shazeer durante los últimos meses, aunque también recontrató a Barret Zoph, cofundador de Thinking Machines Lab, en una señal de que busca recuperar experiencia técnica y capacidad de ejecución.

Gemini y la expansión científica de DeepMind

La presión interna tiene como próximo punto de referencia a Gemini 4, el modelo que deberá demostrar si Google puede cerrar la distancia con la frontera tecnológica. La compañía sostiene que su modelo más reciente presenta mejoras significativas en programación, pero la competencia depende tanto de los resultados del producto como de la capacidad para retener investigadores, asegurar chips y reducir los tiempos de desarrollo.

Gil Luria, jefe de investigación tecnológica del banco de inversión D.A. Davidson, dijo a Business Insider que Google necesitaba un cambio importante capaz de atravesar su burocracia. La valoración conecta directamente el problema de gestión con el desafío técnico: un modelo avanzado requiere investigación de largo plazo, pero también decisiones rápidas sobre infraestructura, contratación, entrenamiento y lanzamiento comercial.

Mientras la carrera por Gemini continúa, DeepMind mantiene una agenda científica que va más allá de los productos de consumo. Esta semana presentó AlphaGenome Atlas, una base de datos de 1 petabyte con predicciones precalculadas para los 9.000 millones de posibles cambios de una sola letra en el genoma humano, con el objetivo de ayudar a clasificar qué variantes podrían afectar rasgos o enfermedades.

De acuerdo con la entrada del blog de DeepMind, investigadores del consorcio GREGoR utilizaron la base de datos para identificar una variante en DNM1, un gen asociado con una forma rara y grave de epilepsia. La herramienta es gratuita para investigadores, mientras que los usuarios comerciales, incluida la empresa de descubrimiento de fármacos Isomorphic Labs, pagarán una tarifa de licencia, explicó Pushmeet Kohli, vicepresidente de investigación de DeepMind, en declaraciones recogidas por Bloomberg.

El legado de DeepMind fuera de Google

Alessia David, del Imperial College de Londres, dijo a Bloomberg que AlphaGenome Atlas todavía no alcanzaba el nivel de AlphaFold, pero consideró que podría acelerar la investigación. La comparación muestra que DeepMind no solo compite por construir modelos generales de IA, sino que también intenta convertir avances científicos en herramientas capaces de modificar procesos en biología, medicina y descubrimiento de fármacos.

Parte de ese conocimiento también está llegando a nuevas empresas fundadas por antiguos investigadores de DeepMind. Federico Felici y Jonas Buchli fundaron este año Fusionality, una startup de Lausana que desarrolla sistemas de control para reactores de fusión y que recaudó USD $3,7 millones, equivalentes a CHF 3 millones, en una ronda presemilla respaldada por Founderful y Playfair.

La empresa, que cuenta con siete personas, comenzó trabajando con confinamiento magnético, una técnica que utiliza electroimanes potentes para mantener el combustible de fusión en su lugar. Felici afirmó que cerca de 80% del sistema de control de cada compañía de fusión es igual, lo que abre espacio para crear soluciones reutilizables en una industria que busca demostrar la viabilidad comercial de esta fuente de energía.

Felici, director ejecutivo de Fusionality, y Buchli se conocieron mientras enseñaban a una IA a controlar un tokamak experimental en la Escuela Politécnica Federal de Lausana. Según explicó Felici a TechCrunch, la inteligencia artificial complementaría partes del sistema de control de un reactor en lugar de dirigirlo por completo, un enfoque que combina automatización con supervisión de ingeniería especializada.

El caso de Fusionality ilustra cómo los métodos y conocimientos desarrollados en DeepMind pueden trasladarse a sectores muy distintos de la tecnología. Para Google, esa circulación de talento representa una posible fuente de innovación externa, pero también una presión competitiva, especialmente cuando sus antiguos investigadores construyen empresas capaces de atraer capital y aplicar IA a problemas científicos de alto impacto.

Qué significa el regreso operativo de Brin

El regreso de Brin a la actividad cotidiana de Google no equivale a un nombramiento formal ni modifica por sí mismo la estructura corporativa anunciada en agosto. Su relevancia proviene de la combinación entre su autoridad histórica, su interés técnico y la posibilidad de acelerar el acceso a recursos que otros equipos deben solicitar mediante procesos internos más lentos.

La situación también expone una tensión común en las grandes compañías de IA: la innovación requiere coordinación, controles y asignación transparente de recursos, pero los fundadores suelen buscar canales informales para evitar la burocracia. En el caso de Gemini, esa tensión se vuelve más visible porque la compañía enfrenta una carrera de modelos cada vez más costosa y una competencia intensa por investigadores, chips y usuarios.

Google tendrá que demostrar si la intervención de Brin produce mejores modelos, lanzamientos más rápidos y una posición científica más sólida, o si únicamente añade otra capa de poder a una estructura ya compleja. La respuesta dependerá de Gemini 4, de la capacidad de la empresa para conservar talento y de la forma en que convierta sus avances de laboratorio en productos confiables y competitivos.

Por ahora, el centro informal de decisiones en la micrococina simboliza una apuesta de alto riesgo: concentrar experiencia, influencia y capacidad de cómputo alrededor de una figura que no ocupa un cargo ejecutivo. Esa fórmula puede ayudar a Google a recuperar velocidad, pero también hará más importante que las decisiones sobre datos, infraestructura y desarrollo de IA mantengan supervisión clara y responsabilidad institucional.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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