Por Canuto  

Gemini 3.5 Pro acumula meses de retraso porque Google no habría alcanzado sus objetivos de rendimiento en codificación. La compañía prueba el modelo con socios, pero todavía no ofrece una nueva fecha de lanzamiento.

***

  • Google esperaba lanzar Gemini 3.5 Pro en junio, después de presentarlo como un modelo en uso interno durante su conferencia I/O.
  • Informes atribuyen el retraso a resultados decepcionantes tras actualizar los datos de entrenamiento para mejorar la codificación.
  • Gemini 3.5 Flash continúa como el único modelo lanzado de la serie 3.5, mientras OpenAI y Anthropic presionan a Google.

 

Google acumula meses de retraso en el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro, su próximo modelo insignia de inteligencia artificial. La compañía trabaja para mejorar su rendimiento, especialmente en tareas de codificación, según un reporte de Bloomberg.

El aplazamiento ocurre en un momento de intensa competencia entre Google, OpenAI y Anthropic. Los desarrolladores utilizan cada vez más la capacidad para escribir, depurar y analizar código como una referencia central para comparar modelos avanzados.

Google incumplió la fecha que había anticipado

Google presentó la serie Gemini 3.5 durante su conferencia I/O de mayo. Ese mismo día, la empresa lanzó Gemini 3.5 Flash y comunicó que la versión Pro ya se utilizaba internamente.

En una publicación fechada el 19 de mayo, Google señaló que esperaba lanzar Gemini 3.5 Pro “el próximo mes”. Esa referencia apuntaba a junio, pero el modelo todavía no aparece en las notas de versión de la API de Gemini.

La ausencia en la documentación oficial resulta relevante porque las notas de la API suelen registrar los modelos disponibles para desarrolladores. Hasta la fecha de los reportes, la empresa no había anunciado un nuevo mes para el lanzamiento público de Pro.

Google indicó que actualmente prueba Gemini 3.5 Pro con socios. Un portavoz también dijo que la compañía trabaja con un modelo Flash actualizado y otros sistemas de inteligencia artificial.

Las pruebas con socios no equivalen a un lanzamiento general. Por ello, la información disponible no confirma cuándo podrán acceder al modelo los desarrolladores, las empresas o los usuarios comunes.

La codificación se convirtió en el principal obstáculo

El retraso estaría relacionado con el desempeño de Gemini 3.5 Pro en tareas de programación. Personas actuales y anteriores de Google citadas por Bloomberg describieron resultados inferiores a las expectativas internas después de una actualización de los datos de entrenamiento.

Google renovó esos datos a finales del mes pasado con el objetivo de fortalecer las capacidades de codificación. Sin embargo, una de las personas citadas afirmó que la mejora no produjo los resultados esperados.

La codificación ocupa un lugar estratégico en la carrera de la inteligencia artificial. Un modelo capaz de comprender proyectos complejos, detectar errores y proponer soluciones puede convertirse en una herramienta esencial para equipos de software.

OpenAI y Anthropic han invertido en sistemas orientados a desarrolladores. El reporte sostiene que ambos competidores, junto con Meta en algunos aspectos, superan actualmente a los modelos disponibles de Google en esta área.

El propio Sundar Pichai reconoció en mayo que Google estaba “un poco atrasado” en la frontera de la codificación agentic. Esa expresión alude a sistemas capaces de ejecutar procesos de desarrollo con mayor autonomía, en lugar de limitarse a responder preguntas aisladas.

Una brecha que Google ya había reconocido

La codificación agentic exige que los modelos planifiquen tareas, trabajen con varios archivos y razonen sobre cambios a largo plazo. También requiere herramientas que permitan a los desarrolladores generar datos de uso real para perfeccionar el sistema.

Los comentarios de Pichai vincularon parte del retraso de Google con la falta de un producto de codificación orientado a desarrolladores. Esa carencia habría limitado la cantidad de información práctica disponible para entrenar y evaluar sus modelos.

Reportes anteriores describieron preocupaciones dentro de DeepMind sobre la propuesta de Google para empresas que construyen herramientas de programación con inteligencia artificial. También se informó sobre la salida de dos figuras de alto nivel de la organización de IA de la compañía.

Diez empleados actuales y antiguos expresaron frustración dentro de Google, según el reporte. Las personas hablaron bajo condición de anonimato porque discutían preocupaciones internas y señalaron que la empresa podría estar perdiendo terreno frente a sus rivales.

Algunos investigadores de inteligencia artificial habrían dejado Google para incorporarse a competidores como Anthropic. Esta presión laboral se suma al desafío técnico de mejorar los modelos sin comprometer sus estándares de seguridad.

La escala de Google también puede ralentizar sus lanzamientos

Google no desarrolla Gemini como un producto aislado. Cada modelo importante debe integrarse potencialmente con Búsqueda, YouTube, Maps, Android, Workspace, Cloud y otras divisiones de la empresa.

Esa escala ofrece ventajas importantes, como acceso a grandes volúmenes de datos y una amplia distribución. Al mismo tiempo, obliga a coordinar equipos con prioridades distintas y aumenta las exigencias antes de un lanzamiento.

Empleados actuales y anteriores describieron prioridades enfrentadas entre DeepMind, Google Cloud, Android y otras áreas. También mencionaron esfuerzos de codificación superpuestos, que dificultarían mantener una estrategia común.

Las restricciones internas habrían afectado la experimentación durante las primeras etapas de la tecnología. Algunos exempleados dijeron que existían desacuerdos sobre el código generado por IA y limitaciones para utilizar Gemini en el desarrollo de software.

Google afirma que sus políticas evolucionaron. La empresa sostiene que cerca del 75% de su código de producción se genera actualmente con inteligencia artificial y que sus herramientas internas avanzan hacia una plataforma común llamada Google Antigravity.

Gemini Flash mantiene una posición ambigua

Mientras Gemini 3.5 Pro sigue sin fecha, Gemini 3.5 Flash es el único modelo lanzado de la serie 3.5. Google lo convirtió en el modelo predeterminado del Modo IA a nivel global durante su conferencia I/O.

Los materiales de la empresa no indicaron que Gemini 3.5 Pro fuera a reemplazar a Flash en el Modo IA. Por eso, el retraso de la versión Pro no demuestra por sí mismo un cambio en las respuestas que genera actualmente la Búsqueda.

Los clientes tienen opiniones divididas sobre Gemini 3.5 Flash. Figma elogió su equilibrio entre velocidad y calidad, según el reporte, pero la plataforma educativa Platzi habría considerado que el modelo queda en un punto intermedio incómodo.

La crítica de Platzi se relaciona con sus costos y capacidades de razonamiento. La plataforma supuestamente considera que Flash es más caro que modelos Flash anteriores, sin alcanzar el desempeño de alternativas premium de la competencia.

Google también enfrenta una fuerte demanda interna de recursos computacionales. Algunos ingenieros todavía tendrían restricciones de capacidad de GPU, un problema que puede dificultar tanto el entrenamiento como las pruebas de nuevos sistemas.

La competencia mide el progreso en semanas

El retraso de Gemini 3.5 Pro muestra que Google puede construir modelos de frontera, pero no necesariamente lanzarlos al ritmo de sus rivales. La industria pasó de evaluar avances en periodos de varios meses a observar cambios cada pocas semanas.

OpenAI, Anthropic y Meta han reforzado sus esfuerzos dirigidos a programadores. Sus herramientas compiten por convertirse en parte del flujo diario de trabajo de empresas, startups y desarrolladores independientes.

La presión también incluye los costos y los requisitos de seguridad. Google prueba sus modelos con socios mientras mantiene conversaciones con el Gobierno de Estados Unidos sobre estándares de evaluación y seguridad de inteligencia artificial.

Otros lanzamientos recientes muestran la velocidad del mercado. Según uno de los reportes, OpenAI lanzó GPT-5.6 después de un breve retraso relacionado con revisiones de seguridad nacional del Gobierno estadounidense.

Anthropic también restringió temporalmente el acceso a sus modelos más recientes debido a medidas de control de exportaciones. Posteriormente restauró la disponibilidad con salvaguardas adicionales, de acuerdo con la información suministrada.

Qué puede ocurrir a continuación

Google no ha proporcionado una fecha revisada para Gemini 3.5 Pro. La empresa solo confirmó que realiza pruebas con socios y que continúa trabajando en una versión Flash actualizada.

Mientras no exista un anuncio oficial, cualquier fecha que circule dependerá de reportes externos. El cronograma de junio ya quedó atrás sin que el modelo llegara al público.

La demora puede reflejar una decisión de prudencia. Google parece preferir corregir las debilidades de codificación antes que presentar un modelo insignia que no cumpla con sus objetivos internos.

Sin embargo, retrasar el lanzamiento también tiene costos estratégicos. Cada semana permite que OpenAI, Anthropic y otros competidores consoliden sus productos entre los desarrolladores.

El desafío principal de Google consiste ahora en combinar calidad, seguridad y velocidad de ejecución. El resultado definirá si Gemini puede recuperar terreno en una competencia donde la capacidad técnica importa tanto como la rapidez para llegar al mercado.

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.

 


ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín

Artículos Relacionados