Principales puntos
- Investigación más allá de los productos: Google Research trabaja con inteligencia artificial, informática, hardware y descubrimientos científicos.
- Proyectos a largo plazo: el equipo mantiene iniciativas en genómica desde hace 12 años, mapeo cerebral desde hace 10 años y computación cuántica desde hace 13 años.
- Avances poco reconocidos: James Manyika cree que la IA ya ha contribuido a un progreso científico mayor del que buena parte del público imagina.
La inteligencia artificial suele aparecer en los titulares como una herramienta para escribir textos, generar imágenes o automatizar tareas. Pero, en los laboratorios de Google, también se está utilizando para abordar problemas que la ciencia tradicional tarda años en resolver.
Ese es el mensaje de James Manyika, alto ejecutivo de Google y responsable del área de investigación, en una entrevista con Fast Company. En su opinión, una parte importante del impacto de la IA sigue pasando desapercibida para el público.
🔬 Un laboratorio que va mucho más allá del buscador
Google Research existe desde los primeros años de la empresa. La idea original de sus fundadores era crear una organización de investigación inspirada en instituciones como Bell Labs, conocidas por combinar ciencia fundamental y desarrollo de tecnologías aplicadas.
Hoy, esa misión abarca desde avances en informática hasta proyectos científicos que pueden transformar áreas enteras del conocimiento.
Su alcance es mayor de lo que parece: las investigaciones desarrolladas por el equipo ayudan a mejorar los sistemas de búsqueda, la recuperación de información, la infraestructura informática y el hardware.
Un ejemplo especialmente importante es la arquitectura Transformer, una tecnología fundamental para los grandes modelos de lenguaje que impulsaron la actual ola de IA generativa. El equipo responsable de su creación formaba parte de Google Research.
💡 La IA no es solo un producto que responde preguntas. También puede convertirse en una herramienta para producir nuevos conocimientos científicos.
🧬 Tres apuestas que comenzaron mucho antes de la fiebre de la IA
Manyika destaca que algunas de las iniciativas más relevantes de la organización reciben menos atención que sus productos comerciales.
Las cifras ayudan a comprender la dimensión de este trabajo.
Genómica
Google Research mantiene un programa dedicado a la genómica, un área que estudia los conjuntos de genes y sus relaciones con los organismos y las enfermedades.
Mapeo cerebral
La iniciativa de conectómica busca comprender cómo están conectadas las neuronas, un desafío que exige analizar estructuras biológicas extremadamente complejas.
Computación cuántica
El proyecto a largo plazo busca desarrollar computadoras cuánticas, una tecnología con potencial para resolver determinadas clases de problemas difíciles para los ordenadores convencionales.
🔎 El detalle importante: estos proyectos comenzaron mucho antes de la actual explosión de interés por la inteligencia artificial. Demuestran que la estrategia de la empresa no se limita a lanzar nuevas funciones para sus productos, sino que también implica inversiones científicas a largo plazo.
🌍 ¿Dónde puede marcar la diferencia la IA?
En la edición de 2026 del evento Research@, Google presentó trabajos que ilustran la diversidad de aplicaciones de esta estrategia.
Entre los temas abordados estaban:
- Predicción de desastres naturales: uso de tecnología para anticipar fenómenos potencialmente peligrosos.
- Verificación de documentos técnicos: herramientas para ayudar a comprobar información e identificar posibles errores en materiales especializados.
- Apoyo a la medicina: aplicaciones destinadas a ayudar a los profesionales sanitarios a atender mejor a sus pacientes.
Estos ejemplos muestran cómo la IA puede actuar no solo como una interfaz conversacional, sino también como una herramienta para analizar datos, reconocer patrones y apoyar decisiones en entornos especializados.
🚀 ¿Se está subestimando el impacto científico?
La valoración de Manyika apunta a una diferencia entre la percepción pública de la IA y su uso en la investigación científica.
Mientras buena parte del debate se concentra en la productividad, el empleo y el contenido generado artificialmente, los laboratorios también exploran aplicaciones que pueden contribuir a descubrimientos en biología, medicina, informática y otras disciplinas.
Esto no significa que todas estas iniciativas ya hayan producido resultados revolucionarios ni que la IA sustituya la validación científica. Los descubrimientos siguen exigiendo experimentos, verificación y evaluación por parte de especialistas.
La idea central es otra: el impacto de la IA puede ser mucho mayor que lo que vemos en la pantalla de un chatbot.
Si las inversiones en genómica, mapeo cerebral y computación cuántica siguen madurando, la próxima gran demostración del potencial de la inteligencia artificial quizá no sea una aplicación más inteligente, sino un descubrimiento que antes parecía demasiado lejano.
