Principales aspectos
- Sergey Brin ha vuelto a trabajar de forma intensa y presencial junto a los equipos que trabajan en Gemini, aunque actualmente no ocupa ningún cargo ejecutivo en Google.
- Una pequeña zona de convivencia en el campus de Mountain View ha adquirido el estatus informal de centro de decisiones, acercando a Brin a los investigadores y a Koray Kavukcuoglu, quien asumió el liderazgo operativo de Google DeepMind.
- El movimiento se produce en un momento crítico para Google, que enfrenta una fuerte competencia de empresas como OpenAI y Anthropic, además de la salida de investigadores importantes y de una profunda transformación en el liderazgo de su división de IA.
Sergey Brin vuelve a estar en el corazón de la operación de inteligencia artificial de Google. Casi tres décadas después de ayudar a crear la empresa, el cofundador ha comenzado a trabajar mucho más cerca de los equipos responsables de Gemini, participando en conversaciones técnicas y presionando a los investigadores para acelerar el desarrollo de los modelos.
El escenario elegido para esta actividad es, como mínimo, inusual para una de las mayores disputas tecnológicas del mundo.
Brin trabaja en una pequeña cocina ubicada en el segundo piso de Gradient Canopy, una estructura con forma de tienda situada al este de la sede de Google, en Mountain View, California. El espacio, que normalmente tendría una función de convivencia para los empleados, ha adquirido una nueva identidad dentro de la empresa y pasó a ser conocido informalmente como la «pequeña cocina de Sergey».
Allí, una disposición de mesas funciona como una especie de sala de guerra para parte del trabajo relacionado con Gemini. El CEO de Google, Sundar Pichai, aparece allí varias veces por semana, mientras que otros nombres importantes de la empresa también han sido vistos en el lugar.
La descripción fue realizada por Business Insider a partir de entrevistas con ocho empleados actuales y antiguos de Google. Según el reportaje, el espacio se ha convertido en uno de los puntos más importantes para las decisiones relacionadas con el futuro de los modelos de IA de la compañía.
La pequeña cocina que se convirtió en una especie de startup dentro de Google
La importancia de ese espacio no está en su tamaño, sino en quiénes comenzaron a ocuparlo y en las decisiones que se toman allí.
Brin trabaja cerca de Koray Kavukcuoglu, quien asumió nuevas responsabilidades en la reciente reorganización de Google DeepMind. La proximidad entre ambos creó una estructura paralela, más reducida y con capacidad para tomar decisiones rápidamente, según personas familiarizadas con la operación consultadas por Business Insider.
La lógica es diferente de la de una gran corporación, donde una decisión puede tener que pasar por varios equipos y niveles jerárquicos antes de llegar a la ejecución.
Dentro de la pequeña cocina, la propuesta sería precisamente reducir ese recorrido.
Un antiguo empleado familiarizado con la estructura describió el espacio como una especie de startup dentro de Google, donde Brin y otros líderes pueden discutir prioridades, recursos y problemas técnicos sin pasar por toda la burocracia de la compañía.
Esto es especialmente relevante porque el desarrollo de grandes modelos de inteligencia artificial depende de recursos extremadamente disputados. Entre ellos están la capacidad computacional, los chips especializados, investigadores experimentados y tiempo para entrenar y probar nuevos sistemas.
Según Business Insider, incluso el acceso a los chips utilizados para entrenar modelos puede requerir negociaciones internas entre equipos. Una de las vías informales para acelerar ese proceso sería precisamente recurrir a la influencia de Brin.
¿Por qué importa esto?
En una carrera de IA, la velocidad no significa únicamente entrenar un modelo más rápido. También significa conseguir recursos, cambiar prioridades, resolver conflictos internos y poner a los investigadores a trabajar en una dirección común antes de que los competidores avancen.
La influencia de Brin es peculiar porque no necesita ejercer autoridad a través de un cargo ejecutivo tradicional.
El cofundador dejó el liderazgo operativo de Alphabet hace años, pero continúa siendo una de las figuras más poderosas de la empresa. Él y Larry Page poseen acciones con derechos especiales de voto que les otorgan una influencia decisiva sobre cuestiones de gobierno corporativo de Alphabet.
Por eso, su posición dentro de la estructura de IA de Google es difícil de comparar con la de un ejecutivo convencional.
Un antiguo empleado sénior entrevistado por Business Insider resumió esta diferencia al señalar que Kavukcuoglu tiene más poder formal dentro de la jerarquía, pero Brin posee algo que pocos otros ejecutivos pueden reproducir: la autoridad simbólica y práctica de ser uno de los fundadores de Google.
Brin volvió a la primera línea después de la aparición de ChatGPT
El regreso de Brin a un trabajo más cercano a los investigadores de IA no ocurrió por casualidad.
El lanzamiento de ChatGPT, a finales de 2022, cambió radicalmente la percepción del mercado sobre la posición de Google en inteligencia artificial. La empresa ya contaba con algunas de las investigaciones más importantes del sector, pero comenzó a enfrentar la necesidad de transformar esa ventaja científica en productos capaces de competir en velocidad y escala.
Brin volvió a acercarse a los equipos de IA durante ese período. En 2024, afirmó públicamente que el avance de la inteligencia artificial en los años anteriores era una de las cosas más emocionantes que había visto en su carrera como científico informático.
Desde entonces, su participación ha aumentado.
Según los relatos reunidos por Business Insider, Brin participa en conversaciones sobre cuestiones como el tamaño de los modelos, los calendarios de lanzamiento y los caminos para alcanzar sistemas de inteligencia artificial más avanzados. También habría participado en discusiones sobre cómo debería integrarse Gemini en los productos de Google.
Su actuación no es únicamente estratégica.
En determinados momentos, Brin habría presentado ideas relacionadas con el uso de técnicas de aprendizaje por refuerzo para mejorar la capacidad de programación de Gemini. Una de las propuestas mencionadas consistía en utilizar software para observar cómo algunos empleados programaban, con el objetivo de generar señales que pudieran ayudar en el entrenamiento de los sistemas.
Este tipo de participación ayuda a explicar por qué su presencia se percibe internamente de manera diferente a la de un fundador que simplemente sigue la empresa desde lejos.
Brin está intentando intervenir directamente en el proceso técnico.
Una obsesión con la auto-mejora
Otro tema que ha ganado espacio en las discusiones internas es el llamado recursive self-improvement, o auto-mejora recursiva.
La idea, en términos simples, es desarrollar sistemas capaces de contribuir a su propia evolución, ayudando a los investigadores a encontrar mejoras en futuros modelos. Es un concepto directamente relacionado con las discusiones sobre AGI, la inteligencia artificial general capaz de realizar una amplia variedad de tareas cognitivas a un nivel comparable o superior al humano.
Según personas familiarizadas con las conversaciones, Brin ha estado presionando a los investigadores para que dediquen más atención a esta área. Reuters también informó que alentó a los empleados a acelerar el trabajo y a buscar maneras de acercar a Google a la frontera tecnológica.
Para Brin, por tanto, la cuestión parece ir más allá de lanzar una nueva versión de Gemini.
El objetivo es descubrir cómo acelerar el propio proceso de evolución de la IA.
La reorganización de Google DeepMind cambia el equilibrio de poder
La influencia de Brin cobró aún más relevancia después de la gran reestructuración anunciada por Google en agosto.
Demis Hassabis, quien dirigió Google DeepMind desde la fusión entre DeepMind y Google Brain, dejó el cargo de CEO de la organización. Pasó a desempeñarse como chairman de DeepMind y científico jefe de Alphabet, concentrándose más en cuestiones científicas, estratégicas y en el futuro de la AGI.
Koray Kavukcuoglu asumió la responsabilidad por el funcionamiento diario de la organización como vicepresidente sénior.
El cambio no representa únicamente un intercambio de nombres. También indica una modificación en la forma en que Google pretende conducir su estrategia de IA, acercando el desarrollo de los modelos a las necesidades comerciales y a los productos de la compañía.
Kavukcuoglu ya venía ganando espacio antes de la reorganización.
Dejó Londres y pasó a trabajar en Mountain View, donde también asumió el cargo de principal arquitecto de IA de Alphabet. Reuters informó que ya se había convertido en una figura central en las decisiones relacionadas con Gemini y en las conversaciones entre DeepMind y Google Cloud.
Ahora, su proximidad física con Brin en la pequeña cocina hace que la estructura sea aún más significativa.
Qué cambió en DeepMind
| Antes de la reorganización | Nueva estructura |
|---|---|
| Demis Hassabis dirigía Google DeepMind | Hassabis pasa a concentrarse en ciencia y estrategia |
| Hassabis tenía un papel operativo central | Kavukcuoglu asume las operaciones del día a día |
| DeepMind mantenía una fuerte identidad como laboratorio de investigación | La integración con productos y negocios adquiere mayor peso |
| Una parte importante del liderazgo estaba concentrada en Londres | El centro de decisiones se acerca aún más a Mountain View |
El cambio también se produce después de años de tensión sobre la mejor manera de administrar la división.
DeepMind nació como un laboratorio de investigación independiente y ganó reputación mundial por avances de largo plazo en inteligencia artificial. Después de que Google lo adquiriera en 2014, Hassabis buscó preservar parte de esa autonomía y mantener espacio para proyectos cuya aplicación comercial no fuera inmediata.
La fusión con Google Brain, anunciada en 2023, modificó ese equilibrio.
Las dos organizaciones pasaron a formar Google DeepMind precisamente cuando el avance de ChatGPT había convertido la IA en una prioridad estratégica para toda la compañía. La nueva organización necesitaba conciliar culturas diferentes: por un lado, la investigación a largo plazo; por otro, la necesidad de colocar modelos competitivos dentro de los productos de Google.
Este conflicto de prioridades es una de las piezas importantes para entender por qué la pequeña cocina de Brin ha adquirido tanta importancia.
Google también está perdiendo investigadores importantes
La presión aumentó con la salida de nombres destacados.
Jeff Dean, una de las figuras más conocidas de la historia técnica de Google, dejó la empresa después de 27 años para participar en la creación de la startup Discovery Loop. Otros investigadores importantes, como Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le, también abandonaron la compañía para incorporarse al nuevo emprendimiento.
La empresa también perdió otros talentos frente a sus competidores.
Noam Shazeer, quien había regresado a Google con su equipo después de una contratación valorada en miles de millones de dólares, dejó la compañía para irse a OpenAI. John Jumper, ganador del Premio Nobel de Química junto con Hassabis en 2024, también decidió unirse a Anthropic.
La salida de estos investigadores tiene un peso que va más allá del prestigio individual.
Los grandes modelos dependen de equipos capaces de combinar investigación, ingeniería, infraestructura y experimentación a una escala enorme. Cuando profesionales que participaron en la construcción de estos sistemas abandonan la empresa, parte del conocimiento acumulado también debe reorganizarse.
Al mismo tiempo, los competidores continúan avanzando.
Reuters informó que Google retrasó alrededor de dos meses el lanzamiento de su próxima versión principal de Gemini después de que las pruebas internas indicaran un rendimiento inferior al de sus rivales en áreas como la programación.
El problema, por tanto, no consiste únicamente en lanzar un modelo nuevo.
Se trata de lanzar algo que sea claramente competitivo en un mercado en el que los principales laboratorios están actualizando sus sistemas en ciclos cada vez más rápidos.
La batalla por Gemini 4
En este contexto, el próximo gran Gemini adquirió una enorme importancia estratégica dentro de Google.
La empresa llegó a demostrar avances significativos en determinados momentos. Según Reuters, Gemini llegó a superar a sus competidores en algunas evaluaciones a finales de 2025, pero nuevos avances de empresas como Anthropic y OpenAI volvieron a colocar a Google en una posición de persecución.
La situación genera una presión difícil de administrar.
Google posee una de las mayores infraestructuras computacionales del mundo, sus propios chips de IA y una enorme cantidad de datos, productos y usuarios en los que puede distribuir sus modelos. Aun así, convertir esa escala en un liderazgo consistente en la frontera de los modelos continúa siendo un desafío.
La disponibilidad de capacidad computacional también se convirtió en un problema interno.
Reuters informó que la disputa por la capacidad de los chips TPU, desarrollados por el propio Google, contribuyó a tensiones entre equipos. La nueva estructura bajo Kavukcuoglu también se considera un intento de mejorar esa coordinación.
Esto ayuda a explicar por qué la capacidad de Brin para «acortar caminos» puede ser tan valiosa.
Si un equipo necesita más capacidad computacional, investigadores adicionales o un cambio rápido de prioridad, una estructura informal capaz de tomar decisiones rápidamente puede marcar la diferencia.
El riesgo es que la velocidad y la concentración de poder también pueden generar conflictos.
Brin quiere que Gemini funcione como una startup
La filosofía detrás de la pequeña cocina parece ser precisamente esa: crear dentro de Google un equipo capaz de actuar como una startup, pero con acceso a los recursos de una de las mayores empresas tecnológicas del mundo.
La diferencia es importante.
Una startup pequeña puede decidir rápidamente porque tiene pocos niveles jerárquicos. Google, en cambio, posee una estructura gigantesca, con decenas de productos, equipos e intereses diferentes compitiendo por recursos.
Brin parece intentar combinar ambos modelos.
Según un antiguo empleado entrevistado por Business Insider, la idea sería gestionar Gemini con una mentalidad de startup. En este contexto, la pequeña cocina no sería solamente un espacio físico, sino un símbolo de una manera diferente de trabajar.
Algunos investigadores e ingenieros involucrados en trabajos importantes de Gemini comenzaron a trabajar cerca de allí.
El reportaje menciona, entre otros, a Sebastian Borgeaud, relacionado con el esfuerzo para mejorar las capacidades de programación de Gemini, además de investigadores como Emanuel Taropa y Enrique Piqueras. La proximidad hizo que el espacio se convirtiera en un punto de atracción para profesionales involucrados en proyectos considerados prioritarios.
El efecto es similar al de un centro de mando informal.
Quienes están allí pueden hablar directamente con quienes toman decisiones, seguir los problemas en tiempo real y, potencialmente, obtener respuestas más rápidas que en una estructura corporativa tradicional.
El precio de acelerar también puede ser alto
La estrategia, sin embargo, no es vista de manera positiva por todos.
Algunos empleados expresaron incomodidad con la influencia directa de Brin y con decisiones tomadas fuera de las estructuras tradicionales. Un episodio citado por Business Insider involucra el proyecto Frozen, relacionado con el intento de incorporar una versión de la arquitectura de Gemini directamente en un chip.
Brin habría decidido cancelar el proyecto en 2025, una decisión que habría frustrado a Jeff Dean. El proyecto posteriormente regresó en una segunda versión, pero recibió menos recursos antes de la salida de Dean.
También hubo controversia en torno a la cultura laboral.
En 2025, Brin escribió en un canal interno de Google DeepMind que consideraba unas 60 horas semanales como el punto ideal de productividad. El mensaje incomodó a algunos empleados y gerentes, que recomendaron a sus equipos no adoptar necesariamente esa orientación.
Estos episodios muestran el otro lado de la estrategia.
Un fundador con enorme influencia puede acelerar decisiones, pero también puede intervenir en elecciones que normalmente serían discutidas dentro de las estructuras técnicas de la organización.
La cuestión central para Google es encontrar el equilibrio entre velocidad y calidad de las decisiones.
El dilema de Google
Más velocidad
→ decisiones técnicas más rápidas
→ menos burocracia
→ mayor concentración de recursos en Gemini
→ reacción más ágil ante los competidores
Posibles costos
→ menor autonomía para los investigadores
→ conflictos con los líderes técnicos
→ mayor presión sobre los empleados
→ riesgo de priorizar resultados a corto plazo
Este dilema adquirió mayor importancia después de la reorganización de agosto.
Para algunos empleados, el cambio representa un intento necesario de poner a Google en modo de competencia total. Para otros, existe el temor de que la presión por obtener resultados comerciales debilite precisamente la cultura de investigación que ayudó a la empresa a construir algunas de las bases de la inteligencia artificial moderna.
De un laboratorio de investigación a una carrera de velocidad
La transformación de Google DeepMind ayuda a ilustrar un cambio mayor en el sector.
Durante muchos años, Google estuvo entre los principales centros mundiales de investigación en inteligencia artificial. Sus investigadores participaron en avances fundamentales que ayudaron a formar la tecnología detrás de los actuales modelos generativos.
El desafío actual es diferente.
No basta con publicar investigaciones importantes. Es necesario transformar rápidamente esos descubrimientos en modelos capaces de competir en tareas prácticas, llegar a los usuarios y sostener una estrategia comercial que involucra búsquedas, nube, productividad, programación y muchos otros productos.
El propio Google está ampliando el uso comercial de Gemini. En agosto, por ejemplo, la empresa anunció una expansión de Gemini Enterprise al sector jurídico, con herramientas destinadas a bufetes de abogados y profesionales del área.
Esto demuestra que la disputa no ocurre únicamente en las pruebas de los modelos.
Cada avance necesita encontrar un camino para llegar a los productos.
Precisamente en este punto la nueva configuración de DeepMind puede marcar la diferencia. La aproximación entre investigadores, infraestructura, Google Cloud y equipos de producto pretende reducir la distancia entre el laboratorio y el mercado.
Una pequeña sala para una disputa gigantesca
Sergey Brin no volvió a Google simplemente para observar la transformación provocada por la inteligencia artificial.
Parece haber elegido un papel mucho más cercano a la operación, utilizando su autoridad informal para presionar a los equipos, cuestionar decisiones e intentar acelerar una organización que considera demasiado grande para competir con la velocidad de las nuevas empresas de IA.
La pequeña cocina es la representación más curiosa de este movimiento.
En lugar de una gran sala de reuniones o una oficina ejecutiva, un espacio con café, máquinas de espresso, refrigerador y mesas agrupadas se ha convertido en uno de los puntos más importantes de la estrategia de IA de Google.
Sundar Pichai aparece allí con frecuencia. Kavukcuoglu trabaja junto a Brin. Investigadores importantes circulan por el espacio, mientras las decisiones relacionadas con Gemini se discuten cada vez más cerca de este núcleo.
La escena también resume el momento que vive la empresa.
Google tiene dinero, infraestructura, chips propios, miles de millones de usuarios y algunos de los mayores investigadores de IA del mundo. Pero el liderazgo en la frontera tecnológica no está garantizado por ninguno de estos factores de manera aislada.
La empresa necesita transformar estos activos en velocidad.
Brin parece creer que una de las maneras de hacerlo es volver a los orígenes: un equipo pequeño, altamente concentrado, con acceso directo a los recursos necesarios y libertad para tomar decisiones rápidamente.
La diferencia es que, esta vez, el «garaje» de la historia de Google ha sido sustituido por una pequeña cocina dentro de un campus gigantesco.
Y el producto en disputa no es un motor de búsqueda.
Es la próxima generación de inteligencia artificial.
El éxito de esta estrategia aún está por verse. Google continúa enfrentándose a competidores agresivos, ha perdido investigadores importantes y debe demostrar que sus cambios organizativos pueden producir modelos capaces de recuperar o ampliar su posición en la frontera de la IA.
Por ahora, sin embargo, el mensaje de Brin parece claro: para competir en la próxima fase de la inteligencia artificial, Google no solo quiere invertir más.
Quiere correr más rápido.
