Principales destacados
- Uno de los principales ejecutivos de OpenAI afirmó que Google desarrolló un chatbot similar a ChatGPT cerca de un año antes de su lanzamiento oficial.
- Según el relato, el proyecto no llegó al público porque la empresa temía perjudicar su principal negocio: el motor de búsqueda.
- La historia refuerza que, en la carrera de la IA generativa, la estrategia y el timing pueden ser tan importantes como la innovación tecnológica.
La disputa entre Google y OpenAI sumó un nuevo capítulo tras una declaración de Thibault “Tibo” Sottiaux, actual jefe de productos responsables de ChatGPT y Codex en OpenAI.
En una publicación en la red social X, el ejecutivo afirmó que participó en el desarrollo de un chatbot interno en Google que ofrecía una experiencia muy similar a la de ChatGPT aproximadamente un año antes del debut público de la herramienta de OpenAI, en noviembre de 2022.
Según Sottiaux, el proyecto era conocido internamente como LMChat antes de recibir otro nombre en clave. En la práctica, describe la herramienta como un asistente conversacional capaz de responder preguntas, mantener diálogos y ejecutar tareas muy similares a las que millones de personas comenzaron a conocer tras el lanzamiento de ChatGPT.
A pesar de la etapa avanzada del proyecto, el ejecutivo afirma que Google prefirió no poner el producto a disposición del público. El motivo, según él, no habría sido una limitación tecnológica, sino una decisión estratégica.
“Yo formaba parte de ese equipo. Era básicamente el ChatGPT un año antes de su lanzamiento”, escribió Sottiaux. En la misma publicación, afirmó que Google mostraba un gran temor a lanzar una herramienta que pudiera reducir la relevancia del motor de búsqueda, mientras que DeepMind enfrentaba restricciones para llevar al mercado productos que compitieran directamente con el principal negocio de la compañía.
Es importante destacar que estas declaraciones representan el relato personal del ejecutivo y no han sido confirmadas oficialmente por Google.
Una discusión que no comenzó ahora
Las declaraciones de Sottiaux surgieron como respuesta a una publicación del ingeniero Cheng Lou, quien comentaba una entrevista reciente de Jeff Dean, científico jefe de Google DeepMind.
En la entrevista, Dean confirmó que Google tenía un chatbot interno antes del lanzamiento de ChatGPT. Según él, la empresa consideraba que esa experiencia aún no ofrecía ventajas suficientes frente al uso tradicional de la Búsqueda de Google, motivo por el cual no hubo prisa en convertirlo en un producto comercial.
Esta explicación ayuda a entender una filosofía que marcó a Google durante años. Mientras otras empresas comenzaron a ver los modelos de lenguaje como una nueva interfaz para acceder a la información, Google seguía considerando el buscador tradicional como el centro de la experiencia del usuario.
El problema es que la llegada de ChatGPT cambió completamente esa percepción.
Por primera vez, millones de personas comenzaron a buscar respuestas directamente en una conversación, sin necesidad de navegar por una lista de enlaces. El comportamiento del usuario empezó a cambiar rápidamente, creando un escenario que pocos analistas creían posible apenas unos años antes.
Google siempre ha estado entre los líderes de la inteligencia artificial
La declaración llama aún más la atención porque Google nunca ha sido un actor secundario en la evolución de la IA moderna. Todo lo contrario.
En 2017, investigadores de la empresa publicaron el artículo científico Attention Is All You Need, trabajo que presentó al mundo la arquitectura Transformer. Esta tecnología revolucionó el procesamiento del lenguaje natural y se convirtió en la base de los principales modelos generativos actuales, incluyendo GPT, Gemini, Claude, Llama y muchos otros.
En ese momento, pocos imaginaban el impacto de ese estudio. Inicialmente orientado a la traducción automática, el Transformer demostró que era posible entrenar modelos de lenguaje de forma mucho más eficiente, permitiendo que comprendieran relaciones entre palabras en paralelo, en lugar de procesar cada término de manera secuencial. Este cambio abrió el camino al surgimiento de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) que dominan la industria hoy.
Además, Google también presentó proyectos como Meena, LaMDA y PaLM, todos considerados extremadamente avanzados para sus respectivas épocas.
LaMDA, por ejemplo, llamó la atención mundial en 2022 después de que un ingeniero de Google afirmara públicamente que el modelo habría desarrollado conciencia, un episodio que generó gran repercusión y llevó a la empresa a reforzar sus procesos internos relacionados con el desarrollo responsable de IA.
En otras palabras, nunca ha faltado tecnología en Google.
¿Por qué Google fue tan cauteloso?
La respuesta probablemente involucra muchos más factores que simplemente la calidad técnica.
Durante décadas, el modelo de negocio de Google se ha basado en la búsqueda en línea y en la venta de publicidad vinculada a los resultados de búsqueda. Cualquier tecnología capaz de alterar profundamente ese comportamiento también podría impactar directamente una de las mayores fuentes de ingresos de la empresa.
Un chatbot eficiente responde preguntas directamente al usuario. En muchos casos, esto reduce la necesidad de hacer clic en múltiples enlaces, ver anuncios o navegar por páginas web, exactamente el comportamiento que ha sostenido el crecimiento financiero de Google durante más de veinte años.
Los ejecutivos de la empresa también han mencionado en varias ocasiones preocupaciones relacionadas con las llamadas “alucinaciones” de los modelos de lenguaje, respuestas incorrectas presentadas con alto grado de confianza, además de riesgos vinculados a la desinformación, derechos de autor, seguridad y responsabilidad legal.
Desde la perspectiva de Google, lanzar una tecnología de este nivel antes de resolver estos desafíos podría comprometer la confianza construida durante décadas.
Mientras tanto, OpenAI asumió el riesgo
OpenAI adoptó una estrategia completamente diferente.
Cuando ChatGPT fue lanzado en noviembre de 2022, la empresa puso la tecnología directamente a disposición del público, incluso reconociendo que el sistema aún tenía limitaciones.
La apuesta funcionó.
En solo cinco días, ChatGPT alcanzó un millón de usuarios. Aproximadamente dos meses después, ya había superado los 100 millones de usuarios activos, convirtiéndose en uno de los productos digitales de crecimiento más rápido de la historia.
Este éxito obligó a prácticamente toda la industria tecnológica a acelerar sus propios proyectos de IA generativa.
Pocos meses después, Google respondió con Bard, que posteriormente fue reemplazado por Gemini, la plataforma que hoy concentra prácticamente toda la estrategia de inteligencia artificial de la empresa.
Desde entonces, Google y OpenAI compiten por el liderazgo en casi todos los frentes de la IA generativa, desde modelos de lenguaje hasta agentes inteligentes, generación multimodal, programación asistida e integración con productos corporativos.
La innovación no siempre gana por sí sola
La historia contada por Sottiaux ilustra un fenómeno común en la industria tecnológica: inventar primero no significa necesariamente liderar un mercado.
Existen numerosos ejemplos de empresas que crearon tecnologías innovadoras, pero dudaron a la hora de lanzarlas comercialmente. En muchos casos, competidores que llegaron después lograron convertir esas ideas en productos más conocidos por el público.
Si las declaraciones del ejecutivo son correctas, Google podría haber vivido exactamente esa situación.
La empresa contaba con conocimiento técnico, equipos altamente cualificados y algunos de los investigadores más influyentes de la historia reciente de la inteligencia artificial. Sin embargo, la preocupación por proteger un modelo de negocio extremadamente lucrativo podría haber retrasado la llegada de un producto que terminó redefiniendo toda la industria cuando fue lanzado por OpenAI.
Incluso sin confirmación oficial sobre la existencia y capacidades de LMChat, la declaración refuerza una percepción creciente entre los expertos: en la era de la inteligencia artificial, no basta con desarrollar la mejor tecnología. Es necesario elegir el momento adecuado para ponerla en manos de los usuarios.
