- Google ha retrasado el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro, su modelo de inteligencia artificial más potente, debido a dificultades para mejorar sus capacidades de programación.
- El retraso genera frustración interna y temor a perder ventaja frente a competidores como OpenAI y Meta, que ya han lanzado modelos superiores en código.
- La compleja estructura de Google, con múltiples divisiones y falta de recursos informáticos, ralentiza las decisiones y provoca duplicidad de esfuerzos.
- Mientras tanto, la compañía prueba el modelo con socios y colabora con el gobierno estadounidense en evaluaciones de seguridad, pero sin fecha de lanzamiento definitiva.
Google se encuentra en una situación delicada con su modelo estrella de inteligencia artificial. El lanzamiento de Gemini 3.5 Pro, que debía ser uno de los grandes anuncios del año, se ha retrasado varios meses porque sus capacidades de programación no alcanzan el nivel esperado. La compañía, que presentó el modelo en su conferencia de desarrolladores de mayo, prometió que llegaría en junio, pero a mediados de julio sigue sin fecha concreta.
Según fuentes internas citadas por Bloomberg y recogidas por Europa Press, el principal escollo está en la escritura de código. Google actualizó recientemente los datos de entrenamiento de Gemini para mejorar este aspecto, pero los resultados fueron decepcionantes. Mientras tanto, rivales como OpenAI con su familia GPT-5.6 y Meta con Muse Spark 1.1 ya han lanzado modelos que superan a Gemini en tareas de programación, lo que ha encendido las alarmas en la compañía.
Los problemas de programación frenan el lanzamiento
La capacidad de generar y corregir código se ha convertido en el talón de Aquiles de Gemini 3.5 Pro. Google modificó el mes pasado la base de datos utilizada para entrenar al modelo, pero las pruebas internas no mostraron la mejora esperada, según confirmaron empleados y exempleados a Bloomberg. La compañía prefiere retrasar el lanzamiento antes que sacar un producto que quede por detrás de Claude de Anthropic o de las últimas herramientas de OpenAI.
No obstante, Google defiende que Gemini 3.5 Pro no funciona mal en todos los apartados. El modelo sigue destacando en comprensión de imágenes y vídeos, acceso a datos del buscador e integración con productos como Gemini en Gmail, Maps o YouTube. El problema es que, para justificar su posición como modelo estrella, necesita brillar también en programación, un campo donde la competencia ha avanzado con rapidez.
La competencia aprieta mientras Google se reorganiza
OpenAI y Meta no han perdido el tiempo. OpenAI ya tiene disponible la familia GPT-5.6, que ofrece capacidades de programación agéntica y fuertes protecciones de ciberseguridad, mientras que Meta ha lanzado Muse Spark 1.1, centrado en agentes personales y en la corrección de errores a gran escala. Ambas compañías han ocupado el silencio de Google y han aumentado la presión sobre el gigante tecnológico.
La situación ha generado frustración entre ingenieros y directivos de Google. Según Bloomberg, muchos temen que la compañía esté perdiendo la ventaja que tenía en inteligencia artificial. De hecho, algunos investigadores han optado por marcharse a Anthropic y otros laboratorios de primer nivel, lo que agrava el problema. Google, por su parte, asegura que está probando Gemini 3.5 Pro con socios y que mantiene conversaciones con el gobierno de Estados Unidos sobre los estándares de seguridad que deben cumplir los modelos más avanzados.
Estructura interna y falta de recursos
El retraso no se debe solo a cuestiones técnicas. La enorme estructura de Google, con divisiones como DeepMind, Google Cloud, Android y los equipos de productos como Search o YouTube, dificulta la coordinación. Cada departamento tiene sus propias prioridades y herramientas, lo que provoca duplicidad de esfuerzos y disputas internas por los recursos informáticos necesarios para entrenar los modelos.
Además, los propios ingenieros de Google se enfrentan a limitaciones de capacidad cuando intentan usar IA para generar código, debido a la competencia por los procesadores dentro de la empresa. Google anunció que el 75% del código de la compañía se genera mediante IA, pero las restricciones internas y la falta de potencia de cálculo frenan el avance. Para solucionarlo, el arquitecto jefe de IA, Koray Kavukcuoglu, está unificando las herramientas internas de programación, y se ha creado un equipo específico dentro de DeepMind para abordar este reto.
Mientras esperan la versión Pro, los clientes de Google han tenido experiencias mixtas con Gemini 3.5 Flash. Algunos, como Figma, destacan su equilibrio entre velocidad y calidad, mientras que otros, como la plataforma educativa Platzi, lo consideran caro y lento en comparación con la competencia. La presión sobre Google sigue creciendo, y cada mes de retraso da más tiempo a Anthropic y OpenAI para consolidar su ventaja en el mercado de la programación con inteligencia artificial.
El futuro de Gemini 3.5 Pro sigue siendo incierto, pero lo que está claro es que Google no puede permitirse más demoras si quiere mantener su posición en la carrera de la IA. La compañía apuesta por la calidad antes que por la prisa, pero el reloj corre y los rivales no esperan. En España y Europa, los desarrolladores y empresas que confían en el ecosistema de Google observan con atención, esperando que el modelo estrella llegue por fin con las prestaciones prometidas.