¿Qué pasa cuando en una misma empresa algunos empleados tienen una llave mejor para trabajar, pero otros tienen prohibido tocarla? Eso es, en esencia, lo que hoy expone una de las grietas más incómodas dentro de Google y su división DeepMind.
El hallazgo salió a la luz en una información de Business Insider: algunos ingenieros de DeepMind han tenido acceso a Claude Code, la herramienta de Anthropic que muchos consideran la pieza clave del mercado para programar con IA, mientras que en otras áreas de Google su uso está vetado.
La señal revela algo más profundo que una simple preferencia de software. También muestra que Gemini, el sistema central de Google, todavía no logra competir al mismo nivel en ciertas tareas de código, y que esa diferencia está tensando el cableado interno de la compañía.
La discusión escaló después de que Steve Yegge, exingeniero de Google, publicó un tuit viral en el que comparó la adopción de IA en Google con la de una empresa tradicional como John Deere. Demis Hassabis, responsable de DeepMind, rechazó esas afirmaciones y las calificó de falsas y sensacionalistas.
También te puede interesar:Claude podría Obtener el modo de investigación multiagente con memoria y delegación de tareasPero el mecanismo del conflicto no está en la pelea pública, sino en algo más doméstico. Es como obligar a toda una casa a usar una caja de herramientas propia, aunque el electricista sepa que el destornillador del vecino funciona mejor.
En este caso, la “casa” es Google. La “caja de herramientas” son sus sistemas basados en Gemini. Y el vecino es Anthropic, cuya solución Claude Code parece haber ganado una reputación de respuesta más precisa y útil entre ingenieros de élite.
Según Yegge, en otro tuit largo, la adopción interna de IA sigue un patrón bastante común: un 20% la rechaza, un 60% la usa de forma básica y otro 20% la aprovecha de manera intensiva. Esa radiografía importa porque rompe la idea de que una gigante tecnológica necesariamente vive ya conectada por completo a la inteligencia artificial.
Un interruptor que dejó al descubierto la fragmentación
Además, el problema no sería solo técnico. Varias fuentes internas confirmaron la existencia de tensiones reales cuando se intentó imponer el uso exclusivo de herramientas de Google. Algunos ingenieros de DeepMind, de hecho, se negaron a dejar Claude Code y llegaron a amenazar con irse.
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Ahí aparece otra pieza clave: la ejecución agéntica (sistemas que resuelven tareas por pasos de forma semiautónoma). Sergey Brin reconoció en un memo interno que Google necesita mejorar con urgencia esa capacidad. El objetivo, según trascendió en una nota de The Information, es convertir sus modelos en desarrolladores de primer nivel.
Traducido a una imagen simple: Google detectó que su motor en algunas rutas no empuja igual que el de su competidor. Por eso armó un “equipo de asalto”, liderado por Brin y el CTO de DeepMind, para ajustar ese engranaje y cerrar la brecha.
Hassabis fue categórico al rechazar la lectura de Yegge, pero los movimientos internos de Google muestran que la preocupación existe.
La oportunidad para Anthropic es evidente. Cuando incluso los propios ingenieros de IA de Google prefieren una herramienta externa, la percepción de superioridad deja de ser marketing y pasa a ser una prueba de uso real.
También hay una aplicación práctica para cualquiera que siga esta carrera tecnológica. Las mejores empresas no siempre ganan por nombre, sino por la utilidad concreta de sus herramientas. Y en IA, esa ventaja puede cambiar muy rápido, como un interruptor que enciende una habitación y deja a oscuras la de al lado.
Google todavía tiene recursos, talento y una base técnica enorme para corregir esa fragmentación.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
