Introducción
Google está reorganizando la forma en que gestiona su trabajo más importante en inteligencia artificial.
La compañía no está ordenando a todos los empleados de Google DeepMind que se trasladen a Silicon Valley, como sugiere en broma el titular original en chino. Londres sigue siendo el centro principal de investigación de Google DeepMind, y Demis Hassabis ha indicado que continuará trabajando con la organización desde las nuevas oficinas Platform 37 de Google en Londres.
Lo que realmente está cambiando es el centro de decisión diaria en torno a Gemini.
Koray Kavukcuoglu, nombrado en 2025 arquitecto jefe de IA y vicepresidente sénior de Google, se ha trasladado de Londres a California y ahora lidera Google DeepMind como vicepresidente sénior. Reporta directamente al CEO Sundar Pichai y supervisa el desarrollo de los modelos Gemini, la investigación de IA de vanguardia, las aplicaciones Gemini y los equipos de desarrolladores.
Los informes citados por las fuentes también señalan que el trabajo clave de post-entrenamiento de Gemini se ha concentrado cada vez más en torno a la sede de Google en Mountain View.
Mientras tanto, según informes, Google está negociando con la startup de IA de San Francisco Mechanize un acuerdo independiente valorado en más de 1.500 millones de dólares. Según Business Insider, el acuerdo propuesto incluiría una licencia no exclusiva de la tecnología de Mechanize, así como la contratación de parte de sus empleados, que trabajarían en evaluación y desarrollo de modelos.
Ambos avances abordan aspectos diferentes del mismo problema.
Google ya cuenta con modelos de vanguardia, TPU y capacidad de cómputo a gran escala, Google Cloud, una enorme red de distribución de productos y una de las organizaciones de investigación en IA más grandes del mundo. El desafío consiste en convertir estos activos en iteraciones de modelos más rápidas y productos de IA más potentes, especialmente en el ámbito de los agentes de codificación, donde Anthropic, OpenAI y herramientas especializadas compiten con una intensidad creciente.
Google está trasladando más decisiones sobre Gemini a California
Durante más de una década, la organización de IA de Google ha tenido dos poderosos centros geográficos.
Uno es la sede de Google en Mountain View, California, donde se concentran los equipos de productos, la nube, la búsqueda, Android, publicidad y negocio de la compañía.
El otro es DeepMind en Londres, fundado en 2010 y adquirido por Google en 2014.
Esta estructura no era un problema en sí misma. DeepMind podía centrarse en la investigación de IA a largo plazo, mientras que la organización de productos de Google se dedicaba a productos globales para consumidores y empresas.
Las dificultades de esta estructura se hicieron más evidentes después de que la IA generativa pasara de la fase de investigación a un ciclo acelerado de productos de consumo.
Google Brain y DeepMind se fusionaron en 2023
En abril de 2023, Google fusionó oficialmente el equipo Brain de Google Research con DeepMind, creando Google DeepMind.
Google afirmó que su objetivo era acelerar el progreso en IA reuniendo a dos equipos de investigación responsables de múltiples tecnologías, entre ellas
Transformer, AlphaGo, AlphaFold, WaveNet, TensorFlow, JAX, aprendizaje por refuerzo profundo y aprendizaje de secuencia a secuencia.
Gemini se convirtió en una de las primeras familias de modelos grandes lanzadas bajo la organización unificada.
Esta fusión resolvió la división organizativa formal, pero no eliminó la separación geográfica.
Los equipos que participaban en Gemini continuaron trabajando de forma coordinada en múltiples ubicaciones y husos horarios.
Ocho husos horarios dificultan una iteración rápida de productos
Según fuentes del lado de BAAI, el desarrollo de Gemini implicaba a empleados distribuidos en oficinas que abarcaban aproximadamente ocho husos horarios.
Esto creaba problemas de coordinación muy reales.
Un equipo de modelos podía necesitar tomar decisiones rápidas sobre pre-entrenamiento, post-entrenamiento, seguridad, evaluación, integración de productos, API para desarrolladores, infraestructura de servicio, integración en la búsqueda y despliegue empresarial.
Un problema que podría haberse resuelto con una breve reunión podía requerir mucho más tiempo si los equipos responsables tenían horarios de trabajo diferentes.
Los informes citados por las fuentes señalan que Hassabis a veces trabajaba hasta tarde en Londres para coincidir con sus colegas en California.
Lo importante no es el número exacto de chats o reuniones nocturnas, sino el problema central que reflejan: una vez que Gemini se convirtió en un producto que opera con ciclos de lanzamiento rápidos, la distancia física entre el liderazgo de investigación y las principales organizaciones de producto se convirtió en un coste operativo.
El post-entrenamiento es uno de los equipos que se está acercando a la sede central
Según los informes resumidos en el artículo original, Google ha estado concentrando más de su organización de post-entrenamiento de Gemini en California.
El post-entrenamiento es la fase posterior al pre-entrenamiento de un modelo fundacional, e puede incluir ajuste por instrucciones, aprendizaje por refuerzo, optimización de preferencias, ajuste de seguridad, evaluación de modelos, entrenamiento en uso de herramientas, comportamiento de agentes y adaptación a productos específicos.
Esta fase es importante porque influye de manera decisiva en el rendimiento del modelo final en productos reales.
Si el post-entrenamiento y la integración de productos son débiles, un modelo fundacional con capacidades subyacentes excelentes puede tener un rendimiento deficiente en asistentes, agentes de codificación o productos de búsqueda.
Acercar geográficamente a los equipos de modelos, evaluación, productos y dirección ejecutiva permite acortar el ciclo de retroalimentación:
Comportamiento del modelo
↓
Evaluación
↓
Pruebas de producto
↓
Retroalimentación del usuario
↓
Ajustes de post-entrenamiento
↓
Nuevo comportamiento del modelo
El objetivo no es que la ubicación geográfica sea en sí misma un avance tecnológico, sino reducir el tiempo necesario para completar este ciclo.
El traslado de Koray Kavukcuoglu ya estaba en marcha en 2025
La tendencia hacia la concentración en California no comenzó con el anuncio de liderazgo de agosto de 2026.
En junio de 2025, Google nombró al director de tecnología de Google DeepMind, Koray Kavukcuoglu, su primer arquitecto jefe de IA, con ascenso a vicepresidente sénior con reporte directo a Sundar Pichai.
Reuters informó entonces que Kavukcuoglu se trasladaría de Londres a California.
Su responsabilidad era explícitamente transversal a toda la empresa: Google quería un líder técnico sénior que ayudara a coordinar cómo los modelos de IA se convierten en productos.
Este nombramiento es importante porque demuestra que la reciente reorganización no es una decisión repentina de la noche a la mañana. Es la continuación de un cambio que lleva más de un año desarrollándose.
Koray Kavukcuoglu dirige ahora Google DeepMind en el día a día
El 5 de agosto de 2026, Google formalizó el siguiente paso.
Sundar Pichai anunció que Kavukcuoglu asumiría el cargo de vicepresidente sénior de Google DeepMind, manteniendo a la vez su puesto de arquitecto jefe de IA de Google.
Su ámbito de responsabilidad ahora incluye:
- Desarrollo de los modelos Gemini
- Investigación de IA de vanguardia
- Equipos de aplicaciones Gemini
- Equipos de desarrolladores
Reporta directamente a Pichai.
Google indicó que Kavukcuoglu lleva 13 años en DeepMind y que anteriormente participó en el liderazgo de proyectos como WaveNet y DQN.
Esta es la prueba más clara de que el centro operativo de Gemini está ahora más cerca del liderazgo central de productos de Alphabet.
Sergey Brin también está más activo en el trabajo de IA de Google
Las fuentes añaden una segunda figura con base en California a esta nueva estructura de poder: el cofundador de Google, Sergey Brin.
Tras la llegada de ChatGPT, Brin retomó un papel más activo en el trabajo de IA de Google y ha sido mencionado en múltiples informes participando directamente en discusiones técnicas relacionadas con Gemini.
No ocupa el puesto operativo formal que ahora tiene Kavukcuoglu.
El anuncio de liderazgo de Google del 5 de agosto no lista a Brin como responsable de Google DeepMind ni como superior de Kavukcuoglu.
La jerarquía formal es la siguiente:
Sundar Pichai
↓
Koray Kavukcuoglu
↓
Modelos Gemini + Investigación de vanguardia + Aplicaciones Gemini + Equipos de desarrolladores
Es más apropiado entender a Brin como un cofundador influyente que se ha involucrado más profundamente en la estrategia de IA de la empresa.
Esta distinción es importante, porque la redacción humorística de la fuente original podría hacer parecer que Brin estaba supervisando personalmente cada equipo desde la mesa de al lado. La evidencia respalda la afirmación de que Brin desempeña un papel más fuerte, pero no respalda que haya obtenido un título operativo ejecutivo recién anunciado.
Demis Hassabis se retira de la gestión diaria
La última parte de los cambios de liderazgo es Demis Hassabis.
Hassabis no se va de Google DeepMind. Está cambiando de rol.
Google anunció que ahora ocupará los siguientes cargos:
- Presidente de Google DeepMind
- Científico jefe de Alphabet
- Continúa liderando Isomorphic Labs
Hassabis dijo que eligió transferir sus responsabilidades de operaciones diarias para poder dedicar más tiempo a la estrategia de AGI a largo plazo, los avances científicos, el impacto social de la IA avanzada e Isomorphic Labs.
Google también indicó que Hassabis continuará colaborando estrechamente con Kavukcuoglu y con el liderazgo de modelos e investigación de Google DeepMind.
Por lo tanto, describir esta transición como si Hassabis hubiera sido excluido de la investigación en IA no sería preciso.
Una división de responsabilidades más clara sería:
| Ejecutivo | Enfoque principal tras el cambio |
|---|---|
| Koray Kavukcuoglu | Operaciones diarias de Google DeepMind, desarrollo de Gemini, ejecución de productos y desarrolladores |
| Demis Hassabis | AGI a largo plazo, estrategia científica, científico jefe de Alphabet, Isomorphic Labs |
| Sundar Pichai | Supervisión ejecutiva directa de Koray y coordinación general de las prioridades de IA de la empresa |
| Sergey Brin | Participación estratégica y técnica cada vez mayor, pero sin nuevo cargo operativo anunciado |
Londres sigue siendo un centro importante de Google DeepMind
El marco de que el "centro de poder de la IA se traslada de nuevo a California", mencionado por las fuentes, capta el cambio en el liderazgo operativo, pero esto no debe interpretarse como que Google abandona Londres.
Hassabis indicó específicamente que continuará asesorando a Google DeepMind en las nuevas oficinas de Platform 37 en Londres.
Google continúa empleando a un gran equipo de investigación en el Reino Unido.
Breakingviews de Reuters también señaló que Londres sigue siendo un ecosistema de IA importante, con una gran cantidad de capital de riesgo, exalumnos de DeepMind e inversiones continuas de Google.
Por lo tanto, la descripción más precisa de este cambio es:
Una mayor parte del control operativo de Gemini se concentra en California, mientras que Londres sigue siendo un importante centro de investigación.
Se trata de una transición significativa, pero no implica un abandono geográfico total.
Google también está negociando un acuerdo de más de 1.500 millones de dólares con Mechanize
Reunir al personal en la misma zona horaria resuelve problemas de coordinación, pero no resuelve automáticamente todas las carencias de producto.
Las fuentes indican que la programación con IA es una de las áreas que Google quiere acelerar.
Business Insider informó el 5 de agosto que Google está en negociaciones avanzadas con la startup de San Francisco Mechanize.
El valor del acuerdo propuesto podría superar los 1.500 millones de dólares.
Según los informes, las estructuras que se están discutiendo incluyen:
- Una licencia no exclusiva de la tecnología de Mechanize
- Que Google contrate a algunos empleados de Mechanize
- Que estos empleados trabajen en evaluación y desarrollo de modelos
Tanto Google como Mechanize se negaron a hacer comentarios a Business Insider, y el informe también destacó que los términos aún podrían cambiar.
Por lo tanto, este acuerdo no debe presentarse como una adquisición ya completada.
No se trata de una adquisición total como se ha informado
El artículo original en chino mencionaba de forma superficial que Google había "adquirido" al equipo.
La estructura del informe es más específica.
Actualmente no se informa de que Google esté adquiriendo directamente Mechanize.
Por el contrario, estas negociaciones se asemejan más a un acuerdo de licencia más contratación de talento.
Este tipo de transacción permite a las grandes empresas tecnológicas obtener tecnología, investigadores experimentados, infraestructura de evaluación y experiencia en el dominio, mientras que la startup podría continuar operando de forma independiente.
El punto clave es que las negociaciones con Mechanize aún están en curso y no han sido confirmadas por la propia empresa.
Qué productos construye realmente Mechanize
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Mechanize se describe a sí misma como una empresa que construye entornos de aprendizaje por refuerzo y sistemas de evaluación para agentes de programación de vanguardia.
Sus entornos proporcionan a los modelos tareas reales de ingeniería de software, como:
- Construir una funcionalidad
- Desplegar una aplicación
- Depurar bases de código desconocidas
- Completar flujos de trabajo de desarrollo reales
Posteriormente, un evaluador (scorer) evalúa el rendimiento del modelo.
Estas puntuaciones pueden utilizarse para el aprendizaje por refuerzo, la evaluación de modelos y la medición de capacidades.
La idea central de Mechanize es que los modelos de programación necesitan algo más que problemas estáticos de referencia; necesitan
entornos reales en los que el agente pueda tomar acciones continuamente y sea juzgado según si realmente completa una tarea de software.
Por qué esto es importante para los agentes de codificación
Un asistente de codificación puede tener un rendimiento excelente en problemas aislados de generación de código, pero podría tener dificultades con tareas de ingeniería reales.
Las tareas reales exigen que el agente:
- Comprenda una base de código desconocida.
- Determine qué archivos son clave.
- Utilice herramientas de desarrollo.
- Ejecute pruebas.
- Interprete las causas de los fallos.
- Realice múltiples modificaciones coordinadas.
- Evite romper funcionalidades no relacionadas.
- Verifique el resultado final.
Un entorno de entrenamiento que reproduzca este flujo de trabajo proporciona mejores señales de aprendizaje por refuerzo que depender únicamente de fragmentos de código breves.
Esto hace que Mechanize sea relevante para cualquier laboratorio que intente mejorar los agentes de ingeniería de software de larga duración.
Mechanize fue fundada por investigadores con experiencia en evaluación
Mechanize fue fundada en 2025 por:
- Tamay Besiroglu
- Matthew Barnett
- Ege Erdil
Besiroglu cofundó anteriormente Epoch AI, una organización conocida por su investigación en modelos de IA, capacidad computacional, tendencias de escalado y evaluación.
Según Business Insider, Mechanize recaudó 9,1 millones de dólares a principios de 2026 con una valoración de 500 millones de dólares.
Entre sus inversores revelados se incluyen Nat Friedman, Patrick Collison y Dwarkesh Patel.
La ambición declarada de Mechanize va mucho más allá de la ingeniería de software.
La empresa afirma que su objetivo a largo plazo es la automatización completa del trabajo económico de alto valor.
Centrarse actualmente en la codificación es lógico porque la ingeniería de software ofrece un mecanismo de retroalimentación relativamente claro. El trabajo del modelo generalmente puede verificarse mediante pruebas unitarias, pruebas de integración, sistemas de compilación, comportamiento en tiempo de ejecución y evaluadores estructurados.
Esto convierte a la codificación en un área práctica para el aprendizaje por refuerzo.
Por qué Google querría a Mechanize
El material afirma que Google va por detrás de Claude Code, Codex y Cursor en la codificación con IA.
Esta afirmación es difícil de reducir a un ranking objetivo.
Los diferentes productos de codificación compiten en distintas dimensiones, incluyendo la calidad del modelo base, la capacidad de comprensión de bases de código, la duración de las tareas autónomas, la integración con IDE, el acceso a terminal, el uso de herramientas, la latencia, el precio, los controles empresariales y la fiabilidad.
Google ya tiene sólidos productos para desarrolladores y modelos de codificación.
La razón por la que Mechanize podría seguir siendo valiosa es más específica: Mechanize se centra en la infraestructura de entrenamiento y evaluación necesaria para mejorar las capacidades de los agentes de codificación.
Esta experiencia especializada podría ayudar a Google a mejorar:
- El entrenamiento de agentes
- Las tareas de codificación de larga duración
- La evaluación de modelos
- Los entornos de aprendizaje por refuerzo
- Los puntos de referencia de ingeniería de software
- La fiabilidad de la codificación a nivel de producto
En otras palabras, Google
No es solo comprar un editor de código, sino adquirir la tecnología y el talento que se centran en enseñar a los modelos a realizar trabajo de software real.
La reubicación en California y la negociación con Mechanize resuelven el mismo problema de ejecución
Estas dos noticias, a primera vista, parecen ser dos cosas distintas.
Una es una reorganización interna.
La otra es una posible transacción de tecnología y talento.
Pero la lógica estratégica detrás de ambas es similar.
Google posee recursos masivos de IA. El problema radica en acortar la distancia entre lo siguiente:
Investigación
→
Entrenamiento
→
Evaluación
→
Integración de producto
→
Retroalimentación de usuarios
→
Siguiente generación de modelos
Concentrar más liderazgo y trabajo de entrenamiento posterior en Mountain View puede acelerar la toma de decisiones internas.
Mechanize puede aportar experiencia externa para el entrenamiento y la evaluación de agentes de código.
En conjunto, estas medidas indican que Google está intentando acortar el ciclo desde la capacidad de investigación hasta los productos competitivos.
Otro tema: qué significa el ajuste del puesto de Hassabis para DeepMind
El final del artículo original se centra en la tensión entre Hassabis y Londres.
DeepMind siempre ha tenido una identidad clara de laboratorio de investigación.
Su historia incluye proyectos como AlphaGo, AlphaZero, AlphaFold, WaveNet y el aprendizaje por refuerzo profundo.
Hassabis también ha declarado públicamente que quiere demostrar que la investigación de IA de clase mundial puede realizarse en Londres, en lugar de exigir que todos los investigadores de primer nivel se muden a Silicon Valley.
La nueva estructura organizativa pone a prueba si esta identidad de investigación puede coexistir con un modelo de operación de producto más centralizado.
Por qué Hassabis podría preferir el nuevo puesto
El artículo original plantea tres posibles interpretaciones del ajuste del puesto de Hassabis:
- Ha renunciado a poder.
- Ha sido ascendido a un puesto científico más amplio.
- Ha elegido deliberadamente un trabajo más cercano a sus intereses de investigación.
La evidencia pública respalda parte de estas tres interpretaciones, pero no es suficiente para respaldar la versión más dramática de que "fue forzado a salir por negarse a mudarse a California".
Google ha declarado que Hassabis y Pichai han estado discutiendo el nuevo puesto desde hace algún tiempo.
Hassabis ha dicho que quiere tiempo y espacio para centrarse en una visión más amplia de la AGI.
También permanecerá en Londres, en lugar de mudarse con la organización operativa a Mountain View.
Una interpretación razonable es que esta reestructuración ha creado una división de responsabilidades más clara:
Koray:
Entregar modelos y productos más rápido
Demis:
Centrarse en AGI, ciencia y estrategia a largo plazo
Si esta división funciona dependerá de si ambas partes pueden seguir colaborando estrechamente.
Cronología de los cambios organizativos de Google AI
| Fecha | Evento |
|---|---|
| Abril de 2023 | Google fusiona el equipo Brain con DeepMind para crear Google DeepMind |
| Junio de 2025 | Koray Kavukcuoglu asume como director de IA y vicepresidente sénior de Google, reportando a Sundar Pichai |
| 2025–2026 | A medida que sus responsabilidades de IA a nivel de empresa se amplían, Koray se traslada de Londres a California |
| 2026 | Informes indican que más trabajo de entrenamiento posterior de Gemini se concentra en California |
| 5 de agosto de 2026 | Google anuncia que Demis Hassabis asumirá como presidente de Google DeepMind y científico jefe de Alphabet |
| 5 de agosto de 2026 | Koray es nombrado vicepresidente sénior de Google DeepMind, responsable de modelos, investigación de frontera, aplicaciones de Gemini y equipos de desarrolladores |
| 5 de agosto de 2026 | Business Insider informa que Google está negociando una adquisición de tecnología y talento de Mechanize por más de 1500 millones de dólares |
| 10 de agosto de 2026 | El artículo original de QbitAI/BAAI vincula la centralización en California con la negociación con Mechanize como parte del esfuerzo de Google por acelerar la ejecución de su IA |
Qué está confirmado y qué es solo un informe
Confirmado por Google
- Google Brain y DeepMind se fusionaron en 2023 para formar Google DeepMind.
- Demis Hassabis es ahora presidente de Google DeepMind y científico jefe de Alphabet.
- Koray Kavukcuoglu lidera ahora Google DeepMind como vicepresidente sénior.
- Koray reporta directamente a Sundar Pichai.
- Koray es responsable del desarrollo del modelo Gemini, la investigación de IA de frontera, los equipos de aplicaciones de Gemini y los equipos de desarrolladores.
- Hassabis sigue involucrado en la estrategia de modelos e investigación.
- Hassabis continuará trabajando en la oficina de Google en Londres.
- Google ha dicho que quiere acelerar el ritmo de su trabajo en la frontera de la IA.
Confirmado por Mechanize
- Mechanize construye entornos de aprendizaje por refuerzo y sistemas de evaluación para agentes de código de frontera.
- Su trabajo actual se centra en tareas reales de ingeniería de software.
- Su objetivo a largo plazo es automatizar más ampliamente trabajos de valor.
Según informes de Reuters, Bloomberg, Business Insider, entre otros
- Las responsabilidades de Koray en 2025 incluyeron mudarse de Londres a California.
- Más trabajo de entrenamiento posterior de Gemini se ha concentrado en California.
- Sergey Brin se ha vuelto más activo en el trabajo de IA de Google.
- Google está discutiendo con Mechanize un acuerdo valorado en más de 1500 millones de dólares.
- El posible acuerdo implicaría una licencia de tecnología no exclusiva y la contratación de parte de los empleados de Mechanize.
- Los términos del acuerdo aún podrían cambiar.
Hechos aún no confirmados
- Google ha obligado a todos los empleados clave de IA a mudarse a California.
- Google está abandonando Londres como centro de investigación de IA.
- Hassabis abandonó su puesto de liderazgo únicamente por negarse a mudarse.
- El acuerdo con Mechanize se ha completado.
- Google está adquiriendo la totalidad del capital de Mechanize.
- Los productos de codificación de Google son objetivamente inferiores a los de todos los competidores mencionados en todas las cargas de trabajo.
Preguntas frecuentes
¿Está Google trasladando a todos los empleados de Google DeepMind a California?
No. Google DeepMind sigue siendo una organización global, y Londres sigue siendo un centro de investigación importante. El cambio radica en que más liderazgo operativo, decisiones sobre Gemini y, según informes, parte del trabajo de entrenamiento posterior se concentran en Mountain View.
¿Quién gestiona ahora Google DeepMind?
Koray Kavukcuoglu lidera ahora Google DeepMind como vicepresidente sénior, mientras continúa como director de IA de Google. Reporta directamente a Sundar Pichai y es responsable del desarrollo del modelo Gemini, la investigación de IA de frontera, las aplicaciones de Gemini y los equipos de desarrolladores.
¿Demis Hassabis ha dejado Google DeepMind?
No. Hassabis se ha convertido en presidente de Google DeepMind y científico jefe de Alphabet. Continúa involucrado en la estrategia de AGI a largo plazo y en la investigación, mientras sigue dirigiendo Isomorphic Labs.
¿Se ha mudado Koray Kavukcuoglu de Londres a California?
Sí. Reuters informó en junio de 2025 que se mudaría a California tras convertirse en director de IA y vicepresidente sénior de Google. Informes recientes indican que ya trabaja en la sede de Google en Mountain View a medida que sus responsabilidades han aumentado.
¿Está Google adquiriendo Mechanize por 1500 millones de dólares?
Según los informes actuales, no. Business Insider afirma que Google está discutiendo un acuerdo valorado en más de 1500 millones de dólares que implicaría una licencia de tecnología no exclusiva y la contratación de parte de los empleados de Mechanize; ambas empresas han declinado hacer comentarios, y los términos del acuerdo podrían cambiar.
¿Qué construye Mechanize?
Mechanize construye entornos de aprendizaje por refuerzo y sistemas de evaluación para agentes de código de frontera. Estos entornos simulan trabajo real de ingeniería de software y proporcionan evaluadores para medir el rendimiento de los agentes durante el entrenamiento y la evaluación.
¿Por qué Google está interesado en Mechanize?
Según los informes, el acuerdo aportaría a Google tecnología y talento centrados en el entrenamiento y la evaluación de agentes de codificación. Esto podría ayudar a mejorar el rendimiento en ingeniería de software de ciclo largo, un área cada vez más importante para los productos de IA de frontera.
¿Está Sergei Brin liderando oficialmente Google DeepMind?
Brin no ha sido anunciado para ningún nuevo cargo directivo formal. Los informes públicos indican que participa cada vez más activamente en la estrategia de IA de Google, mientras que la estructura de gestión oficial sitúa a Koray Kavukcuoglu al frente de las operaciones diarias de Google DeepMind, bajo el liderazgo de Sundar Pichai.
Herramientas relacionadas
- Gemini: El principal asistente de IA para consumidores de Google, y uno de los productos clave afectados por el impulso de la empresa para acelerar el desarrollo de Gemini.
- Google AI Studio: El entorno oficial de Google para probar los modelos Gemini y desarrollar aplicaciones con la API de Gemini.
- Vertex AI: La plataforma de IA empresarial de Google Cloud para crear e implementar aplicaciones de IA generativa.
- Mechanize: Esta startup de IA construye entornos de aprendizaje por refuerzo y sistemas de evaluación para agentes de codificación de vanguardia.
- Epoch AI: Organización de investigación en IA cofundada anteriormente por Tamay Besiroglu, director ejecutivo de Mechanize.
- Google DeepMind: La organización de investigación de IA de vanguardia de Google, responsable de Gemini y de importantes proyectos científicos de IA.
Enlaces relacionados
- Google: Un nuevo capítulo en nuestro impulso de IA: Anuncio oficial de Google de agosto de 2026 que detalla los nuevos roles de Demis Hassabis y Koray Kavukcuoglu.
- Google DeepMind: Uniendo dos equipos de IA de clase mundial: Anuncio oficial de Google de 2023 sobre la fusión de Google Brain y DeepMind.
- Reuters: Google nombra a Koray Kavukcuoglu arquitecto jefe de IA: Informe sobre el nombramiento de Koray en 2025, su reporte directo a Sundar Pichai y su plan de mudarse de Londres a California.
- Business Insider: Las negociaciones de Google con Mechanize por más de 1.500 millones de dólares: Informe inicial sobre la propuesta de licencia tecnológica no exclusiva y acuerdo de talento.
- Sitio web oficial de Mechanize: Descripción de Mechanize sobre sus entornos de aprendizaje por refuerzo, evaluación de agentes de codificación y negocio principal.
- Mechanize: Cómo automatizar por completo la ingeniería de software: Explicación de la startup sobre por qué los entornos reales de aprendizaje por refuerzo son cruciales para los agentes de ingeniería de software.
- Bloomberg: Google traslada el poder de IA a California: Informe citado originalmente sobre la concentración geográfica del liderazgo de IA en Google.
Resumen
La reestructuración de IA de Google
Esto no se trata tanto de que todos los investigadores regresen a la sede central, sino de acortar la distancia entre el desarrollo de modelos, el entrenamiento posterior, las decisiones de producto y la alta dirección.
El traslado de Koray Kavukcuoglu a California y su ascenso como responsable de Google DeepMind formaliza esta transformación iniciada en
2025. Demis Hassabis sigue siendo la figura científica central, pero se ha retirado de las operaciones diarias para centrarse en la AGI, la ciencia e Isomorphic Labs.
Según los informes, las negociaciones con Mechanize por más de 1.500 millones de dólares abordan otro problema de ejecución: mejorar el entrenamiento y la evaluación de los agentes de codificación. Si el acuerdo se concreta, Google obtendrá experiencia técnica y talento, no solo otra interfaz de codificación.
El hilo conductor común es la velocidad: Google está reorganizando personal, procesos de decisión y talento externo en torno a trayectorias más cortas desde la investigación de vanguardia hasta productos de IA competitivos.
