Google une Brain y DeepMind para crear Google DeepMind

Google ha reunido sus dos grandes laboratorios de inteligencia artificial, Google Brain y DeepMind, bajo una nueva división llamada Google DeepMind. Demis Hassabis, cofundador y director ejecutivo de DeepMind, dirigirá el grupo y reportará directamente a Sundar Pichai, consejero delegado de Alphabet y Google.

El movimiento, anunciado este jueves, concentra en una misma estructura a investigadores, ingenieros e infraestructuras que hasta ahora trabajaban en organizaciones separadas. Google busca acelerar el desarrollo de productos y avances científicos de IA en un momento en que la popularidad de ChatGPT y el lanzamiento de GPT-4 han elevado la presión competitiva sobre las grandes tecnológicas.

Dos historias de la IA bajo un mismo mando

Google Brain nació en 2011 como un pequeño proyecto de investigación dentro de Google. Con el tiempo se convirtió en una pieza central de la estrategia de aprendizaje automático de la empresa: de allí salieron contribuciones decisivas a TensorFlow, la plataforma de código abierto usada para construir y entrenar modelos de IA, y a sistemas de traducción, reconocimiento de imágenes y lenguaje.

DeepMind, fundada en Londres en 2010 y adquirida por Google en 2014, siguió una trayectoria distinta. Su nombre se hizo conocido por AlphaGo, el sistema que derrotó al campeón Lee Sedol en el juego de Go en 2016. Más recientemente, AlphaFold logró predecir la estructura tridimensional de proteínas con una precisión que ha tenido impacto en biología y diseño de fármacos.

Ambos equipos compartían la ambición de construir sistemas de IA cada vez más capaces, pero tenían culturas y prioridades diferentes. Brain estaba más integrado en los productos de Google; DeepMind conservó durante años una identidad propia, con especial peso de la investigación fundamental y de la seguridad de la IA.

La fusión elimina esa separación. Google DeepMind combinará investigación, talento técnico y capacidad de cómputo para trabajar tanto en modelos avanzados como en aplicaciones para los productos de la compañía.

La respuesta de Google a la carrera generativa

La decisión llega apenas un mes después del lanzamiento público de Bard, el chatbot de Google basado inicialmente en LaMDA, su modelo de lenguaje conversacional. La compañía también presentó PaLM, una familia de modelos de lenguaje de gran tamaño, y ha anunciado pruebas y planes para llevar funciones generativas a herramientas como Gmail y Docs.

La IA generativa produce texto, imágenes, código u otros contenidos a partir de instrucciones escritas por una persona. Su irrupción ha cambiado el foco de la competencia: ya no basta con publicar investigación o mejorar funciones invisibles dentro de un producto. Las empresas necesitan convertir sus modelos en servicios fiables, escalables y comprensibles para millones de usuarios.

Google cuenta con una ventaja poco común: datos, infraestructura en la nube, investigadores de primer nivel y productos con miles de millones de usuarios. Pero también arrastra una dificultad: llevar la investigación a servicios públicos obliga a controlar errores, respuestas dañinas, costes de computación y posibles abusos. Bard ha debutado de forma limitada en Estados Unidos y Reino Unido, una prudencia que contrasta con la rápida expansión de ChatGPT.

Demis Hassabis toma el mando

Hassabis será la figura central de la nueva organización. Neurocientífico y desarrollador de videojuegos antes de fundar DeepMind, ha defendido durante años que los grandes avances científicos y una inteligencia artificial general —una máquina capaz de resolver tareas muy variadas— requieren investigación a largo plazo, no solo productos inmediatos.

La nueva unidad deberá equilibrar esa visión con las necesidades comerciales de Google. Jeff Dean, hasta ahora responsable de Google Research y una de las figuras históricas de Brain, seguirá vinculado a la investigación de la compañía y a su ecosistema técnico. La integración, por tanto, no supone abandonar el trabajo científico de Google, sino concentrar el núcleo de IA avanzada bajo una dirección única.

El resultado se medirá en los próximos lanzamientos. Google DeepMind tendrá que demostrar que puede trasladar los logros de laboratorio a herramientas útiles sin sacrificar la cautela que exige una tecnología capaz de influir en búsquedas, educación, programación, ciencia y trabajo de oficina. Para Google, la fusión no es solo un cambio de organigrama: es el intento de convertir décadas de investigación en una respuesta más rápida a la nueva etapa de la IA.