Google DeepMind deshizo el equipo de AlphaFold: casi un cuarto de sus autores dejó la empresa

TL;DR:

• El Financial Times reportó este miércoles que Google DeepMind reasignó durante el último año a la mayoría de los autores originales de los papers de AlphaFold, y la compañía confirmó los movimientos.
• Casi una cuarta parte de los autores de tiempo completo que firmaron esos papers ya salió de Google DeepMind; tres de ellos, incluido el premio Nobel John Jumper, se fueron a Anthropic.
• Nadie anunció el cierre de las herramientas: la base de datos y el servidor de AlphaFold siguen publicados y abiertos, y los usan más de tres millones de investigadores en más de 190 países.

El equipo que resolvió el plegamiento de proteínas ya no existe como tal dentro de Google DeepMind. El Financial Times publicó este miércoles 29 de julio de 2026 que la mayoría de los autores originales de los papers de AlphaFold fueron reasignados a otros proyectos durante el último año, y que casi una cuarta parte de los que trabajaban de tiempo completo salió de la compañía. DeepMind confirmó los movimientos internos. Esos investigadores hoy construyen sistemas alrededor de Gemini, o trabajan en diseño de enzimas, fusión nuclear y genómica; otros pasaron a Isomorphic Labs, la farmacéutica de Alphabet que nació del propio laboratorio. AlphaFold le dio a Google el Nobel de Química 2024 y sigue siendo su mejor carta científica. Lo que se movió no fue el software sino la gente que lo sostenía.

Los autores de AlphaFold hoy trabajan en Gemini, fusión nuclear y genómica

El reporte del FT se apoya en un análisis de movimientos laborales recientes y en fuentes con conocimiento del asunto. La lectura de fondo es un cambio de doctrina: durante casi una década, DeepMind organizó equipos dedicados alrededor de un problema científico concreto y los dejó correr durante años. Ese modelo produjo AlphaGo primero y AlphaFold después.

Ahora el laboratorio apuesta por sistemas construidos sobre Gemini que asistan a los científicos y, con el tiempo, automaticen partes del trabajo de investigación, mientras compite con OpenAI y Anthropic por los agentes de IA de frontera. Pushmeet Kohli, vicepresidente de investigación de Google DeepMind y fundador del equipo de AI for Science, lo dijo con todas sus letras al FT:

"Nuestra estrategia en los últimos nueve años ha sido concentrarnos en grandes desafíos... una meta concreta en la que se enfoca cada proyecto".

Y remató que la estrategia ha evolucionado.

Tres piezas del núcleo de AlphaFold terminaron en Anthropic

La salida más ruidosa fue la de John Jumper, vicepresidente y engineering fellow, que compartió el Nobel de Química 2024 con Demis Hassabis por este trabajo. Antes de irse, Jumper y su colega Jonas Adler habían sido movidos al equipo interno "Code Strike", armado para que Google recuperara terreno en herramientas de programación con IA, según detalla The Decoder. En junio, Jumper anunció que se iba a Anthropic, y con él salieron Adler y Alexander Pritzel.

Al despedirse, Jumper le dedicó una línea a Hassabis:

"Se arriesgó de verdad al dejarme dirigir el equipo de AlphaFold apenas seis meses después de terminar mi doctorado, y todo el equipo de GDM me enseñó muchísimo sobre cómo hacer buena ciencia".

Un empleado de DeepMind que pidió no ser identificado le dijo al FT que los tres eran piezas centrales de la compañía y que sus salidas cayeron por sorpresa dentro del laboratorio. Google respondió que está increíblemente orgullosa de su herencia científica y del impacto global de AlphaFold, el trabajo que inspiró la creación de Isomorphic Labs.

La base de datos que usan tres millones de investigadores sigue abierta

Aquí conviene frenar. Buena parte de la cobertura en inglés tituló que Google "cerró" AlphaFold, pero el cuerpo de esas mismas notas solo sostiene el reacomodo del equipo. Al 29 de julio de 2026, la página oficial de Google DeepMind sigue ofreciendo tres cosas:

• La AlphaFold Protein Structure Database, lanzada en julio de 2021 junto con el EMBL-EBI europeo y ampliada en 2022 a más de 200 millones de estructuras predichas, con acceso abierto y gratuito.
• El AlphaFold Server, que corre AlphaFold 3 y es gratuito para investigación no comercial.
• El código y los pesos de AlphaFold 3, disponibles para uso académico desde noviembre de 2024.

Las cifras que la propia Google publica explican por qué esto importa más que cualquier organigrama. A noviembre de 2025, AlphaFold acumulaba más de tres millones de investigadores usuarios en más de 190 países, con más de un millón de ellos en países de ingreso bajo y medio, y más del 30% de los papers que lo citan tratan sobre enfermedades. El paper metodológico de Nature de julio de 2021 lleva más de 40.000 citas.

Lo que ninguna de las declaraciones recogidas por el FT aclara es quién dará mantenimiento a esas herramientas ahora que sus autores están repartidos entre otros proyectos. Esa es la parte que sigue sin respuesta.

Preguntas rápidas sobre AlphaFold y el reacomodo en DeepMind

Para un grupo de investigación en Ciudad de México, Bogotá o Valencia, el reacomodo dentro de las oficinas de Londres pesa mucho menos que una pregunta práctica, la de si dentro de dos años esa base seguirá creciendo y actualizándose. Determinar una sola estructura por métodos experimentales cuesta años y cientos de miles de dólares, según la cifra que publica la propia Google. Esa es la factura que AlphaFold dejó de cobrarle a la ciencia con menos presupuesto, y hoy nadie ha dicho quién se hará cargo de mantenerla en pie.

Fuentes: 1, 2, 3