TL;DR:

• Google DeepMind amplía el enfoque de su "equipo de choque" de programación con IA hacia el "midtraining", una fase del entrenamiento de los modelos.
• El equipo nació hace apenas unos dos meses, en abril de 2026, y lo encabeza el ingeniero Sebastian Borgeaud.
• El giro llega en la misma semana en que cuatro investigadores de peso dejaron Google: tres se van a Anthropic y uno a OpenAI.

Google está rehaciendo el "equipo de choque" de programación con inteligencia artificial que armó hace apenas dos meses, en un intento por cerrar la distancia con Anthropic en una de las aplicaciones más rentables de la IA. Según The Information, Google DeepMind ampliará el foco de ese grupo hacia el midtraining, en lugar de concentrarlo solo en herramientas y agentes de código. El movimiento es, en el fondo, una admisión: mejorar la interfaz y los prompts no alcanzó para emparejar a Claude. Y ocurre en el peor momento posible, con cuatro científicos de primer nivel saliendo por la puerta, tres de ellos rumbo a la propia Anthropic.

El midtraining es una fase del entrenamiento de un modelo que ocurre después del entrenamiento inicial amplio y antes de los pasos finales que lo preparan para seguir instrucciones y resolver tareas concretas. En términos simples, les da a los desarrolladores una oportunidad más de alimentar al modelo con datos cuidadosamente elegidos antes de pulirlo para su lanzamiento.

¿Por qué importa ese tecnicismo? Porque cambia dónde pelea Google. Hasta ahora, la apuesta pasaba por mejores interfaces, mejores instrucciones y ajustes de post-entrenamiento. Meterse en el midtraining significa atacar la capacidad de Gemini para programar desde una capa más profunda. Investigaciones previas han apuntado que esta etapa rinde especialmente bien en código y matemáticas, justo donde un modelo tiene que dar el salto del lenguaje general a tareas más estructuradas.

El cambio apunta a la raíz del problema de Gemini en código

El "equipo de choque" no es viejo. Google lo creó en abril de 2026 y lo puso en manos de Sebastian Borgeaud, ingeniero de investigación de Google DeepMind con experiencia previa en el preentrenamiento de modelos; su misión inicial eran los trabajos de programación largos y complejos. En el esfuerzo también participaron, según los reportes, el cofundador de Google Sergey Brin y el director de tecnología de DeepMind, Koray Kavukcuoglu. El diagnóstico interno que disparó todo era directo: las herramientas de código de Anthropic le estaban ganando a Gemini.

No es una percepción aislada de los ingenieros. En mayo, el propio CEO de Google, Sundar Pichai, reconoció que la empresa iba "un poco atrás" en programación agéntica y ligó esa brecha a la falta de productos pensados para desarrolladores. Bloomberg reportó que dentro de DeepMind hay inquietud por no contar con un producto claro para las empresas que construyen herramientas de código con IA, un terreno donde Anthropic y OpenAI han avanzado. Anthropic, por su parte, hizo de la programación el centro de su estrategia con Claude Code y su familia de modelos Claude, con mejoras sostenidas en tareas de código y agentes.

Cuatro salidas en una semana, tres de ellas hacia Anthropic

La reorganización coincide con una fuga de talento que dejó de ser anécdota para volverse patrón. En cuestión de días, Google perdió a cuatro investigadores clave del entorno de Gemini:

• Noam Shazeer, coautor del célebre artículo "Attention Is All You Need" y co-líder de Gemini, anunció el 18 de junio que se va a OpenAI. Google lo había recuperado en 2024 mediante un acuerdo con Character.AI valuado en unos 2.700 millones de dólares.
• John Jumper, Nobel de Química 2024 por AlphaFold, dejó Google DeepMind tras casi nueve años para sumarse a Anthropic.
• Jonas Adler, que trabajaba en el esfuerzo de programación con IA de Google, también se marcha a Anthropic, según Bloomberg.
• Alexander Pritzel, enfocado en el preentrenamiento, completa el trío que, de acuerdo con Bloomberg, se va a la empresa de Claude.

La factura no es solo simbólica. Según reportes, la salida de Jumper borró alrededor del 6% del valor de mercado de Alphabet —unos 245.000 millones de dólares— en una sola jornada. El CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, le bajó el dramatismo desde un evento en Cannes:

"Hay mucho movimiento de talento entre todos los laboratorios líderes y nos quedamos con la parte que nos corresponde del mejor talento. Tenemos, por mucho, el banco de investigación más grande y amplio de todos los laboratorios que existen."

Detrás de la salida hay un imán concreto: tanto Anthropic como OpenAI se acercan a salir a bolsa, y entrar antes de una OPI ofrece a los investigadores una ganancia en acciones difícil de igualar en una tecnológica ya consolidada. A eso se suma la tensión interna por el reparto de cómputo. Poco antes de que Shazeer anunciara su salida, Google reasignó la capacidad de cómputo de uno de sus proyectos a un equipo de DeepMind en Londres, una decisión orientada a consolidar el trabajo de preentrenamiento.

Qué está confirmado y qué no

Conviene separar lo reporteado de lo que sigue en el aire. La reorganización del equipo y el giro hacia el midtraining provienen de The Information y de personas al tanto de los cambios. Las salidas de Shazeer y Jumper fueron anunciadas públicamente; las de Adler y Pritzel fueron reporteadas por Bloomberg y, al momento del reporte, no habían sido confirmadas oficialmente ni por los involucrados ni por las empresas. No hay, por ahora, fecha de lanzamiento, tamaño del equipo ni una meta pública de rendimiento. Tampoco está claro si de esta reestructura saldrá un nuevo modelo Gemini o un producto para desarrolladores.

La pelea por la programación con IA define cuáles serán las herramientas que millones de desarrolladores —también en España y América Latina— usarán cada día. Y deja una imagen difícil de ignorar para Google: intenta alcanzar a Anthropic al mismo tiempo que Anthropic se lleva justo a la gente que podría ayudarlo a lograrlo.

Fuentes: 1, 2