¿Por qué Google pierde a dos figuras clave de Gemini ante Anthropic?

Google se prepara para perder a Jonas Adler y Alexander Pritzel, dos investigadores considerados piezas relevantes del desarrollo de Gemini. Ambos planean incorporarse a Anthropic, la empresa creadora de Claude, aunque ni las compañías ni los científicos habían confirmado públicamente los movimientos al conocerse la información. No es una dimisión rutinaria escondida entre correos corporativos: Adler trabajaba en proyectos de programación con inteligencia artificial y Pritzel participaba en el entrenamiento de modelos.

Las salidas importan porque llegan inmediatamente después de las marchas de Noam Shazeer, responsable destacado de Gemini, a OpenAI, y de John Jumper, premio Nobel y figura central de AlphaFold, a la propia Anthropic. Cuatro nombres de enorme peso en pocos días. Google conserva dinero, chips, centros de datos y miles de ingenieros; lo que empieza a ponerse en duda es si mantiene intacta la capacidad de retener a quienes deciden por dónde avanzará la inteligencia artificial.

Google encadena cuatro salidas de alto voltaje

En una industria acostumbrada a que los investigadores cambien de laboratorio como quien cruza de acera, la concentración temporal resulta difícil de ignorar. Primero fue Shazeer, uno de los autores del influyente trabajo que introdujo la arquitectura transformer, base técnica de buena parte de la inteligencia artificial generativa contemporánea. Google había gastado unos 2.700 millones de dólares en un acuerdo con Character.AI que permitió recuperar al científico en 2024. Menos de dos años después, ha terminado en OpenAI.

Después llegó John Jumper. Su trabajo junto con Demis Hassabis permitió desarrollar AlphaFold, el sistema capaz de predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de sus secuencias. El avance transformó la biología computacional y condujo al Nobel de Química de 2024. Jumper llevaba nueve años en Google DeepMind cuando anunció que se marchaba a Anthropic. No era exactamente un empleado más con una taza de Gemini sobre la mesa.

Ahora aparecen Adler y Pritzel. El primero estaba ligado al esfuerzo de Google por mejorar sus herramientas de generación y asistencia para código; el segundo participaba en el delicado proceso de entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial. Ambos han sido descritos como colaboradores clave de Gemini, una expresión prudente que, traducida del dialecto corporativo, señala a personas cuyo conocimiento no se sustituye abriendo una vacante el lunes.

Quiénes son Jonas Adler y Alexander Pritzel

Jonas Adler posee un perfil que mezcla matemáticas, imagen médica y aprendizaje automático. Antes de quedar asociado a Gemini, trabajó en métodos capaces de reconstruir imágenes a partir de datos incompletos o ruidosos, un problema esencial en técnicas como la tomografía. También aparece entre los investigadores que extendieron las predicciones de AlphaFold a una escala prácticamente proteómica, es decir, a enormes colecciones de proteínas y no solo a ejemplos aislados.

Alexander Pritzel lleva años dentro de la historia científica de DeepMind. Participó en la investigación original de AlphaFold, pero su nombre también aparece en GraphCast, el modelo de predicción meteorológica que logró superar al sistema determinista de referencia del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas en buena parte de las variables analizadas. También colaboró en AlphaMissense, diseñado para estimar qué mutaciones genéticas pueden resultar perjudiciales. Su recorrido atraviesa videojuegos, proteínas, genética y clima. Una navaja suiza algorítmica, por decirlo sin solemnidad excesiva.

Del laboratorio científico al núcleo de Gemini

Esta combinación explica por qué sus posibles fichajes tienen más alcance que un simple cambio de camiseta. Los modelos de frontera ya no se construyen únicamente con especialistas en lenguaje. Necesitan expertos en optimización, aprendizaje por refuerzo, programación, razonamiento matemático, biología computacional y sistemas capaces de entrenarse con cantidades colosales de datos.

Adler y Pritzel representan precisamente ese tipo de investigador transversal. Conocen la investigación básica, pero también los engranajes que permiten convertirla en un producto utilizable. Y conocen desde dentro la arquitectura técnica de Google, sus herramientas, sus limitaciones y su forma de tomar decisiones. El capital humano no cabe en una memoria USB, claro, aunque la experiencia viaja con bastante facilidad en el asiento de un avión.

Anthropic ficha velocidad, no solo currículos

Anthropic nació en 2021 de la mano de antiguos miembros de OpenAI y ha construido su identidad alrededor de Claude, una familia de modelos especialmente valorada en programación, análisis de documentos y tareas empresariales. Su atractivo para los investigadores no se limita al salario. Los laboratorios más jóvenes suelen ofrecer equipos compactos, menos capas jerárquicas y una relación más directa entre una idea escrita en una pizarra y el modelo que termina entrenándose.

También está el dinero, conviene no fingir candidez. Anthropic y OpenAI han preparado el terreno para salir a Bolsa, una expectativa que permite ofrecer participaciones con un potencial difícil de igualar mediante una nómina convencional. Cuando una compañía se acerca al mercado bursátil, las acciones prometidas a sus primeros empleados pueden pesar tanto como el proyecto científico. La expectativa de capital previo a una salida a Bolsa se ha convertido en uno de los motores de la actual guerra de fichajes.

Pero reducirlo todo a cheques sería demasiado sencillo. Los investigadores de este nivel ya son ricos o podrían serlo en casi cualquier empresa. También buscan acceso a capacidad computacional, autonomía y la sensación —subjetiva, pero decisiva— de que su laboratorio está marcando el ritmo. Anthropic está consiguiendo proyectar esa imagen. En la inteligencia artificial, el prestigio funciona como un imán: los buenos atraen a otros buenos, hasta que el campo magnético cambia de edificio.

El golpe bursátil exagera, pero no inventa el problema

La inquietud llegó antes que las dos últimas salidas. El lunes 22 de junio, tras conocerse las marchas de Shazeer y Jumper, las acciones de Alphabet cayeron alrededor de un 5% y la empresa perdió unos 225.000 millones de dólares de capitalización bursátil, la mayor evaporación de valor sufrida por la compañía en una sola sesión. El retroceso formó parte de una venta más amplia de grandes tecnológicas, pero Google sufrió con especial intensidad.

La reacción puede parecer desmesurada. Una compañía valorada en más de cuatro billones de dólares no deja de funcionar porque cuatro investigadores cambien de despacho. Alphabet mantiene sus procesadores TPU, Google Cloud, el buscador, YouTube, Android, una red mundial de centros de datos y la distribución necesaria para colocar Gemini delante de miles de millones de usuarios. Morningstar, de hecho, mantuvo su valoración de Alphabet en 433 dólares por acción e interpretó el retroceso como una oportunidad de compra.

Aun así, la Bolsa no estaba valorando cuatro contratos laborales. Estaba descontando una posibilidad: que quienes mejor conocen el estado interno de Gemini perciban más oportunidades científicas fuera de Google. Ese razonamiento puede ser precipitado, incluso injusto, pero no es absurdo. En sectores muy maduros, la pérdida de un empleado apenas altera la maquinaria. En la inteligencia artificial de frontera, unos pocos investigadores pueden decidir la arquitectura del siguiente modelo, detectar un callejón sin salida o ahorrar meses de entrenamiento y millones en computación.

La paradoja de financiar al rival que te ficha

Hay una ironía particularmente afilada. Anthropic no es solo un competidor de Google; también es uno de sus grandes socios. En abril, Google acordó invertir 10.000 millones de dólares en la empresa y dejó abierta la posibilidad de aportar otros 30.000 millones condicionados a determinados objetivos. El acuerdo incluye ampliar la capacidad de computación disponible para Anthropic. Dicho de otro modo: Google ayuda a financiar y alimentar con infraestructura al laboratorio que ahora contrata a sus investigadores.

No se trata necesariamente de una contradicción empresarial. Alphabet puede ganar dinero aunque Claude le quite cuota a Gemini, porque Anthropic utiliza su nube, sus chips y su capacidad de cálculo. Es una cobertura bastante sofisticada: competir en modelos mientras se cobra parte del alquiler tecnológico al adversario. Esa alianza permite a Google repartir el riesgo y concentrar parte de su investigación en campos de largo plazo como la robótica.

El problema es más simbólico. Cada científico que cruza la puerta hacia Anthropic refuerza la percepción de que el centro de gravedad se está desplazando. Google fue el laboratorio que alumbró la arquitectura transformer, impulsó AlphaFold y convirtió DeepMind en sinónimo de investigación ambiciosa. Ahora observa cómo empresas nacidas mucho después emplean sus propias ideas, su infraestructura y, cada vez más, a sus investigadores para disputarle el liderazgo.

La batalla decisiva se libra dentro de los laboratorios

Google no está fuera de la carrera. Sería una conclusión teatral y, por ahora, falsa. Gemini sigue integrado en un ecosistema gigantesco, DeepMind conserva equipos científicos excepcionales y Alphabet dispone de una cadena completa que va desde los chips hasta las aplicaciones. Pocas compañías pueden entrenar un modelo, desplegarlo en la nube y colocarlo inmediatamente dentro de un buscador, un móvil o una plataforma de vídeo. Esa ventaja tecnológica no desaparece con un titular incómodo.

Lo que sí ha cambiado es el tono. Google ya no puede confiar en que su tamaño, su historia o su abundancia de recursos basten para retener a las grandes figuras de la inteligencia artificial. Anthropic está demostrando que un laboratorio más pequeño puede ofrecer algo que una corporación enorme tiene dificultades para fabricar: velocidad, autonomía y sensación de frontera.

La inteligencia artificial suele venderse como una competición de chips y centros de datos, enormes naves donde los servidores zumban como turbinas. Pero el recurso verdaderamente escaso continúa sentado frente a una pantalla. Personas capaces de imaginar el algoritmo que ocupará esas máquinas. Y varias de ellas, últimamente, están abandonando Google por la misma puerta.