Sergey Brin relanza Google DeepMind para alcanzar a Claude en el código IA
En Google, la guerra de la IA ya no solo se libra en la búsqueda o en la generación de texto. Ahora se está trasladando a un terreno estratégico: el código.
Según diversas fuentes concordantes, Sergey Brin ha regresado personalmente al primer plano para liderar una ofensiva interna destinada a cerrar la brecha de Gemini frente a los modelos Claude de Anthropic en tareas de programación y ejecución de agentes.
Un regreso enfocado, lejos de una retirada pacífica
Según The Information, Google DeepMind ha formado un equipo dedicado para mejorar las capacidades de codificación de sus modelos, con Sergey Brin supervisando directamente, Sebastian Borgeaud manejando los aspectos técnicos y Koray Kavukcuoglu apoyando la dirección. El problema central es claro: internamente, algunos investigadores consideran que Claude es actualmente más competente que Gemini para escribir código y, sobre todo, para gestionar tareas de agentes en varias etapas.
Este punto no es trivial. En esta nueva fase de la carrera por la IA, saber generar código de calidad ya no es suficiente. También hay que encadenar acciones, comprender un objetivo complejo, corregir, probar, iterar y ejecutar con la mínima intervención humana posible.
Es precisamente ahí donde Google quiere acelerar.
El verdadero desafío: hacer de Gemini un desarrollador de primera categoría
Los extractos del memorando asignado a Sergey Brin son particularmente reveladores. En él, llama a «cerrar urgentemente la brecha» en el ámbito de «ejecución agente» y a convertir los modelos internos en «desarrolladores primarios», es decir, herramientas capaces de convertirse en actores centrales en el desarrollo de software.
Además, Brin habría solicitado que cada ingeniero de Gemini utilice sistemáticamente los agentes internos para tareas complejas y de múltiples pasos.
Esta lógica de «dogfooding» forzado dice mucho sobre el estado de ánimo en Google. La empresa ya no quiere solo diseñar modelos efectivos en benchmarks. Quiere probarlos en las condiciones reales de su propio entorno de software, con sus propias limitaciones, sus enormes bases de código y sus flujos de trabajo internos.
¿Por qué Google acelera ahora?
La presión competitiva se ha vuelto demasiado visible como para ser ignorada. Google ya ha reconocido la creciente importancia de la IA en su producción de software. En febrero, la CFO Anat Ashkenazi destacó que aproximadamente el 50% del código de Google era generado por IA. Algunas semanas más tarde, la progresión parecía aún más clara: Business Insider informó que en abril de 2026, Google mencionaba que el 75% del nuevo código era generado por IA, con validación humana incluida.
Esta cifra es impresionante, pero también revela un paradoja. Google ya está industrializando fuertemente el código asistido por IA, mientras da la impresión de estar bajo presión frente a Anthropic en los usos más avanzados.
En otras palabras, el volumen está presente, pero aún no se ha alcanzado la dominación cualitativa en los flujos de trabajo más ambiciosos de los agentes.
Jetski, liderazgos y disciplina interna
Las informaciones que llegan sobre las herramientas internas refuerzan esta impresión de movilización general. Varias fuentes mencionan a Jetski, un asistente de codificación interno cuyo uso se monitoriza a través de paneles de control y clasificaciones basadas en el consumo de tokens. Paralelamente, el acceso a Claude dentro de ciertos equipos de DeepMind ha creado tensiones internas, lo que demuestra que la comparación con Anthropic se ha vuelto concreta, casi diaria.
Este detalle es fundamental. Cuando una empresa empieza a medir, comparar y casi gamificar el uso de sus herramientas de IA internamente, ya no se trata simplemente de un proyecto de I+D. Es un pivote cultural.
Una estrategia defensiva… y ofensiva
Google persigue aquí un doble objetivo. Por un lado, se trata de alcanzar a Anthropic en un terreno que se ha vuelto simbólico: el de la IA que codifica mejor, más rápido y más lejos. Por el otro, busca construir una ventaja defensible gracias a un activo único: la enorme base de código propietaria de Google, que podría ser utilizada para entrenar modelos internos particularmente eficaces, pero que difícilmente podrían comercializarse como tales por razones de confidencialidad.
Es aquí donde surge toda la ambivalencia de esta estrategia. Google probablemente pueda crear herramientas formidables para sus propios equipos. Pero Anthropic, OpenAI y otros avanzan también mediante la interacción con el mercado, con productos expuestos públicamente, probados por desarrolladores, enriquecidos por usos externos y por la dinámica comercial.
El código se ha convertido en el centro de gravedad de la carrera por la IA
Lo más interesante en esta secuencia puede que no sea el propio «equipo de ataque». Es lo que revela sobre el nuevo orden de prioridades. Durante mucho tiempo, los gigantes de la IA han tratado de impresionar a través de la conversación, la creatividad o la investigación multimodal. Ahora, la capacidad de codificar de manera autónoma se convierte en un marcador mucho más estratégico.
¿Por qué? Porque un buen agente de código no solo sirve para acelerar a los desarrolladores. También permite mejorar las herramientas, los pipelines, las experiencias internas —y potencialmente, a largo plazo, los propios modelos. Es un ciclo de aceleración. Cuanto mejor codifique un modelo, mejor podrá contribuir a fabricar la infraestructura que hará que el próximo modelo sea aún más efectivo.
Es probable que esto sea lo que Sergey Brin tiene en mente. Y también es por eso que Google trata el asunto como una urgencia casi existencial.
En este momento, no hay aún señales públicas sobre los avances concretos logrados por este equipo especial. Pero el mensaje político, en cambio, es claro: Google se niega a permitir que Anthropic dicte el ritmo en la IA aplicada al desarrollo de software. El retorno activo de Sergey Brin recuerda, de hecho, a un precedente: su implicación reforzada en el momento en que ChatGPT obligó a Google a reaccionar más rápidamente.
La próxima etapa será observable en futuras anunciaciones de Gemini. Si Google comienza a hablar más sobre agentes de desarrollo, ejecución de múltiples pasos o flujos de trabajo de código autónomos, hay muchas posibilidades de que esta contraofensiva interna ya haya empezado a mostrar resultados.
En el fondo, esta historia va más allá de la rivalidad entre Google y Anthropic. Narra una verdad más amplia sobre la IA en 2026: aquel que realmente domine el código podría terminar dominando todo lo demás.
