Mientras que las empresas que definieron el pasado de la IA están perdiendo a las personas que definieron su futuro.El 18 de junio, Noam Shazeer, autor principal del artículo de Transformer y codirector de Google Gemini, anunció en X que dejaría Google y se uniría a OpenAI, que había presentado en secreto una solicitud de IPO a la SEC.. Es uno de los ocho autores que contribuyeron igualmente en "La atención es todo lo que necesitas" en 2017, que sentó las bases técnicas para los modelos modernos de lenguajes grandes. Sam Altman inmediatamente retuiteó y comentó: "Noam es una de las personas con las que más quería trabajar desde el primer día en que se fundó OpenAI. Solo tomó diez años".

48 horas después, el 19 de junio, John Jumper, ganador del Premio Nobel de Química 2024 y líder central de AlphaFold, anunció que dejaría Google DeepMind, donde había trabajado durante casi nueve años, para unirse a Anthropic.

Las dos renuncias de los mejores talentos que ocurrieron casi simultáneamente fueron suficientes para conmocionar al círculo de la IA. Y si amplías la línea de tiempo, encontrarás una dirección más clara. El 19 de mayo, el ex miembro fundador de OpenAI, Andrej Karpathy, anunció que se uniría al equipo de preentrenamiento de Anthropic. Aunque nunca trabajó en Google, su elección también ilustra una cosa. Los mejores talentos se están concentrando en OpenAI y Anthropic, y Google se está convirtiendo en el principal exportador en esta reorganización del talento.

Tres dimisiones, no un caso aislado, sino una tendencia

Jumper no es un investigador cualquiera. En 2024, ganó el Premio Nobel de Química junto con Demis Hassabis y David Baker por liderar el proyecto AlphaFold, utilizando IA para predecir la estructura tridimensional de proteínas en muy poco tiempo, superando un problema que aqueja a la comunidad biológica desde hace cincuenta años.

John Jumper (derecha) se toma una foto con Demis Hassabis

Shazeer es una figura clave en la historia del desarrollo de la IA moderna. Se unió a Google en 2000 y fue coautor de "La atención es todo lo que necesita" en 2017. La arquitectura Transformer propuesta en este documento es la piedra angular técnica de todos los modelos de lenguajes grandes actuales. En 2021, debido a que Google se negó a lanzar el producto de chat de IA que desarrolló conjuntamente con Daniel De Freitas, decidió irse y fundó Character.AI en 2022. Tres años después, Google lo recuperó por alrededor de 2.700 millones de dólares y lo nombró codirector de Gemini. Sin embargo, menos de dos años después de regresar, decidió irse nuevamente, esta vez a OpenAI.

Noam Shazeer y otro ejecutivo de IA

Y la elección de Karpathy confirma aún más la tendencia más amplia. En mayo de 2026, después de concluir su proyecto educativo de inicio Eureka Labs, el miembro fundador de OpenAI anunció que se uniría al equipo de preformación de Anthropic y sería responsable de "empoderar a Claude con conocimientos y capacidades básicos a través de operaciones de capacitación a gran escala". Nunca trabajó en Google, pero su paradero ilustra dónde se concentran los mejores talentos.

Andrej Karpathy

Ampliando los horizontes, esta tendencia del flujo de talentos ya ha surgido. Después de la fusión de Google Brain y DeepMind en abril de 2023, una gran cantidad de investigadores expertos se trasladaron a OpenAI, Anthropic y xAI. Al rastrear la autoría de artículos de inteligencia artificial de vanguardia en ArXiv, podemos encontrar que los nombres de las instituciones en las páginas de perfil de cada vez más investigadores destacados han cambiado de "Google" a "OpenAI" o "Anthropic".

OpenAI y Anthropic están reuniendo al talento más influyente en el campo de la IA. Y Google se está convirtiendo en el principal exportador de este flujo de talento.

Misión fuera de lugar

Ésta es la diferencia más esencial y su importancia va más allá del salario y la potencia informática.

Casi el 80% de los ingresos de la empresa matriz de Google, Alphabet, provienen de la publicidad. Esto significa que todas las inversiones en el campo de la IA deben, en última instancia, responder a una pregunta orientada al producto: ¿cómo beneficiará esto al negocio de la publicidad?

Shazeer pronto descubrió, después de regresar en 2024, que la lógica central de Google no había cambiado. La limitación fundamental que enfrenta en Gemini es que ponerse al día con ChatGPT siempre es una tarea limitada bajo la estructura de publicidad que prioriza el negocio. El objetivo no es redefinir los límites de las capacidades de la IA, sino mantener la cuota de mercado de la publicidad.

Por el contrario, el estatuto de OpenAI claramente toma el beneficio de AGI (inteligencia artificial) como su misión principal. Anthropic se ha construido en torno a la seguridad de la IA desde su creación. Está registrada como empresa de beneficio público (PBC) y está legalmente obligada a equilibrar los intereses de los accionistas y la sociedad. En ambas empresas, los mejores investigadores no tienen que responder la pregunta: "¿Cómo podemos ayudar a nuestros departamentos de publicidad a aumentar los ingresos?" Sólo necesitan centrarse en un objetivo: cómo seguir ampliando los límites de las capacidades del modelo.

Muchos investigadores que se trasladaron de Google a estas dos instituciones mencionaron repetidamente la misma palabra, "enfoque", en entrevistas posteriores. En Google, los indicadores clave de rendimiento son la tasa de clics en búsquedas, la tasa de conversión de anuncios y el tiempo de visualización de YouTube. En Anthropic, el indicador clave de desempeño es el desempeño de Claude en la capacitación previa y posterior. Para científicos como Jumper, que han dedicado nueve años de su vida académica y profesional a los problemas de plegamiento de proteínas, este alto nivel de concentración es irreemplazable. En Anthropic, AI for Science no es un proyecto marginal, sino una de las direcciones centrales de investigación.

La misión es empujar y el capital es atraer. En términos de incentivos salariales, Google se encuentra en desventaja estructural.

OpenAI presentó en secreto una solicitud de IPO a la SEC en 2026, y Anthropic también está en la cola de preparación de IPO. Los empleados de ambas empresas poseen grandes participaciones que se espera que se cobren en los mercados públicos. Jumper y Shazeer eligieron unirse antes de esta ventana y el momento no es una coincidencia. En cambio, el valor de mercado de Google ha superado los 2 billones de dólares y el precio de sus acciones tiene poco margen para duplicarse en el corto plazo. El poder explosivo de los incentivos de capital es al menos un orden de magnitud diferente.

Lo que merece más atención es la lógica de fijación de precios completamente diferente de los dos tipos de empresas en el mercado de capitales. El informe financiero auditado de OpenAI filtrado muestra que su pérdida neta GAAP en 2025 será de aproximadamente 38,5 mil millones de dólares a 39 mil millones de dólares (incluidos aproximadamente 30 mil millones de dólares en gastos de conversión no monetarios), y su pérdida operativa se expandirá de 8,78 mil millones de dólares en 2024 a aproximadamente 20,9 mil millones de dólares. Sin embargo, la reacción del mercado de capitales sigue siendo positiva. Durante el mismo período, los ingresos de OpenAI se dispararon de 3.700 millones de dólares a 13.070 millones de dólares, un aumento del 253%. En el primer trimestre de 2026, los ingresos de la empresa fueron de 5.700 millones de dólares y los gastos operativos fueron de 3.700 millones de dólares. Los inversores están dispuestos a pagar por una estrategia de "pérdidas por crecimiento".

En Google, la misma magnitud de inversión en IA plantea una pregunta en el mercado de capitales: "¿Qué impacto tendrá esto en los márgenes de beneficio?" La misma inversión a gran escala en el campo de la IA se denomina inversión estratégica en OpenAI y se considera una expansión del centro de costos en Google.

Desde la perspectiva de un destacado investigador, la lógica detrás de esta elección no es complicada. Por un lado está una empresa que está a punto de salir a bolsa y cuyo capital podría alcanzar un valor de nueve dígitos en dos años. Todos los empleados se centran en optimizar las capacidades del modelo. Del otro lado está un gigante maduro con una capitalización de mercado de dos billones. El trabajo de los investigadores debe coordinarse continuamente con los objetivos trimestrales de los equipos de publicidad y búsqueda.

La fusión de DeepMind crea una nueva fuerza centrífuga

En abril de 2023, Google Brain y DeepMind se fusionaron en Google DeepMind, bajo el liderazgo unificado de Demis Hassabis. La narrativa oficial en ese momento era "concentrar nuestras fuerzas". Pero mirando hacia atrás, tres años después, el efecto real de la fusión es claramente controvertido.

La fusión no logró resolver fundamentalmente el problema de reestructurar la voz de transformar los resultados de la investigación en productos.

Los resultados de la investigación básica de DeepMind deben implementarse a través del equipo de producto, y el equipo de producto tiene su propio cronograma independiente y consideraciones de prioridad. Géminis es un caso típico. Shazeer fue nombrado codirector, pero el ritmo de lanzamiento del producto y la ruta de comercialización todavía están muy limitados por las unidades de negocios de búsqueda y nube. Esto contrasta marcadamente con el modelo en el que todos los miembros de OpenAI operan en torno a los mismos objetivos centrales del producto.

La fusión también provocó tensiones sobre las identidades culturales. Google Brain se centra más en ingeniería e implementación comercial, mientras que DeepMind se centra más en ciencia básica y exploración a largo plazo. Después de la fusión, se consideró que la cultura orientada a la investigación a largo plazo se había erosionado bajo la presión de una "hoja de ruta de productos de servicios".

Un ex investigador de Google escribió en X: "Cuando nos pidieron que alineáramos nuestra dirección de investigación con la hoja de ruta del producto, supe que era hora de hacerlo".

La salida de Jumper puede verse como una declaración sobre la dirección cultural tras la fusión. Ha trabajado en DeepMind durante casi nueve años, atravesando el período de investigación independiente, el período de integración después de la fusión y la etapa actual de creciente presión por la productización. Cuando el entorno de investigación exige cada vez más alineación con los indicadores clave de rendimiento de los motores de búsqueda, abandonar se convierte en una decisión calculada pero no difícil de tomar.

El problema más profundo es que menos de dos años después del regreso de Shazeer, el ritmo de lanzamiento de productos de IA no se ha acelerado significativamente. Gemini redujo la brecha de capacidad con ChatGPT, pero nunca se convirtió en líder en el nicho. No expresó públicamente su descontento y su declaración sobre X fue una frase profesional estándar, pero las acciones hablaron por sí solas.

El panorama del talento está experimentando una reestructuración irreversible

Esta fuga de cerebros ya no se trata simplemente de que unas pocas personas cambien de trabajo.

Google puede traer de vuelta a los mejores investigadores, pero no puede cambiar lo más fundamental: su modelo de negocio principal es la publicidad, y la IA es una herramienta habilitadora, no su misión final. El dinero puede recomprar a alguien, pero no puede hacer que Google deje de ser Google. Esto significa que el éxodo no se detiene y es una tendencia estructural y no unas pocas salidas aisladas.

Por otro lado, OpenAI y Anthropic están tomando sus propios caminos. OpenAI tiene la mayor competitividad en la investigación de grandes modelos de lenguaje, mientras que Anthropic combina seguridad de IA y aplicaciones científicas. Las dos empresas tienen límites claros y cada una tiene su propio foso. Google está atrapado en el medio. No tiene el poder explosivo de producto de OpenAI ni la diferenciación de marca de Anthropic en el campo de la seguridad.

Lo que realmente inclina irreversiblemente la balanza del talento es el período de ventana de salida a bolsa. Cuando los mejores investigadores pueden ganar nueve o incluso diez cifras de riqueza mediante la redención de acciones en uno o dos años, el sistema de compensación de cualquier gigante maduro no puede competir en la misma dimensión. Es probable que el año 2026 sea recordado no por el rápido avance de una determinada capacidad de IA, sino porque el panorama del talento completó una reorganización estructural durante este año. En esta ronda de competencia, la densidad de talento determina las capacidades del modelo, las capacidades del modelo determinan la participación de mercado y la participación de mercado determina la lista de ganadores.

No es imposible que Google regrese. Tiene una de las infraestructuras informáticas más grandes del mundo, las mayores reservas de datos de usuarios y continúa liderando el número de publicaciones académicas sobre IA. Pero todas estas ventajas se basan en la premisa de que hay que tener gente lo suficientemente buena para utilizarlas. Y lo que Google está perdiendo es precisamente esta gente.

Esta puede ser la crisis más silenciosa desde la fundación de Google. No hay errores importantes en los productos, ni fuertes multas regulatorias ni explosiones financieras. Fue solo un grupo de las personas más inteligentes que, una por una, decidieron irse. En el campo de la IA, el verdadero foso nunca han sido los datos, ni la potencia informática, ni siquiera la arquitectura del modelo en sí. Son las personas las que se quedan y traspasan los límites de la tecnología día tras día. Y Google está descubriendo que retener a estas personas es mucho más difícil que entrenar un modelo con billones de parámetros.