Cómo Google impulsó a GPT pero dejó que OpenAI ganara la carrera de la IA

Resumen: Cómo Google impulsó a GPT pero dejó que OpenAI ganara la carrera de la IA

Google no «falló» en IA tanto como inventó una gran parte de lo que hizo posible la ola actual —y después dejó que otro convirtiera eso en el producto definitorio.

Los investigadores de Google crearon la arquitectura Transformer, la idea central detrás de los modelos GPT. Ese artículo de 2017, «Attention Is All You Need», mostró cómo entrenar modelos muy grandes que entienden y generan lenguaje con notable fluidez. Sin ese trabajo, GPT tal como lo conocemos no existiría.

El logro de OpenAI no fue un algoritmo mágico nuevo. Fue un conjunto de decisiones estratégicas: escalar Transformers mucho más allá de lo que la mayoría creía práctico, acompañarlos de enormes pases de entrenamiento y empaquetar el resultado como APIs fáciles de usar y, finalmente, ChatGPT —un producto de consumo que hizo que la IA resultara tangible para cientos de millones de personas.

Este artículo trata sobre esas decisiones y sus compensaciones, no sobre dramas secretos ni héroes y villanos personales. Rastrea cómo la cultura investigadora y el modelo de negocio de Google lo llevaron a favorecer modelos tipo BERT y mejoras incrementales en Search, mientras OpenAI apostó por sistemas generativos de propósito general mucho más arriesgados.

Recorreremos:

• Cómo Google construyó un dominio temprano en IA y una organización de investigación de primer nivel
• Por qué el paper del Transformer fue un avance y qué cambió realmente
• Cómo OpenAI transformó esa base en GPT y ChatGPT
• Las estrategias divergentes: BERT y Search en Google frente a GPT escalado y APIs en OpenAI
• El “momento ChatGPT”, cuando OpenAI superó a Google públicamente
• Diferencias culturales e incentivos que moldearon las decisiones de ambas compañías
• El reinicio de Google con Bard y Gemini
• Lecciones concretas para quienes construyen y no quieren repetir el error de Google

Si te importa la estrategia en IA —cómo la investigación se convierte en producto, y los productos en ventaja perdurable— esta historia es un caso de estudio de lo que importa más que tener el mejor paper: tener apuestas claras y el coraje de lanzar.

Dominio temprano de Google en IA y su cultura investigadora

Google entró en el aprendizaje automático moderno con dos ventajas estructurales enormes: datos a escala inimaginable y una cultura de ingeniería ya optimizada para grandes sistemas distribuidos. Cuando orientó esa maquinaria hacia la IA, se convirtió rápidamente en el centro gravitacional del campo.

De Google Brain a DeepMind

Google Brain arrancó como un proyecto paralelo alrededor de 2011–2012, liderado por Jeff Dean, Andrew Ng y Greg Corrado. El equipo se centró en deep learning a gran escala, usando los centros de datos de Google para entrenar modelos que estaban fuera del alcance de la mayoría de universidades.

DeepMind se incorporó en 2014 mediante una adquisición muy destacada. Mientras Google Brain vivía más cerca de productos e infraestructura, DeepMind se inclinó hacia investigación a largo plazo: aprendizaje por refuerzo, juegos y sistemas de aprendizaje de propósito general.

Juntos dieron a Google una sala de máquinas de IA inigualable: un grupo integrado en la pila de producción de Google y otro persiguiendo investigaciones de luna de largo alcance.

Hitos que señalaron dominio en IA

Varios hitos públicos consolidaron el estatus de Google:

• Avances en ImageNet: Aunque la victoria original de 2012 (AlexNet) vino de la Universidad de Toronto, Google contrató pronto a muchos investigadores destacados y empujó el estado del arte con modelos como Inception. Los benchmarks de visión se convirtieron en un escaparate de la escala y las herramientas de Google.
• AlphaGo y sucesores: AlphaGo de DeepMind derrotando a Lee Sedol en 2016, seguido por AlphaGo Zero y AlphaZero, demostró que el deep reinforcement learning podía dominar dominios complejos con mínima intervención humana.
• Retórica “AI‑first”: Alrededor de 2016–2017, Sundar Pichai empezó a llamar a Google una compañía “AI‑first”. La IA impulsó Search, Ads, recomendaciones de YouTube, Photos, Maps y Android —tocando a miles de millones de usuarios, incluso si la mayoría nunca vio los modelos directamente.

Esos triunfos convencieron a muchos investigadores de que si querías trabajar en los problemas de IA más ambiciosos, ibas a Google o DeepMind.

Densidad de talento como motor de innovación

Google concentró una porción extraordinaria del talento mundial en IA. Ganadores del Turing Award como Geoffrey Hinton y figuras sénior como Jeff Dean, Ilya Sutskever (antes de irse a OpenAI), Quoc Le, Oriol Vinyals, Demis Hassabis y David Silver trabajaban en unos pocos equipos y edificios.

Esa densidad creó bucles de retroalimentación poderosos:

• Las ideas se difundían rápido mediante charlas internas, listas de correo y código compartido.
• Los equipos podían formarse ad hoc para atacar problemas difíciles, sabiendo que la experiencia necesaria estaba a un ping interno de distancia.
• Los investigadores se beneficiaban de infraestructura de grado de producción: pipelines de datos, sistemas de entrenamiento distribuidos y hardware especializado —sin tener que construirlo todo ellos mismos.

Esa combinación de talento de élite e inversión en infraestructura pesada hizo de Google el lugar donde a menudo se originaba la investigación de frontera en IA.

Una cultura optimizada para papers y plataformas

La cultura de IA de Google tendía fuertemente hacia publicar y construir plataformas más que hacia productos de consumo pulidos.

En investigación, la norma era:

• Publicar en conferencias como NeurIPS, ICML e ICLR.
• Open‑source de herramientas (por ejemplo, TensorFlow) que reflejaban sistemas internos.
• Publicar artículos influyentes sobre visión, modelado de secuencias, aprendizaje por refuerzo y entrenamiento a gran escala.

En ingeniería, Google volcó recursos en infraestructura:

• TPUs (Tensor Processing Units) diseñadas para cargas de trabajo de redes neuronales.
• Stacks sofisticados de entrenamiento y serving inspirados por sistemas internos como Borg.
• Plataformas de datos y experimentación que facilitaban realizar estudios enormes con tráfico real.

Estas elecciones estaban muy alineadas con los negocios centrales de Google. Mejores modelos y herramientas mejoraban directamente la relevancia de Search, la segmentación de anuncios y las recomendaciones de contenido. La IA se trató como una capa de capacidad general más que como una categoría de producto independiente.

El resultado fue una compañía que dominó la ciencia y la infraestructura de la IA, la integró profundamente en servicios existentes y difundió sus avances mediante investigación influyente —mientras era cautelosa a la hora de construir experiencias de consumo nuevas y abiertas.

El nacimiento del Transformer: el gran avance de Google

En 2017, un pequeño equipo de Google Brain y Google Research publicó un artículo que reconfiguró todo el campo: «Attention Is All You Need» por Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan Gomez, Łukasz Kaiser e Illia Polosukhin.

La idea central fue simple pero radical: puedes desechar la recurrencia y las convoluciones, y construir modelos de secuencia usando solo atención. Esa arquitectura fue llamada Transformer.

Qué arregló el Transformer respecto a RNNs y LSTMs

Antes de los Transformers, los sistemas de lenguaje de vanguardia se basaban en RNNs y LSTMs. Tenían dos problemas principales:

• Cuello de botella secuencial: Las RNN procesan tokens uno por uno, por lo que el entrenamiento y la inferencia son difíciles de paralelizar. Las GPUs quedan inactivas esperando el paso anterior.
• Dependencias a largo plazo: A medida que las secuencias crecen, se vuelve más difícil para las RNN recordar información de pasos muy anteriores, aun con LSTMs y capas de atención adicionales.

El Transformer resolvió ambos:

• Self‑attention permite que cada token “mire” directamente a cualquier otro token de la secuencia en una sola capa.
• El modelo procesa todos los tokens en paralelo, transformando el entrenamiento en un problema apto para GPUs basado en multiplicaciones de matrices.
• Multi‑head attention permite al modelo aprender diferentes “vistas” del contexto (sintaxis, correferencia, tema, etc.) simultáneamente.

La información posicional se añade mediante codificaciones posicionales, de modo que el modelo conoce el orden sin necesitar recurrencia.

Por qué esto desbloqueó modelos escalables y multimodales

Porque todas las operaciones son paralelizables y se basan en multiplicaciones densas de matrices, los Transformers escalan limpiamente con más datos y más cómputo. Esa propiedad de escalado es exactamente de la que dependen GPT, Gemini y otros modelos de frontera.

La misma maquinaria de atención también se generaliza más allá del texto: puedes aplicar Transformers a parches de imagen, tramas de audio, tokens de video y más. Eso hizo a la arquitectura una base natural para modelos multimodales que leen, ven y escuchan con un backbone unificado.

Publicación abierta y el camino hacia GPT

Crucialmente, Google publicó el artículo abiertamente y (a través de trabajos posteriores y bibliotecas como Tensor2Tensor) hizo que la arquitectura fuera fácil de reproducir. Investigadores y startups de todo el mundo podían leer los detalles, copiar el diseño y escalarlo.

OpenAI hizo exactamente eso. GPT‑1 es, arquitectónicamente, una pila de decodificadores Transformer con un objetivo de modelado de lenguaje. El ancestro técnico directo de GPT es el Transformer de Google: mismos bloques de self‑attention, mismas codificaciones posicionales, misma apuesta por el escalado —aplicados en un contexto organizacional y de producto distinto.

Del Transformer a GPT: cómo OpenAI aprovechó el trabajo de Google

Cuando OpenAI lanzó GPT, no estaba inventando un nuevo paradigma desde cero. Estaba tomando el plano del Transformer de Google y llevando la idea más lejos de lo que la mayoría de grupos de investigación estaba dispuesta —o era capaz— de hacerlo.

Convertir Transformers en GPT

El GPT original (2018) fue, esencialmente, un decodificador Transformer entrenado con un objetivo simple: predecir el siguiente token en largos fragmentos de texto. Esa idea remite directamente a la arquitectura Transformer de 2017, pero donde Google se enfocó en benchmarks de traducción, OpenAI trató la «predicción de la siguiente palabra a escala» como la base para un generador de texto de propósito general.

GPT‑2 (2019) escaló la misma receta a 1.5B de parámetros y un corpus web mucho mayor. GPT‑3 (2020) saltó a 175B de parámetros, entrenado con billones de tokens usando clústeres masivos de GPU. GPT‑4 extendió el patrón de nuevo: más parámetros, más datos, mejor curación y más cómputo, envuelto en capas de seguridad y RLHF para moldear el comportamiento hacia algo conversacional y útil.

A lo largo de esta progresión, el núcleo algorítmico se mantuvo cercano al Transformer de Google: bloques de self‑attention, codificaciones posicionales y capas apiladas. El salto fue en la pura escala y la ingeniería implacable.

Escalar como estrategia, no solo experimento de investigación

Donde los primeros modelos de lenguaje de Google (como BERT) apuntaban a tareas de comprensión —clasificación, ranking de búsqueda, pregunta‑respuesta— OpenAI optimizó para generación abierta y diálogo. Google publicaba modelos state‑of‑the‑art y pasaba al siguiente paper. OpenAI convirtió una idea en una canalización de producto.

La investigación abierta de Google, DeepMind y laboratorios académicos alimentó directamente a GPT: variantes de Transformers, trucos de optimización, esquemas de tasa de aprendizaje, leyes de escalado y mejor tokenización. OpenAI absorbió esos resultados públicos y luego invirtió fuertemente en ejecuciones de entrenamiento propietarias e infraestructura.

La chispa intelectual —los Transformers— vino de Google. La decisión de apostar la compañía por escalar esa idea, lanzar una API y luego un producto conversacional fue de OpenAI.

Por qué Google priorizó BERT y Search sobre productos estilo GPT

El éxito comercial temprano de Google con deep learning vino de hacer que su máquina de dinero —Search y Ads— fuera más inteligente. Ese contexto moldeó cómo evaluó nuevas arquitecturas como el Transformer. En lugar de competir por construir generadores de texto de libre forma, Google duplicó apuesta por modelos que hicieran mejor el ranking, la relevancia y la calidad. BERT era la opción perfecta.

BERT como el Transformer “nativo para Search”

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo solo encoder entrenado con masked language modeling: partes de una frase se ocultan y el modelo debe inferir los tokens faltantes usando el contexto completo a ambos lados.

Ese objetivo de entrenamiento encajó casi a la perfección con los problemas de Google:

• Comprensión de consultas: Las consultas de búsqueda son cortas, desordenadas y ambiguas. El contexto bidireccional de BERT permitió interpretar con más matices búsquedas como “bank near me with no monthly fee” o “how to appeal parking ticket nyc”.
• Comprensión de documentos: Rankear miles de millones de páginas requiere similitud semántica fina. Los embeddings de BERT ayudaron a emparejar mejor consultas con pasajes, no solo con documentos enteros.
• Detección de calidad y spam: Un masked LM es naturalmente bueno detectando texto que “no encaja”, útil para filtrar contenido basura y páginas de baja calidad.

Críticamente, los modelos tipo encoder encajan limpiamente en el stack de recuperación y ranking existente de Google. Podían usarse como señales de relevancia junto a cientos de otras características, mejorando la búsqueda sin reescribir todo el producto.

Por qué el masked language modeling encajó con el negocio de Google

Google necesita respuestas que sean confiables, rastreables y monetizables:

• Confiables: Los resultados de búsqueda deben apoyarse en páginas y fuentes reales. El masked LM entrena al modelo para entender lenguaje, no para alucinar largas salidas.
• Rastreables: Cada resultado enlaza con un publisher. Eso apoya el ecosistema abierto de la web y da a los usuarios una forma de verificar la información.
• Monetizables: Los anuncios de búsqueda encajan alrededor de una lista ordenada de enlaces. Mejor relevancia significa mejor CTR y más valor por consulta.

BERT mejoró las tres cosas sin perturbar la interfaz probada de Search ni el modelo de anuncios. Los generadores autoregresivos estilo GPT, en cambio, ofrecían un valor incremental menos obvio al negocio existente.

Cálculo interno de riesgo: seguridad, desinformación y marca

La generación libre planteó preocupaciones internas agudas:

• Desinformación y alucinaciones: Los modelos generativos inventan hechos con confianza. Para una compañía que a menudo es tratada como autoridad, eso es un riesgo directo para la marca.
• Contenido dañino: La generación sin filtros puede producir texto tóxico, sesgado o peligroso. Desplegar eso a escala invita reacciones públicas y presión regulatoria.
• Exposición regulatoria: Con el aumento de escrutinio antimonopolio y regulación de contenidos, lanzar un chatbot conversacional global y de forma abierta parecía tentar a los reguladores.

La mayoría de los casos de uso internos que superaban revisión eran asistivos y acotados: autocompletado en Gmail, respuestas inteligentes, traducción y mejoras de ranking. Los modelos tipo encoder eran más fáciles de limitar, monitorizar y justificar que un sistema conversacional general que pudiera responder sobre salud o política.

Miedo a la canibalización: no matar la vaca lechera de Search

Incluso cuando Google tenía prototipos conversacionales funcionales, la pregunta central seguía sin resolverse: ¿Unas buenas respuestas directas reducirían las consultas y los clics de búsqueda?

Una experiencia de chat que te dé una respuesta completa en un solo paso cambia el comportamiento del usuario:

• Menos clics a sitios externos → publishers enfadados, ecosistema web más débil
• Menos intención y espacio para anuncios de búsqueda → incertidumbre de ingresos

La intuición del liderazgo fue integrar la IA como un potenciador de Search, no como su reemplazo. Eso implicó ajustes de ranking, rich snippets y comprensión semántica gradual —exactamente donde BERT sobresalía— en lugar de un producto conversacional audaz que podría amenazar el modelo de monetización central.

Cómo estas elecciones ralentizaron productos generativos orientados al público

Individualmente, cada decisión era racional:

• Favorecer modelos que mejoran métricas de Search y anuncios
• Priorizar seguridad, fiabilidad y cautela regulatoria
• Proteger la experiencia de búsqueda y el modelo de monetización

En conjunto significaron que Google subinvirtió en productizar la generación autoregresiva estilo GPT para el público. Los equipos de investigación exploraban grandes modelos decodificadores y sistemas de diálogo, pero los equipos de producto tenían incentivos débiles para lanzar un chatbot que:

• No mejoraba claramente los KPIs clave de búsqueda
• Amenazaba ingresos por anuncios y relaciones con publishers
• Introducía riesgos sustanciales de seguridad y PR

OpenAI, sin un imperio de búsqueda que proteger, hizo la apuesta contraria: que una interfaz de chat altamente capaz y accesible —aunque imperfecta— crearía nueva demanda a gran escala. La focalización de Google en BERT y la alineación con Search retrasaron su movimiento hacia herramientas generativas de cara al público, preparando el terreno para que ChatGPT definiera la categoría primero.

La apuesta de OpenAI por escala, APIs y chat de consumo

De laboratorio de investigación a compañía de lucro limitado

OpenAI empezó en 2015 como un laboratorio de investigación sin fines de lucro, financiado por un puñado de fundadores tecnológicos que veían la IA como oportunidad y riesgo. Los primeros años pareció similar a Google Brain o DeepMind: publicar papers, liberar código y empujar la ciencia.

En 2019, la dirección comprendió que los modelos de frontera demandarían miles de millones de dólares en cómputo e ingeniería. Un puro sin fines de lucro tendría dificultades para recaudar ese capital. La solución fue una innovación estructural: OpenAI LP, una compañía de “lucro con tope” bajo el paraguas del non‑profit.

Los inversores ahora podían obtener retorno (hasta un tope), mientras la junta mantenía un enfoque de misión explícito hacia un AGI beneficioso. Esa estructura hizo posible firmar financiamiento y acuerdos de cómputo muy grandes sin convertirse en una startup convencional.

Escala como hipótesis central

Mientras muchos laboratorios optimizaban arquitecturas ingeniosas o sistemas altamente especializados, OpenAI hizo una apuesta contundente: modelos de lenguaje extremadamente grandes y de propósito general podrían ser sorprendentemente capaces si simplemente siguieras escalando datos, parámetros y cómputo.

GPT‑1, GPT‑2 y GPT‑3 siguieron una fórmula simple: arquitectura Transformer mayormente estándar, pero más grande, entrenada más tiempo y con texto más diverso. En vez de adaptar modelos para cada tarea, apostaron por “un gran modelo, muchos usos” mediante prompting y fine‑tuning.

Esto no fue solo una postura investigadora. Fue una estrategia de negocio: si una API podía alimentar miles de casos de uso —desde herramientas de copywriting hasta asistentes de programación— OpenAI podría convertirse en una plataforma, no solo en un laboratorio de investigación.

API‑first: convertir modelos en plataforma

La API de GPT‑3, lanzada en 2020, concretó esa estrategia. En lugar de apostar por software pesado on‑premise o productos empresariales cerrados, OpenAI expuso una API en la nube simple:

• Envía texto, recibe salida del modelo.
• Paga por token.
• Construye lo que quieras encima.

Este enfoque “API‑first” permitió que startups y empresas manejaran UX, cumplimiento y expertise de dominio, mientras OpenAI se concentraba en entrenar modelos cada vez más grandes y mejorar el alineamiento.

La API también creó un motor de ingresos claro desde temprano. En lugar de esperar productos perfectos, OpenAI dejó que el ecosistema descubriera casos de uso y, en la práctica, hiciera I+D de producto por ellos.

Disposición a lanzar productos imperfectos

OpenAI eligió sistemáticamente lanzar antes de que los modelos estuvieran pulidos. GPT‑2 se lanzó con preocupaciones de seguridad y un despliegue escalonado; GPT‑3 entró mediante una beta controlada con defectos obvios —alucinaciones, sesgos, incoherencias.

La expresión más clara de esta filosofía fue ChatGPT a finales de 2022. No era el modelo más avanzado que OpenAI tenía, ni particularmente refinado. Pero ofrecía:

• Una interfaz de chat simple que casi cualquiera podía entender.
• Acceso gratuito al inicio, invitando a la experimentación masiva.
• Un ciclo de iteración rápido basado en conversaciones reales de usuarios.

En vez de afinar el modelo eternamente en privado, OpenAI trató al público como un enorme motor de retroalimentación. Guardrails, moderación y UX evolucionaron semana a semana, guiados directamente por el comportamiento observado.

Alianza estratégica con Microsoft y acceso al cómputo

La apuesta de OpenAI por la escala exigía presupuestos de cómputo enormes. Ahí la asociación con Microsoft fue decisiva.

Desde 2019 y con mayor profundidad en años siguientes, Microsoft proporcionó:

• Inversiones multimillonarias en OpenAI LP.
• Hosting exclusivo en la nube Azure para los modelos de OpenAI.
• Go‑to‑market conjunto con productos como Bing Chat y Copilot.

Para OpenAI, esto resolvió una limitación central: podían escalar runs de entrenamiento en supercomputadores dedicados sin tener que construir o financiar su propia nube. Para Microsoft, fue una forma de diferenciar Azure e introducir IA en Office, GitHub, Windows y Bing mucho más rápido que desarrollando todo internamente.

El bucle de retroalimentación: usuarios → datos → ingresos → modelos más grandes

Todas estas decisiones —escala, API‑first, chat de consumo y el acuerdo con Microsoft— alimentaron un bucle reforzante:

1. Mejores modelos atraían desarrolladores y usuarios.
2. APIs y ChatGPT facilitaban la integración o la experimentación.
3. El uso generaba ingresos, que financiaban runs de entrenamiento más grandes y mejor infraestructura.
4. Las interacciones reales producían datos de alto valor para fine‑tuning y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana.
5. Modelos mejorados impulsaban nuevas funciones (plugins, herramientas, multimodalidad) que atraían aún más usuarios.

En lugar de optimizar por papers perfectos o pilotos cautelosos, OpenAI optimizó este ciclo compuesto. Escalar no fue solo tener modelos más grandes; fue escalar usuarios, datos y flujo de caja lo suficientemente rápido para seguir empujando la frontera.

El impacto ChatGPT: cuando OpenAI superó a Google

Cuando OpenAI lanzó ChatGPT el 30 de noviembre de 2022, pareció una vista previa de investigación sin grandes aspavientos: una caja de chat sencilla, sin muro de pago y una entrada de blog breve. En cinco días superó el millón de usuarios. En semanas, pantallazos y casos de uso llenaron Twitter, TikTok y LinkedIn. La gente escribía ensayos, depuraba código, redactaba correos legales y hacía brainstorming de ideas de negocio con una sola herramienta.

El producto no se presentó como “una demo de un modelo de lenguaje basado en Transformers”. Simplemente era: Pregunta lo que quieras. Obtén una respuesta. Esa claridad hizo la tecnología legible instantáneamente para no expertos.

Alarma interna en Google

Dentro de Google, la reacción fue más de alarma que de admiración. La dirección declaró un “code red”. Larry Page y Sergey Brin fueron reincorporados a discusiones de producto y estrategia. Equipos que habían trabajado en modelos conversacionales durante años se encontraron bajo intenso escrutinio.

Los ingenieros sabían que Google tenía sistemas aproximadamente comparables a las capacidades subyacentes de ChatGPT. Modelos como LaMDA, PaLM y el antecedente Meena ya demostraban conversación y razonamiento fluidos en benchmarks internos. Pero vivían tras herramientas cerradas, revisiones de seguridad y aprobaciones complejas.

Externamente, pareció que Google había sido tomado por sorpresa.

ChatGPT vs LaMDA: tecnología similar, producto distinto

A nivel técnico, ChatGPT y LaMDA eran primos: grandes modelos de lenguaje basados en Transformers afinados para diálogo. La brecha no estaba principalmente en la arquitectura del modelo; estaba en las decisiones de producto.

OpenAI:

• Lanzó una interfaz limpia y única
• Aceptó la suciedad del mundo real y la iteración
• Invirtió en alineamiento y RLHF, aprendiendo de millones de conversaciones

Google:

• Mantuvo a LaMDA detrás de demos restringidas
• Optó por evitar riesgos y proteger la reputación
• Luchó para convertir prototipos de investigación en un producto de consumo

Debut apresurado de Bard y tropiezos públicos

Bajo presión por mostrar una respuesta, Google anunció Bard en febrero de 2023. El demo trató de replicar la magia conversacional de ChatGPT: pregunta a Bard y verás una respuesta ingeniosa.

Pero una de las respuestas destacadas —sobre descubrimientos del telescopio James Webb— era incorrecta. El error apareció en el material de marketing de Google, fue detectado en minutos y borró miles de millones del valor de mercado de Alphabet en un día. Reforzó la narrativa: Google llegó tarde, estaba nervioso y era torpe, mientras OpenAI parecía confiado y preparado.

La ironía fue dolorosa para los empleados de Google. Las alucinaciones y errores factuales eran problemas conocidos en grandes modelos de lenguaje. La diferencia fue que OpenAI ya había normalizado esto en la mente de los usuarios con señales de UI claras, disclaimers y un encuadre de experimentación. Google, en cambio, envolvió el debut de Bard en marca pulida —y luego tropezó con un hecho básico.

Velocidad, UX y narrativa: la ventaja de ejecución de OpenAI

La ventaja de ChatGPT sobre los sistemas internos de Google nunca fue solo un modelo más grande o un algoritmo más novedoso. Fue la velocidad de ejecución y la claridad de la experiencia.

OpenAI:

• Convirtió una línea de investigación en un producto viral único
• Abrazó la mentalidad de beta pública: “pruébalo, rómpelo, cuéntanos”
• Diseñó una UX que mapeaba directamente a lo que la gente ya hace con texto: preguntar, recibir, iterar

Google se movió más despacio, optimizó para cero errores y presentó Bard como un lanzamiento brillante en lugar de una fase de aprendizaje. Cuando Bard llegó a usuarios, ChatGPT ya se había convertido en un hábito diario para estudiantes, trabajadores del conocimiento y desarrolladores.

La conmoción en Google no fue solo que OpenAI tuviera buena IA. Fue que una organización mucho más pequeña tomó ideas que Google ayudó a inventar, las empaquetó en un producto que encantó a la gente y redefinió la percepción pública de quién lidera la IA —todo en cuestión de semanas.

Cultura, incentivos y riesgo: Google frente a OpenAI

Google y OpenAI partieron de fundamentos técnicos similares pero realidades organizativas muy distintas. Esa diferencia moldeó casi todas las decisiones alrededor de sistemas estilo GPT.

Incentivos: máquina de efectivo vs modo supervivencia

El negocio central de Google es Search y anuncios. Ese motor genera efectivo enorme y predecible, y la mayoría de los incentivos sénior están ligados a protegerlo.

Lanzar un modelo conversacional poderoso podía:

• reducir impresiones de anuncios,
• responder preguntas sin pasar por Search,
• y alucinar de formas que dañaran la confianza,

así que la orientación natural fue la cautela. El riesgo por no lanzar en OpenAI pesó más que el riesgo por lanzar demasiado pronto.

Cultura: tolerancia al riesgo y sensibilidad al PR

Google había vivido escrutinios antimonopolio, batallas por privacidad y regulaciones globales. Esa historia creó una cultura donde:

• Equipos de PR, policy y legal tenían fuerte poder de veto
• Las revisiones de seguridad eran largas y multilaterales
• El daño reputacional se trataba como un riesgo de primer nivel

OpenAI aceptó que modelos potentes serían desordenados en público. La empresa enfatizó la iteración con guardrails sobre ciclos internos de perfección largos. Seguía siendo cautelosa, pero la tolerancia al riesgo de producto era mucho mayor.

Estructura y velocidad: comités vs concentración de poder

En Google, los grandes lanzamientos suelen pasar por múltiples comités, aprobaciones cross‑org y negociaciones complejas de OKR. Eso frena cualquier producto que cruce Search, Ads, Cloud y Android.

OpenAI concentró poder en un pequeño grupo directivo y en un equipo de producto focalizado. Decisiones sobre ChatGPT, pricing y dirección de la API podían tomarse rápido y ajustarse según uso real.

Cuando la investigación deja de ser suficiente

Durante años, la ventaja de Google residió en publicar los mejores papers y entrenar modelos potentes. Pero una vez que otros pudieron replicar la investigación, la ventaja pasó a la investigación más:

• diseño de productos
• experiencia de desarrollador
• bucles de datos
• velocidad de salida al mercado

OpenAI trató a los modelos como sustrato de producto: lanzó una API, lanzó una interfaz de chat, aprendió de los usuarios y reinyectó ese aprendizaje en la siguiente generación. Google, en cambio, mantuvo muchos de sus sistemas más capaces como herramientas internas o demos cerradas. Cuando finalmente intentó productizarlos a escala, OpenAI ya había creado hábitos, expectativas y un ecosistema alrededor de GPT.

La brecha fue menos sobre quién entendía mejor los transformers y más sobre quién estaba dispuesto —y estructuralmente capacitado— para convertir ese entendimiento en productos ante cientos de millones de personas.

Innovación técnica vs innovación de producto: quién hizo qué

Google: la maquinaria técnica

En lo técnico, Google nunca dejó de ser una potencia. Lideró en infraestructura: TPUs custom, redes de datacenter avanzadas e ingeniería interna que hizo rutinario entrenar modelos masivos años antes de que la mayoría pudiera siquiera intentarlo.

Los investigadores de Google empujaron el frente en arquitecturas de modelo (Transformers, variantes de atención, mixture‑of‑experts, modelos aumentados con retrieval), leyes de escalado y eficiencia de entrenamiento. Muchos papers clave del ML moderno provinieron de Google o DeepMind.

Pero gran parte de esa innovación quedó en artículos, plataformas internas y características acotadas en Search, Ads y Workspace. En lugar de un producto claro de «IA», los usuarios vieron decenas de mejoras pequeñas y desconectadas.

OpenAI: la maquinaria de producto y plataforma

OpenAI siguió otro camino. Técnicamente, se apoyó en ideas publicadas por otros, incluidas las de Google. Su ventaja fue convertir esas ideas en una línea de producto clara:

• Una experiencia insignia: ChatGPT, con un caso de uso obvio y sin configuración.
• Una plataforma principal: la API, con endpoints estables y precios previsibles.
• Una narrativa para desarrolladores: buena documentación, ejemplos y un modelo mental simple —“llama al modelo como a una función”.

Ese empaquetado unificado convirtió la capacidad bruta del modelo en algo que la gente podía adoptar de la noche a la mañana. Mientras Google desplegaba modelos poderosos bajo múltiples marcas y superficies, OpenAI concentró la atención en pocos nombres y flujos.

La distribución vence al liderazgo técnico puro

Una vez que ChatGPT despegó, OpenAI ganó algo que antes pertenecía a Google: la atención por defecto. Los desarrolladores experimentaban primero en OpenAI, escribían tutoriales sobre su API y proponían inversores productos “construidos sobre GPT”.

La diferencia en calidad del modelo subyacente —si es que existía— importó menos que la brecha en distribución. La ventaja técnica de Google en infraestructura e investigación no se tradujo automáticamente en liderazgo de mercado.

La lección: ganar la ciencia no basta. Sin producto claro, precios, historia y camino de integración, incluso el motor de investigación más fuerte puede ser superado por una empresa centrada en producto.

Tras la llamada de atención: Bard, Gemini y el reinicio de IA de Google

Cuando ChatGPT expuso lo rezagado que parecía Google en ejecución de producto, la compañía declaró un “code red” público. Lo que siguió fue un reinicio acelerado, a veces desordenado, pero genuino de la estrategia de IA de Google.

De Bard a Gemini: admitir el reinicio

La primera respuesta fue Bard, una interfaz de chat basada en LaMDA y luego actualizada con PaLM 2. Bard se sintió apresurado y a la vez cauteloso: acceso limitado, despliegue lento y restricciones claras de producto.

El verdadero reinicio llegó con Gemini:

• Gemini Ultra, Pro, Nano como una familia coherente de modelos para la nube, el consumidor y uso on‑device
• Bard renombrado como Gemini (y Gemini Advanced) para señalar un corte limpio con la era experimental
• Un compromiso público de hacer de Gemini la marca central de IA en productos Google

Este giro reposicionó a Google de “compañía de búsqueda que experimenta con chatbots” a “plataforma AI‑first con una familia de modelos insignia”, aunque esa reposición llegó con cierto retraso respecto a OpenAI.

Tejer Gemini en los productos centrales de Google

La fuerza de Google es la distribución, así que el reinicio se centró en integrar Gemini donde los usuarios ya están:

• Search: Search Generative Experience y resúmenes AI que responden consultas directamente, no solo enlazan páginas
• Workspace: asistentes Gemini para Gmail, Docs, Sheets, Slides y Meet que redactan, resumen y analizan contenido
• Android: Gemini como asistente a nivel de sistema, entrada multimodal y modelos Nano on‑device para tareas sensibles a privacidad
• Chrome: ayuda para redactar, organización de pestañas y funciones para desarrolladores impulsadas por Gemini

La estrategia: si OpenAI gana en «novedad» y marca, Google puede ganar con presencia por defecto e integración profunda en flujos de trabajo diarios.

Seguridad, gobernanza y exposición medida

A medida que Google amplió el acceso, se apoyó fuertemente en sus Principios de IA y postura de seguridad:

• Extenso red‑teaming y evaluaciones antes de liberar modelos de mayor capacidad
• Despliegues por región, con algunas funciones restringidas por edad y tipo de cuenta
• Inversiones en investigación de alineamiento, filtros de contenido y comportamientos de rechazo
• Trabajo en watermarking y procedencia (por ejemplo, SynthID para imágenes y medios)

La compensación: guardrails más fuertes y experimentación más lenta frente a la iteración más rápida y los fallos públicos de OpenAI.

¿Ha alcanzado Google realmente a OpenAI?

En calidad pura de modelo, Gemini Advanced y los modelos de gama alta de Gemini parecen competitivos con GPT‑4 en muchos benchmarks y según reportes de desarrolladores. En algunas tareas multimodales y de programación, Gemini incluso lidera; en otras, GPT‑4 y sus sucesores siguen marcando la referencia.

Donde Google aún cojea es en mindshare y ecosistema:

• OpenAI sigue siendo la opción por defecto para muchas startups e investigadores
• La marca “ChatGPT” es sinónimo de IA para usuarios mainstream
• La API y el ecosistema de plugins/herramientas de OpenAI maduraron antes

El contrapeso de Google es su distribución masiva (Search, Android, Chrome, Workspace) e infraestructura profunda. Si logra convertir eso en experiencias AI‑first que encanten, puede reducir o incluso revertir la brecha de percepción.

Un futuro multipolar, no una carrera de dos caballos

El reinicio ocurre en un campo que ya no es solo Google vs OpenAI:

• OpenAI: mindshare de consumidor, iteración rápida, ecosistema de desarrolladores
• Google: infraestructura, datos, distribución e integración de Gemini en productos
• Open source (Llama, Mistral y otros): rápido, económico y “suficientemente bueno” para muchos casos
• Anthropic y otros: diferenciación en seguridad, fiabilidad y verticales específicos

El hecho de que Google haya reseteado seriamente significa que ya no está “fuera” del momento generativo. Pero el futuro parece multipolar: ningún ganador único, y ninguna empresa controlando por completo la dirección de modelos y productos.

Para quienes construyen, eso implica diseñar estrategias que asuman varios proveedores fuertes, modelos open‑source potentes y un salto constante entre rivales, en vez de apostar todo a una única pila o marca de IA.

Lecciones clave para constructores: cómo no repetir el error de Google

Google demostró que puedes inventar el avance y aun así perder la primera gran ola de valor. Para quienes construyen, la cuestión no es admirar la paradoja, sino evitar repetirla.

1. Lanza productos, no solo papers

Trata cada resultado de investigación importante como una hipótesis de producto, no como un fin.

• Pon un product owner directamente responsable de cada gran hallazgo.
• En pocas semanas define un problema de usuario concreto y una experiencia v1, aunque sea estrecha.
• Fija una fecha límite donde el resultado por defecto sea: se lanza a usuarios reales, aunque solo sean 1,000.

Si algo merece publicarse, merece un prototipo para clientes.

2. Alinea incentivos con impacto lanzado

La gente hace lo que se recompensa.

• Haz que promociones y prestigio dependan del impacto lanzado, no solo de citas o demos internas.
• Celebra equipos cross‑funcionales (investigación, ingeniería, producto, legal) que muevan ideas arriesgadas a producción.
• Da líderes single‑threaded autoridad sobre experimentación y lanzamiento para que las decisiones no mueran en comités.

3. Haz apuestas explícitas sobre nuevos primitivos

Los Transformers fueron un nuevo primitivo de cómputo. Google los trató sobre todo como mejora de infraestructura; OpenAI los trató como motor de producto.

Cuando encuentres una idea igualmente profunda:

• Nombra 1–2 productos insignia que la exploten al máximo.
• Reserva equipo y presupuesto por 12–24 meses.
• Acepta solapamientos e incluso competencia interna con productos legados si la oportunidad es enorme.

4. Equilibra seguridad con aprendizaje en el mundo real

Las preocupaciones de marca y seguridad son válidas, pero usarlas para justificar demoras eternas no lo es.

Crea un modelo de riesgo por niveles:

• Casos de alto impacto (salud, finanzas, elecciones) reciben puertas estrictas.
• Experimentos de bajo riesgo, claramente etiquetados, pueden lanzarse pronto con monitorización y kill switches.

En lugar de esperar certeza, diseña para exposición controlada: despliegue progresivo, logging fuerte, revertibilidad rápida, red‑teaming y comunicación pública clara.

5. Posee la plataforma que habilitas

Google facilitó que otros construyeran sistemas estilo GPT al open‑sourcear ideas y herramientas, y luego observó desde la barrera cómo otros construían las experiencias icónicas.

Cuando expones una capacidad poderosa:

• Construye un producto de referencia que muestre el techo de lo posible.
• Ofrece APIs temprano, pero conserva una experiencia de primera parte que iteres sin descanso.
• Trata a desarrolladores externos como socios que extienden la plataforma, no como quienes descubrirán solos qué quieren los usuarios.

6. Institucionaliza la ruta “del paper al producto”

No puedes depender de un ejecutivo visionario o un equipo heroico.

Incorpora la transición en el funcionamiento de la compañía:

• Estandariza una canalización: idea → demo interna → piloto externo limitado → lanzamiento general.
• Crea un grupo dedicado cuya única tarea sea convertir los principales outputs de investigación en productos o APIs.
• Rota investigadores sénior a roles de liderazgo de producto para que quienes entienden la capacidad también posean su aplicación.

7. Comprométete a sorprenderte por tu propia tecnología

El mayor fallo de Google no fue no prever la IA; fue subestimar lo que sus propias invenciones podían llegar a ser en manos de los usuarios.

Para fundadores, PMs y ejecutivos, la mentalidad práctica es:

• Asume que tu avance tiene más usos de los que ves desde dentro del edificio.
• Ponlo frente a usuarios lo suficiente pronto como para que ellos te muestren usos sorprendentes, desordenados y de alto valor.
• Esté dispuesto a pivotar la hoja de ruta cuando esos usos choquen con tu estrategia original.

Los próximos avances —en modelos, interfaces o nuevos primitivos de cómputo— serán comercializados por equipos dispuestos a moverse de “descubrimos esto” a “somos plenamente responsables de lanzarlo” con rapidez.

La lección de Google no es publicar menos ni ocultar investigación. Es emparejar descubrimiento de clase mundial con propiedad de producto igualmente ambiciosa, incentivos claros y sesgo por aprender en público. Las organizaciones que hagan eso poseerán la próxima ola, no solo escribirán el paper que la inicia.