13 oct 2025·8 min
Sundar Pichai y la transformación de la IA en una primitiva de Internet
Una mirada práctica a cómo Sundar Pichai dirigió a Google para convertir la IA en una capa fundamental de internet: en productos, infraestructura y seguridad.
Una mirada práctica a cómo Sundar Pichai dirigió a Google para convertir la IA en una capa fundamental de internet: en productos, infraestructura y seguridad.
Una primitiva de internet es un bloque de construcción básico que puedes asumir que estará ahí—como los hipervínculos, la búsqueda, los mapas o los pagos. La gente no piensa en cómo funciona; simplemente espera que esté disponible en todas partes, barato y fiable.
La gran apuesta de Sundar Pichai es que la IA debería convertirse en ese tipo de bloque de construcción: no una característica especial escondida en unos pocos productos, sino una capacidad por defecto que esté debajo de muchas experiencias en la web.
Durante años, la IA apareció como añadidos: mejor etiquetado de fotos aquí, filtrado de spam más inteligente allí. El cambio que impulsó Pichai es más estructural. En lugar de preguntar “¿dónde podemos espolvorear IA?”, las empresas empezaron a preguntarse “¿cómo diseñamos productos asumiendo que la IA siempre está disponible?”.
Esa mentalidad cambia lo que se prioriza:
Esto no es una inmersión técnica en arquitecturas de modelos o recetas de entrenamiento. Se trata de decisiones de estrategia y producto: cómo Google bajo Pichai posicionó la IA como infraestructura compartida, cómo eso influyó en productos que la gente ya usa y cómo las elecciones internas de plataforma determinaron lo que fue posible.
Recorreremos los componentes prácticos necesarios para convertir la IA en una primitiva:
Al final tendrás una imagen clara de lo que se necesita—organizativa y estratégicamente—para que la IA se sienta tan básica y omnipresente como el resto de la web moderna.
La influencia de Sundar Pichai en la dirección de la IA en Google se entiende mejor si miras el tipo de trabajo que marcó su carrera: productos que no solo ganan usuarios, sino que crean cimientos sobre los que otros construyen.
Pichai se unió a Google en 2004 y pronto se asoció con experiencias “por defecto”—herramientas de las que millones dependen sin pensar en la maquinaria subyacente. Desempeñó un papel central en el auge de Chrome, no solo como navegador, sino como una forma más rápida y segura de acceder a la web que impulsó estándares y expectativas de desarrolladores.
Más tarde asumió responsabilidades importantes sobre Android. Eso implicó equilibrar un ecosistema enorme de socios (fabricantes, operadoras, desarrolladores de apps) manteniendo la coherencia de la plataforma. Es un tipo específico de liderazgo de producto: no puedes optimizar solo para una app o característica—tienes que establecer reglas, APIs e incentivos que escalen.
Esa mentalidad de constructor de plataformas encaja bien con el reto de hacer que la IA se sienta “normal” en la web.
Cuando la IA se trata como una plataforma, las decisiones de liderazgo tienden a priorizar:
Pichai se convirtió en CEO de Google en 2015 (y de Alphabet en 2019), lo que le permitió impulsar un cambio a nivel de compañía: la IA no como proyecto paralelo, sino como infraestructura compartida. Esta perspectiva ayuda a explicar decisiones posteriores—estandarizar herramientas internas, invertir en capacidad de cómputo y convertir la IA en una capa reutilizable en productos en lugar de reinventarla cada vez.
El camino de Google para hacer que la IA parezca “básica” no fue solo cuestión de modelos ingeniosos: se trató de dónde podían vivir esos modelos. Pocas empresas están en la intersección de alcance masivo de consumidores, productos maduros y programas de investigación de larga duración. Esa combinación creó un bucle de retroalimentación inusualmente rápido: lanzar mejoras, ver cómo funcionan y refinar.
Cuando miles de millones de consultas, vídeos e interacciones fluyen por unos pocos servicios centrales, incluso pequeñas ganancias importan. Mejor ranking, menos resultados irrelevantes, reconocimiento de voz ligeramente mejor—a escala de Google, esos incrementos se traducen en experiencias cotidianas notables para los usuarios.
Es preciso aclarar qué significa “ventaja de datos” aquí. Google no tiene acceso mágico a internet, ni puede garantizar resultados solo por ser grande. La ventaja es principalmente operacional: los productos de larga duración generan señales que pueden usarse (dentro de políticas y límites legales) para evaluar calidad, detectar regresiones y medir utilidad.
Search acostumbró a la gente a esperar respuestas rápidas y precisas. Con el tiempo, funciones como autocompletar, corrección ortográfica y comprensión de la consulta elevaron la expectativa de que los sistemas deberían anticipar la intención, no solo emparejar palabras clave. Esa mentalidad se traslada directamente a la IA moderna: predecir lo que el usuario quiere suele ser más valioso que reaccionar a lo que escribió.
Android dio a Google una vía práctica para distribuir funciones impulsadas por IA a escala mundial. Mejoras en la entrada por voz, inteligencia en el dispositivo, funciones de cámara y experiencias tipo asistente podían llegar a muchos fabricantes y segmentos de precio, haciendo que la IA se sintiera menos como un producto separado y más como una capacidad integrada.
“Mobile-first” significó diseñar productos alrededor del smartphone como pantalla y contexto por defecto. “AI-first” es un principio organizador similar, pero más amplio: trata el aprendizaje automático como un ingrediente por defecto en cómo se construyen, mejoran y entregan los productos—en lugar de una característica especializada añadida al final.
En la práctica, una compañía AI-first asume que muchos problemas de usuario se pueden resolver mejor cuando el software puede predecir, resumir, traducir, recomendar o automatizar. La pregunta cambia de “¿debemos usar IA aquí?” a “¿cómo diseñamos esto para que la IA forme parte de la experiencia de forma segura y útil?”.
Una postura AI-first aparece en decisiones cotidianas:
También cambia lo que significa “lanzar”. En lugar de un solo lanzamiento, las funciones de IA requieren afinado continuo—monitorizar rendimiento, refinar prompts o comportamiento del modelo y añadir salvaguardas conforme el uso real revela casos límite.
Los giros a nivel de compañía no funcionan si se quedan en eslóganes. El liderazgo fija prioridades mediante repetición pública, asignación de recursos e incentivos: qué proyectos obtienen personal, qué métricas importan y qué revisiones preguntan “¿cómo mejora esto con IA?”.
Para una compañía tan grande como Google, esa señalización trata principalmente de coordinación. Cuando los equipos comparten una dirección común—IA como capa por defecto—los grupos de plataforma pueden estandarizar herramientas, los equipos de producto pueden planificar con confianza y los investigadores pueden traducir avances en cosas que escalen.
Para que la IA se sienta como una “primitiva de internet”, no puede vivir solo en demos de investigación aisladas o experimentos puntuales de producto. Necesita fundamentos compartidos—modelos comunes, herramientas estándar y formas repetibles de evaluar calidad—para que los equipos puedan construir sobre la misma base en vez de reinventarla cada vez.
Un cambio clave bajo la mentalidad de constructor de plataformas de Pichai fue tratar la investigación en IA menos como una serie de proyectos independientes y más como una cadena de suministro que convierte nuevas ideas en capacidades utilizables. Eso implica consolidar el trabajo en canalizaciones escalables: entrenamiento, pruebas, revisión de seguridad, despliegue y monitorización continua.
Cuando esa canalización es compartida, el progreso deja de ser “quién tiene el mejor experimento” y se convierte en “qué tan rápido podemos enviar mejoras de forma segura a todas partes”. Frameworks como TensorFlow ayudaron a estandarizar cómo se construyen y sirven modelos, mientras que prácticas internas de evaluación y despliegue facilitaron pasar de resultados de laboratorio a funciones en producción.
La consistencia no es solo eficiencia operativa—es lo que hace que la IA parezca fiable.
Sin esto, los usuarios experimentan la IA como desigual: útil en un lugar, confusa en otro y difícil de confiar.
Piensa en ello como la electricidad. Si cada hogar tuviera que operar su propio generador, la energía sería cara, ruidosa y poco fiable. Una red eléctrica compartida hace que la electricidad esté disponible bajo demanda, con estándares de seguridad y rendimiento.
El objetivo de Google con una base de IA compartida es similar: construir una “red” fiable de modelos, herramientas y evaluación para que la IA se pueda enchufar en muchos productos—de forma consistente, rápida y con límites claros.
Si la IA iba a convertirse en un bloque básico de internet, los desarrolladores necesitaban más que artículos de investigación impresionantes: precisaban herramientas que hicieran que entrenar y desplegar modelos se sintiera como trabajo de software normal.
TensorFlow ayudó a convertir el aprendizaje automático de un oficio especializado en un flujo de trabajo de ingeniería. Dentro de Google, estandarizó cómo los equipos construían y enviaban sistemas de ML, lo que redujo esfuerzos duplicados y facilitó llevar ideas de un grupo de producto a otro.
Fuera de Google, TensorFlow bajó la barrera para startups, universidades y empresas. Un framework compartido significó tutoriales, componentes preentrenados y pipelines de contratación alrededor de patrones comunes. Ese efecto de “lenguaje compartido” aceleró la adopción mucho más allá de lo que cualquier lanzamiento de producto podría lograr.
(Si quieres un repaso rápido antes de profundizar, ve a /blog/what-is-machine-learning.)
Abrir herramientas como TensorFlow no fue solo generosidad—creó un bucle de retroalimentación. Más usuarios significaron más informes de errores, más contribuciones de la comunidad y una iteración más rápida en características que importaban en el mundo real (rendimiento, portabilidad, monitorización y despliegue).
También fomentó la compatibilidad en el ecosistema: proveedores de nube, fabricantes de chips y vendedores de software pudieron optimizar para interfaces ampliamente usadas en lugar de propietarias.
La apertura trae riesgos reales. Herramientas ampliamente disponibles pueden facilitar el escalado del mal uso (fraude, vigilancia, deepfakes) o desplegar modelos sin pruebas adecuadas. Para una compañía de la escala de Google, esa tensión es constante: compartir acelera el progreso, pero también aumenta la superficie de daño.
El resultado práctico es un camino intermedio—frameworks abiertos y lanzamientos selectivos, combinados con políticas, salvaguardas y guía clara sobre uso responsable.
A medida que la IA se vuelve más “primitiva”, la experiencia del desarrollador también cambia: los creadores esperan cada vez más diseñar flujos de app mediante lenguaje natural, no solo APIs. Ahí encajan herramientas de creación por “vibe” como Koder.ai—permitiendo a equipos prototipar y enviar apps web, backend y móviles vía chat, exportando el código fuente cuando necesitan control total.
Si la IA va a sentirse como una capa básica de la web, no puede comportarse como un “proyecto especial” que solo funciona a veces. Tiene que ser lo suficientemente rápida para el uso diario, lo bastante barata para ejecutarse millones de veces por minuto y suficientemente fiable para que la gente confíe en ella en tareas rutinarias.
Las cargas de trabajo de IA son inusualmente pesadas. Requieren enormes cantidades de cómputo, mueven muchos datos y a menudo necesitan resultados con rapidez. Eso crea tres presiones prácticas:
Bajo el liderazgo de Pichai, la estrategia de Google se apoyó en la idea de que la “plomería” determina la experiencia de usuario tanto como el propio modelo.
Una forma de mantener la IA usable a escala es el hardware especializado. Las Tensor Processing Units (TPUs) de Google son chips personalizados diseñados para ejecutar cálculos de IA más eficientemente que procesadores de propósito general. Una forma simple de pensarlo: en lugar de usar una máquina multipropósito para todo, construyes una máquina especialmente buena en la matemática repetitiva que exige la IA.
El beneficio no es solo para presumir—es la capacidad de ofrecer funciones de IA con rendimiento predecible y menor coste operativo.
Los chips no bastan. Los sistemas de IA dependen también de centros de datos, almacenamiento y redes de alta capacidad que puedan mover información entre servicios con rapidez. Cuando todo eso está diseñado como un sistema cohesivo, la IA puede comportarse como una utilidad “siempre disponible”—lista cuando un producto la necesita.
Google Cloud es parte de cómo esta infraestructura llega a empresas y desarrolladores: no como atajo mágico, sino como una manera práctica de acceder a la misma clase de cómputo y patrones de despliegue a gran escala que hay detrás de los propios productos de Google.
Bajo Pichai, el trabajo de IA más importante de Google no siempre apareció como una app nueva y llamativa. Apareció como momentos cotidianos más fluidos: Search adivinando lo que quieres decir, Photos encontrando el recuerdo correcto, Translate captando el tono en vez de solo las palabras y Maps previendo la mejor ruta antes de que la pidas.
Al principio, muchas capacidades de IA se introdujeron como añadidos: un modo especial, una pestaña nueva, una experiencia separada. El cambio fue convertir la IA en la capa por defecto debajo de productos que la gente ya usa. Esto convierte el objetivo del producto de “prueba esto” a “esto simplemente debe funcionar”.
En Search, Photos, Translate y Maps, la intención es consistente:
Una vez que la IA está integrada en el núcleo, el listón sube. Los usuarios no la evalúan como un experimento—esperan que sea instantánea, fiable y segura con sus datos.
Eso significa que los sistemas de IA deben ofrecer:
Antes: encontrar una foto significaba desplazarse por fecha, hurgar en álbumes o recordar dónde la guardaste.
Después: puedes buscar de forma natural—“playa con sombrilla roja”, “ticket de marzo” o “perro en la nieve”—y Photos muestra imágenes relevantes sin que organices nada. La IA se vuelve invisible: notas el resultado, no la maquinaria.
Esto es lo que significa pasar de característica a por defecto—la IA como el motor silencioso de la utilidad diaria.
La IA generativa cambió la relación pública con el aprendizaje automático. Las primeras funciones de IA clasificaban, rankeaban o predecían: “¿es spam?”, “¿qué resultado es mejor?”, “¿qué hay en esta foto?”. Los sistemas generativos pueden producir lenguaje y medios—redactar texto, escribir código, crear imágenes y responder preguntas con salidas que pueden parecer razonamiento, incluso cuando el proceso subyacente es basado en patrones.
Google ha sido explícito en que su próxima fase se organiza alrededor de los modelos Gemini y asistentes de IA que se acercan más a cómo la gente realmente trabaja: preguntar, refinar y decidir. En lugar de tratar la IA como un componente oculto detrás de una única función, el asistente se convierte en una puerta de entrada—capaz de invocar herramientas, buscar, resumir y ayudarte a pasar de la pregunta a la acción.
Esta ola ha introducido por defecto en productos de consumo y empresa:
Las salidas generativas pueden mostrarse con seguridad y estar equivocadas. Eso no es un caso marginal—es una limitación central. El hábito práctico es la verificación: comprobar fuentes, comparar respuestas y tratar el texto generado como un borrador o una hipótesis. Los productos que ganen a gran escala harán que esa comprobación sea más sencilla, no opcional.
Hacer que la IA parezca una capa básica de la web solo funciona si la gente puede confiar en ella. A la escala de Google, una pequeña tasa de fallos se convierte en una realidad diaria para millones—así que la “IA responsable” no es un proyecto lateral. Debe tratarse como la calidad del producto y el tiempo de actividad.
Los sistemas generativos pueden producir errores con seguridad (alucinaciones), reflejar o amplificar sesgos sociales y exponer riesgos de privacidad cuando manejan entradas sensibles. También hay preocupaciones de seguridad—prompt injection, exfiltración de datos mediante el uso de herramientas y plugins o extensiones maliciosas—y riesgos amplios de uso indebido, desde estafas y malware hasta generación de contenido prohibido.
Estos no son teóricos. Surgen del comportamiento normal del usuario: preguntar cosas ambiguas, pegar texto privado o usar IA dentro de flujos donde una respuesta equivocada tiene consecuencias.
No hay una salvaguarda única. El enfoque práctico es por capas:
A medida que los modelos se integran en Search, Workspace, Android y herramientas para desarrolladores, el trabajo de seguridad tiene que ser repetible y automatizable—más parecido a monitorizar un servicio global que a revisar una única función. Eso implica pruebas continuas, rutas rápidas de retroceso y estándares consistentes entre productos, para que la confianza no dependa del equipo que lanzó una función de IA.
A este nivel, la “confianza” se convierte en una capacidad de plataforma compartida—que determina si la IA puede ser un comportamiento por defecto en lugar de un experimento opcional.
La estrategia AI-first de Google no se desarrolló en el vacío. A medida que la IA generativa pasó de los laboratorios a productos de consumo, Google enfrentó presión desde múltiples frentes a la vez—cada uno afectando qué se lanza, dónde se ejecuta y con qué rapidez puede desplegarse.
En la capa de modelos, la competencia no es solo “quién tiene el mejor chatbot”. Incluye quién puede ofrecer modelos fiables y costo-eficientes (como los modelos Gemini) y las herramientas para integrarlos en productos reales. Por eso la atención de Google en componentes de plataforma—TensorFlow históricamente, y ahora APIs gestionadas y endpoints de modelos—importa tanto como las demostraciones de modelos.
En los dispositivos, los sistemas operativos y asistentes por defecto moldean el comportamiento del usuario. Cuando las funciones de IA están integradas en teléfonos, navegadores y suites de productividad, la distribución se convierte en una ventaja estratégica. La posición de Google en Android, Chrome y Search crea oportunidades—pero también eleva las expectativas de que las funciones sean estables, rápidas y ampliamente disponibles.
En las plataformas en la nube, la IA es un diferenciador importante para compradores empresariales. Decisiones sobre TPUs, precios y dónde se pueden alojar modelos suelen reflejar comparaciones competitivas que los clientes ya hacen entre proveedores.
La regulación añade otra capa de restricciones. Temas comunes incluyen transparencia (qué se genera frente a qué se cita), derechos de autor (datos de entrenamiento y salidas) y protección de datos (cómo se manejan las indicaciones de usuario y los datos empresariales). Para una compañía de la escala de Google, estos temas pueden influir en el diseño de la interfaz, los valores predeterminados de registro y qué funciones están habilitadas en qué regiones.
En conjunto, competencia y regulación tienden a empujar a Google hacia lanzamientos escalonados: vistas previas limitadas, etiquetado de producto más claro y controles que ayuden a las organizaciones a adoptar la IA gradualmente. Incluso cuando el CEO de Google enmarca la IA como plataforma, desplegarla ampliamente suele requerir un orden cuidadoso—equilibrando velocidad con confianza, cumplimiento y preparación operacional.
Hacer de la IA una “primitiva de internet” significa que deja de sentirse como una herramienta separada que buscas y empieza a comportarse como una capacidad por defecto—similar a la búsqueda, los mapas o las notificaciones. No piensas en ella como “IA”; la experimentas como la forma normal en que los productos entienden, generan, resumen y automatizan.
La IA se convierte en la interfaz. En lugar de navegar menús, los usuarios describen lo que quieren en lenguaje natural y el producto decide los pasos.
La IA se convierte en una base compartida. Modelos, herramientas e infraestructura se reutilizan en muchos productos, por lo que las mejoras se componen rápidamente.
La IA pasa de “característica” a “comportamiento por defecto”. Autocompletar, resumen, traducción y sugerencias proactivas se vuelven expectativas básicas.
La distribución importa tanto como los avances. Cuando la IA se integra en productos ampliamente usados, la adopción no es una campaña de marketing: es una actualización.
La confianza se vuelve parte de la especificación central. Seguridad, privacidad y gobernanza no son añadidos; determinan si la IA puede formar parte de la “plomería” de la web.
Para los usuarios, los “nuevos por defecto” son conveniencia y velocidad: menos clics, más respuestas y más automatización en tareas cotidianas. Pero también elevan las expectativas sobre precisión, transparencia y control—la gente querrá saber cuándo algo está generado, cómo corregirlo y qué datos se usaron.
Para las empresas, las “nuevas expectativas” son más duras: los clientes asumirán que tu producto puede entender intención, resumir contenido, asistir en decisiones e integrarse en flujos de trabajo. Si tu IA parece pegada por encima—o poco fiable—no te compararán con “sin IA”, sino con los mejores asistentes que ya tienen los usuarios.
Si quieres una forma simple de evaluar herramientas de manera consistente, usa un checklist estructurado como /blog/ai-product-checklist. Si evalúas construir frente a comprar para productos con IA, también vale la pena probar cuánto tardas en pasar de la intención a una app funcional—plataformas como Koder.ai están diseñadas para ese mundo de “IA como por defecto”, con construcción por chat, despliegue y exportación de código fuente.
Una primitiva de internet es una capacidad fundamental que puedes dar por sentada que existe en todas partes (como los enlaces, la búsqueda, los mapas o los pagos). En este enfoque, la IA se convierte en una capa fiable, barata y siempre disponible a la que muchos productos pueden “enchufarse”, en lugar de ser una característica independiente que el usuario tiene que buscar.
Una característica suele ser opcional y aislada (por ejemplo, un modo especial o una pestaña). Una capacidad por defecto está integrada en el flujo principal: los usuarios esperan que “simplemente funcione” en todo el producto.
Señales prácticas de que la IA se está convirtiendo en algo por defecto:
Porque las primitivas deben funcionar para todo el mundo, todo el tiempo. A la escala de Google, incluso pequeñas latencias o aumentos de coste se vuelven enormes.
Por eso los equipos priorizan:
Se trata de distribuir la IA a través de productos que la gente ya usa—Search, Android, Chrome, Workspace—de modo que la adopción ocurre con una actualización normal y no con “prueba nuestra app de IA”.
Si construyes tu propio producto, el análogo es:
Es un estilo de liderazgo optimizado para ecosistemas: fijar estándares, herramientas compartidas y componentes reutilizables para que muchos equipos (y desarrolladores externos) puedan construir de forma coherente.
En IA eso se traduce en:
Significa convertir los avances de investigación en flujos de trabajo productivos y repetibles—entrenamiento, pruebas, revisión de seguridad, despliegue y monitorización—para que las mejoras se lancen de forma amplia.
Un aprendizaje práctico para equipos:
La consistencia hace que la IA parezca fiable entre productos y reduce el trabajo duplicado.
Beneficios:
TensorFlow estandarizó cómo se construyen, entrenan y sirven los modelos—dentro de Google y en la industria—haciendo que el ML se parezca más a la ingeniería de software normal.
Si eliges una pila de desarrollo, busca:
Las TPUs son chips especializados para calcular la matemática repetitiva que exige la IA. A gran escala, esa eficiencia puede bajar costes y mejorar tiempos de respuesta.
No necesitas chips personalizados para beneficiarte de la idea—lo importante es ajustar la infraestructura a la carga de trabajo:
Porque los modelos generativos pueden mostrar seguridad y estar equivocados, y a escala pequeñas tasas de fallo afectan a millones.
Guardas prácticas que escalan:
No hay una sola salvaguarda. El enfoque práctico es por capas:
Para evaluar herramientas de forma consistente, prueba un checklist estructurado como /blog/ai-product-checklist. Si estás decidiendo construir o comprar, valora cuánto tiempo tardas en pasar de la intención a una app funcional: plataformas como Koder.ai están pensadas para ese mundo donde la IA es la capa por defecto, con construcción basada en chat, despliegue y exportación de código fuente.