Según se informa, Google DeepMind disolvió el equipo detrás de su sistema AlphaFold, ganador del Premio Nobel, lo que indica una revisión radical de la estrategia de investigación científica que estableció el laboratorio con sede en Londres como uno de los principales laboratorios de inteligencia artificial del mundo. La medida replantea las prioridades de DeepMind en torno a sus grandes modelos de lenguaje Gemini y la carrera ferozmente competitiva para construir agentes de inteligencia artificial de vanguardia. Para conocer un contexto más amplio sobre los realineamientos corporativos que están remodelando el campo, siga nuestra [cobertura de la industria de la IA] (https://aibuzzwire.news).
La reorganización se detalló en un informe publicado el miércoles 29 de julio de 2026 por el Financial Times, que la enmarcó como una revisión de Google de un enfoque de investigación que convirtió a DeepMind en uno de los mejores laboratorios de inteligencia artificial del mundo. Según el análisis del Financial Times sobre cambios laborales recientes y fuentes familiarizadas con el asunto, la mayoría de los autores originales de los artículos de AlphaFold han sido reasignados durante el último año.
De los grandes desafíos científicos a Géminis
La compañía confirmó que los investigadores afectados se han trasladado a proyectos vinculados al modelo de lenguaje grande Gemini de Google, junto con áreas científicas adyacentes que incluyen diseño de enzimas, fusión nuclear y genómica. Otros se han mudado a Isomorphic Labs, la empresa derivada de DeepMind centrada en el descubrimiento de fármacos impulsado por IA. El Financial Times descubrió que casi una cuarta parte de los autores de tiempo completo de Google DeepMind de los artículos originales de AlphaFold han abandonado la empresa por completo.
Pushmeet Kohli, vicepresidente de investigación de Google DeepMind y fundador y jefe de su equipo de IA para la ciencia, dijo al Financial Times que el enfoque del laboratorio está cambiando. "Nuestra estrategia durante los últimos nueve años ha sido centrarnos en grandes desafíos, un objetivo concreto en el que se centra cada proyecto", dijo Kohli. "La estrategia ha evolucionado".
En lugar de concentrarse en un único problema científico de alto perfil como AlphaFold apuntó a la predicción de la estructura de las proteínas, DeepMind ahora también está construyendo sistemas impulsados por Gemini diseñados para ayudar a los científicos y, eventualmente, automatizar partes del proceso científico. El pivote coloca al laboratorio en competencia directa con OpenAI y Anthropic para desarrollar agentes de inteligencia artificial de vanguardia capaces de razonar y ejecutar tareas de forma autónoma.
Un éxodo ganador del Nobel
El momento subraya la magnitud del cambio estratégico. AlphaFold, que predice estructuras de proteínas con precisión que transformó la biología y el descubrimiento de fármacos, fue fundamental para el Premio Nobel de Química 2024 otorgado a Demis Hassabis y John Jumper de DeepMind, junto con David Baker de la Universidad de Washington. Semanas antes del informe del FT, Jumper, uno de los científicos ganadores del Nobel detrás de AlphaFold, anunció que dejaría DeepMind para unirse a su rival Anthropic.
Las salidas reflejan una realineación de talentos más amplia en toda la industria de la IA, donde los investigadores que alguna vez buscaron avances científicos a largo plazo se ven cada vez más atraídos hacia la carrera de consumidores y agentes empresariales. La decisión de DeepMind de incorporar su premiado equipo científico al esfuerzo Gemini sugiere que Google ve el mayor valor a corto plazo y el mayor riesgo competitivo en los modelos de lenguaje de propósito general en lugar de en los proyectos científicos dedicados a la luna.
La reorganización se produce cuando la adopción de la IA en el lugar de trabajo se acelera en toda la economía. Una investigación separada publicada por Google esta semana encontró que la IA en el lugar de trabajo ahora afecta al 68 por ciento de los empleos, lo que representa aproximadamente el 90 por ciento del empleo en los Estados Unidos, aunque dentro de cualquier función los empleados la usan para solo alrededor del 21 por ciento de sus tareas en promedio. Scott Strand, jefe de operaciones estratégicas y proyectos especiales para tecnología y sociedad de Google, dijo a Axios que los trabajadores manuales en roles predominantemente físicos y manuales, como técnicos automotrices y mecánicos industriales, dependen cada vez más de la IA multimodal que procesa imágenes y videos para diagnósticos en tiempo real y aprendizaje en el trabajo.
Qué significa el pivote para la investigación de la IA
La medida tiene implicaciones más allá del organigrama de una empresa. El éxito de AlphaFold se celebró como prueba de que el aprendizaje profundo podía resolver problemas científicos que antes eran intratables, y su lanzamiento abierto brindó a los investigadores de todo el mundo acceso gratuito a las estructuras predichas para casi todas las proteínas conocidas. Integrar esa experiencia en una hoja de ruta centrada en Gemini plantea dudas sobre si los futuros avances de DeepMind serán igualmente abiertos o se incluirán cada vez más en productos patentados.
También señala hacia dónde fluyen el talento y la computación. Con casi una cuarta parte de los autores originales de AlphaFold desaparecidos y el resto redirigido, el conocimiento institucional detrás de uno de los logros científicos más famosos de la IA se está dispersando justo cuando el centro de gravedad del campo cambia de modelos de investigación especializados a modelos y agentes básicos de propósito general.
La reorganización no significa que DeepMind esté abandonando la ciencia. El equipo de Kohli continúa trabajando en diseño de enzimas, fusión nuclear y genómica. Pero el programa independiente AlphaFold, el que ganó el Premio Nobel, parece estar dando paso a un modelo en el que el descubrimiento científico debe fluir a través de Géminis. Si esa apuesta vale la pena, para Google y para la comunidad de investigación en general, será una de las historias definitorias del actual ciclo de la IA.
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