Las acciones de Alphabet se hundieron aproximadamente un 4% el jueves después de un informe de que Google una vez más retrasó el lanzamiento de su modelo insignia de inteligencia artificial Gemini 3.5 Pro, y que las capacidades de codificación del modelo no cumplieron con las expectativas internas incluso cuando sus rivales aceleran.

El modelo Gemini 3.5 Pro lleva meses de retraso, según Bloomberg, que citó fuentes familiarizadas con el asunto. Para los lectores que siguen los últimos desarrollos de IA, el revés subraya cómo se está intensificando la carrera global de modelos de IA, y AI Buzz Wire continúa cubriendo todos los lanzamientos y retrasos de modelos importantes a medida que ocurren.

Google anunció por primera vez Gemini 3.5 Pro en su conferencia anual de desarrolladores Google I/O en mayo de 2026, diciendo en ese momento que el modelo se estaba utilizando internamente pero que no estaría listo para una implementación más amplia hasta el mes siguiente. Ese objetivo ahora se ha desviado repetidamente y el proyecto se ha prolongado mucho más allá de su ventana de verano original.

El rendimiento de la codificación se queda corto

Según el informe de Bloomberg, las capacidades de codificación de Gemini 3.5 Pro en particular estaban por debajo de lo que esperaban los propios ingenieros de Google. La generación de código se ha convertido en uno de los casos de uso más importantes y lucrativos para los proveedores de modelos de IA y, según se informa, los puntos de referencia internos de la compañía mostraron que el modelo tenía un rendimiento inferior justo cuando los competidores seguían adelante con sus propios lanzamientos.

El momento es incómodo para Google. Rivales como OpenAI y Meta han presentado recientemente nuevos modelos de IA que superan las ofertas actuales de Google en la generación de código de software.

Meta lanzó la semana pasada su modelo Muse Spark 1.1, que el jefe de inteligencia artificial de la compañía, Alexandr Wang, describió como "el modelo más sólido hasta el momento para el trabajo de codificación y agencia" del gigante de las redes sociales. Mientras tanto, OpenAI lanzó su modelo GPT-5.6 Sol, y el CEO Sam Altman dijo que es un 54% más eficiente simbólico en tareas de codificación agente, un discurso directo a los desarrolladores que juzgan cada vez más los modelos en función del costo en relación con el rendimiento.

Los laboratorios chinos también están abarrotando el campo. Empresas como Z.ai ahora ofrecen variantes de peso abierto a las que los desarrolladores pueden acceder de forma gratuita a través del ecosistema de código abierto, lo que aumenta la presión sobre Google para que ofrezca un modelo de codificación competitivo.

El alfabeto responde

Un portavoz de Alphabet rechazó la idea de que la compañía se está quedando atrás y le dijo a CNBC en un comunicado enviado por correo electrónico que la compañía está "enviando rápidamente una amplia gama de modelos y manteniéndolos altamente rentables para los clientes".

"Actualmente estamos probando 3.5 Pro, un modelo Flash actualizado y otros modelos con socios, y estamos comprometidos productivamente con el gobierno de los EE. UU.", dijo el portavoz, una aparente referencia a las discusiones en curso entre los desarrolladores de inteligencia artificial y los reguladores en Washington.

Por qué es importante la carrera de codificación

El intenso enfoque en el rendimiento de la codificación refleja un cambio más amplio en la forma en que se evalúan y venden los modelos de IA. Si bien los primeros puntos de referencia de los chatbots medían el conocimiento y el razonamiento generales, la atención de los compradores y desarrolladores empresariales se ha centrado cada vez más en la codificación agente: la capacidad de un modelo para escribir, depurar y ejecutar software en múltiples pasos.

Para Google, hay mucho en juego. La familia Gemini de la compañía está destinada a anclar sus productos de consumo, sus ofertas de nube y sus herramientas de desarrollo, todo al mismo tiempo. Un modelo que se retrasa en la codificación corre el riesgo de debilitar la presentación de Google Cloud ante los clientes empresariales que lo comparan con alternativas de Anthropic, OpenAI respaldado por Microsoft, y un campo creciente de competidores de peso abierto.

Los analistas han advertido que los retrasos repetidos pueden crear un problema de percepción incluso cuando la tecnología subyacente es competitiva. La versión anterior de Google Gemini 3.5 Flash agregó capacidades integradas de uso de computadora para agentes de IA multiplataforma, lo que indica que la compañía todavía está comercializando la familia Gemini 3.5, pero aún no es el nivel Pro insignia que anclaría sus ofertas más premium.

Reacción del mercado

La liquidación del jueves borró miles de millones de dólares en valor de mercado de Alphabet, lo que refleja la sensibilidad de los inversores ante cualquier señal de que la inversión multimillonaria en IA de Google no se está traduciendo en lanzamientos oportunos de productos. La caída se produjo en un día en que los mercados tecnológicos en general también estaban bajo presión, lo que amplificó el movimiento.

El retraso también complica el posicionamiento competitivo de Google de cara a la segunda mitad de 2026, cuando se espera que varios laboratorios importantes lancen sus modelos de próxima generación. Con OpenAI, Meta y los laboratorios chinos avanzando, la ventana para que Google reafirme el liderazgo en codificación y tareas de agencia se está reduciendo.

Por ahora, la compañía dice que seguirá probando Gemini 3.5 Pro con socios. Pero sin una fecha de lanzamiento firme, la pregunta que se cierne sobre Mountain View es simple: cuando el modelo finalmente se lance, ¿será todavía lo suficientemente bueno para liderar?

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