Google retrasa Gemini 3.5 Pro para reconstruir su modelo de inteligencia artificial

El lanzamiento de Gemini 3.5 Pro, uno de los modelos de inteligencia artificial más avanzados que Google tenía previsto presentar, se ha retrasado varios meses. Las pruebas internas revelaron que el modelo aún no alcanza el nivel de desempeño esperado, especialmente en la generación de código y la ejecución de tareas complejas.

Según un informe de Bloomberg, los equipos de Google han reconstruido partes significativas de Gemini 3.5 Pro debido a problemas detectados en su capacidad para manejar tareas de programación extensas y mantener la precisión en procesos que requieren múltiples pasos interconectados. La compañía no ha establecido una nueva fecha para el lanzamiento público, y el proyecto acumula un retraso de varios meses respecto al calendario original.

Competencia y desafíos en el desarrollo del modelo

Este retraso ocurre en medio de una competencia acelerada con empresas como OpenAI, Anthropic y xAI, que han lanzado modelos dirigidos a aplicaciones profesionales, programación y la operación de agentes autónomos. Además, Google enfrenta presiones adicionales tras la salida de varios investigadores destacados de sus equipos hacia compañías rivales en los últimos tiempos.

Impacto financiero tras el anuncio del retraso

Las noticias sobre el aplazamiento afectaron negativamente al valor de las acciones de Alphabet, la empresa matriz de Google, que cayó aproximadamente un 4,4% durante la jornada bursátil. Los inversores expresaron inquietud por la creciente brecha entre la elevada inversión en infraestructura de inteligencia artificial y la capacidad de la compañía para entregar un modelo competitivo frente a las últimas novedades del mercado.

Mejoras enfocadas en programación y eficiencia

Google había distribuido una versión limitada de prueba de Gemini 3.5 Pro a algunos clientes corporativos, pero continuó ajustando sus funcionalidades antes de la liberación general. Los equipos de desarrollo se concentran en optimizar sus habilidades de programación, reducir errores y aumentar su eficiencia para realizar tareas complejas que involucren múltiples herramientas.