Demis Hassabis dijo esta semana que DeepMind, la división de Google que él dirige, no está apostando todo a los modelos de texto para llegar a sistemas de IA más capaces.
En una entrevista con Semafor, el CEO de DeepMind explicó que la ruta sigue abierta y que su laboratorio trabaja al mismo tiempo en escalado de modelos, código, generación de video, aplicaciones científicas, simulación y herramientas de seguridad. El resultado es una estrategia más amplia que la carrera centrada solo en chatbots y asistentes de texto.
Hassabis no presentó un nuevo modelo ni puso una fecha a lo que la industria suele llamar AGI. Lo que sí hizo fue describir cómo Google quiere repartir sus apuestas entre varias modalidades y varios usos, desde sistemas creativos hasta investigación biomédica y energía.
También habló de edición más fina con lenguaje natural, en vez de regenerar una imagen o un video completo cada vez que el usuario quiere cambiar un detalle.
Qué dijo Demis Hassabis sobre la ruta multimodal de DeepMind
El mensaje central de Hassabis fue que todavía no hay una respuesta cerrada sobre si los sistemas más avanzados saldrán de modelos de lenguaje centrados en texto o de arquitecturas más amplias. Por eso DeepMind sigue invirtiendo en varias líneas a la vez. Semafor resumió esa postura como una apuesta diversificada que incluye video, música, código y biotecnología, en vez de reducir toda la carrera a un solo formato de modelo.
En la entrevista, Hassabis vinculó esa estrategia con áreas donde DeepMind ya tiene trayectoria, como la investigación científica. Mencionó oportunidades en enfermedad y energía, pero al mismo tiempo habló de riesgos biológicos y nucleares que, según su planteamiento, obligan a hacer pruebas sistemáticas y a construir barandillas de seguridad antes de desplegar herramientas más capaces.
En ese marco también situó sistemas como SynthID, que Google ha promovido para marcar y detectar contenido generado, sin presentarlo como una solución total contra la desinformación.
Otra idea práctica fue la del control creativo. Hassabis describió un enfoque en el que el usuario pueda editar con instrucciones en lenguaje natural partes concretas de un resultado, en vez de volver a generar todo desde cero. Eso encaja con la dirección que Google ha venido siguiendo en productos multimodales y de creación visual, y ayuda a entender por qué DeepMind sigue empujando video y otros medios además del texto.
La simulación también apareció como una pieza de ese mapa. Hassabis la presentó como una forma de explorar escenarios antes de tomar decisiones, algo cercano a una “imaginación” asistida por máquina, aunque reconoció límites cuando se intenta modelar sistemas que todavía no se entienden de forma matemática. Esa parte conecta con la historia científica del propio ejecutivo, pero en la entrevista quedó en el terreno de investigación y no como una función lista para el usuario final.
Talento, seguridad y el movimiento de DeepMind frente al mercado
La conversación también tocó el mercado laboral de la IA, en un momento en que Google venía de perder a Noam Shazeer y John Jumper, dos salidas que Reuters reportó por separado y que ya habían golpeado la percepción de Wall Street sobre la capacidad de la compañía para retener investigadores clave. Hassabis respondió a ese contexto sin convertirlo en el centro del mensaje. “Tenemos, por mucho, el banco de investigación más grande y amplio de cualquiera de los laboratorios”, dijo. Y agregó: “Nos llevamos una parte justa del mejor talento”.
Más adelante insistió en que el mercado está en pleno movimiento:“Hay mucho movimiento de talento entre todos los laboratorios líderes”. Esto en alusión a casos como el de la reciente salida de John Jumper y Noam Shazeer de Google.
La lectura de fondo es que DeepMind quiere que el mercado la mida no solo por quién se va, sino por el rango de investigación que mantiene dentro de Google. Esa defensa importa porque competidores como OpenAI y Anthropic han ganado atención con productos de uso masivo y con herramientas fuertes para código. La respuesta de Hassabis fue sostener que la ventaja puede venir de combinar laboratorios, hardware, modelos multimodales y ciencia aplicada bajo una misma estructura.
Por ahora, la entrevista deja una señal más estratégica que comercial. No hubo anuncio de producto nuevo ni un calendario de lanzamientos, pero sí una explicación bastante directa de cómo Demis Hassabis quiere diferenciar a DeepMind: menos dependencia de un único formato y más trabajo cruzado entre texto, medios generativos, simulación, seguridad y descubrimiento científico.
Fuentes
Entrevista original de Semafor Tech a Demis Hassabis
Semafor: DeepMind Chief Demis Hassabis says Google’s still winning AI talent
Reuters: Noam Shazeer leaves Google for OpenAI
Reuters: John Jumper leaves Google DeepMind for Anthropic
