Investigadores de IA siguen abandonando Google: Adler y Pritzel se van a Anthropic

Por TechCrunch · 24 de junio de 2026.

Google vive una sangría de talento científico sin precedentes en su historia reciente. Según informa Bloomberg y recoge TechCrunch, los investigadores Jonas Adler y Alexander Pritzel, ambos piezas clave en el desarrollo del modelo de inteligencia artificial Gemini, han anunciado su marcha de la compañía para incorporarse a Anthropic. La noticia llega en un momento especialmente delicado para Google, que en el transcurso de apenas una semana ha visto cómo varios de sus nombres más ilustres comunicaban su salida hacia competidores directos.

Esta doble partida no es un hecho aislado, sino la continuación de una tendencia que se ha acelerado de forma visible. La semana anterior, el legendario investigador Noam Shazeer anunció que dejaba Google para unirse a OpenAI. Shazeer es una figura de peso histórico en la empresa: llevaba trabajando en Google desde el año 2000, con un único paréntesis de tres años en los que fundó la polémica startup de chatbots Character.AI. La adquisición encubierta de esa empresa por parte de Google —valorada en aproximadamente 2.700 millones de dólares— tuvo como motivación parcial, según el propio artículo, traer de vuelta a Shazeer para que trabajara en el desarrollo de Gemini. Que ese esfuerzo económico monumental no haya sido suficiente para retenerle habla por sí solo de la magnitud de la crisis.

Pocos días después de que Shazeer hiciera pública su decisión, fue el turno de John Jumper, director de Google DeepMind. Jumper no es un investigador cualquiera: junto a Demis Hassabis, CEO de DeepMind, recibió el Premio Nobel de Química en 2024 por su trabajo en AlphaFold, el sistema capaz de predecir estructuras tridimensionales de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos. Que un Nobel en activo decida abandonar una organización es un hecho extraordinario en cualquier campo científico; que lo haga para irse precisamente a Anthropic, el competidor más directo de Google en el segmento de modelos de lenguaje de alto rendimiento, añade una dimensión estratégica y simbólica que va más allá de lo personal.

El patrón que dibuja esta oleada de salidas es claro: Google pierde talento hacia los dos grandes rivales que dominan la narrativa de la IA generativa en 2026, OpenAI y Anthropic. Esto resulta especialmente significativo si se tiene en cuenta que Google lleva años siendo considerado el principal incubador mundial de investigación en inteligencia artificial, con hitos que van desde la publicación del paper original sobre la arquitectura Transformer —base de prácticamente todos los grandes modelos actuales— hasta el propio AlphaFold.

El artículo de TechCrunch apunta a un factor estructural que podría estar acelerando estas salidas: tanto OpenAI como Anthropic se están preparando para salir a bolsa. En ese contexto, la capacidad de estas empresas para ofrecer paquetes de compensación basados en equity —acciones que previsiblemente se revalorizarán de forma significativa en el momento de la OPV— representa un imán de reclutamiento extraordinariamente poderoso. Para un investigador de élite, la promesa de participar en la creación de valor de una empresa en fase de hipercrecimiento, con una salida pública a la vista, puede superar cualquier oferta salarial que una empresa ya cotizada como Google sea capaz de hacer.

Como contexto del sector, la guerra por el talento en IA no es nueva, pero sí ha alcanzado una intensidad sin precedentes en los últimos años. Los investigadores más punteros en el campo —especialmente aquellos con experiencia en entrenar y escalar modelos fundacionales— son un recurso extremadamente escaso. Las universidades no forman suficientes perfiles de este nivel, y las empresas tecnológicas compiten ferozmente no solo con salarios, sino con autonomía investigadora, acceso a infraestructura computacional de última generación y la posibilidad de trabajar en proyectos que definan el estado del arte mundial.

Para Google, la situación plantea una pregunta estratégica de fondo: ¿puede una empresa de su tamaño, con la cultura corporativa propia de una gran tecnológica consolidada, competir en términos de atractivo con startups que ofrecen tanto la promesa del impacto transformador como la del enriquecimiento súbito? La adquisición de Character.AI, diseñada en parte como mecanismo de retención de Shazeer, sugiere que Google es consciente del problema y está dispuesto a pagar precios astronómicos para resolverlo. Sin embargo, los hechos recientes indican que el dinero, por sí solo, no basta.

Desde la perspectiva de la IA agéntica —el núcleo temático de este newsletter—, estas salidas tienen implicaciones directas. Tanto Anthropic como OpenAI están intensificando sus apuestas en sistemas agénticos: modelos capaces de planificar, ejecutar tareas multi-paso, usar herramientas externas y operar de forma autónoma en entornos complejos. El fichaje de investigadores con experiencia en el desarrollo de Gemini —un modelo diseñado precisamente para competir en ese espacio— podría acelerar las capacidades agénticas de Anthropic de forma significativa. John Jumper, por su parte, aporta una profundidad científica en razonamiento estructural y biológico que podría trasladarse a aplicaciones agénticas en dominios especializados como la ciencia de materiales o el descubrimiento de fármacos.

En cuanto a Google, la pregunta es si la pérdida de estos perfiles afectará a la hoja de ruta de Gemini y a la posición competitiva de la compañía en el mercado de modelos fundacionales. Google ha demostrado históricamente una capacidad notable para regenerar su talento científico, pero el ritmo actual de salidas —especialmente de figuras tan visibles— puede afectar también a la percepción externa de la empresa como destino para investigadores ambiciosos, creando un efecto bola de nieve difícil de detener.

A falta de declaraciones oficiales de Google —TechCrunch indica que contactó con la empresa para recabar su versión—, el cuadro que emerge es el de una compañía que, a pesar de su posición dominante en infraestructura, datos y capital, está perdiendo la batalla por retener a los científicos que dan forma al futuro de la inteligencia artificial. Si la tendencia continúa, podría tener consecuencias duraderas sobre su capacidad para mantener el liderazgo técnico en un campo donde las personas —más que los recursos— siguen siendo el diferenciador fundamental.