O Google, da Alphabet, está com meses de atraso na entrega do Gemini 3.5 Pro, seu modelo principal e mais poderoso de inteligência artificial, porque a empresa vem tentando melhorar suas capacidades — especialmente em programação —, segundo pessoas a par do assunto.
O atraso tem gerado frustração entre engenheiros, pesquisadores de IA e executivos do Google, muitos dos quais veem risco de a companhia perder vantagem no mercado à medida que rivais como Anthropic e OpenAI lançam modelos que superam o Gemini em algumas capacidades, de acordo com 10 atuais e ex-funcionários. Segundo essas fontes, o Google reúne diversas camadas de interessados no processo de preparação de seus modelos para lançamento e tenta integrar IA a um vasto portfólio de produtos, como busca, Maps e YouTube, o que contribui para atrasos.
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OpenAI e Meta lançaram recentemente novos modelos que ampliaram a distância em relação às ofertas atuais do Google na área de IA para escrita de código. No fim do mês passado, o Google atualizou os dados usados no treinamento do Gemini numa tentativa de melhorar esse desempenho, mas os resultados decepcionaram, segundo uma das fontes. As ações da Alphabet chegaram a cair 3,2% nesta quinta-feira.
“Estamos lançando rapidamente uma ampla gama de modelos, mantendo-os altamente custo-eficientes para os clientes”, disse um porta-voz do Google em comunicado. O mercado esperava amplamente que o Gemini 3.5 Pro fosse lançado na conferência de desenvolvedores da empresa, em maio. O Google também tem mantido conversas com o governo dos Estados Unidos, que passou a monitorar com mais atenção os modelos mais avançados das empresas de IA, tanto sobre as capacidades da tecnologia quanto sobre os padrões de segurança que deveriam ser aplicados à indústria. “Estamos atualmente testando o 3.5 Pro, uma versão aprimorada do Flash e outros modelos com parceiros, além de manter um diálogo produtivo com o governo americano sobre testes e estruturas mais amplas de regulação”, afirmou a companhia.
No início deste ano, a Anthropic enfrentou forte reação do governo dos EUA depois que testes internos apontaram capacidades perigosas de cibersegurança em seus modelos mais recentes, forçando a startup a suspendê-los temporariamente. A OpenAI também limitou e escalonou voluntariamente o lançamento de seu modelo mais novo após preocupações de segurança nacional e pressão significativa do governo Trump.
Os produtos populares do Google funcionam como porta de entrada para a IA generativa no dia a dia das pessoas e podem gerar dados que tornam as respostas dos modelos mais inteligentes. Mas alinhar a liderança de todas as áreas da companhia na mesma direção é como “ferver o oceano”, disse um ex-funcionário. Quando as prioridades mudam ou os esforços acabam duplicados entre diferentes departamentos, torna-se ainda mais difícil manter uma estratégia coesa. Segundo atuais e ex-funcionários, isso também dificulta que qualquer ferramenta específica receba os recursos necessários para se destacar e ganhar tração no mercado.
Depois que o lançamento do ChatGPT, no fim de 2022, levantou dúvidas sobre a relevância futura do buscador do Google, a empresa decretou um “código vermelho” — um expediente útil para furar a burocracia e a competição interna que frequentemente atrasam seus produtos. Agora, porém, correr em IA virou o estado normal da companhia, disse um funcionário.
O cofundador do Google, Sergey Brin, e outros executivos defendiam que a empresa acelerasse para capturar oportunidades na área de programação com IA, mas esses esforços foram travados por disputas internas, disseram dois ex-funcionários. A unidade de computação em nuvem Google Cloud, o laboratório de pesquisa Google DeepMind e a equipe do sistema Android estão desenvolvendo ferramentas de programação com IA para desenvolvedores, com participação também de algumas áreas de produtos para o consumidor, segundo pessoas familiarizadas com o trabalho.
A tentativa de avançar em programação também esbarrou em engenheiros do Google com uma visão mais purista, que defendem que todo código importante seja escrito por humanos para cumprir os padrões da empresa, disseram ex-funcionários. No início da adoção da tecnologia, os funcionários também enfrentaram restrições para usar o Gemini na escrita ou análise de software, por receio de que código proprietário vazasse para os dados de treinamento do modelo. Essas políticas, que depois foram flexibilizadas, limitaram as oportunidades de experimentação com desenvolvimento assistido por IA.
O Google afirmou que anunciou em sua conferência mais recente de computação em nuvem que 75% do código da empresa agora é gerado por IA — ou seja, passa por revisão, chega à produção e atende aos padrões internos. A companhia também disse ter simplificado parte de suas ferramentas de programação entre produtos, concentrando a maior parte delas sob o guarda-chuva do Google Antigravity, que oferece a base de dados, memória e protocolos de segurança necessários para a IA interagir com sistemas operacionais e aplicações.
A empresa também vem tentando reduzir a confusão interna. O principal arquiteto de IA, Koray Kavukcuoglu, trabalha com a principal equipe de engenharia do Google para unificar as ferramentas internas de programação com inteligência artificial. No início deste ano, a companhia também criou dentro do DeepMind uma equipe dedicada a programação com IA, liderada pelo engenheiro de pesquisa Sebastian Borgeaud, segundo a Bloomberg.
Hoje, espera-se que engenheiros do Google usem IA para gerar código. Mas, quando tentam fazer isso, muitas vezes esbarram em restrições de capacidade por causa da disputa interna por poder computacional.
Pesquisadores de IA dizem que o principal diferencial do Gemini é a capacidade de consultar dados da busca do Google, enquanto Anthropic e OpenAI abriram vantagem na construção dos modelos mais poderosos. O Google afirma ter outras forças em IA, como a habilidade de trabalhar com diferentes tipos de entrada, como imagens e vídeos, além de avanços em modelos de mundo, capazes de simular ambientes físicos.
Segundo ex-funcionários, a frustração de alguns pesquisadores com a posição do Google na corrida da IA contribuiu para uma onda de saídas rumo à Anthropic e a outros laboratórios de ponta.
Apenas algumas equipes podem usar o Claude, da Anthropic. O acesso foi restringido a times que atuam em pesquisa de ponta e outros projetos considerados prioritários.
Enquanto aguardam o Gemini 3.5 Pro, clientes do Google têm tido experiências mistas com o Gemini 3.5 Flash. Rodrigo Davies, gerente de produto da plataforma de design Figma, disse que a empresa adicionou recentemente o 3.5 Flash ao seu recém-lançado “Figma agent”, assistente de IA que ajuda designers a gerar e iterar ideias. Para a Figma, o modelo atingiu um ponto de equilíbrio entre velocidade e qualidade.
Já Freddy Vega, fundador e CEO da plataforma latino-americana de educação Platzi, afirmou que o 3.5 Flash ocupa um meio-termo desconfortável: é mais caro que o modelo 3.1 Flash anterior, mas mais lento, além de continuar bem menos capaz que ofertas premium dos concorrentes. Segundo ele, o modelo frequentemente tem dificuldades com dados estruturados.
Para tarefas que exigem equilíbrio entre velocidade e raciocínio, a equipe da Platzi passou a trocar o Google por um modelo intermediário da Anthropic.
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