O Google enfrenta um momento delicado na disputa pela liderança em inteligência artificial. A empresa adiou por vários meses o lançamento do Gemini 3.5 Pro, seu modelo mais avançado de IA, enquanto trabalha para aprimorar principalmente suas capacidades de programação, um dos segmentos mais competitivos da atual corrida tecnológica.
Segundo pessoas familiarizadas com o projeto, o atraso tem gerado insatisfação entre engenheiros, pesquisadores e executivos, que veem crescer o risco de o Google perder espaço para concorrentes como OpenAI e Anthropic, cujos modelos vêm obtendo melhores resultados em diversas tarefas relacionadas ao desenvolvimento de software.
O cenário reforça um desafio enfrentado por grandes empresas de tecnologia: inovar rapidamente sem comprometer desempenho, segurança e integração em ecossistemas cada vez mais complexos.
Integração amplia desafios internos
Diferentemente de empresas focadas exclusivamente em inteligência artificial, o Google precisa integrar seus modelos a uma ampla gama de produtos já consolidados, como Search, Maps, YouTube, Android e Google Cloud.
Essa diversidade amplia o potencial de aplicação da IA, mas também aumenta o número de áreas envolvidas em cada lançamento, tornando o processo mais complexo.
Segundo relatos de atuais e ex-funcionários, diferentes departamentos participam da definição de prioridades, testes e requisitos técnicos, dificultando a coordenação das iniciativas.
Um ex-colaborador comparou o desafio a “ferver o oceano”, indicando a dificuldade de alinhar equipes, recursos e objetivos dentro de uma organização desse porte.
Programação virou prioridade estratégica
Grande parte dos esforços atuais está concentrada em ampliar o desempenho do Gemini na geração e compreensão de código.
OpenAI e Meta lançaram recentemente modelos considerados superiores em programação assistida por IA, aumentando a pressão competitiva sobre o Google.
No fim do mês passado, a empresa atualizou os dados utilizados no treinamento do Gemini para melhorar esse desempenho. Segundo fontes ligadas ao projeto, os resultados ficaram abaixo do esperado.
A reação do mercado foi imediata. As ações da Alphabet chegaram a recuar 3,2% após as informações sobre o atraso.
Em comunicado, o Google afirmou que continua ampliando sua oferta de modelos.
“Estamos lançando rapidamente uma ampla gama de modelos, mantendo-os altamente custo-eficientes para os clientes”, informou um porta-voz da companhia.
Segurança também influencia os lançamentos
O adiamento não está relacionado apenas ao desempenho técnico. Modelos avançados de inteligência artificial passaram a receber maior atenção das autoridades norte-americanas, especialmente em relação à segurança e aos riscos associados ao seu uso.
O Google confirmou que mantém diálogo com o governo dos Estados Unidos sobre testes, avaliação de capacidades e futuras estruturas regulatórias para sistemas de IA.
“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 empresa.
Nos últimos meses, outras desenvolvedoras também precisaram rever seus cronogramas. A Anthropic suspendeu temporariamente o lançamento de um modelo após testes identificarem capacidades consideradas preocupantes na área de cibersegurança. A OpenAI também adotou uma estratégia de disponibilização gradual para seu modelo mais recente diante de discussões relacionadas à segurança nacional.
Disputas internas dificultam evolução
A velocidade da corrida pela IA também evidenciou desafios organizacionais dentro do Google.
Após o lançamento do ChatGPT, em 2022, a companhia declarou um “código vermelho” para acelerar seus projetos de inteligência artificial. O objetivo era reduzir burocracias internas e responder rapidamente à nova dinâmica do mercado.
Hoje, porém, essa urgência tornou-se permanente.
Segundo ex-funcionários, iniciativas relacionadas à programação com IA estão distribuídas entre diferentes equipes, incluindo Google DeepMind, Google Cloud, Android e áreas voltadas aos produtos para consumidores.
Essa descentralização aumenta a possibilidade de sobreposição de projetos e dificulta a concentração de recursos em uma estratégia única.
Também existiram divergências técnicas sobre o uso da IA no próprio desenvolvimento de software. Parte dos engenheiros defendia que códigos considerados críticos continuassem sendo produzidos exclusivamente por profissionais, preservando os padrões internos de qualidade.
Durante os primeiros anos de adoção da IA generativa, o próprio Google limitou o uso do Gemini por seus desenvolvedores para evitar que códigos proprietários fossem utilizados no treinamento dos modelos. Essas restrições foram flexibilizadas posteriormente.
IA já participa do desenvolvimento interno
Mesmo diante dos desafios, a empresa ampliou significativamente o uso da inteligência artificial em seus processos internos.
Segundo o Google, cerca de 75% do código produzido atualmente conta com participação da IA. Todo o material passa por revisão humana antes de ser incorporado aos sistemas da companhia.
A empresa também informou ter concentrado parte de suas ferramentas sob a plataforma Google Antigravity, responsável por fornecer infraestrutura, memória, protocolos de segurança e acesso aos sistemas necessários para aplicações baseadas em IA.
Além disso, foi criada dentro do DeepMind uma equipe dedicada exclusivamente ao desenvolvimento de soluções de programação assistida por inteligência artificial.
Apesar desses avanços, engenheiros ainda relatam limitações relacionadas à disponibilidade de poder computacional, que precisa ser compartilhado entre diversos projetos internos.
Clientes avaliam modelos de forma diferente
Enquanto o Gemini 3.5 Pro permanece em desenvolvimento, empresas já utilizam versões intermediárias do modelo.
A plataforma de design Figma informou que adotou o Gemini 3.5 Flash em seu assistente de IA voltado à geração de ideias para designers. Segundo a companhia, o modelo oferece um bom equilíbrio entre velocidade e qualidade.
Já a plataforma de educação Platzi apresentou uma avaliação mais cautelosa.
Seu fundador, Freddy Vega, afirmou que o Gemini 3.5 Flash se tornou mais caro que a versão anterior, apresentou menor velocidade e continua abaixo dos principais modelos concorrentes em tarefas que envolvem dados estruturados.
Para algumas aplicações, a empresa passou a utilizar modelos intermediários da Anthropic.
Corrida pela liderança continua aberta
Embora OpenAI e Anthropic tenham ampliado sua presença em programação assistida por IA, o Google mantém vantagens em outras áreas.
Entre os diferenciais apontados pela companhia estão a integração com seu mecanismo de busca, o processamento multimodal de texto, imagens e vídeos, além do desenvolvimento de modelos capazes de representar ambientes físicos, conhecidos como modelos de mundo.
Ainda assim, relatos de ex-funcionários indicam que parte dos pesquisadores deixou a empresa para atuar em laboratórios especializados em inteligência artificial, ampliando a disputa por talentos.
O atraso do Gemini 3.5 Pro mostra que a corrida pela IA deixou de ser apenas uma competição por desempenho. Hoje, velocidade de inovação, segurança, integração, capacidade computacional e retenção de especialistas tornaram-se fatores igualmente decisivos para definir quais empresas liderarão a próxima etapa da transformação digital.
fonte: infomoney
Acesse as verticais Revna a seguir, para obter mais detalhes:
Serviços: Data Science / Fábrica de Software
Soluções: Inteligência Artificial / Desenvolvimento
