Google DeepMind pasó años como el imán indiscutible para las mejores mentes de aprendizaje automático de Europa. Ese dominio ahora se está desvaneciendo rápidamente. Nuevos datos compartidos en exclusiva con Fortune muestran que la cuota del laboratorio en contrataciones de investigación e ingeniería avanzada en Europa, Oriente Medio y África se ha desplomado del 49% en 2022-23 a solo el 18,6% en 2025-26, la caída de cuota de mercado regional más pronunciada registrada para cualquier gran laboratorio de IA. El cambio en los flujos de talento de IA de Google DeepMind marca una de las señales más claras hasta ahora de que la empresa, antes vista como la potencia de investigación del sector, está perdiendo la guerra por las personas que realmente construyen los modelos de frontera.
Summary
Conclusiones clave
- La cuota de DeepMind en contrataciones de investigación e ingeniería avanzada en EMEA cayó del 49% en 2022-23 al 18,6% en 2025-26, según datos de Zeki Data.
- La proporción de llegadas frente a salidas de DeepMind cayó de aproximadamente 12 a 1 a mediados de 2023 a cerca de 2 a 1 en el tercer trimestre de 2026, frente a 22 a 1 en Anthropic en 2025.
- Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le se marcharon este mes, mientras que el cofundador Demis Hassabis se apartó del control diario del laboratorio.
- Del personal de DeepMind que se fue en los últimos 12 meses, el 25% se trasladó a Anthropic, el 21% a Meta y el 14% a OpenAI.
- DeepMind está perdiendo terreno en modelos de lenguaje grandes, sistemas multimodales y visión por computadora, pero sigue liderando en robótica, IA encarnada y aprendizaje automático científico.
La cuota menguante de DeepMind en el grupo de talento de IA de Europa
Las cifras cuentan la historia de un laboratorio que antes dominaba el campo y ahora lo comparte con rivales mucho más hambrientos. Zeki Data, una empresa de inteligencia de datos con sede en el Reino Unido, rastreó puestos de investigación e ingeniería avanzada en distintas empresas utilizando registros públicos. Entre los hallazgos: la cuota de contrataciones de DeepMind en EMEA cayó significativamente en solo tres años, mientras que OpenAI y Anthropic tomaron la delantera en la carrera por el mismo grupo de especialistas.
«Tuvieron la corona en Europa para siempre, y luego empezó a erosionarse desde una base muy alta», dijo a Fortune Tom Hurd, fundador de Zeki Data. «Microsoft AI Superintelligence y Meta Superintelligence están comiéndose su cuota de mercado, y luego están OpenAI y Anthropic al margen».
Una brecha cada vez mayor en la retención
Los datos de retención dibujan un panorama aún más crudo. La proporción de llegadas frente a salidas de DeepMind —una medida de cuántas personas contrata por cada una que se marcha— cayó de aproximadamente 12 a 1 en el segundo trimestre de 2023 a cerca de 2 a 1 en el tercer trimestre de 2026. Eso significa que el laboratorio ahora incorpora solo dos contrataciones de investigación e ingeniería por cada salida, frente a doce apenas tres años antes.
En contraste, Anthropic registró una proporción de 22 a 1 en 2025, mientras que Meta se situó en 3 a 1 y OpenAI en 5,7 a 1, según el informe de Zeki. El crecimiento de las contrataciones cuenta una historia similar: la plantilla de investigación e ingeniería de DeepMind ha crecido aproximadamente un 27% anual desde 2022, frente al 97% en OpenAI y el 152% en Anthropic, una brecha que refleja la velocidad mucho mayor a la que los laboratorios más nuevos están escalando en relación con su base inicial más pequeña.
La agitación en el liderazgo aumenta la presión
La fuga de talento no se limita a los investigadores de base: ha alcanzado a la cúpula de DeepMind. Solo este mes, el laboratorio perdió a Jeff Dean, su veterano científico jefe y empleado de la empresa durante 27 años, junto con el senior fellow Sanjay Ghemawat y los investigadores Oriol Vinyals y Quoc Le, que se marcharon juntos para lanzar una startup llamada Discovery Loop.
Esa misma tarde, el cofundador y director ejecutivo Demis Hassabis anunció que se apartaría del control diario del laboratorio, pasando a ser presidente y asumiendo también el cargo de científico jefe de Alphabet. El control operativo recae ahora en el director de tecnología Koray Kavukcuoglu. El momento de estas salidas, que llega junto con las cifras de cuota de mercado y retención, subraya por qué la historia más amplia sobre las pérdidas de talento de IA de Google DeepMind está atrayendo la atención en todo el sector: no se trata solo de investigadores junior persiguiendo salarios más altos, sino de las personas que definieron la identidad del laboratorio dando un paso al costado.
Por qué se van los investigadores — y adónde van
Entrevistas con empleados actuales y antiguos apuntan a una combinación de factores: captación agresiva por parte de rivales que ofrecen paquetes muy centrados en efectivo, frustración dentro de Google por su posición en la carrera de la IA, caída de la moral y el atractivo del capital previo a la salida a bolsa en los competidores. Tres empleados actuales y dos antiguos de DeepMind describieron el éxodo a Fortune en términos similares: un laboratorio cada vez más organizado en torno a la comercialización de Gemini en lugar de la ciencia abierta que atrajo inicialmente a muchos de sus investigadores.
De las personas que dejaron DeepMind en los últimos 12 meses, el 25% se fue a Anthropic, el 21% a Meta y el 14% a OpenAI, según muestran los datos de Zeki. Anthropic se ha convertido en el principal destino individual para el talento que abandona DeepMind.
La lista de salidas de alto perfil sigue creciendo. David Silver, el pionero del aprendizaje por refuerzo detrás de AlphaGo, AlphaZero y AlphaStar, se marchó tras casi 13 años para lanzar Ineffable Intelligence, una startup londinense ahora valorada en 5.100 millones de dólares tras una ronda semilla de 1.100 millones. Otros veteranos que se fueron incluyen a Wojciech Czarnecki, ahora director de tecnología en Fundamental, y Lasse Espeholt.
Las normas de publicación añaden fricción a la investigación abierta
La retirada de DeepMind de la publicación abierta parece haber agravado su problema de talento. El laboratorio endureció su proceso interno de revisión e introdujo un embargo de seis meses para algunos artículos de IA generativa estratégicamente sensibles, un cambio informado por primera vez en abril de 2025, mientras intentaba evitar que los competidores se beneficiaran de su investigación. DeepMind afirmó en ese momento que seguía comprometido con la publicación y que simplemente estaba actualizando sus políticas.
Para un laboratorio construido sobre hitos públicos como AlphaGo y AlphaFold, el cambio creó fricciones con los investigadores que se incorporaron esperando un trabajo relativamente sin restricciones. Como lo expresó una persona familiarizada con la cultura: «La mayoría de los veteranos que se unieron a DeepMind antes del momento ChatGPT se unieron para formar parte de un laboratorio de investigación en IA, y de repente se les pidió que construyeran productos para Google». Hurd dijo que las normas de publicación más estrictas coincidieron con —y pueden haber contribuido a— el deterioro en los flujos de talento.
Dónde sigue liderando DeepMind
Las pérdidas no se distribuyen de manera uniforme entre las áreas de investigación, y esa desigualdad es importante para entender dónde la amenaza competitiva es más aguda. Los datos de Zeki muestran una pérdida neta para DeepMind en modelos de lenguaje grandes y sistemas multimodales: el 19,2% del personal que se marchó se especializaba en esos campos, frente a solo el 15,6% de las nuevas contrataciones. El laboratorio también ha perdido terreno en visión por computadora.
DeepMind está ganando terreno, sin embargo, en robótica, IA encarnada y aprendizaje automático para la ciencia, áreas en las que compite cada vez más por talento con Nvidia tanto como con laboratorios de IA rivales. La empresa también se enfrenta a nueva competencia fuera de sus bastiones tradicionales: Mistral AI y Anthropic han sido los principales beneficiarios de su declive en EMEA, mientras que en Asia-Pacífico, donde DeepMind abrió un centro de investigación en Singapur en noviembre, competidores locales como ByteDance, Sakana AI y Sarvam AI están ampliando su presencia en mercados en los que los laboratorios consolidados antes invertían poco.
Google DeepMind sigue contando con la capacidad de cómputo, el efectivo y el alcance institucional de Alphabet, recursos que pocos competidores pueden igualar. Pero en un mercado en el que los mejores investigadores pueden elegir casi cualquier laboratorio y trabajar en casi cualquier problema, ese alcance por sí solo ya no garantiza la lealtad como antes.
FAQ
¿Por qué Google DeepMind está perdiendo talento de IA frente a otros laboratorios?
DeepMind está perdiendo talento debido a la captación agresiva por parte de rivales que ofrecen alta remuneración y capital, un giro de la investigación abierta hacia la comercialización, problemas de moral y políticas más estrictas de publicación de investigación.
¿Qué empresas son los principales destinos para los empleados que dejan DeepMind?
El talento que abandona DeepMind se traslada principalmente a Anthropic (25%), Meta (21%) y OpenAI (14%), según Zeki Data.
¿En qué áreas de investigación en IA está perdiendo terreno DeepMind?
DeepMind está perdiendo terreno especialmente en modelos de lenguaje grandes, sistemas multimodales y visión por computadora.
¿Qué fortalezas conserva DeepMind a pesar de la pérdida de talento?
DeepMind sigue siendo fuerte en robótica, IA encarnada y aprendizaje automático científico, áreas en las que sigue ampliando su capacidad de investigación.
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Artículo producido con la ayuda de inteligencia artificial y revisado por el equipo editorial.
