En poco más de una década, DeepMind pasó de ser una joven empresa londinense a convertirse en el motor de investigación en inteligencia artificial de Google. Este resumen explora su evolución tecnológica, los sistemas pioneros que impulsó y los dilemas éticos y geopolíticos que acompañan su expansión.
Autor: Elisa Belmar
De startup británica a líder en IA
DeepMind nació en 2010 con la ambición de comprender la inteligencia y recrearla en máquinas. Tras su compra por Google en 2014, mantuvo un perfil académico y una cultura de laboratorio, algo inusual dentro de Alphabet.
Su salto mediático llegó con AlphaGo, que en 2016 derrotó al campeón mundial de Go gracias a la combinación de redes neuronales, búsqueda de Monte Carlo Tree Search (MCTS) y aprendizaje por refuerzo profundo. Esta victoria evidenció el poder de entrenar agentes en entornos simulados donde pueden fallar millones de veces sin consecuencias, acelerando así la adquisición de estrategias inéditas.
El mismo principio impulsó AlphaZero y AlphaStar, sistemas capaces de dominar ajedrez, shōgi (juego de estrategia tradicional de Japón) y StarCraft II, sin conocimiento previo más allá de las reglas básicas.
Al fusionarse con Google Brain en 2023, la nueva división Google DeepMind quedó a cargo de crear la infraestructura algorítmica que alimenta productos globales, desde Android hasta Workspace, con la promesa de mantener un delicado equilibrio entre ciencia de largo plazo y aplicaciones comerciales.
En 2023, la fusión de DeepMind con Google Brain dio origen a Google DeepMind, consolidándola como el centro más avanzado de investigación en modelos de IA dentro del ecosistema Alphabet, según lo anunció Sundar Pichai para “acelerar el progreso” en inteligencia artificial (Google, 2023). Desde entonces, su rol ha sido construir bases técnicas que luego escalan hacia productos globales, manteniendo un equilibrio entre exploración científica y aplicación práctica.
Modelos generalistas y ciencia acelerada
El paso de modelos especializados a arquitecturas multitarea se consolidó con Gato, presentado en 2022. Este agente resolvía más de seiscientas tareas —videojuegos, control robótico, conversación y descripción de imágenes— usando la misma red transformadora que tokeniza entradas disímiles.
La idea de secuencias universales allanó el camino para Gemini, un modelo multimodal capaz de procesar texto, audio, código y gráficos, y de razonar paso a paso mientras usa herramientas externas.
Más allá del entretenimiento, DeepMind volcó su potencia computacional en desafíos científicos. AlphaFold predijo estructuras proteicas con exactitud casi experimental y liberó una base con más de doscientos millones de moléculas, acortando años de trabajo en biomedicina.
Proyectos posteriores, como AlphaMissense, AlphaTensor y AlphaDev, aplicaron la misma lógica de exploración para clasificar mutaciones genéticas, descubrir algoritmos matemáticos inéditos y optimizar código de ordenamiento, respectivamente.
Esta mirada impulsa una “ciencia computacional generativa” donde la IA no solo responde preguntas sino que formula hipótesis y diseña experimentos virtuales, ampliando el horizonte de disciplinas como biotecnología, farmacología y física.
Interfaz de la base de datos AlphaFold, desarrollada por Google DeepMind y el European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), que permite predecir y visualizar estructuras tridimensionales de proteínas. En la primera imagen se observa la página principal del servicio, orientado a consultas por secuencia o nombre. Para utilizarla debes acceder a https://alphafold.ebi.ac.uk/ y utilizar el buscador integrado.
Desafíos éticos y escenario global
Cuanta más capacidad adquieren estos sistemas, mayor es la preocupación por sesgos, opacidad y usos maliciosos. DeepMind desarrolló protocolos de verificación antes del despliegue, auditorías internas y colaboraciones con organismos regulatorios para evaluar robustez y factualidad. Su área de seguridad investiga alineación: lograr que los objetivos del modelo coincidan con valores humanos incluso en situaciones nuevas.
En el tablero geopolítico, la empresa compite y coopera con OpenAI, Meta AI, Anthropic y xAI. Mientras OpenAI prioriza lanzamientos rápidos y Meta difunde modelos abiertos, DeepMind apuesta por publicaciones revisadas por pares y lanzamientos escalonados tras pruebas exhaustivas. Esta dinámica se inscribe en la carrera global por una inteligencia artificial general que promete ventajas económicas y estratégicas para quien la domine primero.
Gobiernos de Estados Unidos, China y la Unión Europea debaten marcos reguladores, mientras conferencias como el AI Safety Summit reúnen a actores públicos y privados para consensuar estándares de seguridad.
DeepMind, respaldada por la infraestructura de Google, sostiene que la colaboración entre IA y científicos permitirá resolver problemas antes inabordables, siempre que exista supervisión humana y límites claros que prevengan daños sociales o ambientales.
DeepMind considera que la IA debe ser una aliada para el progreso, no un sustituto del juicio humano. Alcanzar ese equilibrio exigirá acuerdos sobre límites, usos aceptables y objetivos colectivos. Lo que está en juego ya trasciende la tecnología pues define el tipo de sociedad que queremos construir junto a estas herramientas.
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