Gemini 3.5 Pro em gestação há meses: disputas internas entre facções políticas na Google deixam os funcionários profundamente frustrados

O mais recente modelo de bandeira da Google, o Gemini 3.5 Pro, está a arrastar-se por dificuldades na fase de desenvolvimento, revelando não apenas limitações técnicas, mas também um desgaste de uma guerra política interna. Segundo a Bloomberg, citando 10 funcionários atuais e ex-funcionários, este modelo tem-se atrasado vários meses porque as suas capacidades de programação não conseguem alcançar as dos concorrentes; as disputas internas entre fações nos departamentos de Google Cloud, DeepMind e Android têm ainda agravado o atraso.
(Antecedentes: ReactBench avalia agentes de geração de código para IA: GPT-5.6 Sol vence com 43.1%, enquanto os grandes modelos dominantes pisam minas de bugs)
(Informação de contexto: A Bloomberg diz que a Anthropic será a primeira das três a estrear em IPO em outubro, e os três maiores bancos de investimento estão a agendar reuniões com investidores e executivos)

O Gemini 3.5 Pro, atrasado por meses, vem acompanhado da ansiedade interna da Google, que já não consegue ser escondida. De acordo com a Bloomberg, citando 10 funcionários atuais e ex-funcionários da Google, este modelo — tão aguardado e pensado para enfrentar a Anthropic e a OpenAI — já ficou para trás face ao calendário original em vários meses; o ponto de estrangulamento está em que as capacidades de programação não conseguem melhorar a tempo.

O mercado tinha inicialmente previsto que o 3.5 Pro seria apresentado este ano em maio, na conferência de desenvolvedores I/O, e o CEO Sundar Pichai chegou a dizer na altura que seria em junho; agora, já passou metade de julho, e a data de entrega continua incerta. Engenheiros, investigadores de IA e a gestão sentem frustração, observando a ascensão dos modelos dos concorrentes, enquanto a “arma secreta” da própria empresa continua a ser lapidada no mesmo sítio.

As disputas entre fações são mais difíceis do que as do adversário

Como a Google tem uma linha de produtos vasta, os modelos de IA têm de ser integrados em vários cenários, como a pesquisa, os mapas e o YouTube. Antes de serem lançados, é necessário passar por várias camadas de validação por parte de stakeholders com interesses divergentes — uma das razões estruturais para o atraso. Mas a Bloomberg aponta para uma doença mais complicada: a luta competitiva entre fações internas, que tem travado o avanço.

O cofundador Sergey Brin tem defendido por diversas vezes que a Google deve acelerar o passo na programação com IA; na prática, contudo, os departamentos de Google Cloud, Google DeepMind e Android têm agido de forma independente. Em paralelo, desenvolvem ferramentas de programação em IA para programadores e até as equipas de produtos de consumo se intrometeram.

De um lado, há uma carruagem puxada por vários cavalos; do outro, há a resistência dos “puristas” internos. Alguns engenheiros acreditam que o código verdadeiramente importante deve ser escrito à mão, para cumprir os padrões da Google. No início da implementação técnica, os funcionários chegaram a ser restringidos no uso do Gemini para programar ou analisar código, com o argumento de que era preciso evitar que código proprietário vazasse para os dados de treino da IA; esta política só mais tarde foi afrouxada.

O principal arquiteto de IA, Koray Kavukcuoglu, está atualmente a colaborar com as principais equipas de engenharia para unificar as ferramentas internas. Também a DeepMind criou mais cedo este ano uma equipa de coding de IA liderada pelo engenheiro de investigação Sebastian Borgeaud, tentando pôr ordem no caos interno. Mas a realidade é que, quando os engenheiros são obrigados a gerar código com IA, muitas vezes ficam bloqueados por limitações de capacidade devido à falta de folga de computação interna e à concorrência por recursos. Alguns investigadores que estão insatisfeitos com a posição da empresa na corrida de IA já se deslocaram para laboratórios de topo como a Anthropic.

O custo de ferver um oceano inteiro

Um antigo funcionário da Google descreveu que fazer com que a liderança de cada departamento avance na mesma direção é algo “como tentar ferver um oceano inteiro”.

Quando o ChatGPT surgiu no final de 2022, a Google anunciou “code red”, tentando quebrar a burocracia e a competição interna. Hoje, correr pela pista da IA já é o quotidiano da empresa — apenas falta conseguir convergir essa corrida numa única linha.

A Google tem muitas cartas na manga: os produtos com maior utilização a nível global são a porta de entrada para que a maioria das pessoas aceda à IA generativa. Essas interações, por si só, também geram dados que tornam as respostas mais inteligentes. Além disso, a capacidade multimodal para processar vários tipos de entradas, como imagens e vídeos, e os progressos no “modelo de mundo de IA” que conseguem simular o mundo físico, são valas defensivas que a Anthropic e a OpenAI, pelo menos por agora, não conseguem alcançar.

Mas uma valeta defensiva pode até ser mantida no presente; já não é tão fácil guardá-la quanto ao calendário: quando os concorrentes lançam modelos fortes um após outro, a Google ainda nem conseguiu resolver a discussão sobre quais ferramentas de programação internas deve usar. Nesta corrida de jogos com IA generativa, o gigante que chegou tarde, por agora, continua a dar passos hesitantes.