Google ha presentado recientemente su nueva función llamada «AI Mode», una modalidad que promete transformar la experiencia de búsqueda convirtiéndola en una especie de conversación con un experto. Este nuevo enfoque, que empezará a implementarse en Estados Unidos, se perfila como la punta de lanza de una estrategia mucho más amplia: una apuesta total por la inteligencia artificial, acompañada por una fuerte tendencia hacia la integración vertical.A diferencia de una simple incorporación de la IA a productos aislados, Google está construyendo toda la cadena de producción y distribución tecnológica que necesita para desarrollar, alojar y ofrecer IA. Desde los chips especializados hasta los modelos que procesan el lenguaje, todo está diseñado y controlado internamente. Este modelo promete eficiencia, pero también genera interrogantes importantes sobre el equilibrio de poder en el sector tecnológico.La pila tecnológica de la IA: control desde el corazón hasta la interfazLa IA no es un producto único, sino el resultado de una compleja pila tecnológica compuesta por varias capas que van desde el hardware hasta los datos. Google está consolidando el control de cada una de estas:Capa de hardware: Desarrolla sus propios chips de procesamiento tensorial (TPU), diseñados específicamente para las cargas de trabajo de IA. Esto le permite depender menos de terceros como NVIDIA o AMD y optimizar su rendimiento según sus necesidades.Infraestructura: Usa su propia nube (Google Cloud) para escalar y ejecutar sus modelos. El almacenamiento, el procesamiento y la red se gestionan dentro del ecosistema de la empresa, lo que refuerza la autonomía operativa.Desarrollo de modelos: Cuenta con centros de investigación que trabajan en modelos de lenguaje, visión por computador y robótica. Todo esto se traduce en mejoras para servicios como Gmail, Google Maps y su buscador.Capa de datos: La IA necesita datos, y Google tiene una fuente inagotable: sus propios usuarios. Cada búsqueda, correo o ubicación compartida alimenta los algoritmos que luego personalizan resultados y mejoran la eficacia de los sistemas.La integración vertical: eficiencia con riesgosLa integración vertical no es un concepto nuevo. Muchas industrias la utilizan para mejorar la eficiencia y reducir costos. Pero en el caso de la tecnología, y en particular de la IA, puede tener implicaciones muy distintas.Al controlar cada eslabón de la cadena, desde el chip hasta la interfaz, las grandes tecnológicas como Google, OpenAI o Amazon reducen su dependencia de terceros, aceleran el desarrollo y optimizan recursos. Pero también concentran el poder en muy pocas manos. Imagina que un solo proveedor diseña la receta, cultiva los ingredientes, cocina el platillo y también controla el restaurante. Como consumidor, tienes pocas opciones para comparar o elegir.Barreras de entrada y menos competenciaEsta concentración también afecta a las empresas emergentes. Las startups de IA que quieren innovar deben competir no solo contra el software de Google, sino también contra su infraestructura, su base de datos y su capacidad de investigación. Entrar a ese mercado es como intentar abrir una tienda local frente a una megacadena que también fabrica sus propios productos y domina la logística global.Este escenario reduce la diversidad de soluciones y limita los incentivos para crear productos que realmente beneficien al usuario. La innovación deja de estar motivada por la competencia y se convierte en una carrera entre gigantes.La exclusividad también debilitaCuriosamente, este control absoluto también puede ser un punto débil. Cuando el conocimiento y la experiencia se concentran dentro de pocas organizaciones, se limita el aprendizaje compartido. Las buenas prácticas no se difunden, y los avances se quedan encerrados tras muros corporativos.La industria se vuelve más vulnerable a errores sistémicos. Si una sola empresa falla, el impacto puede ser enorme. Por ejemplo, si un error en los TPUs de Google afecta a sus modelos de IA, podría tener consecuencias en todos los productos que dependen de ellos.La opacidad y los riesgos para los usuariosCon menos actores externos participando, también disminuye el escrutinio. Cuando Google diseña, aloja, entrena y aplica su IA sin intermediarios, hay menos oportunidades para que otros especialistas revisen o auditen sus decisiones. Esto puede llevar a prácticas más opacas, sobre todo en lo que respecta al manejo de datos personales.Y aunque podría esperarse que los reguladores actuaran como contrapeso, actualmente hay una fuerte tendencia a desregular el sector de la IA. Esto agrava la situación: el desarrollo avanza rápido, pero las leyes van varios pasos atrás. En este escenario, las grandes tecnológicas pueden actuar sin rendir cuentas, mientras los usuarios pierden el control sobre su información.¿Hay alternativas posibles?Aunque la integración vertical parezca imparable, existen formas de equilibrar la balanza. Una mayor colaboración entre empresas y regulación efectiva podrían ayudar a que el desarrollo de la IA sea más transparente, equitativo y seguro.También es fundamental fomentar el acceso abierto a datos anonimizados y modelos de código abierto. Esto permitiría que universidades, ONGs y pequeñas empresas también puedan participar en la evolución de esta tecnología, evitando que se convierta en un club exclusivo de gigantes.La noticia Google apuesta todo a la IA: lo que implica su integración vertical en el ecosistema tecnológico fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.