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Elon Musk Hates OpenAI’s for-Profit Flip Plan. He’s Not the Only One.
- OpenAI, which is owned by a non-profit, wants to adopt a more traditional corporate structure.
- Elon Musk, Meta, charities, academics, and AI entrepreneurs have raised concerns about the plan.
- They question OpenAI’s legal process, and whether its non-profit will be compensated fairly.
Sam Altman is attempting a thorny maneuver, transforming OpenAI from a subsidiary of a convoluted non-profit into a more conventional business.
Jungwon Byun knows what that’s like.
In 2023, the organization that Byun cofounded, an AI lab named Ought, went through a similar transition. Launched in 2018, Ought built AI research tools, and was structured as a non-profit because its cofounders didn’t expect AI to be commercially viable any time soon, Byun said in an interview. Then ChatGPT launched, AI mania took hold, and the leadership team realized their structure might be a hindrance to raising capital and pursuing their mission.
The decision was made to spin out Ought’s core product, Elicit, as a for-profit company, along with most of its staff. Byun and several other executives slated to lead the independent Elicit recused themselves from discussions, and a firm specializing in asset valuations was hired to independently appraise the value of Elicit, so the remaining non-profit, Ought, could be paid appropriately. (Byun declined to share the exact price, though she said Elicit chose to pay a premium on top of the recommended price.)
OpenAI’s planned transformation is on a far grander scale, but faces similar questions and potentially more gnarly challenges.
Altman wants to extricate OpenAI’s revenue-generating business from its non-profit parent, creating a more traditional company that can take in investments and give stock to shareholders who expect big returns.
The process is complicated by OpenAI’s complex corporate structure, the billions of dollars it has already raised from investors, and rival Elon Musk’s attempts to block the deal.
It’s not just Elon though. There’s a growing chorus of critics, including entrepreneurs, other companies and charities, investors, academics, and activists, who say OpenAI may be about to make a grave mistake.
Byun is one of them.
“Artificial general intelligence is the most transformative technology of our lifetime and OpenAI is absolutely at the frontier and one of the most important players in that,” she told BI. “So I think giving up governance rights to controlling the most important technology of our lifetime is an insanely huge decision and will affect all of humanity at a very great scale for a long time.”
Her advice to OpenAI’s charitable parent organization: Do not sell to anyone.
“I don’t know, obviously, the details of what pressures they’re under and what the details are of the options they’re considering, and how it affects the mission,” Byun said. “But from what I can see, I absolutely would not sell those governance rights or give them up.” OpenAI didn’t respond to requests for comment over the past week.
A convoluted structure
OpenAI
OpenAI was established as a non-profit in 2015. Over time, its need for capital to pay for AI development prompted it to establish a for-profit subsidiary to raise venture funding and pursue business partnerships and revenue-generating products. This (and various other subsidiaries) are controlled by the nonprofit, which is controlled by a board of directors chaired by Bret Taylor, alongside Altman, Fidji Simo, Larry Summers, and other business luminaries.
The board’s main legal obligation is to further the non-profit’s charitable mission, which is to build “safe and beneficial artificial general intelligence for the benefit of humanity,” rather than delivering returns to shareholders.
OpenAI now seeks to transition to a more conventional corporate structure, turning the for-profit subsidiary into an independent public benefit company that controls “OpenAI’s operations and business.”
PBCs are relatively common. This approach takes into account the interests of shareholders, other stakeholders, and the public. With investors taken care of, OpenAI has said this will help the startup raise “necessary capital with conventional terms like others in this space.”
Finding fair value
LEON NEAL/POOL/AFP via Getty Images
The remaining non-profit will receive shares in the public benefit company “at a fair valuation determined by independent financial advisors.”
That may be the ultimate challenge — and one made more complex by potential conflicts of interest.
OpenAI investors and others focused on the startup’s business-focused future may prefer to pay the non-profit less for its assets and control, leaving the new for-profit entity with more financial firepower. However, some of these people could be in positions to influence the valuation and decision-making process.
Elon Musk, an OpenAI cofounder who acrimoniously split from Altman, has sued the startup over its plans. Musk and a group of other investors also made a bid in February to acquire the nonprofit parent OpenAI Inc. for $97.4 billion. That was more than half of the total value of the entire startup, based on its most-recent funding round.
“It is in the public’s interest to ensure that OpenAI, Inc. is compensated at fair market value,” the Musk consortium said in a statement. “That value cannot be determined by insiders negotiating on both sides of the same table.”
OpenAI’s board has an obligation to make sure the nonprofit is getting a fair value for giving up its assets and control, according to Ellen Aprill, an expert on charities at the UCLA School of Law.
“One of the very big issues is what is fair market value?” she told BI. “In particular, how much should the nonprofit get for giving up control?
“Part of what Musk and his group were trying to do with this offer is to set at least some floor, some sense of what the fair market value would be,” she added. “Putting it out for auction — let’s see what people would pay.”
Should Altman recuse himself?
Jason Redmond/AFP/Getty Images
Taylor, the OpenAI board chairman, officially rebuffed Musk. “OpenAI is not for sale, and the board has unanimously rejected Mr. Musk’s latest attempt to disrupt his competition,” Taylor wrote in a statement. “Any potential reorganization of OpenAI will strengthen our nonprofit and its mission to ensure AGI benefits all of humanity.”
But days before that, Altman publicly shot the bid down with a post on X that mocked the struggles of the Musk-owned social network: “no thank you but we will buy twitter for $9.74 billion if you want.”
Altman’s post prompted some discussion of whether he was, or should be, recused from this process.
“When it comes to looking at a conflicted transaction like this one, it’s much easier to satisfy the court’s review if you take people who are on both sides of their transaction out of the negotiations,” said Peter Molk, a law professor at the University of Florida.
However, he noted that under Delaware law, Altman isn’t legally required to remove himself. Molk also cautioned against recusing too early.
“There’s value in his being there. Along the way, he can provide useful insight and information that’s actually useful for OpenAI, for the nonprofit, if they’re going to go ahead with that process,” Molk explained. “You want to try and strike a balance that allows them to do their job, that helps a transaction occur in a way that’s actually beneficial to all parties, but then have them take themselves out of the picture once you’re beyond that point.”
Meta and others pile on
Brendan Smialowski/Getty Images
The existing for-profit parts of OpenAI have already raised billions of dollars in pursuit of “Artificial General Intelligence,” or AGI, which the startup defines as systems that outperform humans at most economically valuable work. This has raised hackles among some consumer advocates.
Public Citizen, a consumer watchdog, has repeatedly assailed the AI startup, accusing it of betraying its nonprofit mission. “The nonprofit board has behaved as a subordinate to the for-profit, and has done nothing that evidences any commitment to the nonprofit mission,” said Robert Weissman, the co-president of Public Citizen.
The solution is to forcibly dissolve the nonprofit and auction off its assets for the benefit of a new independent charity not linked to the current OpenAI board, he added.
Facebook parent company Meta raised similar concerns, writing to the California Attorney General Rob Bonta in December to ask him to step in.
“Taking advantage of this non-profit status, OpenAI raised billions of dollars in capital from investors to further its purported mission,” the company wrote. “Now, OpenAI wants to change its status while retaining all of the benefits that enabled it to reach the point it has today. That is wrong. OpenAI should not be allowed to flout the law by taking and reappropriating assets it built as a charity and using them for potentially enormous private gains.”
In late January, a group of 25 charities, including one started by eBay founder Pierre Omidyar and his wife, piled on.
The coalition wrote to the California AG, urging him “to take prompt legal action to ensure that OpenAI’s assets are not illegally diverted for private gain.”
Dubious legal justifications
Rose Chan-Loui, a law professor at UCLA specializing in non-profit and philanthropy law, is dubious of the legal justifications for OpenAI’s plan.
She said the proposed changes would amount to a change in purpose for OpenAI’s current non-profit. To do that under Delaware law, requires one of four criteria to be met:
- Is the charity’s original purpose now illegal to fulfill?
- Has the mission become impossible to fulfill?
- Is it now impracticable to fulfill?
- Or too wasteful to fulfill.
“We don’t think any of those apply here,” Chan-Loui said. “We keep going back to — your purpose is not to be first in the race to AGI. Your purpose is to make sure that AGI is to protect, and ensure safe development of AGI.”
The lesson of other nonprofits
OpenAI’s existing structure — a non-profit that controls a for-profit subsidiary — is unusual, but by no means unheard of.
The Mozilla Foundation, for example, owns a tech company, Mozilla Corporation, that produces the Firefox internet browser. “Non-profit organizations can not only coexist with commercial enterprises but also challenge them to do better,” a Mozilla spokesperson said in a statement. “Non-profit commitments provide the kind of public interest compass we don’t see enough of in tech.”
Another parallel comes from the healthcare sector. In the 1990s, in the face of mounting financial pressure, the Blue Cross Blue Shield Association allowed its affiliated nonprofit plan organizations to transition to for-profit businesses. Many subsequently did so, to the chagrin of some.
“The mission of the non-profit in most Blue Cross Blue Shield plans was to provide affordable, accessible health care to people,” a Consumers Union attorney told NPR in 2010. “And now the mission is to make money for stockholders.”
The most substantial threat to OpenAI’s plans though, might not be Elon Musk or other critics. The California and Delaware Attorneys General are both making inquiries into the specifics of the transition.
“The current beneficiaries of OpenAI have an interest in ensuring that charitable assets are not transferred to private interests without due consideration,” Delaware AG Kathleen Jennings wrote.
AGs have meaningful legal powers to get involved. In 2002, Pennsylvania’s Attorney General intervened in a planned deal by the non-profit foundation that controls the for-profit Hershey chocolate brand to sell its assets to Wrigley for $12 billion, citing the potential harm to the town of Hershey.
The sale was ultimately called off.
Google Sheets ha sido durante mucho tiempo una herramienta de referencia para organizar y manipular datos. Recientemente, recibió una actualización significativa con la integración de Gemini. La IA de Google actúa como su socio de datos inteligentes, capaz de analizar grandes conjuntos de datos con notable velocidad y precisión. Permítanme mostrarle cómo esta poderosa IA puede transformar su flujo de trabajo de análisis de datos y permitirle ir más allá de los conceptos básicos de las fórmulas y las funciones.
Ya sea que analice las cifras de ventas, rastree las campañas de marketing o administre los datos financieros, Gemini lo ayuda a transformar esos números sin procesar en ventajas estratégicas. Dado que Google Sheets es una herramienta web, puede acceder a ella en su escritorio de Windows, Mac, PC Linux y Chromebook.
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Desbloquear Géminis en las hojas de Google
Antes de comenzar, suscríbase al plan avanzado de Gemini. Desbloquea a Gemini en todas las aplicaciones del espacio de trabajo, incluidos documentos, diapositivas, impulso, gmail y sábanas. El plan avanzado Gemini tiene un precio de $ 20 por mes. El gigante de la búsqueda ofrece un mes de prueba gratuita a todos los nuevos registros.
Después de suscribirse a Gemini Advanced, vaya a Google Sheets, abra una hoja de cálculo existente y busque el ícono de Gemini en la esquina superior derecha. Todos pueden configurar para utilizar la IA de vanguardia de Google en sus hojas de cálculo. Vamos a verlo en acción.
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Obtener información de datos de los informes de ventas
Gemini apoya las indicaciones del lenguaje natural y le permite solicitar resúmenes de manera conversacional. Por ejemplo, puede pedirlo que Resume los resultados clave de esta tabla de datos de ventas o Dame una breve descripción de los comentarios de los clientes en esta hoja. Y obtenga los resultados requeridos en poco tiempo.
Puede identificar tendencias clave, patrones y valores atípicos e incluirlas en el resumen. Abrí una hoja de cálculo de ventas con datos relevantes y seleccioné el Resumir esta tabla botón en la parte superior. Rápidamente me dio una resumen ordenado de la mesa. En lugar de revisarlo manualmente, Gemini produjo un resumen corto y fácil de entender con la información más importante.
Es un resumen básico, así que vayamos un paso más y hagamos a Gemini diferentes preguntas sobre la mesa. Yo pregunté ¿Cuánta ganancia generó Jim? y Gemini analizó rápidamente la tabla, calculó los datos de la columna de ganancias y dio una respuesta. En cualquier momento, puede seleccionar Insertar y agregue una respuesta a una celda.
Yo también pregunté ¿Cuántas ventas hicieron Dallas Store? Géminis mostró una respuesta correcta en poco tiempo. Aquí es donde Géminis me sorprendió. Le pregunté a Géminis, ¿Quién tuvo la mayor ganancia este año? Calcule su bono del 10% también. Recibí la siguiente respuesta a cambio.
Dwight generó la mayor ganancia este año, con $ 40,400. El bono del 10% de Dwight sería de $ 4,040.
Géminis elimina el papel de las tablas de pivote. En lugar de crear tablas de pivote para extraer información específica, puede usar las indicaciones de texto para obtener las respuestas requeridas de la IA de Google. Este es un solo ejemplo. Las posibilidades son infinitas.
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Resumir una base de datos de ventas
En lugar de hacer preguntas sobre cada vendedor y región, le pedí a Gemini que resume la mesa y dame hallazgos clave. Gemini mostró ventas totales por computadora portátil, vendedor, región de la tienda y ventas por mes.
Gemini agregó notas adicionales y señaló errores tipográficos en la columna del mes y datos faltantes como costos y gastos para completar el análisis de ganancias. Gemini alentó a especificar el año para que pudiera realizar comparaciones año tras año. Es una de las cosas que no tenía idea de que Géminis podía hacer.
En otro ejemplo, le pedí a Gemini que aumentara las ventas del próximo año en un 20% y creara una tabla objetivo de ventas para cada región de la tienda. Recomiendo experimentar con diferentes indicaciones de texto para obtener lo mejor de Géminis.
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Resumir los informes de gastos y los estados financieros
Gemini resume informes de gastos, presupuestos o estados financieros para identificar áreas clave de gasto o flujos de ingresos. También genera resúmenes de carteras de inversión para rastrear el rendimiento. Supongamos que creó un planificador de presupuesto de vacaciones con categorías de gastos como viajes, regalos, alimentos y gastronomía, actividades y entretenimiento, decoraciones, cantidades presupuestadas, cantidades reales, variaciones, métodos de pago y más.
Cuando su hoja de cálculo esté lista, use Gemini para resumir la hoja de cálculo utilizando las indicaciones a continuación:
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Resumir los gastos presupuestados totales.
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Dame los gastos reales totales.
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Proporcione un resumen de las variaciones entre los costos presupuestados y reales.
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Resumir el gasto por categoría.
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Resumir el gasto por método de pago.
Del mismo modo, puede realizar un análisis de tendencia y comparación y obtener respuestas a preguntas específicas:
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¿Qué categorías de gastos excedieron el presupuesto más significativamente?
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¿Qué días tuvo el mayor gasto?
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Compare los montos presupuestados con los montos reales para cada categoría.
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Compare el gasto en diferentes métodos de pago.
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¿Cuánto se gastó en viajes?
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¿Cuál fue el total gastado en regalos?
Puede extraer rápida y fácilmente información financiera valiosas de su planificador de presupuesto de vacaciones y tomar decisiones en consecuencia.
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Obtener información de datos de las respuestas de la encuesta del cliente
Ya sea que se ocupe de las respuestas de las encuestas, las revisiones de los clientes, los boletos de soporte, las menciones de las redes sociales o los comentarios por correo electrónico, puede usar Gemini para extraer datos y obtener información. Gemini analiza los datos de texto para determinar el sentimiento (positivo, negativo o neutral) de los comentarios de los clientes.
Gemini resume grandes volúmenes de retroalimentación de texto y proporciona descripciones astutas de los hallazgos clave. Esto es útil para revisiones largas o grandes colecciones de comentarios. Estas son algunas de las indicaciones que puede ejecutar en su hoja de cálculo:
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Analice las revisiones de los clientes en esta hoja y dígame el sentimiento general.
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¿Cuáles son las tres principales quejas recurrentes con respecto a los boletos de soporte?
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Resume los temas clave de este conjunto de respuestas a la encuesta de clientes.
Las empresas pueden transformar los comentarios de los clientes en bruto en ideas valiosas y mejorar sus productos, servicios y experiencias de los clientes.
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Resumir los plazos del proyecto
Aunque Google Sheets no es una herramienta de gestión de proyectos dedicada, muchos todavía la usan para su interfaz familiar, capacidades de personalización y colaboración perfecta. Si está entre ellos, use Gemini para crear resúmenes de proyectos, pronosticar, administrar tareas y más. Aquí hay algunas indicaciones que puede ejecutar para simplificar su gestión de proyectos:
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Resume el progreso actual del proyecto.
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Dame un resumen de las tareas que están detrás de programas.
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Resume el presupuesto del proyecto y resalte el gasto excesivo.
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Identifique tareas que estén significativamente detrás del horario.
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Flajera involuntarios de presupuesto inesperado.
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Muéstrame las tareas que actualmente bloquean la finalización del hito de la Fase 2.
Gemini resume rápidamente el progreso, muestra los problemas y predice los plazos, ayudando a los gerentes de proyectos a mantenerse organizados y tomar mejores decisiones.
Supercargue sus hojas de cálculo
Géminis en las hojas de Google cambia fundamentalmente cómo interactuamos con los datos. Al identificar patrones, generar resúmenes y predecir tendencias, Gemini convierte las hojas de Google en una poderosa herramienta analítica. ¿Qué estás esperando? Regístrese para una prueba gratuita de un mes, tome a Gemini para dar una vuelta y prepárese para tomar decisiones informadas y basadas en datos.
Google Sheets va más allá del análisis de datos. Estas son las formas únicas de usar la herramienta de hoja de cálculo de Google más allá del crujido de números.
Noticias
Gemini 2.5 Pro de Google es el modelo más inteligente que no está utilizando, y 4 razones por las que es importante para Enterprise AI
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El lanzamiento de Gemini 2.5 Pro el martes no dominó exactamente el ciclo de noticias. Aterrizó la misma semana en que la actualización de generación de imágenes de OpenAI se iluminó con las redes sociales con avatares inspirados en el estudio de Ghibli y renders instantáneos asombrosos. Pero mientras el zumbido fue a OpenAi, Google puede haber eliminado silenciosamente el modelo de razonamiento más listo para la empresa hasta la fecha.
Gemini 2.5 Pro marca un salto significativo para Google en la carrera de modelos fundamentales, no solo en puntos de referencia, sino en la usabilidad. Según los primeros experimentos, datos de referencia y reacciones prácticas para desarrolladores, es un modelo que vale la pena atención de los tomadores de decisiones técnicas empresariales, particularmente aquellos que históricamente han incumplido a OpenAI o Claude para el razonamiento de grado de producción.
Aquí hay cuatro conclusiones principales para equipos empresariales que evalúan Gemini 2.5 Pro.
1. Razonamiento transparente y estructurado: una nueva barra para la claridad de la cadena de pensamiento
Lo que distingue a Gemini 2.5 Pro no es solo su inteligencia, así es que claramente esa inteligencia muestra su trabajo. El enfoque de entrenamiento paso a paso de Google da como resultado una cadena de pensamiento estructurada (COT) que no se siente como divagar o conjeturas, como lo que hemos visto en modelos como Deepseek. Y estas cunas no se truncan en resúmenes poco profundos como lo que ves en los modelos de Openai. El nuevo modelo Géminis presenta ideas en pasos numerados, con sub-bullets y lógica interna que es notablemente coherente y transparente.
En términos prácticos, este es un avance para la confianza y la reflexión. Los usuarios empresariales que evalúan la producción para tareas críticas, como revisar las implicaciones de la política, la lógica de codificación o resumir la investigación compleja, ahora pueden ver cómo el modelo llegó a una respuesta. Eso significa que pueden validarlo, corregirlo o redirigirlo con más confianza. Es una evolución importante de la sensación de “caja negra” que todavía afecta muchas salidas de LLM.
Para obtener un tutorial más profundo de cómo funciona esto en acción, vea el desglose del video donde probamos Gemini 2.5 Pro Live. Un ejemplo que discutimos: cuando se les preguntó sobre las limitaciones de los modelos de idiomas grandes, Gemini 2.5 Pro mostró una notable conciencia. Recitó debilidades comunes y las clasificó en áreas como “intuición física”, “síntesis de concepto novedoso”, “planificación de largo alcance” y “matices éticos”, proporcionando un marco que ayuda a los usuarios a comprender lo que el modelo sabe y cómo se acerca al problema.
Los equipos técnicos empresariales pueden aprovechar esta capacidad para:
- Depurar cadenas de razonamiento complejo en aplicaciones críticas
- Comprender mejor las limitaciones del modelo en dominios específicos
- Proporcionar una toma de decisiones más transparente asistida a las partes interesadas
- Mejorar su propio pensamiento crítico estudiando el enfoque del modelo
Una limitación que vale la pena señalar: si bien este razonamiento estructurado está disponible en la aplicación Gemini y Google AI Studio, aún no es accesible a través de la API, una deficiencia para los desarrolladores que buscan integrar esta capacidad en aplicaciones empresariales.
2. Un verdadero contendiente para el estado del arte, no solo en papel
El modelo se encuentra actualmente en la parte superior de la clasificación de Chatbot Arena por un margen notable, 35 puntos Elo por delante del mejor modelo, que es la actualización de OpenAI 4O que cayó el día después de que Gemini 2.5 Pro cayó. Y aunque la supremacía de referencia es a menudo una corona fugaz (ya que los nuevos modelos caen semanalmente), Gemini 2.5 Pro se siente realmente diferente.
Se destaca en tareas que recompensan un razonamiento profundo: codificación, resolución matizada de problemas, síntesis en todos los documentos, incluso la planificación abstracta. En las pruebas internas, se ha desempeñado especialmente bien en puntos de referencia previamente difíciles de pasar como el “último examen de la humanidad”, un favorito para exponer las debilidades de LLM en dominios abstractos y matizados. (Puede ver el anuncio de Google aquí, junto con toda la información de referencia).
Es posible que a los equipos empresariales no les importe qué modelo gana qué clasificación académica. Pero les importará que este pueda pensar, y mostrarle cómo está pensando. La prueba de VIBE es importante, y por una vez, es el turno de Google para sentir que lo han pasado.
Como señaló el respetado ingeniero de IA, Nathan Lambert, “Google tiene los mejores modelos nuevamente, ya que deberían haber comenzado toda esta floración de IA. El error estratégico se ha endurecido”. Los usuarios empresariales deberían ver esto no solo como Google alcanzando a los competidores, sino que potencialmente superarlos en capacidades que importan para las aplicaciones comerciales.
3. Finalmente: el juego de codificación de Google es fuerte
Históricamente, Google se ha retrasado detrás de Openai y Anthrope cuando se trata de asistencia de codificación centrada en el desarrollador. Gemini 2.5 Pro cambia eso, a lo grande.
En las pruebas prácticas, se muestra una fuerte capacidad de una sola vez en los desafíos de codificación, incluida la construcción de un juego de Tetris que funcionó en el primer intento cuando se exporta a la solicitud, no se necesita depuración. Aún más notable: razonó a través de la estructura del código con claridad, variables de etiquetado y pasos cuidadosamente, y exponiendo su enfoque antes de escribir una sola línea de código.
El modelo rivaliza con el soneto Claude 3.7 de Anthrope, que ha sido considerado el líder en la generación de código, y una razón importante para el éxito de Anthrope en la empresa. Pero Gemini 2.5 ofrece una ventaja crítica: una ventana de contexto token de 1 millón de 1 millón. El soneto de Claude 3.7 solo está llegando a ofrecer 500,000 tokens.
Esta ventana de contexto masivo abre nuevas posibilidades para razonar en las bases de código enteras, la lectura de la documentación en línea y el trabajo en múltiples archivos interdependientes. La experiencia del ingeniero de software Simon Willison ilustra esta ventaja. Cuando se usa Gemini 2.5 Pro para implementar una nueva característica en su base de código, el modelo identificó los cambios necesarios en 18 archivos diferentes y completó el proyecto completo en aproximadamente 45 minutos, con un promedio de menos de tres minutos por archivo modificado. Para las empresas que experimentan con marcos de agentes o entornos de desarrollo asistidos por AI-AI, esta es una herramienta seria.
4. Integración multimodal con comportamiento similar a un agente
Si bien algunos modelos como el último 4O de OpenAi pueden mostrar más deslumbrantes con una generación de imágenes llamativas, Gemini 2.5 Pro parece que está redefiniendo silenciosamente cómo se ve el razonamiento multimodal.
En un ejemplo, las pruebas prácticas de Ben Dickson para VentureBeat demostraron la capacidad del modelo para extraer información clave de un artículo técnico sobre los algoritmos de búsqueda y crear un diagrama de flujo SVG correspondiente, luego mejorar ese diagrama de flujo cuando se muestra una versión renderizada con errores visuales. Este nivel de razonamiento multimodal permite nuevos flujos de trabajo que anteriormente no eran posibles con los modelos solo de texto.
En otro ejemplo, el desarrollador Sam Witteveen subió una captura de pantalla simple de un mapa de Las Vegas y preguntó qué eventos de Google estaban ocurriendo cerca el 9 de abril (ver minuto 16:35 de este video). El modelo identificó la ubicación, inferió la intención del usuario, buscó en línea (con conexión a tierra habilitada) y devolvió detalles precisos sobre Google Cloud, incluidas fechas, ubicación y citas. Todo sin un marco de agente personalizado, solo el modelo central y la búsqueda integrada.
El modelo realmente razona sobre esta entrada multimodal, más allá de solo mirarla. Y sugiere cómo se vería los flujos de trabajo empresariales en seis meses: cargar documentos, diagramas, paneles, y hacer que el modelo haga síntesis, planificación o acción significativas basadas en el contenido.
Bonificación: es solo … útil
Si bien no es una conclusión separada, vale la pena señalar: este es el primer lanzamiento de Géminis que sacó a Google del LLM “Backwater” para muchos de nosotros. Las versiones anteriores nunca llegaron al uso diario, ya que modelos como OpenAi o Claude establecieron la agenda. Gemini 2.5 Pro se siente diferente. La calidad de razonamiento, la utilidad de contexto a largo plazo y los toques prácticos de UX, como la exportación de replicación de la exportación y el acceso al estudio, lo convierten en un modelo que es difícil de ignorar.
Aún así, son los primeros días. El modelo aún no está en el Vertex AI de Google Cloud, aunque Google ha dicho que se presentará pronto. Quedan algunas preguntas de latencia, especialmente con el proceso de razonamiento más profundo (con tantos tokens de pensamiento procesados, ¿qué significa eso para el momento de token?), Y los precios no se han revelado.
Otra advertencia de mis observaciones sobre su capacidad de escritura: OpenAi y Claude todavía sienten que tienen una ventaja en la producción de una prosa bien legible. Géminis. 2.5 se siente muy estructurado y carece de un poco de la suavidad conversacional que ofrecen los demás. Esto es algo en lo que he notado que Openai en particular gastando mucho enfoque últimamente.
Pero para las empresas que equilibran el rendimiento, la transparencia y la escala, Gemini 2.5 Pro puede haber hecho de que Google sea un contendiente serio nuevamente.
Como Zoom CTO Xuedong Huang lo puso en conversación conmigo ayer: Google permanece firmemente en la mezcla cuando se trata de LLM en producción. Gemini 2.5 Pro solo nos dio una razón para creer que podría ser más cierto mañana de lo que fue ayer.
Mira el video completo de las ramificaciones empresariales aquí:
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