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Sergey Brin pone a DeepMind a perseguir a Claude
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Recortar la ventaja de Anthropic en programación se ha convertido en el proyecto personal de Sergey Brin.
El cofundador de Google, que llevaba años retirado, está al frente de un "equipo de choque" en DeepMind centrado en reducir la brecha que separa a Gemini de Claude en tareas de codificación — y Brin lo presenta como el camino más directo hacia el santo grial de la IA capaz de mejorarse a sí misma.
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Brin moviliza a DeepMind para perseguir a Anthropic en codificación
El Kimi K2.6 de Moonshot AI acorta distancias en el código abierto
La nueva plataforma de IA agéntica de Adobe para empresas
El cofundador de Google, Sergey Brin, está liderando personalmente una ofensiva de DeepMind para superar a Anthropic en codificación con Gemini, según The Information — creando un nuevo "equipo de choque" y vendiendo la iniciativa a sus empleados como el camino más rápido hacia sistemas de IA capaces de mejorarse a sí mismos.
Los detalles:
El ingeniero de investigación Sebastian Borgeaud, que anteriormente dirigía el preentrenamiento en DeepMind, lidera el grupo bajo las órdenes del CTO Koray Kavukcuoglu y del propio Brin.
En un comunicado interno, Brin explicó al equipo que el verdadero objetivo es una IA que entrene a la siguiente generación de IA, y que la codificación es la capacidad que llevará a Gemini hasta ahí.
Los investigadores de DeepMind consideran internamente que Claude escribe mejor código que Gemini, lo que impulsó a Brin a crear un equipo dedicado en exclusiva a cerrar esa brecha.
Los ingenieros de Gemini están obligados ahora a utilizar las herramientas de agentes internos de Google en tareas complejas, con un seguimiento del uso a través de un ranking interno llamado Jetski.
Por qué importa:
Tras dominar la conversación sobre IA a finales de 2025, Google ha arrancado 2026 con el pie cambiado. Pero la ofensiva de Brin no es una respuesta de producto — es una respuesta interna, y el verdadero cometido del equipo de choque es automatizar el propio Google, acercándose a los sistemas de IA profundamente integrados que ya operan dentro de Anthropic y OpenAI.
Moonshot AI ha publicado en abierto Kimi K2.6, un nuevo modelo de codificación agéntica que iguala o supera a modelos como GPT-5.4, Opus 4.6 y Gemini 3.1 Pro en los principales benchmarks de razonamiento, programación y más, a una fracción del coste.
Los detalles:
K2.6 supera a GPT-5.4, Opus 4.6 y Gemini 3.1 Pro en benchmarks como Humanity's Last Exam con herramientas (razonamiento) y SWE-Bench Pro (codificación).
En tareas de larga duración, K2.6 puede trabajar durante más de 12 horas seguidas a lo largo de más de 4.000 llamadas a herramientas, y Kimi ha mostrado en demos cómo refactoriza una base de código con 8 años de antigüedad.
Agentes siempre activos como OpenClaw y Hermes funcionan ya sobre K2.6, y Kimi ha reportado que uno de sus agentes internos operó de forma autónoma durante cinco días consecutivos.
Los enjambres de agentes de K2.6 pueden lanzar hasta 300 subagentes en paralelo de forma simultánea, el triple que su predecesor K2.5.
Por qué importa:
Dario Amodei acaba de afirmar que el código abierto y China van entre 6 y 12 meses por detrás de los laboratorios más avanzados, y aunque eso puede ser cierto en cuanto a versiones internas, los sistemas públicos están quedando bastante más cerca. Teniendo en cuenta las fricciones en torno a las tasas de uso y el auge de los agentes autónomos, K2.6 se perfila como una opción potente y rentable para flujos de trabajo agénticos.
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Adobe acaba de presentar CX Enterprise en su Adobe Summit, una nueva plataforma agéntica diseñada para ayudar a las empresas a coordinar marketing, contenido e interacciones con clientes a través de redes de agentes de IA.
Los detalles:
CX Enterprise integra tres pilares bajo una única capa de orquestación agéntica: visibilidad de marca, cadena de suministro de contenido y fidelización del cliente.
CX Enterprise Coworker selecciona los agentes y herramientas adecuados en función del objetivo del usuario, elaborando un plan y ejecutando acciones en varios pasos.
El Agente de Marketing de Adobe se conecta ahora a sistemas como ChatGPT, Claude, Gemini y Copilot, coordinando entre los agentes y las aplicaciones de Adobe.
La compañía lanza además un catálogo de habilidades para agentes, que permite a las empresas crear flujos de trabajo reutilizables y personalizables dentro de la plataforma.
Por qué importa:
Todo el mundo del diseño avanza hacia flujos de trabajo agénticos, con Figma Agents, Canva Agents y Adobe peleando por hacerse con su posición. La amenaza mayor son los propios laboratorios de IA eliminando intermediarios: lanzamientos como Claude Design y cada mejora posterior harán que las rutas de orquestación tradicionales lo tengan cada vez más difícil.