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title: "Google retrasa Gemini 3.5 Pro por su rendimiento en programación"
description: "Google prometió Gemini 3.5 Pro para junio y el plazo pasó sin lanzamiento. Según Bloomberg, el modelo se quedó corto frente a las expectativas internas de la compañía, sobre todo en tareas de programación."
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section: "Noticias"
category: "IA en Ventas"
published: "2026-07-18T16:20:00+00:00"
updated: "2026-07-18T16:20:00+00:00"
tags: ["Gemini", "Google", "modelos de IA", "programación con IA", "adopción de IA"]
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# Google retrasa Gemini 3.5 Pro por su rendimiento en programación

> Google retrasó varios meses el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro, su modelo insignia, porque no alcanzó las expectativas internas en programación. La compañía lo anunció en mayo de 2026 durante I/O y prometió disponibilidad en junio, plazo que ya venció. A fines de junio Google actualizó los datos de entrenamiento para mejorar las capacidades de código, con resultados decepcionantes. Google confirmó que está probando 3.5 Pro y una versión mejorada de Flash con socios, sin fecha pública de lanzamiento. Para equipos comerciales en Chile y Latinoamérica, el riesgo concreto es haber diseñado flujos de trabajo sobre un modelo que todavía no llega.

Google anunció **Gemini 3.5 Flash** en su conferencia I/O de mayo de 2026 y dijo que la versión Pro llegaría en junio. Sobre el escenario, la compañía afirmó que el modelo estaba "mostrando grandes mejoras". Ese plazo venció sin lanzamiento y sin una nueva fecha pública.

Según reportó _Bloomberg_, Google está "tomándose tiempo para intentar mejorar las capacidades de Gemini 3.5 Pro, particularmente en programación". A fines de junio la compañía actualizó los datos usados para entrenar el modelo con el objetivo de mejorar sus habilidades de código, pero los resultados fueron decepcionantes. Ese calendario sugiere un reinicio del desarrollo entre la conferencia de desarrolladores y el lanzamiento fallido.

El modelo Pro vigente, Gemini 3.1 Pro, data de febrero de 2026. Es decir, la línea insignia de Google lleva cinco meses sin actualización mayor mientras Anthropic y OpenAI siguieron liberando modelos.

## ¿Qué dijo Google oficialmente?

En una declaración, la compañía señaló que está "probando actualmente 3.5 Pro, un modelo Flash mejorado y otros modelos con socios". Google agregó: "Estamos lanzando rápido en una amplia gama de modelos, manteniéndolos altamente rentables para los clientes". No hay fecha comprometida.

## ¿Por qué el problema es específicamente la programación?

La programación se volvió el campo de batalla comercial de los modelos de frontera, y también la métrica que más pesa en las comparativas públicas. Internamente el tema es delicado para Google: según datos de la propia compañía citados en abril, el **75% de todo el código nuevo en Google es generado por IA y aprobado por ingenieros**, cifra que subió desde el 50% del otoño anterior.

El reporte también describe fricción interna. Parte de los ingenieros mantiene una postura purista y sostiene que todo el código importante debería ser escrito por humanos para cumplir los estándares de Google. A eso se suman restricciones de capacidad de cómputo para las herramientas internas de IA y un esfuerzo en curso por unificar las herramientas de programación con IA de la compañía, hoy repartidas entre DeepMind con AI Studio, Cloud con Vertex y el equipo de Android con Android Studio.

## ¿Cómo se compara con la competencia?

El retraso ocurre en la peor semana posible para Google. La china Moonshot AI acaba de liberar **Kimi K3**, el modelo abierto más grande anunciado hasta ahora, que se ubicó primero en la arena de código frontend por delante de modelos propietarios. Anthropic y OpenAI, por su parte, mantuvieron un ritmo de lanzamientos que Google no logró igualar en su línea Pro.

## ¿Qué significa para un equipo comercial en Chile y Latinoamérica?

Para las empresas B2B de la región que ya integraron IA en prospección, atención o análisis de datos, el efecto práctico no es el titular sino la dependencia. Muchos equipos diseñaron flujos de trabajo asumiendo que la próxima versión de su proveedor llegaría en una fecha determinada y traería una mejora concreta. Cuando esa fecha se corre sin aviso, el plan de adopción se corre con ella.

## Análisis de Revenue Hub

El titular es sobre Google, pero la lección es sobre arquitectura de decisiones. La mayoría de las empresas B2B en Chile y Latinoamérica que adoptaron IA en sus procesos comerciales lo hicieron eligiendo un proveedor y construyendo encima. Ese diseño funciona mientras el proveedor cumple su hoja de ruta. Cuando no la cumple, el costo no lo paga el proveedor: lo paga el equipo que ya prometió resultados internamente con base en capacidades que todavía no existen.

La recomendación concreta para un líder comercial es separar dos cosas que suelen confundirse: la capa de proceso y la capa de modelo. El proceso, es decir cómo califica un lead, cómo se documenta una oportunidad, qué dispara una acción, debe ser propiedad de la empresa y vivir en el CRM. El modelo debe ser reemplazable. Si cambiar de Gemini a Claude o a un modelo abierto implica rediseñar el proceso completo, la dependencia ya es demasiado profunda. Ese es el test que vale la pena correr esta semana.

La segunda lectura es sobre expectativas. El ciclo de lanzamientos de modelos se volvió tan ruidoso que es fácil planificar sobre anuncios en lugar de sobre capacidades disponibles hoy. La disciplina que rinde es simple: comprometer resultados solo sobre lo que ya está en producción y funcionando en tu propio contexto. Todo lo demás es hipótesis. Puedes seguir la cobertura de modelos y su impacto comercial en [nuestra sección de IA en ventas](https://www.revenuehublatam.com/noticias/ia-ventas) y profundizar en marcos de adopción en el [blog de Revenue Hub](https://www.revenuehublatam.com/blog).

## Preguntas frecuentes

### ¿Por qué se retrasó Gemini 3.5 Pro?

Porque el modelo no alcanzó las expectativas internas de Google, principalmente en tareas de programación. A fines de junio de 2026 la compañía actualizó los datos de entrenamiento para mejorar el desempeño en código, pero los resultados fueron decepcionantes según reportó Bloomberg.

### ¿Cuándo sale Gemini 3.5 Pro?

No hay fecha pública. Google confirmó que está probando 3.5 Pro, un modelo Flash mejorado y otros modelos con socios, sin comprometer un día de lanzamiento. La promesa original era junio de 2026, anunciada en I/O de mayo.

### ¿Cuál es el modelo Pro de Gemini disponible hoy?

Gemini 3.1 Pro, lanzado en febrero de 2026. La línea insignia de Google lleva cinco meses sin una actualización mayor mientras la competencia siguió liberando modelos nuevos.

### ¿Gemini 3.5 Pro vs Claude y GPT en programación?

Google no ha publicado resultados de 3.5 Pro porque el modelo no salió. Lo que sí se sabe es que la compañía consideró su desempeño en código por debajo de sus propias metas, en un momento en que Anthropic y OpenAI mantienen modelos de frontera en producción y el modelo abierto Kimi K3 lidera la arena de código frontend.

### ¿Cuánto código de Google escribe la IA?

Según cifras de la propia compañía citadas en abril de 2026, el 75% de todo el código nuevo en Google es generado por IA y aprobado por ingenieros, cifra que subió desde el 50% del otoño anterior.

### ¿Qué riesgo implica este retraso para una empresa B2B en Chile?

El riesgo es de dependencia. Los equipos que diseñaron flujos comerciales asumiendo capacidades futuras de un proveedor quedan expuestos cuando ese proveedor mueve su calendario. La mitigación práctica es mantener el proceso comercial en el CRM y tratar el modelo de IA como un componente reemplazable.

### ¿Conviene cambiar de proveedor de IA por este retraso?

No por el retraso en sí. La pregunta útil es otra: cuánto costaría cambiar de modelo si hiciera falta. Si migrar implica rediseñar procesos completos, el problema no es el proveedor sino el diseño de la integración.

### ¿Qué está pasando internamente en Google con la IA de programación?

Según el reporte, hay fricción entre ingenieros con postura purista que sostienen que el código importante debe ser escrito por humanos, restricciones de capacidad de cómputo en herramientas internas y un esfuerzo en curso por unificar los distintos desarrollos de programación con IA repartidos entre DeepMind, Cloud y el equipo de Android.

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Fuente original: [9to5Google](https://9to5google.com/2026/07/16/gemini-3-5-pro-delays/) (9to5google.com)