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Google compra discretamente código de apps para entrenar las herramientas de programación

Según se informa, Google está intentando una vía menos controvertida para obtener datos de entrenamiento de IA: pagar a desarrolladores de la Play Store por acceso al código de sus apps. La compañía h

Según se informa, Google está intentando una vía menos controvertida para obtener datos de entrenamiento de IA: pagar a desarrolladores de la Play Store por el acceso al código de sus apps. La compañía ha estado contactando discretamente a determinados desarrolladores de Google Play con apps que tienen millones de descargas, ofreciéndoles una licencia no exclusiva para que Google pueda usar el código para mejorar a Gemini y sus herramientas de programación con IA, mientras los desarrolladores conservan la propiedad y pueden vender el mismo código en otros lugares.

Lo extraño no es el acuerdo en sí. Es la discreción. Según se informa, el correo electrónico ni siquiera menciona “IA” al principio, aunque la página enlazada dirige a los desarrolladores hacia asociaciones destinadas a mejorar los productos de IA de Google. Para una industria que lleva años siendo criticada por raspar datos primero y pedir disculpas después, es un intento poco habitual de pagar por los bienes antes de llevarlos al laboratorio.

Google quiere código del mundo real, no ejemplos de juguete

La propuesta de Google parece orientada a mejorar «bases de código de alta calidad y del mundo real» para herramientas como Gemini y su agente de codificación Antigravity 2.0. Eso apunta a un problema familiar: los asistentes de programación con IA solo son tan buenos como el código del que aprenden, y las empresas líderes del mercado ya están entrenadas con enormes cantidades de material público y con licencia. Si Google quiere alcanzar a Claude Code y GitHub Copilot, necesita más que demos pulidos.

  • Grupo objetivo: desarrolladores de la Play Store con apps que tienen millones de descargas
  • Tipo de licencia: no exclusiva, por lo que los desarrolladores conservan la propiedad
  • Objetivo declarado: mejorar las herramientas de programación con IA de Google con bases de código del mundo real

Por qué esto se parece más a Reddit que al raspado

Google ya hizo algo similar antes. En 2024, alcanzó un acuerdo de 60 millones de dólares con Reddit para acceder a publicaciones para el entrenamiento de IA, en lugar de depender del tipo de raspado no supervisado que ha provocado una reacción en contra en la publicación, el arte y el software. El patrón importa: cuando los datos de entrenamiento escasean, se encarecen o son legalmente sensibles, las empresas con dinero empiezan a comportarse mucho más como licenciantes y mucho menos como aspiradoras.

Ese cambio tenía que darse. También ofrece a los desarrolladores una opción más limpia que el típico trato con la IA, en el que tu trabajo es cosechado y te llevas un encogimiento de hombros. El problema es que Google parece feliz de hacer la oferta en silencio, lo que sugiere que aún quiere los beneficios de parecer principista sin el coste de relaciones públicas de anunciar exactamente cuánto código externo necesita.

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Lo que realmente se les está ofreciendo a los desarrolladores

Sobre el papel, la propuesta es simple: permite que Google use el código de tu app, conserva tus derechos y obtén una nueva fuente de ingresos. En la práctica, eso podría convertirse en un signo más de que los datos propietarios de los desarrolladores se están convirtiendo en un activo comerciable, especialmente para las empresas con suficientes descargas como para interesar a un gigante de las búsquedas. La pregunta abierta es si esto se mantendrá como un programa de asociaciones selectivas o si se convertirá en el modelo de cómo las empresas de IA compran código de alto valor en público, una licencia a la vez.

Ava Chen

AI Editor

Ava covers the rapidly evolving world of artificial intelligence, from foundational models and research labs to the real-world economics of intelligence. With a background in computational linguistics, she cuts through the hype to find out what actually works. She firmly believes that benchmarks are just marketing until reproduced in the wild.

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