Google reconquista a sus ingenieros de IA con el efecto boomerang

Uno de cada cinco ingenieros de inteligencia artificial que Google contrata en 2025 ya trabajó antes en la compañía. El llamado “efecto boomerang” ha dejado de ser una anécdota para convertirse en estrategia central en plena guerra global por el talento.
Lejos de competir solo a golpe de salario, Google explota su ventaja estructural en computación, datos y producto para seducir a profesionales que probaron suerte en otros gigantes… y han decidido volver a casa.
Gemini, el gran proyecto de modelo de IA de la firma, funciona como escaparate y como imán, en un momento en el que Microsoft, Meta, OpenAI o Bytedance también disparan sus apuestas.
Mientras tanto, el ascenso de plataformas como TikTok y el músculo de Bytedance —con beneficios cercanos a 50.000 millones de dólares este año, impulsados por el comercio electrónico— recuerdan a Google que la competencia ya no es solo de Silicon Valley.
La pregunta de fondo es evidente: ¿puede Google mantener esta ventaja boomerang o estamos ante la última tregua antes de una nueva fuga masiva de talento?

El fenómeno boomerang: cuando volver ya no es fracasar

Durante años, “salir de Google” se interpretaba como un punto de no retorno: el ingeniero brillaba en otra gran tecnológica o lanzaba su propia startup. En 2025, el mapa ha cambiado. Alrededor del 20% de las nuevas incorporaciones en equipos de IA son profesionales que ya pasaron por la compañía y que han decidido volver. El fracaso ya no es regresar, sino quedarse fuera de los grandes proyectos que marcan la agenda.

El fenómeno boomerang revela dos cosas. Por un lado, que el mercado ha madurado: los ingenieros exploran, comparan culturas y productos, y vuelven al lugar donde sienten que su trabajo tiene más palanca real. Por otro, que Google ha interiorizado que el talento no es lineal. Un ex empleado que ha pasado por otras dos o tres firmas trae consigo redes de contacto, metodologías nuevas y una visión más amplia del sector.

Lo que antes se veía como “fuga” ahora se registra como ciclo profesional. Y Google ha aprendido a jugar con esa elasticidad: mantiene la puerta abierta, conserva vínculos y, sobre todo, sabe activar la llamada cuando un proyecto lo merece.

Del sueldo a la misión: qué buscan ahora los ingenieros de IA

La guerra del talento dejó hace tiempo de ser una puja de nóminas. En un entorno donde los salarios base de un ingeniero senior de IA se mueven fácilmente entre 300.000 y 500.000 dólares anuales sumando variable y acciones, la pregunta ya no es quién paga más, sino quién ofrece el mejor contexto.

En las entrevistas, cada vez se escucha menos “cuánto” y más “para qué”: impacto en producto, claridad estratégica, estabilidad del roadmap y capacidad de influir en la dirección técnica. “No quiero pasar tres años parcheando un experimento que mañana se cancela”, resume un perfil que ha rotado entre varios gigantes.

Ahí es donde Google ha afinado su relato. La compañía se presenta como “epicentro de la infraestructura de internet”, un lugar donde cualquier mejora algorítmica se multiplica por miles de millones de usuarios. Esa narrativa pesa, sobre todo, entre quienes han vivido el ciclo contrario: promesas desmedidas en startups de IA generativa, rondas frenéticas y, después, recortes cuando los ingresos no llegan al ritmo esperado.

En ese contraste, Google vende algo que hoy cotiza al alza: ambición sin improvisación, grandes apuestas respaldadas por balances sólidos y un pipeline de producto que no depende del capricho del trimestre.

Gemini y la dictadura del cómputo: la ventaja invisible de Google

Si hay un argumento que se repite entre quienes regresan a Mountain View es el de la potencia computacional. Entrenar y desplegar modelos de última generación exige no solo talento, sino granjas de chips, redes de fibra y centros de datos que muy pocos actores pueden sostener. Google está en ese club pequeño.

Gemini, su proyecto estrella de IA, se ha convertido en el símbolo visible de esa ventaja invisible. Para un ingeniero, la promesa de trabajar con modelos multimodales entrenados sobre cientos de miles de TPU y GPU internos y con acceso a infraestructuras que pueden escalar un experimento de cero a millones de usuarios en semanas es difícil de igualar.

Mientras otros actores calculan con cuidado cada dólar de cómputo, Google puede permitirse —hasta cierto punto— experimentar a gran escala. Eso se traduce en ciclos de iteración más rápidos, datasets más ricos y proyectos que no mueren por falta de recursos, sino por criterios técnicos.

En un mercado donde se calcula que el gasto global en infraestructura de IA superará los 200.000 millones de dólares anuales en pocos años, estar al frente de una de las redes de cómputo más potentes del planeta es un argumento tan poderoso como cualquier paquete de stock options.

Microsoft, Meta, OpenAI y Bytedance: la competencia no duerme

Que Google sea capaz de recuperar talento no significa que la batalla esté ganada. Microsoft, apoyada en su alianza con OpenAI y en la integración agresiva de modelos en Office, Windows y Azure, se ha convertido en el rival más directo en términos de prestigio y capacidad de ejecución. Meta, por su parte, ha demostrado que puede lanzar modelos abiertos de alto nivel y mantener una cultura de ingeniería atractiva para quienes quieren trabajar con escala y código compartido.

A este grupo se suman actores como Bytedance, cuya matriz de TikTok cierra 2025 con beneficios en torno a 50.000 millones de dólares, impulsados en gran medida por el comercio electrónico. La compañía china no solo compite por usuarios; también atrae a ingenieros de IA con proyectos de recomendación, publicidad y logística de altísima complejidad.

El problema para estos rivales no es tanto la falta de dinero como el entorno. En el caso de Bytedance, el escrutinio regulatorio en Estados Unidos añade una capa de incertidumbre: el ingeniero que se plantea su futuro mira tanto el reto técnico como la probabilidad de que el proyecto en el que trabaja se vea atrapado en una guerra política.

En esa comparación, Google juega con ventaja en un punto clave: se percibe como actor estructural del ecosistema, menos expuesto a prohibiciones drásticas, aunque no inmune a multas y regulaciones.

El coste de irse (y de volver): cultura, burocracia y desgaste

El boomerang también tiene un reverso incómodo para Google. Que tantos ingenieros regresen implica reconocer que primero se fueron. Las razones se repiten: burocracia interna, proyectos congelados, capas de gestión que diluyen la responsabilidad y la sensación de que la compañía ha tardado en reaccionar a la irrupción de otros actores en IA generativa.

Muchos ex empleados describen su salida como una búsqueda de “velocidad, riesgo y propiedad real del código”. Quienes vuelven lo hacen, a menudo, con condiciones más claras: equipos más pequeños, jerarquías definidas, compromisos técnicos por escrito. Es, en cierto modo, una negociación a dos bandas: Google ofrece el ecosistema; el ingeniero exige un perímetro de autonomía real.

El efecto boomerang tiene un coste organizativo: salarios de reentrada más altos, necesidad de rehacer equipos, fricciones con quienes nunca se fueron y ahora ven cómo los retornados llegan con condiciones mejores. La gestión fina de esa mezcla será clave para evitar que la cultura derive hacia un juego de “premio al que se marcha”, desincentivando la lealtad silenciosa de los que se quedan.

Dependencia de estrellas y riesgo de nueva fuga

Apoyarse en el retorno de grandes nombres de la ingeniería tiene otra consecuencia: aumenta la dependencia de figuras clave. En un sector donde la diferencia entre un modelo de vanguardia y uno mediocre puede residir en las decisiones de unas pocas decenas de personas, el equilibrio es frágil.

Si Google descansa demasiado en la idea de que “siempre podrán volver”, corre el riesgo de subestimar la siguiente ola de disrupción. Nuevos actores —desde laboratorios independientes hasta compañías nacidas ya en la lógica de la IA generativa— pueden ofrecer algo que ni los gigantes pueden igualar: participación muy directa en el equity, control casi absoluto sobre la dirección técnica y estructuras extremadamente ligeras.

Históricamente, cada ciclo tecnológico ha visto nacer empresas capaces de arrancar talento de los incumbentes con promesas que van más allá del salario. Ocurrió con las puntocom, con el móvil, con la nube. Pensar que la IA no seguirá el mismo patrón sería desconocer la historia reciente de la industria. El efecto boomerang de 2025 puede ser recordado como una pausa antes de la próxima gran migración, no como el final del movimiento.

¿Ventaja sostenible o tregua en la guerra del talento?

La gran incógnita es si Google está construyendo una ventaja sostenible o solo aprovechando una ventana de oportunidad. En el corto plazo, la combinación de potencia de cómputo, proyectos visibles como Gemini y una marca aún prestigiosa le permite atraer y recuperar perfiles de primer nivel.

A medio plazo, esa ventaja dependerá de tres factores. Primero, de su capacidad para mantener el ritmo de innovación, en un entorno donde los ciclos de modelos se acortan a 12–18 meses. Segundo, de si consigue simplificar estructuras internas para que los ingenieros sientan que la organización no frena sus ideas. Y tercero, de cómo gestione el equilibrio entre trabajo híbrido, calidad de vida y ambición profesional, dimensiones que pesan cada vez más en la decisión de dónde trabajar.

El diagnóstico es inequívoco: el talento de IA ya no se compra solo con stock; se gana con proyecto, propósito y poder de ejecución. Hoy, Google parece haber reencontrado parte de esa fórmula y el efecto boomerang lo demuestra. Pero el tablero cambia rápido. La próxima vez que estos ingenieros lancen el boomerang, puede que el lugar al que regrese ya no sea siempre el mismo.