La pregunta sobre si Google puede acabar dominando la IA generativa no sale de la nada. A principios de 2026, la sensación para muchos usuarios es parecida a estrenar móvil y descubrir que el asistente ya está “sentado en el asiento del copiloto” antes de que tú decidas si lo quieres. Cuando una tecnología se integra en productos que ya usas cada día, el riesgo de concentración aumenta aunque el mercado siga siendo competitivo.
Con Google Gemini, la ventaja más evidente no es solo la calidad del modelo; es el punto de partida. Google no necesita convencerte de instalar algo nuevo si la experiencia de inteligencia artificial se incrusta en servicios cotidianos como el correo o el trabajo colaborativo. La propia compañía, por ejemplo, ha comunicado cómo Gmail entra en la “era Gemini” con resúmenes y ayuda para redactar, algo que empuja la adopción casi por inercia. Si tu bandeja de entrada es tu oficina, el asistente se convierte en parte del mobiliario.
La “trinidad” de Google: distribución, datos y cómputo
Cuando se habla de monopolio, conviene separar dos planos: el tecnológico y el comercial. En ambos, Google tiene cartas fuertes.
En distribución, su baza es el ecosistema. Controla una parte enorme del acceso a internet a través de Android y también del flujo de trabajo a través de Google Workspace. Esto significa que Gemini puede presentarse en el momento exacto en que el usuario tiene una necesidad: buscar, responder un email, resumir un documento, planificar una reunión. En términos prácticos, es como poner una cafetera en la cocina de todas las casas: no garantiza que el café sea el mejor, pero sí que será el más fácil de tomar.
En datos, Google parte con un historial largo en búsqueda y productos masivos. Y en cómputo, tiene infraestructura propia, centros de datos y chips diseñados para cargas de IA. Esa integración vertical no es un detalle técnico; es una barrera de entrada. Entrenar y servir modelos de frontera se parece cada vez más a construir centrales eléctricas: quien tiene el tendido y la generación juega con ventaja.
Aquí aparece el núcleo del temor: si el asistente está en la capa de sistema y la empresa controla buena parte de la distribución, puede inclinar el mercado sin necesidad de “ganar” por puro mérito del modelo. Es la diferencia entre competir por tener el mejor restaurante y competir por ser el único que puede poner carteles en la autopista.
Lo que frena el monopolio hoy: la vigilancia regulatoria ya está en marcha
El elemento que más ha cambiado respecto a otras épocas tecnológicas es que los reguladores han llegado antes al debate. En Europa, la Comisión Europea abrió procedimientos bajo la Digital Markets Act centrados, entre otras cosas, en cómo Google debe permitir interoperabilidad en funciones de Android usadas por sus servicios de IA como Gemini, y también en obligaciones vinculadas a datos de búsqueda. No es un matiz: es un mensaje de que el “asistente por defecto” se mira con lupa.
En Estados Unidos, el contexto antimonopolio sobre Google en búsqueda también pesa sobre cualquier estrategia de distribución de IA. El Department of Justice comunicó avances y remedios en su caso de monopolización, y el pulso sobre qué medidas se imponen y cuándo se ejecutan sigue vivo. Paralelamente, Reuters ha informado de movimientos recientes relacionados con demandas y decisiones judiciales que mantienen la presión sobre el modelo de acuerdos y distribución de Google.
Traducido a lenguaje llano: Google puede tener la tentación de “conectar” Gemini a todo, pero cada cable nuevo que enchufa se revisa como si fuese una instalación eléctrica en un edificio antiguo. El riesgo de monopolio existe; la posibilidad de que se materialice sin fricción legal, no.
El otro freno: el mercado no depende de un solo laboratorio
Hay otra idea importante: IA generativa no equivale a un único producto. Hay chatbots de consumo, asistentes integrados en suites de trabajo, modelos para programar, modelos para empresas con requisitos de privacidad, modelos abiertos que corren en local. Esa diversidad crea vías de escape frente a un único proveedor.
El mejor ejemplo del “contrapeso económico” es la carrera de inversión alrededor de los rivales de Google. Anthropic, creadora de Claude, está en conversaciones y rondas que la sitúan en valoraciones gigantescas y con planes exploratorios de salida a bolsa en 2026, según medios como Reuters y Financial Times. Una empresa que puede financiar su cómputo y su crecimiento sin venderse reduce el riesgo de que el mercado se consolide por adquisición.
También hay un factor de alineamientos: Amazon ha reforzado su posición como financiador clave de Anthropic y, al mismo tiempo, se ha informado de conversaciones para invertir cantidades masivas en OpenAI. Este tipo de movimientos hacen que la industria se parezca menos a un tablero con un rey y más a una partida con varios jugadores grandes que se vigilan mutuamente porque sus nubes y sus ecosistemas compiten.
¿Y si OpenAI se tambalea? El riesgo existe, pero el incentivo para rescatarla también
En el debate público aparece con frecuencia la posibilidad de que OpenAI sufra por costes y financiación. Informes recientes, citados por medios financieros, han hablado de previsiones internas de pérdidas elevadas en 2026 y de rondas de financiación enormes para sostener la expansión. Si esto se confirmara en el tiempo, sería un recordatorio de que el negocio de servir modelos avanzados tiene una factura mensual descomunal.
Aquí conviene evitar una lectura lineal tipo “si OpenAI cae, Google gana”. En tecnología, cuando una pieza se vuelve estratégica, aparecen “mecanismos de supervivencia” del mercado. Si múltiples plataformas, desarrolladores y empresas dependen de un proveedor, la industria encuentra la forma de refinanciarlo, reestructurarlo o repartir sus capacidades. No es romanticismo; es puro interés económico. Nadie quiere que el suministro de “electricidad cognitiva” dependa de un solo enchufe.
El escenario “Google compra Anthropic”: más teoría que posibilidad
La hipótesis de que Google compre a su mayor rival de laboratorio suena, en abstracto, como el movimiento definitivo. En la práctica, el contexto de 2026 lo vuelve altamente improbable por dos razones muy terrenales: precio y regulación.
En precio, las cifras que se manejan para Anthropic en rondas recientes la sitúan en niveles que obligarían a una operación gigantesca. En regulación, el listón antimonopolio está más alto que en la década pasada. Si Europa está abriendo procedimientos incluso para definir cómo se comparte acceso e interoperabilidad en Android cuando entra en juego Gemini, una compra de esa magnitud sería gasolina sobre un fuego ya encendido.
El papel del código abierto: la válvula de seguridad
El monopolio se vuelve más difícil cuando existe una alternativa que cualquiera puede desplegar. En IA, esa válvula es el código abierto: modelos que permiten a empresas y desarrolladores construir sin depender totalmente del “cerebro en la nube” de un solo actor. El impacto es similar al de tener una receta pública frente a un restaurante único: quizá no todos cocinarán igual, pero la posibilidad de hacerlo impide que uno solo fije el precio de la cena.
Este punto no elimina el poder de Google, pero sí reduce la probabilidad de un bloqueo total del mercado. Si un país, una gran empresa o una startup puede ejecutar modelos propios o ajustar modelos abiertos, el control se reparte.
Entonces, ¿hay riesgo real de monopolio de la IA con Google Gemini?
Sí, el riesgo existe, sobre todo por la combinación de distribución (Android/Workspace), datos y capacidad de cómputo. Es la clase de ventaja que históricamente ha permitido a plataformas “convertirse en el lugar donde pasan las cosas”. La diferencia en 2026 es que hay frenos visibles: procedimientos en Europa bajo la Digital Markets Act, presión legal en Estados Unidos por búsqueda, rivales financiados a escala récord y una corriente de IA abierta que funciona como contrapeso.
La pregunta práctica para el usuario no es solo quién tiene el mejor modelo, sino quién controla el acceso. Si Gemini se vuelve ubicuo, lo importante será que siga existiendo elección real: poder cambiar el asistente, poder usar alternativas, poder entender qué datos se usan y en qué condiciones. Ahí es donde se decide si hablamos de competencia dura o de un monopolio silencioso.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí