Ex-engenheiro do Google afirma que adoção interna de IA na empresa é lenta e enfrenta resistência; CEO da DeepMind rebate
Ex-funcionário do Google, Steve Yegge, alegou que a adoção interna de inteligência artificial na empresa é comparável à da John Deere, com apenas 20% de usuários avançados e 60% ainda utilizando ferramentas básicas como Cursor. O CEO da Google DeepMind, Demis Hassabis, classificou as afirmações como 'absurdas' e outros engenheiros da empresa também contestaram publicamente. Yegge manteve suas declarações.
Contexto e alegações de Steve Yegge
Steve Yegge, ex-engenheiro do Google com histórico de duas décadas na empresa, publicou em 13 de abril de 2026 que a adoção interna de IA no Google segue um padrão similar ao de outras indústrias: 20% de usuários avançados ('power users'), 20% de resistentes e 60% utilizando ferramentas básicas de chat, como Cursor. Yegge citou um 'amigo diretor técnico' do Google para embasar suas alegações, comparando a situação da empresa à da John Deere, fabricante de tratores. As declarações não foram verificadas de forma independente pelo Business Insider, e o Google não se pronunciou oficialmente sobre o caso.
Reação da Google DeepMind e de funcionários
Demis Hassabis, CEO da Google DeepMind, rebateu as alegações de Yegge, classificando-as como 'absurdas' (absolute nonsense). Outros engenheiros do Google também se manifestaram publicamente contra as declarações, destacando que a empresa tem avançado significativamente em IA, especialmente em 2026, após um período de recuperação na corrida contra a OpenAI. A resposta de Hassabis e dos funcionários sugere uma divisão interna sobre a percepção da adoção de IA na companhia.
Posicionamento externo e impacto
Externamente, o Google é visto como um dos líderes em IA generativa em 2026, com avanços que ajudaram a reduzir a vantagem inicial da OpenAI. As pesquisas da empresa foram fundamentais para o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem. No entanto, as alegações de Yegge levantam questionamentos sobre a efetividade da implementação interna de tecnologias de IA, apesar dos progressos visíveis no mercado.