Google DeepMind perde terreno nella corsa ai talenti dell’IA

Google DeepMind continua ad attirare ricercatori e ingegneri di alto livello, ma non domina più il mercato del lavoro nell’intelligenza artificiale come in passato. Secondo le stime di Zeki Data, la quota della società nelle assunzioni di ricerca e ingegneria avanzata in Europa, Medio Oriente e Africa — la regione indicata con l’acronimo EMEA — è crollata dal 49% nel 2022-23 al 18,6% nel 2025-26. Il calo di 30,4 punti percentuali sarebbe il più marcato registrato da Zeki per un importante laboratorio di IA in qualsiasi regione. 2

Il quadro competitivo sta quindi cambiando: DeepMind resta una delle principali organizzazioni di ricerca al mondo, ma Anthropic e OpenAI stanno intercettando una quota crescente della nuova generazione di talenti e dell’attenzione nel settore dell’IA di frontiera.

DeepMind assume ancora, ma ha perso slancio

La quota regionale di assunzioni è solo una parte della storia. A livello globale, DeepMind continua a inserire più ricercatori e ingegneri avanzati di quanti ne perda. Tuttavia, il rapporto tra nuovi ingressi e partenze sarebbe sceso da circa 12 a 1 nel secondo trimestre del 2023 a circa 2 a 1 nel terzo trimestre del 2026. 23

Anche la crescita delle assunzioni è stata più lenta rispetto a quella dei rivali più aggressivi. I dati collegati a Zeki indicano una crescita di circa 27% per DeepMind, contro il 97% di OpenAI e il 152% di Anthropic. 1

La differenza è importante: i numeri non descrivono un laboratorio in caduta libera, bensì un datore di lavoro ancora molto grande che sta però perdendo il proprio vantaggio relativo mentre i concorrenti si espandono più rapidamente.

Il problema principale non è la permanenza dei dipendenti

Un confronto separato sulla permanenza dei dipendenti negli ultimi due anni offre un quadro più sfumato. Anthropic è in testa con l’80%, seguita da vicino da DeepMind con il 78%. OpenAI si ferma al 67%, mentre Meta raggiunge il 64%. 14

Il tasso di permanenza di DeepMind, quindi, non è significativamente peggiore di quello di Anthropic. La difficoltà più seria nasce dalla combinazione di una crescita più lenta delle assunzioni, di un rapporto molto più ristretto tra ingressi e uscite e di un flusso di dipendenti diretto verso i concorrenti.

Secondo l’analisi di Zeki, gli ingegneri di DeepMind erano quasi 11 volte più propensi a trasferirsi ad Anthropic rispetto a quelli che compivano il percorso inverso. 14 Tra i ricercatori e gli ingegneri avanzati che hanno lasciato DeepMind più recentemente, Anthropic è stata la destinazione del 25%, seguita da Meta con il 21% e da OpenAI con il 14%. 412

I nomi più importanti che hanno lasciato l’azienda

Alcune uscite di alto profilo hanno reso difficile liquidare il fenomeno come una normale rotazione del personale:

• John Jumper, ricercatore senior di DeepMind e co-creatore di AlphaFold, ha annunciato il passaggio ad Anthropic dopo quasi nove anni in Google DeepMind. Jumper ha condiviso il Premio Nobel per la chimica 2024 con Demis Hassabis per il lavoro legato ad AlphaFold.
• Noam Shazeer, dirigente dell’ingegneria di Gemini e coautore del fondamentale articolo del 2017 sui transformer, ha lasciato Google per OpenAI.
• Jeff Dean, storico chief scientist di Google, ha lasciato l’azienda insieme a Sanjay Ghemawat, Quoc Le e Oriol Vinyals. Il gruppo ha fondato Discovery Loop, una società indipendente di interesse pubblico che intende applicare l’IA alla ricerca scientifica e ingegneristica. 1719

Le partenze sono rilevanti non solo per il prestigio delle persone coinvolte, ma anche perché interessano contemporaneamente la ricerca scientifica, l’infrastruttura tecnologica e il progetto Gemini.

Perché i ricercatori si stanno spostando?

Gli elementi più solidi indicano un mercato del lavoro sempre più aggressivo. I laboratori rivali offrono pacchetti retributivi molto consistenti, spesso accompagnati da quote azionarie tipiche delle startup. Anthropic è diventata in particolare una destinazione importante per i ricercatori che lasciano sia DeepMind sia OpenAI. 1415

Le notizie disponibili inseriscono queste uscite in una questione organizzativa più ampia: quanta autonomia dovrebbe conservare DeepMind mentre Google concentra risorse su prodotti Gemini, distribuzione dei modelli e risultati commerciali? La riorganizzazione dell’IA di Google ha riunito ricerca, modelli di frontiera, app Gemini e team dedicati agli sviluppatori in una struttura più strettamente coordinata. 17

Questa configurazione potrebbe aiutare Google a portare più rapidamente l’IA sul mercato. Le fonti disponibili, però, non dimostrano che restrizioni alle pubblicazioni, pressione legata a Gemini o integrazione societaria siano state la causa di una specifica partenza. È quindi più corretto considerarli elementi di contesto organizzativo, non spiegazioni quantificate dell’esodo.

Hassabis si allontana dalla gestione quotidiana

Nell’agosto 2026, Demis Hassabis ha lasciato il principale ruolo di gestione operativa quotidiana di DeepMind. È diventato presidente di Google DeepMind e chief scientist di Alphabet, mentre Koray Kavukcuoglu ha assunto la responsabilità operativa dell’unità IA. Kavukcuoglu risponde direttamente all’amministratore delegato di Google, Sundar Pichai, e supervisiona lo sviluppo di Gemini, la ricerca sull’IA di frontiera, l’app Gemini e i team per sviluppatori. 1719

Il cambiamento rende più stretto il collegamento tra l’agenda di ricerca di DeepMind e l’organizzazione di prodotto di Google. Allo stesso tempo, offre a Hassabis più spazio per concentrarsi sugli obiettivi scientifici e di lungo periodo dell’IA, compreso il lavoro continuativo con Isomorphic Labs. 19

DeepMind resta forte nell’IA per la scienza, ma è sotto pressione sui modelli generalisti

Il percorso scientifico di DeepMind rimane uno dei suoi principali punti di forza. Il lavoro di AlphaFold sulla struttura delle proteine è uno dei contributi più riconoscibili del laboratorio; proprio per questo il passaggio di Jumper ad Anthropic assume un peso particolare.

La posizione di DeepMind appare meno solida nel campo dei modelli di frontiera destinati a un uso generalizzato e nella programmazione. Una valutazione comparativa citata da Fortune ha collocato il miglior modello Gemini disponibile dietro le principali proposte di Anthropic, OpenAI, xAI, Meta e almeno un laboratorio cinese. Si tratta di un confronto soggetto a rapidi cambiamenti, non di una graduatoria definitiva, ma il dato mostra perché l’esecuzione del progetto Gemini sia diventata centrale per la competitività di Google DeepMind.

Cosa significano questi numeri per la corsa all’IA

La conclusione più prudente non è che DeepMind stia crollando. È che i talenti d’élite dell’IA sono ormai altamente mobili e che DeepMind non controlla più il mercato come un tempo, soprattutto nell’area EMEA.

Google conserva vantaggi enormi in termini di infrastrutture, distribuzione e profondità scientifica. Questi punti di forza devono però ora confrontarsi con la capacità di Anthropic di trattenere e reclutare personale, con la rapida espansione di OpenAI e con l’attrattiva dei laboratori di frontiera più piccoli. 114

La prossima sfida per DeepMind sarà tanto culturale quanto tecnica: dimostrare che una maggiore integrazione con Google rende i ricercatori più efficaci senza eliminare quell’autonomia e quell’identità scientifica che hanno contribuito a rendere il laboratorio così attrattivo.