Yann LeCun, investigador clave en el desarrollo del deep learning y jefe cientifico de IA en Meta desde 2013, esta a punto de dejar la compania para fundar su propia startup de inteligencia artificial.
Segun adelanto el Financial Times, este movimiento altera el panorama global de la IA y supone un nuevo capitulo para Meta, que intensifica su apuesta por competir con grandes rivales como Google y OpenAI.
Impacto interno y contexto estrategico del cambio en Meta
La salida de LeCun se produce en medio de importantes cambios estrategicos en Meta, entre ellos una inversion de 14.300 millones de dolares en Scale AI y una reorganizacion que coloco a Alexandr Wang, fundador de esa empresa, al frente de Meta Superintelligence Labs (MSL).
Ese reordenamiento situo a LeCun bajo la supervision directa de Wang y desencadeno una ola de ajustes, especialmente en FAIR, el laboratorio fundado por LeCun, que segun Axios redujo cerca de 600 puestos en octubre de 2025.
FAIR, conocido por su trabajo de investigacion a largo plazo y por desarrollar los modelos Llama, perdio protagonismo frente a divisiones mas orientadas a la entrega rapida de productos, como TBD Labs, nutridas con talento procedente de OpenAI, Anthropic y otros competidores.
La estrategia de priorizar resultados inmediatos y acelerar la comercializacion ha terminado por relegar proyectos de investigacion profunda, una tendencia creciente en varias empresas del sector tecnologico.
La presion competitiva en IA generativa y la acogida moderada de lanzamientos recientes -como Llama 4 y el chatbot Meta AI- han empujado a Meta a centrar sus esfuerzos en iteraciones mas agiles y con mayor impacto comercial, dejando en segundo plano iniciativas de investigacion de largo plazo.
LeCun apuesta a los ‘modelos mundiales’: la nueva frontera de la IA
El proyecto inmediato de LeCun estaria orientado al desarrollo de modelos de IA capaces de comprender el entorno fisico de manera similar a la humana. Fuentes cercanas senalan que su nueva startup se enfocara en lo que se denomina ‘modelos mundiales’, arquitecturas con memoria persistente, razonamiento avanzado y capacidad de planificacion compleja.
Esta iniciativa compite con otras apuestas emergentes, como World Labs, impulsada por Fei-Fei Li, que busca objetivos semejantes y recientemente obtuvo 230 millones de dolares para desarrollar proyectos parecidos.
LeCun argumenta que la proxima generacion de sistemas inteligentes debe incorporar comprension del mundo fisico, memoria duradera, razonamiento autentico y planificacion compleja, capacidades que considera ausentes en los grandes modelos actuales.
Su salida deja un vacio de liderazgo en Meta, que ha anunciado planes de inversion de hasta 118 mil millones de dolares para 2025, dirigidos en gran medida a la IA y a la infraestructura necesaria para soportar futuras generaciones de modelos avanzados.
Que es el deep learning y como beneficia a diferentes sectores
El deep learning es una rama de la inteligencia artificial que utiliza redes neuronales profundas -con multiples capas- para procesar grandes cantidades de datos. Estos modelos aprenden a realizar tareas complejas, como reconocimiento de voz, imagenes y texto, o identificacion de patrones, sin requerir una programacion explicita para cada tarea.
Sectores como la medicina, la industria tecnologica, el automovil y las finanzas son algunos de los que mas se benefician. Las empresas aplican deep learning para mejorar diagnosticos medicos, fortalecer la seguridad informatica, desarrollar asistentes virtuales y avanzar en vehiculos autonomos.
En la vida cotidiana, el deep learning tambien potencia traductores automaticos, recomendaciones personalizadas y motores de busqueda mas precisos, mejorando la experiencia de los usuarios en plataformas digitales.
