Yann LeCun deja Meta para fundar startup de modelos mundiales en IA

Redacción Cuyo News
7 min

<div class="semiton-wrapper" data-texto="Yann LeCun, aquel señor que nos enseñó a las máquinas a pensar (o al menos a reconocer gatos), parece que tiene ganas de irse de Meta. El Financial Times lo soltó: el capo de la IA quiere su propia startup. ¿Será que el reinado de Mark Zuckerberg ya no es tan Deep como antes?

 La historia no es nueva. Después de que un 'joven prodigio' de 28 años, Alexandr Wang, asumiera el mando de la IA en Meta, y el laboratorio de LeCun (FAIR) sufriera recortes, el ambiente se puso tenso. Es que claro, si uno pasa de reportar a un pez gordo a un 'pibe' que armó una empresa con 19, la dignidad intelectual te grita: '¡Andate, viejo!'. Ahora, a buscar financiación para sus 'modelos mundiales'. ¡El mundo se viene abajo, pero con IA, por favor!"></div>

Yann LeCun, figura cardinal en el universo de la inteligencia artificial y acreedor del Premio Turing 2018, se apresta a una nueva etapa profesional. El científico franco-estadounidense, quien desde 2013 se desempeñara como jefe de científicos de IA en Meta, tiene planes de abandonar la gigante tecnológica para fundar su propia startup, tal como lo reveló el prestigioso Financial Times el pasado martes 11 de noviembre. Este movimiento, que ya lo encuentra en conversaciones preliminares para la obtención de fondos, representa un hito de considerable magnitud para Meta Platforms, la compañía detrás de Facebook, WhatsApp e Instagram, justamente en un momento donde la inversión en IA se ha intensificado en pos de una competencia de mercado cada vez más feroz.

La reconfiguración interna de Meta y sus ecos

La decisión de LeCun no es un hecho aislado, sino que se inscribe en una serie de profundos reajustes organizacionales que han modificado la arquitectura jerárquica dentro de Meta. En junio de 2025, Mark Zuckerberg, CEO de la corporación, anunció una inversión de 14.300 millones de dólares en Scale AI, una startup especializada en el etiquetado de datos para el entrenamiento de modelos de IA, concretando una "participación del 49%" en la misma.

Dicha operación propició la llegada a Meta de Alexandr Wang, el joven fundador y CEO de Scale AI, quien con apenas 28 años asumió el cargo de primer director de IA de la compañía californiana. Wang, responsable de crear Scale AI con tan solo 19 años, ahora encabeza Meta Superintelligence Labs (MSL), la nueva división concebida para acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial, en co-liderazgo con Nat Friedman, ex CEO de GitHub. Antes de estos cambios, LeCun reportaba directamente a Chris Cox, jefe de producto de Meta; tras la reestructuración, su línea directa pasó a ser Wang, una figura notablemente más joven, con una trayectoria ligada al ecosistema de startups más que a la investigación académica de larga data.

La reorganización no estuvo exenta de repercusiones internas. En octubre de 2025, el reacomodamiento derivó en el "recorte de aproximadamente 600 puestos" en Meta Superintelligence Labs, según consignó Axios. El laboratorio de Investigación Fundamental en IA (FAIR), fundado por el propio LeCun en 2013 y reconocido por su excelencia en proyectos de investigación a largo plazo que dieron sustento a la familia de modelos Llama, fue el departamento más afectado. En contraste, el nuevo laboratorio TBD de Meta, con un fuerte respaldo de Zuckerberg, permaneció incólume. Esta unidad de élite está compuesta mayormente por profesionales de destacadas firmas rivales como OpenAI, Anthropic, Google, y DeepMind, quienes fueron atraídos a Meta con "salarios exorbitantes".

En los últimos meses, la vertiginosa competencia en el sector de la IA generativa incrementó la presión sobre Meta. El lanzamiento de su más reciente modelo, Llama 4, fue percibido con un rendimiento inferior en comparación con las soluciones más avanzadas de Google, OpenAI y Anthropic, mientras que su chatbot, Meta AI, no logró una acogida destacada. Ante la percepción de una posible merma en el mercado y la urgencia de potenciar el impacto comercial de sus innovaciones, Zuckerberg ha decidido reorientar la estrategia, priorizando el lanzamiento acelerado de nuevos modelos y productos, lo que, consecuentemente, minimizó la relevancia de las iniciativas de investigación a largo plazo que llevaba adelante FAIR.

‘Modelos Mundiales’: La nueva frontera de LeCun

Yann LeCun, también profesor de informática en la Universidad de Nueva York, ha mantenido un hermetismo público respecto a los pormenores de su nuevo plan de negocios. Sin embargo, diversas fuentes citadas sugieren que la flamante empresa emergente se concentraría en los denominados "modelos mundiales", que son novedosas arquitecturas de inteligencia artificial diseñadas para desarrollar una comprensión del entorno físico equiparable a la humana. Según el Financial Times, el célebre científico francés ya se encuentra en rondas preliminares para la captación de fondos para este ambicioso proyecto, aunque los detalles operativos aún no han trascendido. Esta iniciativa lo posiciona en una competencia directa con emprendimientos similares, como World Labs, la startup de la informática Fei-Fei Li –considerada la "reina de la inteligencia artificial"–, que en junio de 2025 ya recaudó 230 millones de dólares específicamente para avanzar en tecnologías basadas en modelos del mundo.

Según LeCun, los sistemas de IA del futuro deberán ostentar cuatro capacidades esenciales, de las cuales los actuales programas de maestría en Derecho carecen: "comprensión del mundo físico", "memoria persistente", "razonamiento genuino" y "planificación compleja". Esto sugiere que los años venideros podrían consolidarse como una era donde los progresos en inteligencia artificial y robótica converjan, dando origen a un nuevo paradigma tecnológico y, quién sabe, a inéditas aplicaciones. En cualquier escenario, la partida de LeCun deja un vacío significativo en la dirección de una compañía que proyecta una inversión de entre 114 y 118 mil millones de dólares para 2025, destinando la mayor parte de esos recursos a la inteligencia artificial y a la infraestructura informática imprescindible para el entrenamiento de modelos cada vez más sofisticados.

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