Por Canuto  

Yann LeCun, científico jefe de IA de Meta y ganador del Premio A.M. Turing, planea dejar la empresa en los próximos meses para fundar una startup centrada en modelos del mundo, según informó el Financial Times y lo reprodujo TechCrunch.

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  • Yann LeCun está en conversaciones para captar capital y dejar Meta en los próximos meses.
  • El enfoque será en modelos del mundo, una línea de investigación en la que también trabajan DeepMind y World Labs.
  • La salida ocurre en medio de reestructuraciones internas de Meta, incluida la creación de Meta Superintelligence Labs y una inversión de USD $14.300.000.000 en Scale AI.

 

TechCrunch reprodujo un informe del Financial Times publicado el 11 de noviembre de 2025 que asegura que Yann LeCun, científico jefe de inteligencia artificial en Meta, planea dejar la compañía en los próximos meses para crear su propia startup.

LeCun figura además como profesor en la Universidad de Nueva York y como investigador sénior en Meta. Es también ganador del premio A.M. Turing, una referencia clave en informática. Según el reporte, ya está en conversaciones para captar capital.

La información proviene de fuentes anónimas citadas por el Financial Times y fue recogida por TechCrunch. Meta no respondió de inmediato a una solicitud de comentarios fuera del horario laboral habitual, según el mismo reporte.

El posible movimiento de LeCun ocurre en un momento crítico para la estrategia de IA de Meta. La compañía ha realizado cambios significativos en su organización de IA en respuesta a preocupaciones sobre su competitividad frente a rivales como OpenAI, Google y Anthropic.

En junio, Meta realizó una inversión destacada y otras contrataciones que cambiaron su panorama interno. Los detalles de esas decisiones son relevantes para entender el contexto de la salida que ahora se reporta.

Qué son los modelos del mundo y por qué importan

El informe indica que la startup que planea LeCun se centraría en continuar su trabajo sobre los llamados modelos del mundo. Un modelo del mundo es un sistema de IA que desarrolla una representación interna de su entorno para simular escenarios de causa y efecto y así predecir resultados.

Esta línea de investigación busca que la IA no solo responda a entradas textuales, sino que entienda y simule dinámicas complejas del entorno. Ese entendimiento interno puede mejorar la planificación y la toma de decisiones en sistemas autónomos y en agentes de software.

Laboratorios y startups de alto perfil, como Google DeepMind y World Labs, también están desarrollando modelos del mundo. La competencia en esta área es intensa porque ofrece rutas diferentes a las mostradas por los grandes modelos de lenguaje convencionales.

En Meta, gran parte del trabajo de LeCun se desarrolló dentro de la división Fundamental AI Research Lab, conocida como FAIR. FAIR está orientada a investigación a largo plazo, con técnicas que podrían traducirse en aplicaciones dentro de cinco a diez años.

El interés en modelos del mundo subraya una visión de IA menos centrada en la explotación inmediata comercial y más orientada a avances fundamentales que podrían cambiar la arquitectura de sistemas inteligentes.

Contexto interno en Meta: reestructuración, MSL y tensiones

El reporte recuerda que Meta ha creado recientemente una nueva unidad de IA llamada Meta Superintelligence Labs, o MSL, tras fichar a más de 50 ingenieros e investigadores desde compañías competidoras. La compañía también contrató al CEO de Scale AI, Alexandr Wang, para liderar esa división.

En junio, Meta invirtió USD $14.300.000.000 en el proveedor de etiquetado de datos Scale AI. Ese movimiento buscó acelerar capacidades y recursos en la nueva unidad. Fuentes citadas por TechCrunch dijeron en agosto que estas decisiones generaron caos interno.

Según esas fuentes, los nuevos talentos se han mostrado frustrados por la burocracia inherente a operar dentro de una gran empresa. Al mismo tiempo, el equipo previo de IA generativa de Meta habría visto limitado su alcance después de los cambios.

El desempeño de la anterior familia de modelos de Meta, Llama 4, también aparece en el contexto. Llama 4 no logró mantenerse a la par de modelos rivales, y ese resultado habría influido en las decisiones de la cúpula de la compañía.

Las tensiones entre una visión de investigación a largo plazo, como la que representa FAIR, y la necesidad de resultados competitivos inmediatos han marcado la reconfiguración interna. La salida de un referente como LeCun podría intensificar ese debate.

Repercusiones para Meta y la industria

Si se confirma la salida de LeCun, Meta perdería a uno de sus mayores referentes en investigación de IA. Su partida podría reorientar recursos y agendas dentro de la compañía y afectar la reputación académica de sus equipos de investigación.

Para la industria, la creación de una startup dirigida por LeCun supondría la aparición de un competidor con fuerte enfoque en modelos del mundo. Eso podría acelerar la competencia con centros como DeepMind y otras startups que exploran rutas similares.

Desde el punto de vista de talento, la noticia puede generar reacomodos. Investigadores y ejecutivos suelen seguir a líderes influyentes cuando estos emprenden iniciativas propias. Las contrataciones y la inversión de Meta en Scale AI forman parte de ese tablero estratégico.

LeCun ha sido abiertamente escéptico sobre cómo se comercializan hoy los modelos de lenguaje grandes. En un tweet, escribió: “Me parece que, antes de ‘averiguar de forma urgente cómo controlar sistemas de IA mucho más inteligentes que nosotros’, necesitamos al menos un indicio de un diseño para un sistema más inteligente que un gato doméstico”. Esa postura define buena parte de su enfoque en investigación.

El desarrollo de la historia dependerá de cómo avance la posible captación de capital para la startup y de las respuestas oficiales de Meta y de LeCun. Por ahora, la información pública proviene del Financial Times y fue recogida por TechCrunch.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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