Mark Zuckerberg reconoció en un town hall interno de Meta este jueves que los sistemas conocidos como agentes IA no han avanzado tan rápido como esperaba la compañía, según un audio obtenido por Reuters. La reestructuración corporativa levantada alrededor de esa apuesta "no salió tan limpia" como pudo ser, dijo el CEO, y admitió que los ejecutivos calcularon mal los tiempos.
"La trayectoria del desarrollo agente en al menos los últimos cuatro meses no ha acelerado en la forma que esperábamos", citó Reuters. Las apuestas construidas sobre la nueva estructura "todavía no han dado fruto", agregó.
Por qué la admisión pesa
Zuckerberg pasó el último año apostando fuerte a cerrar la brecha en IA. Puso a Alexandr Wang al frente de la división, la rebrandeó como Meta Superintelligence Labs, y ofreció montos de nueve cifras a talento senior de rivales para reclutarlos. En abril, la compañía lanzó Muse Spark, el primer modelo del nuevo pipeline. Los benchmarks fueron sólidos, pero no llegaron al nivel de OpenAI o Anthropic.
Una reestructuración construida sobre agentes
Meta despidió a alrededor del 10 por ciento de su fuerza laboral global en mayo y movió cerca de 7.000 empleados a equipos de IA. El objetivo declarado era financiar la costosa infraestructura de IA y capturar ganancias de eficiencia con workflows agentes. Cuando comenzó la planificación entre enero y febrero, los líderes senior estaban preocupados de no estar moviéndose lo suficientemente rápido, según relató Zuckerberg. En esa época los ejecutivos estaban "súper optimistas" respecto a herramientas como Claude Code de Anthropic.
Meta planea gastar hasta USD 145.000 millones en infraestructura de IA este año, una porción sustantiva de los más de USD 700.000 millones que Big Tech destinará en conjunto. Zuckerberg espera resultados más tangibles dentro de los próximos tres a seis meses. Un vocero de Meta declinó comentar.
Según Bloomberg, Meta también está construyendo un negocio de nube para vender exceso de capacidad de compute IA a clientes externos, una diversificación defensiva que apunta a monetizar hardware que hoy no está totalmente saturado por workloads internos.
El jefe de IA da otra lectura
En el mismo town hall, el jefe de IA Alexandr Wang entregó un tono distinto, según Business Insider. El próximo modelo de Meta, con nombre en código Watermelon, ya alcanzó al modelo top de OpenAI GPT-5.5, dijo, citando benchmarks que no especificó. "Watermelon, nuestro próximo modelo después de Avocado, está actualmente en entrenamiento", dijo Wang. "Watermelon usa un orden de magnitud más compute que Avocado", agregó, en referencia al nombre interno de Muse Spark que salió en abril.
Un orden de magnitud de compute adicional es una cifra grande. Si Muse Spark usó, por ejemplo, del orden de 10^25 FLOPs, Watermelon estaría alrededor de 10^26 FLOPs, un tramo donde hoy solo se ubican los modelos frontier de OpenAI y Anthropic.
En X, Wang entró en modo control de daños. Explicó que Zuckerberg estaba hablando del progreso de la industria entera, no de los esfuerzos de Meta en particular. Una actualización de Muse Spark con mejoras grandes en coding y capacidades agentes viene pronto. Un modelo de coding "a la par de Claude Opus de Anthropic" llegaría después, y los usuarios "van a disfrutar lo que el equipo ha estado cocinando".
El asunto no resuelto del tracking de empleados
Aparte del debate sobre los modelos, el CTO Andrew Bosworth abordó en el mismo town hall el controvertido software de tracking de mouse de Meta. La herramienta registra movimientos del cursor y actividad digital de empleados para generar datos de entrenamiento de IA. Meta había pausado el programa después de que datos potencialmente sensibles quedaron expuestos.
Una revisión interna encontró que ningún dato de empleados llegó al training de IA, dijo Bosworth. Cuando Meta instaló por primera vez el software en máquinas de empleados en Estados Unidos en abril, Bosworth había dicho que no había forma de opt-out.
Si el programa se reinicia después de que la revisión termine, funcionará bajo esquema opt-in. "Para las personas que estén cómodas, genial, pueden contribuir a este tipo de gran encuesta humana", dijo Bosworth. "Para las personas que no lo estén, no es un problema".
