Yann LeCun, responsable científico de inteligencia artificial en Meta, ha iniciado los preparativos para abandonar la compañía con el objetivo de fundar su propia empresa emergente, según han informado personas conocedoras de la situación al Financial Times. Este movimiento se produce en un momento en el que Meta, propietaria de Facebook e Instagram, ha intensificado de forma notable su apuesta por la inteligencia artificial, reorganizando sus iniciativas en este ámbito bajo la nueva división Superintelligence Labs.
De acuerdo con la información publicada por el Financial Times, LeCun ya ha comenzado las primeras conversaciones para captar financiación destinada a su nuevo proyecto empresarial. La compañía dirigida por Mark Zuckerberg ha reforzado su estructura en inteligencia artificial con la incorporación de Alexandr Wang, ex consejero delegado de la startup de etiquetado de datos Scale AI, quien ha asumido la dirección de la renovada estrategia en este campo.
Reorganización interna y nuevos liderazgos
La reestructuración interna ha supuesto que LeCun, quien hasta ahora dependía jerárquicamente del director de producto Chris Cox, pase a estar bajo la supervisión directa de Alexandr Wang, según ha detallado el Financial Times. Este cambio organizativo refleja la nueva orientación de Meta en el desarrollo de tecnologías avanzadas de inteligencia artificial.
Por el momento, ni Meta ni Yann LeCun han ofrecido comentarios en respuesta a las solicitudes de información realizadas por Reuters.
Alexandr Wang: nueva figura clave en la IA de Meta
Con solo 28 años, Alexandr Wang, cofundador y ex CEO de Scale AI, se integra como líder global de la inteligencia artificial en Meta. Wang, quien abandonó sus estudios en el Massachusetts Institute of Technology (MIT) tras el primer año, fundó Scale AI en 2016 junto con Lucy Guo desde la incubadora Y Combinator en Silicon Valley.
Meta planea invertir aproximadamente USD 15 millones en Scale AI, adquiriendo el 49% de la startup, lo que eleva su valoración a más de USD 29.000 millones (25.510 millones de euros), según Business Insider. Scale AI se especializa en etiquetar y preparar datos, recursos esenciales para entrenar algunos de los modelos de inteligencia artificial más avanzados del mundo. “La IA se basa en tres pilares: cómputo, datos y algoritmos. El cómputo es impulsado por empresas como NVIDIA, los avances algorítmicos provienen de grandes laboratorios como OpenAI, y los datos son proporcionados por Scale”, explicó Wang.
Desde sus inicios, Wang se propuso potenciar cualquier proceso humano en cualquier empresa y su rápido éxito le valió comparaciones con Bill Gates y Mark Zuckerberg. A los 24 años se convirtió en el multimillonario hecho a sí mismo más joven del mundo. En junio de 2025, Forbes estimó su fortuna en USD 3.600 millones (3.120 millones de euros). Además, Wang ha tenido presencia activa en los debates de políticas de inteligencia artificial en Estados Unidos y recientemente presentó propuestas al presidente Donald Trump para acelerar el desarrollo de la IA en el país.
El legado y la visión de Yann LeCun
Yann André LeCun es considerado uno de los tres pioneros del deep learning junto a Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio. Es célebre por el desarrollo de las redes neuronales convolucionales (CNN), base de la visión por computadora y el reconocimiento óptico de caracteres. Durante su etapa en AT&T Bell Labs (1988-1996), su tecnología se usaba para leer más del 10% de los cheques en Estados Unidos a finales de los noventa.
Como vicepresidente y científico jefe de IA en Meta, LeCun se enfocó en la investigación fundamental. Ha cuestionado la capacidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) para alcanzar inteligencia de nivel humano, señalando su falta de sentido común y comprensión del mundo físico. Ha expresado, además, su rechazo al concepto de Inteligencia Artificial General, al que considera un error conceptual.
LeCun apuesta por el desarrollo de Modelos del Mundo (World Models), inspirados en el aprendizaje de humanos y animales. En Meta, lidera la investigación sobre la Arquitectura Predictiva de Incrustación Conjunta (JEPA), un método de autoaprendizaje supervisado que permite a los modelos anticipar situaciones reales a partir de representaciones abstractas complejas. Con ejemplos como I-JEPA (para imágenes) y V-JEPA (para videos), este enfoque busca superar los límites de los transformadores y los LLM tradicionales.
Por el momento, la empresa no ha definido el futuro inmediato de la división ni su reemplazo definitivo.
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