Alexandr Wang, director de IA de Meta, es señalado por un exempleado: “no tiene experiencia en investigación”

La decisión de Mark Zuckerberg de invertir 14.000 millones de dólares en Scale AI y reclutar a Alexandr Wang, su joven cofundador, para liderar los Laboratorios de Superinteligencia de Meta ha generado escepticismo entre algunas de las figuras más influyentes de la inteligencia artificial.

Yann LeCun, uno de los pioneros del aprendizaje profundo y ex científico jefe de IA en Meta, ha manifestado sus dudas respecto a la experiencia de Wang y el rumbo que está tomando la compañía en materia de grandes modelos de lenguaje (LLM).

En una entrevista con el Financial Times, LeCun no solo cuestionó la falta de trayectoria investigadora de Wang, sino que también criticó abiertamente la estrategia de Meta en el desarrollo de IA.

LeCun: dudas sobre la experiencia de Wang y las tensiones internas en Meta

Según LeCun, Alexandr Wang, con solo 28 años y procedente de Scale AI, carece de la experiencia necesaria para liderar un equipo de investigación de vanguardia en inteligencia artificial. Lo describió como una persona que “aprende rápido” pero que “no tiene experiencia en investigación ni en cómo se practica, cómo se hace. Ni en qué sería atractivo o repulsivo para un investigador”.

A pesar de que Wang fue considerado la pieza clave en la ofensiva de Zuckerberg por captar talento en IA, LeCun subraya que el joven ejecutivo no comprendía plenamente las motivaciones de los equipos científicos.

La relación entre LeCun y Wang se volvió aún más tensa tras la reorganización interna en Meta, en la que Wang asumió un papel de liderazgo. LeCun señaló que, aunque formalmente Wang era su jefe, “a un investigador no se le dice qué hacer. Desde luego, a un investigador como yo no se le dice qué hacer”.

Críticas a la apuesta de Meta por los LLM y el futuro de la IA

LeCun también abordó los problemas surgidos con el modelo Llama 4 y la decepción de Zuckerberg ante los resultados manipulados por el equipo de IA. Según el científico, este episodio desalentó a Zuckerberg respecto al equipo de IA de Meta y llevó a marginar a la organización GenAI.

Actualmente, Meta sigue apostando fuerte por los grandes modelos de lenguaje, pero LeCun insiste en que los LLM son “un callejón sin salida en lo que respecta a la superinteligencia”. Según el experto, liberar el verdadero potencial de la inteligencia artificial requerirá un enfoque diferente, motivo por el cual fundó su propia startup, Inteligencia Artificial Avanzada, con la idea de explorar caminos alternativos más allá de los LLM.

LeCun planea desempeñarse como presidente ejecutivo, no como director general, de su nueva empresa, argumentando que su verdadera fortaleza está en inspirar y orientar la investigación: “Soy científico, un visionario. Puedo inspirar a la gente a trabajar en cosas interesantes”.

“Soy bastante bueno adivinando qué tipo de tecnología funcionará y cuál no. Pero no puedo ser director ejecutivo. ¡Soy demasiado desorganizado para esto y también demasiado viejo!”, agregó.

Qué son los LLM y cómo funcionan en la inteligencia artificial

Los LLM, o modelos de lenguaje de gran tamaño, son sistemas de inteligencia artificial entrenados con enormes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano. Estos modelos utilizan redes neuronales avanzadas capaces de analizar patrones, contextos y significados en las palabras y frases.

Gracias a su capacidad de procesamiento, los LLM pueden responder preguntas, redactar textos, traducir idiomas y realizar tareas de comprensión lectora. Se emplean en aplicaciones como asistentes virtuales, chatbots y herramientas de generación automática de contenido.

Aunque representan un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial, existen debates sobre sus limitaciones y el impacto que pueden tener en la sociedad, especialmente en relación con la precisión y el control de la información generada.