El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, compartió el miércoles su visión sobre la “superinteligencia personal”, que es la idea de que las personas deberían poder usar la inteligencia artificial (IA) para alcanzar sus metas personales. En su carta, Zuckerberg indicó que Meta está cambiando su enfoque sobre cómo planea lanzar modelos de IA mientras busca alcanzar esta superinteligencia. Dijo: “Creemos que los beneficios de la superinteligencia deben compartirse con el mundo de la manera más amplia posible”. Sin embargo, también mencionó que esto traerá nuevas preocupaciones de seguridad, por lo que será necesario ser rigurosos en la mitigación de estos riesgos y cuidadosos con lo que se decida hacer de código abierto.
Esta mención sobre el código abierto es importante. Históricamente, Zuckerberg ha posicionado a la familia de modelos Llama de Meta como un diferenciador clave frente a competidores como OpenAI, xAI y Google DeepMind. El objetivo de Meta ha sido crear modelos de IA abiertos que sean tan buenos o mejores que los modelos cerrados. En una carta de 2024, Zuckerberg escribió: “A partir del próximo año, esperamos que los futuros modelos Llama sean los más avanzados de la industria”. Aunque muchos argumentan que Llama no encaja en la estricta definición de IA de código abierto, en parte porque Meta no ha liberado sus enormes conjuntos de datos de entrenamiento, las palabras de Zuckerberg sugieren un posible cambio de prioridades: el código abierto podría no ser la norma para la IA de vanguardia de Meta.
Hay una razón por la cual los rivales de Meta mantienen sus modelos cerrados. Los modelos cerrados permiten a las empresas tener más control sobre la monetización de sus productos. Zuckerberg señaló el año pasado que el negocio de Meta no depende de vender acceso a modelos de IA, por lo que “liberar Llama no afecta nuestros ingresos, sostenibilidad o capacidad de invertir en investigación como lo hace para los proveedores cerrados”. Meta, por supuesto, obtiene la mayor parte de sus ingresos de la venta de publicidad en internet. Sin embargo, esta perspectiva sobre los modelos abiertos fue antes de que Meta comenzara a sentir que se estaba quedando atrás de sus competidores, lo que llevó a los ejecutivos a obsesionarse con superar el modelo GPT-4 de OpenAI mientras desarrollaban Llama 3.
En junio de 2025, Meta comenzó su carrera pública hacia la inteligencia general artificial (AGI) al invertir 14.3 mil millones de dólares en Scale AI, adquirir al fundador y CEO de Scale, y reestructurar sus esfuerzos de IA bajo una nueva unidad llamada Meta Superintelligence Labs. Meta ha gastado miles de millones para adquirir investigadores e ingenieros de las principales empresas de IA y construir nuevos centros de datos. Informes recientes indican que toda esta inversión ha llevado a Meta a pausar las pruebas de su último modelo Llama, Behemoth, y en su lugar, concentrar esfuerzos en desarrollar un modelo cerrado.
Con la misión de Zuckerberg de introducir la “superinteligencia personal” al mundo, que es un cambio decidido respecto a sus rivales que trabajan en “automatizar todo trabajo valioso”, su estrategia de monetización de IA está tomando forma. Es claro por las palabras de Zuckerberg que Meta planea ofrecer “superinteligencia personal” a través de sus propios productos, como gafas de realidad aumentada y cascos de realidad virtual. “Dispositivos personales como gafas que entienden nuestro contexto porque pueden ver lo que vemos, oír lo que oímos e interactuar con nosotros a lo largo del día se convertirán en nuestros dispositivos de computación principales”, escribió Zuckerberg en la carta del miércoles.
Cuando se le preguntó sobre la posibilidad de que Meta mantenga sus modelos más avanzados cerrados, un portavoz de Meta dijo que la empresa sigue comprometida con la IA de código abierto y que también espera entrenar modelos de código cerrado en el futuro. “Nuestra posición sobre la IA de código abierto no ha cambiado”, dijo el portavoz. “Planeamos seguir lanzando modelos de código abierto líderes. No hemos liberado todo lo que hemos desarrollado históricamente y esperamos continuar entrenando una mezcla de modelos abiertos y cerrados en el futuro”.
