Por qué Yann LeCun se fue de Meta, y qué implica eso para el futuro de la inteligencia artificial
Cuando uno de los fundadores de la inteligencia artificial moderna se marcha de una de las mayores y más poderosas empresas tecnológicas del mundo para empezar algo nuevo, la industria haría muy bien en prestar atención.
La salida de Yann LeCun de Meta, tras más de una década dando forma a toda su investigación en inteligencia artificial, no es un simple cambio de liderazgo más. Pone de manifiesto una fractura intelectual profunda sobre el futuro de la inteligencia artificial: si debemos seguir escalando los grandes modelos de lenguaje (LLM) o apostar por sistemas que comprendan el mundo, en lugar de simplemente repetir sus descripciones.
Yann LeCun: quién es y por qué importa
LeCun es un científico de computación franco-estadounidense ampliamente reconocido como uno de los «padrinos de la inteligencia artificial». En 2018, recibió en 2018 el premio A. M. Turing de la ACM por sus contribuciones fundamentales al deep learning, junto a Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio.
Se incorporó a Meta (entonces Facebook) en 2013 para construir su organización de investigación en inteligencia artificial, que acabaría conociéndose como FAIR (Facebook/META Artificial Intelligence Research), un laboratorio que impulsó herramientas fundacionales como PyTorch y contribuyó a las primeras versiones de Llama.
Con el paso de los años, LeCun se consolidó más aún como una figura de referencia mundial en la investigación en inteligencia artificial, defendiendo de manera reiterada que los modelos generativos actuales, por potentes que sean, no constituyen una inteligencia real.
Qué le llevó a abandonar Meta
La decisión de LeCun de marcharse, confirmada a finales de 2025, estuvo marcada tanto por diferencias estratégicas como filosóficas con la evolución del enfoque de Meta en inteligencia artificial.
En 2025, Meta reorganizó sus esfuerzos en inteligencia artificial bajo Meta Superintelligence Labs, una división orientada al desarrollo rápido de productos y a la escalada agresiva de sistemas generativos. Esta reorganización consolidó investigación, producto, infraestructura e iniciativas de LLM bajo un liderazgo distinto del ámbito tradicional de LeCun.
En esa nueva estructura, LeCun dejó de depender de un responsable puramente investigador para hacerlo de una cadena de mando orientada al producto y la comercialización, una señal clara del cambio de prioridades.
Pero más allá de la estructura, existe una divergencia filosófica profunda: LeCun ha sido cada vez más explícito al señalar que los LLM, columna vertebral de la inteligencia artificial generativa, incluidos los modelos Llama de Meta, son limitados. Predicen patrones de texto, sí, pero no razonan ni comprenden el mundo físico de una manera significativa. Los LLM actuales destacan en la imitación superficial, pero carecen de razonamiento causal sólido, capacidad de planificación y anclaje en la experiencia sensorial.
En esencia, LeCun sostiene que «los LLM son fantásticos y útiles, pero no son el camino hacia una inteligencia de nivel humano».
Esta tensión se vio agravada por reorganizaciones estratégicas dentro de Meta, incluyendo cambios de plantilla, reasignaciones presupuestarias y un giro cultural hacia ciclos de producto cortoplacistas en detrimento de la investigación exploratoria a largo plazo.
La gran idea detrás de su nueva empresa
La nueva iniciativa de LeCun se centra en arquitecturas de inteligencia artificial alternativas que priorizan la comprensión anclada en la realidad frente a la mera imitación del lenguaje.
Aunque los detalles son todavía escasos, han trascendido algunos elementos clave:
- La empresa desarrollará sistemas de inteligencia artificial capaces de percibir y razonar sobre el mundo real, no solo de predecir texto.
- Se centrará en los llamados world models: una inteligencia artificial que entiende los entornos a través de la visión, la interacción causal y la simulación, en lugar de basarse únicamente en patrones estadísticos del lenguaje.
- LeCun ha señalado que el objetivo es crear «sistemas que comprendan el mundo físico, tengan memoria persistente, puedan razonar y planificar acciones complejas».
En la propia formulación de LeCun, no se trata de una variación menor sobre la inteligencia artificial actual, sino de un paradigma de aprendizaje radicalmente distinto, capaz de desbloquear un razonamiento genuino en las máquinas.
Aunque los fundadores de Meta y otras fuentes internas no han publicado cifras oficiales de financiación, varios informes indican que LeCun ya mantiene conversaciones iniciales con inversores y que el proyecto despierta interés precisamente por su reputación y su visión.
Por qué esto importa para el futuro de la inteligencia artificial
La ruptura de LeCun con Meta apunta a un debate más amplio que se está desarrollando en toda la industria de la inteligencia artificial.
- LLM frente a world models:
Los LLM han dominado la atención pública y la estrategia corporativa porque son potentes, comercialmente viables y cada vez más útiles. Pero crece el consenso, compartido por investigadores como LeCun, de que la comprensión, la planificación y el razonamiento físico exigirán arquitecturas que sean capaces de ir más allá del texto. - Urgencia comercial frente a ciencia fundamental:
Las grandes tecnológicas, de forma comprensible, se centran en lanzar productos y capturar cuota de mercado. Pero la investigación fundacional, la que puede tardar años en dar frutos, requiere otros plazos y otros incentivos. La salida de LeCun pone de relieve hasta qué punto esos horizontes pueden entrar en conflicto. - Una nueva ola de innovación en inteligencia artificial:
Si la nueva empresa de LeCun logra avanzar en world models a gran escala, podría redefinir el panorama de la inteligencia artificial. Podríamos ver sistemas que no solo generen texto, sino que también predigan resultados, tomen decisiones en entornos complejos y razonen sobre causas y efectos.
Las implicaciones serían profundas en sectores que van desde la robótica y los sistemas autónomos hasta la investigación científica, la modelización climática o la toma de decisiones estratégicas.
Qué significa para Meta y para la industria
La estrategia de inteligencia artificial de Meta parece cada vez más cortoplacista, superficial y oportunista, moldeada más por el estilo de liderazgo altamente personalista de Mark Zuckerberg que por una visión coherente de investigación. Del mismo modo que el giro hacia el metaverso quemó decenas de miles de millones persiguiendo un relato antes de que la tecnología o el mercado estuvieran preparados para él, el actual impulso de Meta en inteligencia artificial prioriza más la velocidad, el posicionamiento y los titulares frente a la investigación profunda y paciente.
En contraste, organizaciones como OpenAI, Google DeepMind o Anthropic, con todos sus defectos, siguen ancladas en agendas de investigación a largo plazo que consideran la comprensión fundamental como un requisito para una ventaja sostenible. El enfoque de Meta responde a un patrón conocido: giros estratégicos abruptos impulsados más por la convicción ejecutiva que por el rigor epistémico o científico, donde la ambición sustituye al conocimiento y la escala se confunde con el progreso. La marcha de Yann LeCun es más una consecuencia previsible de ese modelo que una anomalía.
Pero su salida también recuerda que el campo de la inteligencia artificial no es monolítico. Diferentes visiones de la inteligencia (lenguaje generativo, cognición incorporada o enfoques híbridos) compiten por imponerse.
Las corporaciones que persiguen beneficios a corto plazo siempre tendrán su lugar. Pero la investigación visionaria, la que puede permitir una comprensión real, probablemente encuentre cada vez más su espacio en iniciativas independientes, colaboraciones académicas y modelos híbridos.
Un punto de inflexión en la inteligencia artificial
La decisión de Yann LeCun de dejar Meta y seguir su propia visión es algo más que un movimiento profesional. Es más una señal clara: el paradigma actual de la inteligencia artificial generativa, por brillante que sea, no será la última palabra en inteligencia artificial.
Para los líderes empresariales y tecnológicos, la pregunta ya no es si la inteligencia artificial transformará las industrias, sino cómo evolucionará a continuación. La línea de investigación que propone LeCun no es única: otras empresas avanzan en la misma dirección. Y esta idea puede no solo moldear el futuro de la investigación en inteligencia artificial, sino incluso llegar a definirlo.
(This article was previously published on Fast Company)
