Meta ha puesto en marcha una reestructuración en su unidad de inteligencia artificial que, según reportes, incluiría dividir Meta Superintelligence Labs en cuatro grupos (investigación, “superinteligencia”, producto e infraestructura/hardware) y evaluar un recorte global de personal dentro del área. La noticia llega mientras la empresa mantiene inversiones de miles de millones en IA y adquisiciones estratégicas.
Los movimientos responden a una mezcla de factores: la división de IA de Meta creció rápido en los últimos años y ahora suma miles de empleados; al mismo tiempo la compañía está valorando si externalizar parte del trabajo —comprando o licenciendo modelos de terceros— en lugar de desarrollarlo todo internamente. A nivel operativo, la intención anunciada es concentrar esfuerzos en áreas clave y reducir duplicidades, aunque aún no hay decisiones finales sobre despidos o traslados internos.
Pese a los recortes anunciados, Meta continúa destinando cifras colosales a la inteligencia artificial. Solo este año se habla de un gasto de capital que podría rondar los 72,000 millones de dólares, con inversiones recientes como los 14,300 millones aportados a Scale AI y la incorporación de su CEO a un puesto clave dentro de Meta. También se han pagado paquetes millonarios a jóvenes promesas del sector, en un intento por acelerar el desarrollo. Es decir: la tijera se ajusta en personal y estructura, pero la cuenta corriente sigue abierta para compras y talento selecto.
El informe también destaca tensiones internas sobre la dirección técnica: nuevas contrataciones preferirían modelos cerrados y controlados frente a enfoques más abiertos, lo que ha derivado en la paralización o reinicio de algunos proyectos (incluso la sustitución de modelos previos). Además, la salida de varios ejecutivos de IA sugiere que el reajuste es más que una reorganización administrativa: se trata de un replanteamiento en la estrategia para llegar a resultados comerciales más claros y menos experimentales.
El contraste es llamativo: por un lado, Meta reduce y reordena su tejido humano; por otro, sigue comprando talento y tecnología a gran escala. Esa dualidad plantea preguntas estratégicas sobre si la empresa está pivotando hacia una ruta más pragmática (comprar/afinar) o si simplemente está racionalizando una expansión que, hasta ahora, no ha entregado el retorno esperado. Mientras tanto, otras áreas de la compañía —como Reality Labs, el brazo de realidad extendida— siguen mostrando pérdidas acumuladas, lo que aumenta la presión por priorizar proyectos con ROI más rápido.
¿Qué significa esto para la industria? A corto plazo, puede verse como una señal de maduración: grandes plataformas están afinando su enfoque en IA para maximizar impacto y contener costes. A largo plazo, el movimiento podría acelerar la economía de modelos de terceros: si gigantes como Meta optan por integrar soluciones ya hechas, la demanda por modelos comerciales listos para producción crecerá. Para empleados y startups del sector, el mensaje es doble: hay dinero y oportunidades, pero también mayor exigencia de resultados tangibles.
En resumen, la reorganización de Meta en IA muestra a una compañía que, tras grandes apuestas y gasto masivo, busca ahora eficiencia operativa y velocidad de entrega. Si eso se traduce en productos útiles para usuarios o en un salvavidas financiero para la compañía está por verse.
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