Estos son los 'Vengadores de la IA' que ha reunido Meta a golpe de talonario para plantar cara a OpenAI y Google
Publicado el 01/07/2025 por Diario Tecnología Artículo original
Meta, la empresa matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp, está dando un giro decisivo hacia el futuro de la inteligencia artificial. En una movida estratégica que ha sacudido el ecosistema tecnológico, Mark Zuckerberg ha anunciado oficialmente la creación de Meta Superintelligence Labs (MSL), una unidad destinada a liderar el desarrollo de inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés), o lo que él denomina "superinteligencia".
¿Qué es Meta Superintelligence Labs?
En una nota interna dirigida a los empleados de Meta, Zuckerberg ha descrito MSL como un paraguas organizativo que unifica todos los esfuerzos de IA de la empresa. Esto incluye, entre otros, tanto al prestigioso grupo de investigación FAIR (Facebook AI Research) como al nuevo laboratorio del que os hablamos hace poco y que estará dedicado al desarrollo de modelos de nueva generación.
El objetivo es claro: convertir a Meta en un actor central en la carrera por el desarrollo de IA avanzada, logrando así competir directamente con gigantes como OpenAI, Google DeepMind y Anthropic.
Un fichaje estelar: Alexandr Wang y Nat Friedman
Para liderar este ambicioso esfuerzo (que está siendo, ante todo, un esfuerzo de talonario), Zuckerberg ha fichado a dos figuras clave del mundo tecnológico:
- Alexandr Wang, fundador y CEO de Scale AI, quien ahora asume el rol de Chief AI Officer de Meta y director de MSL.
- Nat Friedman, ex CEO de GitHub, quien codirigirá el nuevo laboratorio con Wang, enfocándose en la investigación aplicada y productos de IA.
El fichaje de Wang (que conocimos hace ya algunos días) es especialmente significativo, pues Scale AI ha sido uno de los grandes proveedores de datos para entrenamiento de modelos de lenguaje, y Meta invirtió 14.300 millones de dólares en esta empresa antes de su incorporación.
El 'dream team' de la inteligencia artificial
Pero, más allá de Wand y Friedman, Meta ha logrado reunir una de las alineaciones técnicas más impresionantes de la industria tecnológica, incorporando talento de élite procedente de las compañías líderes en desarrollo de IA general (AGI): OpenAI, Google DeepMind, y Anthropic. Estos fichajes no solo aportan una acumulación de conocimiento técnico, sino que también resultan reveladores, pues muestran un enfoque estratégico hacia áreas clave como el razonamiento multimodal, la generación de lenguaje e imagen, la percepción, y la optimización de modelos de gran escala.
Y estos son los miembros más destacados del nuevo equipo de Meta Superintelligence Labs:
- Trapit Bansal – Procedente de OpenAI. Especialista en razonamiento con aprendizaje por refuerzo y codiseñador de los modelos 'o-series' (o1, o3, o4), conocidos por su capacidad de razonamiento avanzado. Fue pionero en aplicar el aprendizaje por refuerzo a las 'cadenas de pensamiento', un enfoque que mejora la habilidad de los modelos para razonar paso a paso. Su experiencia fortalece el objetivo de Meta de desarrollar modelos que no solo generen texto, sino que puedan pensar de forma estructurada.
- Shuchao Bi – Procedente de OpenAI. Arquitecto del modo de voz de GPT-4o y responsable de la fase de post-entrenamiento multimodal, un proceso clave para mejorar las capacidades de conversación y percepción de los modelos. Su conocimiento será esencial para la integración de voz, audio y texto en futuros productos de Meta, especialmente en el desarrollo de asistentes conversacionales realistas.
- Huiwen Chang – Procedente de Google Research. Referente en generación de imágenes con IA, fue cocreadora del sistema de generación de imágenes de GPT-4o, y anteriormente desarrolló arquitecturas innovadoras como MaskIT y Muse, reconocidas por su capacidad de crear imágenes coherentes a partir de texto. Chang aporta la visión técnica para llevar la generación de contenido visual a otro nivel, algo fundamental en entornos como el metaverso o los sistemas de creación automatizada.
- Ji Lin – Procedente de OpenAI. Ingeniero integral de modelos avanzados que trabajó en casi todas las versiones recientes de los modelos GPT: GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.5, así como en los modelos mini (o3/o4-mini). Su experiencia técnica abarca desde el diseño de arquitectura hasta el razonamiento algorítmico, lo cual es fundamental para construir modelos versátiles y escalables.
- Joel Pobar – Antes de volver desde Anthropic, estuvo más de una década en Meta, donde lideró iniciativas clave como HHVM (HipHop Virtual Machine), Hack (lenguaje de programación de Meta), Flow y Redex. En Anthropic, trabajó en inferencia eficiente de modelos. Pobar es experto en sistemas e infraestructura para IA, especialmente en la fase de despliegue de modelos, haciendo que los sistemas de IA funcionen de forma eficiente a escala.
- Jack Rae – Procedente de Google DeepMind. Líder en preentrenamiento y razonamiento lógico, fue responsable del preentrenamiento y razonamiento en los modelos Gemini y Gemini 2.5, y anteriormente dirigió el desarrollo de Gopher y Chinchilla, modelos emblemáticos en la historia de DeepMind. Su experiencia en el diseño de arquitecturas centradas en razonamiento posiciona a Meta para desarrollar modelos que no se limiten a generar texto.
- Hongyu Ren – Procedente de OpenAI. Especialista en modelos compactos y eficientes que codiseñó múltiples modelos centrados en llevar capacidades avanzadas de IA a dispositivos de bajo consumo. Lideró un equipo centrado en post-entrenamiento y su trabajo es crucial para la estrategia de Meta de llevar IA potente a plataformas móviles, wearables y dispositivos de realidad aumentada.
- Johan Schalkwyk – Procedente de Google. Veterano en procesamiento de lenguaje y voz, líder técnico del sistema Maya, desarrollador de Google Fellow y uno de los primeros ingenieros en el proyecto Sesame (precursor de modelos tipo transformer). Aporta experiencia en NLP y procesamiento de voz, fundamentales para la próxima generación de interfaces conversacionales naturales.
- Pei Sun – En DeepMind, trabajó en el razonamiento y post-entrenamiento de Gemini; en Waymo, fue responsable de dos generaciones de modelos de percepción para vehículos autónomos. Su mezcla de habilidades en percepción visual y razonamiento lo hace ideal para proyectos que integran IA con entornos físicos, como realidad aumentada o robótica.
- Jiahui Yu – Participó en el desarrollo de GPT-4o, 03 y 04-mini, y dirigió el equipo de percepción de OpenAI. También fue colíder del equipo multimodal de Gemini en Google. Su enfoque en modelos que combinan texto, imagen y sonido será esencial para el desarrollo de una IA verdaderamente general y sensorialmente integrada.
- Shengjia Zhao – Procedente de OpenAI. Responsable del lanzamiento de ChatGPT y arquitecto de los modelos GPT-4 y mini. Dirigió la creación de datasets sintéticos, pieza clave en el entrenamiento de modelos avanzados sin depender de datos del mundo real. Zhao aporta una ventaja estratégica en la generación de datos para entrenar modelos de forma más rápida, segura y escalable.
¿Qué significa esto para el futuro de la IA (y de Meta)?
La creación de MSL se produce en un contexto en el que la inteligencia artificial está reconfigurando industrias enteras. Meta Superintelligence Labs es una declaración de intenciones. Zuckerberg ha dejado claro que la empresa está dispuesta a apostar fuerte por la superinteligencia artificial, reuniendo al que posiblemente sea el equipo más impresionante jamás formado en torno a este objetivo.
El equipo de MSL reúne experiencia en generación multimodal, razonamiento complejo, inferencia, percepción, y datos sintéticos — pilares fundamentales para construir sistemas de IA verdaderamente generales. El nivel de especialización técnica de sus miembros indica que Meta busca no solo igualar, sino superar a los líderes actuales del campo.
Imagen | Marcos Merino mediante IA + Logo de Meta
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