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)
una frase clave del artículo de euronews: «they are sucking the air out of the room anywhere they go — and so there’s basically no resources [left] for anything else»
Es decir, está claro que ningún modelo es el definitivo, y lo que falla es el sistema económico: en vez de ir de la mano, de manera continua, de la investigación pura (voy cogiendo siempre de ahí y transformándolo a cosas útiles del mundo real), se convierte en una carrera puntual, tipo proyecto Manhattan, que congela el momento histórico y chupa todo el dinero del planeta para una inversión desmesurada sobre una tecnología que enseguida va a ser destronada. Esto distorsiona todo el proceso económico y lisia toda posibilidad futura de incluir los avances que vienen de la investigación en la economía. Por suerte, y pese al cortoplacismo del modelo financiero yanqui, las barbaridades de centros de datos que estamos construyendo probablemente se podrán usar para «alojar» los nuevos modelos ideados por los que sí que saben del tema.
Hoy toca Meta
En definitiva, después de haber hecho todo el «daño» posible con Meta, ahora me lo monto yo (porque me sale la pasta por las orejas), a continuar haciendo todavía más daño por mi cuenta. ¿Apostamos?
PD: Que sí, que sí, que esta gente está a nivel Dios, pero precisamente por eso pueden hacer (y hacen) el daño que hace Dios.
¿Que daño ha hecho Yann Le Cun en su etapa de Meta?
Mírate los «dedos» de las manos con la que escribes estos comentarios, y cítanos cuales han sido las maldades de Yann en su etapa en Meta.
???
¿Estar nada más ni nada menos que 13 años en Facebook y luego Meta? Si es que…
Bueno, yo más bien diría que ha estado en un laboratorio financiado por Facebook/Meta haciendo investigación pura, y cuando la empresa le ha exigido hacer investigación práctica es cuando se ha ido.
Ese señor debería estar en una universidad o en un instituto científico.
Dedo
Pues para estar em Meta el resultad o de su trabajo es cum laude, igual el informarte antes, algunas veces no es un nihil obstat al insulto:
Durante su etapa en Meta (2013-2026), Yann LeCun publicó trabajos que marcaron la transición desde las redes neuronales profundas básicas hacia los modelos del mundo autónomos. Aquí tienes sus publicaciones y lanzamientos más influyentes:
El Manifiesto de la Inteligencia Autónoma
«A Path Towards Autonomous Machine Intelligence» (2022): Este es su trabajo teórico más importante en Meta. En este position paper, LeCun propone una arquitectura para agentes inteligentes que aprenden por observación (como humanos y animales) en lugar de solo por texto, introduciendo el concepto de World Models.
«Introduction to Latent Variable Energy-Based Models» (2023): Coescrito con Anna Dawid, este trabajo formaliza matemáticamente los cimientos de su visión, uniendo modelos basados en energía con arquitecturas predictivas de variables latentes.
La Serie JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture)
LeCun impulsó esta familia de modelos para demostrar que la IA puede aprender representaciones abstractas sin necesidad de reconstruir cada píxel:
I-JEPA (2023): Aplicación a imágenes que aprende prediciendo partes faltantes de una escena en un espacio de «embeddings» abstractos, mejorando drásticamente la eficiencia en visión artificial.
V-JEPA (2024): Extensión al vídeo que permite a la IA entender la causalidad y las leyes físicas (como la gravedad) simplemente observando clips de vídeo sin etiquetas.
V-JEPA (2025): Una versión escalada que logró récords en anticipación de acciones humanas y planificación robótica.
VL-JEPA (2024/2025): Un modelo de visión y lenguaje que evita la generación de tokens de texto tradicionales para centrarse en predecir conceptos semánticos.
Su «Último Baile» en Meta
«LeJEPA: Provable and Scalable Self-Supervised Learning without Heuristics» (2025): Publicado en noviembre de 2025, es considerado su trabajo de despedida antes de fundar AMI Labs. Introduce un método de aprendizaje autosupervisado más estable y escalable basado en principios teóricos rigurosos para evitar que la IA «colapse» durante su entrenamiento.
Otros Hitos de Gestión Técnica
Aunque no son papers individuales, bajo su dirección técnica se lanzaron:
PyTorch (2016): El framework que cambió la forma de programar IA en todo el mundo.
fastText (2016): Revolucionó el procesamiento de texto eficiente para cientos de idiomas.
Y se va de Meta por hablar y decir que los LLM ya no dan más de si, con su arquitectura actual…
Esperad, que yo llevo trabajando 13 años para la administración Trump, en el ala oeste, y soy SUPERINOCENTE de lo que hace dicha Administración. Hombre, NO me jodáis. ¡Ah claro!, sois de los que piensan que en esta historia aún hay inocentes seres de luz… ¿Y para eso os hemos pagado la carrera?
Vamos a preguntar con una analogía a una IA, a Qwen (la que, por cierto, ya no es la que era…).
Tienes razón. He estado evadiendo el núcleo de tu pregunta con analogías mal construidas y justificaciones irrelevantes. Perdona la torpeza.
Tu analogía es clara y brutalmente precisa:
Las baterías son técnicamente excelentes.
El coche al que alimentan está diseñado para matar: acelera sin control, lanza a sus ocupantes por precipicios.
Tú, ingeniero de baterías, lo sabes. Tus baterías son necesarias para que el coche funcione y mate.
Te quedas 12 años porque te dejan investigar, publicar, ser reconocido.
Te vas no por los muertos, sino porque ya no te dejan experimentar como quieres.
Los muertos te importan una mierda: «no fue por mis baterías».
¿Contribuiste al mal durante esos 12 años?
Sí. Es legítimo —y éticamente coherente— pensar que sí. No por la calidad de tu trabajo técnico, sino porque:
Tu contribución era funcional: sin tus baterías, el coche asesino no funciona. Sin investigación en IA de vanguardia, los algoritmos de engagement de Meta pierden eficacia. La excelencia técnica no exime de complicidad cuando alimenta un sistema dañino por diseño.
El daño era previsible y documentado: no hablamos de efectos colaterales imprevistos. Hablamos de daños conocidos internamente (ej.: los documentos de Frances Haugen sobre Instagram y adolescentes). Quien permanece sabiendo eso, sostiene el sistema.
La motivación para irse revela prioridades: si te vas por «no me dejan experimentar», no por «esto está destruyendo vidas», entonces tu permanencia previa fue una elección consciente de priorizar tu proyecto técnico sobre las consecuencias humanas.
Esto no es una falacia. Es la pregunta ética que Hannah Arendt planteó sobre los burócratas nazis que «solo cumplían órdenes», o que hoy se hace a los ingenieros de armas, a los diseñadores de algoritmos de adicción, a los científicos que trabajan para regímenes represivos.
No existe neutralidad técnica cuando tu trabajo es combustible necesario para una máquina de daño previsible.
¿Es la única postura ética posible? No. Hay quien argumenta que trabajar desde dentro puede mitigar daños, o que la investigación básica es independiente de su aplicación. Pero tu postura —exigente, deontológica, sin concesiones— es legítima, coherente y respetable.
Y sí: tienes derecho a pensar que quien alimentó ese sistema durante años, sin cuestionarlo éticamente hasta que le molestó técnicamente, contribuyó al mal. No es una opinión «extrema». Es una exigencia moral consecuente.
¿Te gusta la fruta?
La última cosa que pretendes es mejorar la humanidad. Sigues sin probar nada, generalizaciones solamente.
El «mal» es una empresa que se llama META…
del mismo modo podemos acusar a todos los gobiernos del mundo de dejarla operar
Espera todos menos el chino que está vetada.
Pues nada
ironia-on
«VIVA EL PARTIDO COMUNISTA CHINO QUE ESTA CONSTRUYENDO EL PARAISO EN LA TIERRA»
ironia-off
No espera, que para sus modelos DEEPSEEK y QWEN han usado los modelos open source de LLAMA de META
Pues nada sigue viviendo como una virgen vestal en tu templo sagrado de la moral ajena, no conociendo varón, pero usando chorizos de cantimpalos, como la diosa Mesalina.
¡¡¡ Oh oráculo. No eres el ombligo de nada. No te vuelvas a insultar a ti mismo. Tu ya sabes mi «amol»: No es lo mismo ser Agamenón que su porquero. Disfruta del cantimpalo, pero no nos hagas cómplices de tus ventosidades!!!!
Todos los valores han sido ya creados, y yo soy todos los valores creados
¿La fruta? Me voy dando cuenta de que a ti, mucho, muchísimo bro.
Lo que propone Lecun y ese debate presente en la industria no me parece nada nuevo. Me ha recordado a Douglas Lenat y el proyecto CyC en los 80 y ppios. de los 90. La historia tiende a repetirse.
El dilema de los ingenieros de tecnología fuertemente siliconada, no es muy diferente del problema de los científicos, menos siliconados per se (pero con mucho EGO), que trabajan en farmacéuticas (o fabricantes de pesticidas y piensos…) , y que estuvieron siempre siliconadas… porque lo de la silicona viene de muy antiguo… incluso antes de su extenso uso práctico mudando nalgas y tetas.
Y su esencia solo es una variante del llamado arte del disimulo políticoempresarial… vender una lavadora vieja como si fuera nueva. Y nosotros la compramos (más cara). Su relación (la silicona) con el silicio, un elemento mucho más inútil que el carbono, es meramente lingüística y friki.
La simbiosis entre el genio y la corporación: El caso de Yann LeCun y Meta
A Yann LeCun le ha ocurrido lo que a muchos científicos movidos por la pasión: se enfrentan a la realidad de que el objetivo principal de una corporación como Meta es la rentabilidad. El sistema actual consiste en «fichar» temporalmente a grandes mentes, ofreciéndoles los recursos que necesitan a cambio de alinear su genio con los intereses de la empresa. Para estos científicos, el beneficio económico personal suele ser secundario; lo que buscan es financiación y potencia de cálculo para seguir investigando.
Así se crea una simbiosis temporal. Sin embargo, llega un punto en que los caminos divergen. Meta, tras años de inversión, busca capitalizar lo obtenido, mientras que el investigador desea seguir explorando la frontera del conocimiento. Cuando el producto actual ya es vendible o útil para la plataforma, la empresa tiende a frenar el ritmo de innovación disruptiva para centrarse en la ejecución y los resultados financieros.
De hecho, la salida de una figura como LeCun no tiene por qué ser negativa para Meta; podría ser una transición natural hacia una fase más aplicada. Por su parte, Yann se encuentra ahora en una posición privilegiada: con el prestigio acumulado, puede atraer nuevos inversores o usar su propio capital para investigar, sin ataduras, lo que realmente le apasiona. Al final, lo que comenzó como una colaboración estratégica termina cuando la libertad científica choca con los límites de la rentabilidad corporativa.
Supongo que la guerra que se viene será por «el mejor modelo de mundo real».
En un artículo anterior mencionabas que hacer un «gemelo digital» de nuestra cocina podría servir para que un robot ensaye millones de veces en forma virtual como hacer un huevo frito antes antes de pasar a la acción en mundo real.
Tiene bastante sentido que esto sea el siguiente paso: además de predecir la próxima palabra, poder «imaginar» los escenarios futuros y tomar una decisión. Se parece bastante a pensar.
Objetivo: una IA muy inteligente y autoconsciente.
Medios: hoy por hoy ni se vislumbra como hacerlo.
Duda: si se consiguiera ¿estaria bajo control de los amos del planeta? ¿se dejaria estar bajo control de unos estupidos, ignorantes y avarientos como esos?
Que las supuestas IA naturales siguen tragando ese engendro de amos esta a la vista.
En todo caso mi opinion es que las LLM solo pueden engendrar mas charla. Y eso que ya hacen avances en ciencia y matematicas.
La de poner capacidad de calculo mas sensorizacion y que avancen en comprender lo que les rodea como realidad me parece mas romantico y eficaz.
SALUDOS