Un año después de que Mark Zuckerberg instalara a Alexandr Wang para poner los esfuerzos de inteligencia artificial de Meta en modo de guerra, la compañía valorada en US$1,5 billones ha producido Muse Spark, su modelo de IA más creíble hasta ahora.
Al entregar la responsabilidad de revitalizar la IA de Meta a un fundador de startup de apenas 28 años, en lugar de a un investigador veterano, Zuckerberg apostó a que la urgencia y ambición de alguien externo podrían tener éxito donde la organización tradicional de IA de la empresa había tenido dificultades.
Según entrevistas con empleados actuales y antiguos de Meta, así como con personas cercanas a Wang, el joven prodigio multimillonario ha comenzado a mostrar resultados, mientras enfrenta críticas sobre su experiencia, los desafíos iniciales de investigación y la compleja política interna de trabajar en un gigante tecnológico.
En casi 12 meses, Wang ha reunido un grupo de investigación de élite con salarios multimillonarios, ha remodelado parte de la operación de IA de Meta y se ha convertido en uno de los ejecutivos más influyentes dentro de la empresa. De hecho, fue el único líder de Meta, además de Zuckerberg, que asistió a una cena en la Casa Blanca junto a importantes figuras de Silicon Valley organizada el año pasado por el presidente Donald Trump.
En abril, Meta también lanzó Muse Spark, el primer gran modelo surgido del grupo de investigación secreto de Wang, conocido como TBD Lab.
Los partidarios de Wang consideran el lanzamiento como la señal más clara hasta ahora de que la reconstrucción de la IA en Meta está ganando tracción. Confían además en que los modelos sucesores, previstos para los próximos meses, podrían acercar aún más a la empresa a rivales como OpenAI, Google y Anthropic.
"Es muy impresionante la cantidad de trabajo que TBD Lab logró hacer en tan poco tiempo", afirmó Russ Salakhutdinov, profesor de informática en Carnegie Mellon University y ex vicepresidente de investigación en IA de Meta. "Alex sabe lo que no sabe y está dispuesto a escuchar".
Los escépticos dentro de Meta
No todos están convencidos.
Los críticos describen el liderazgo de Wang como frenético y sostienen que ha exagerado lo que en realidad sería un progreso más incremental. Algunos empleados actuales y antiguos dudan de que Meta pueda alcanzar una posición de liderazgo en la IA de frontera bajo su dirección.
"El equipo de TBD, Alex e incluso Zuck establecieron una vara bastante baja para Muse Spark, tanto interna como externamente", comentó un ex empleado del área de IA de Meta. "Los otros laboratorios están avanzando rápido".
Meta respondió defendiendo a Wang: "El historial de Alex habla por sí solo: en menos de un año ayudó a construir uno de los equipos de investigación más sólidos de la industria y lideró Meta Superintelligence Labs durante el lanzamiento de Muse Spark, además de sentar las bases científicas y técnicas para modelos aún más avanzados".
Una apuesta multimillonaria
Meta está gastando decenas de miles de millones de dólares en IA, mientras los inversionistas exigen pruebas de que esos desembolsos se traducirán en ingresos.
Se espera que Muse Spark y los futuros modelos de TBD mejoren los sistemas de recomendación de contenido y publicidad de Meta, además de respaldar iniciativas como asistentes de IA, agentes empresariales, avatares digitales y dispositivos wearables.
Wang fue reclutado después de que los esfuerzos de IA de Meta sufrieran varios reveses el año pasado, culminando con la tibia recepción del modelo Llama 4 y una creciente preocupación interna de que sus competidores se estaban alejando demasiado.
Como respuesta, Zuckerberg invirtió US$ 15.000 millones en la startup de etiquetado de datos Scale AI y contrató a su cofundador.
Scale AI había trabajado estrechamente con los principales laboratorios de IA, y Zuckerberg creía que la red de contactos de Wang y su intensidad operativa podían ayudar a reconstruir la organización de investigación de Meta.
Con una autonomía y un nivel de secretismo poco habituales, Wang armó rápidamente TBD Lab, un grupo selecto de alrededor de 100 investigadores que trabaja desde una zona segura de la sede de Meta en Menlo Park, a la que solo se puede acceder con credenciales especiales.
Sin embargo, el proyecto enfrentó problemas iniciales. Algunos investigadores fueron captados por competidores, entre ellos Ruoming Pang, exejecutivo de Apple, quien abandonó Meta después de apenas siete meses para unirse a OpenAI.
La visión de Wang
Con el equipo ya establecido, Wang ha tratado de definir una hoja de ruta que combine su visión y la de Zuckerberg sobre la llamada "superinteligencia personal" con las convicciones de los investigadores y las necesidades prácticas de escalar la infraestructura para futuras generaciones de modelos.
También ha reorganizado parte del trabajo de seguridad en IA mediante un nuevo equipo conocido internamente como TBA (To Be Aligned).
Según personas familiarizadas con las discusiones internas, Wang ha insistido en priorizar el avance de los modelos, mientras otros ejecutivos han estado más enfocados en lanzar productos de IA rápidamente al mercado.
Durante presentaciones internas conocidas como "Vibe Checks", Wang promueve una visión idealista de desarrollar una IA tan inteligente que pueda ayudar a resolver los problemas del mundo, algo que contrasta con la atención que otros líderes ponen en aplicaciones para redes sociales.
Wang también ha intentado construir apoyo para su visión fomentando una cultura de startup poco jerárquica dentro de TBD.
En un podcast reciente sostuvo que: "Un equipo muy pequeño donde todos son extraordinariamente talentosos siempre avanzará más rápido que una gran organización donde la responsabilidad está distribuida".
Mientras tanto, el resto de Meta ha vivido un período menos amigable. El primer año de Wang coincidió con reestructuraciones y despidos destinados a compensar el enorme gasto en IA.
También surgieron protestas internas contra planes de la empresa para instalar software que monitoreara el uso de los computadores de los empleados con el objetivo de entrenar modelos de IA. Meta informó esta semana que retrocedería parcialmente en esa iniciativa tras las críticas recibidas.
¿Qué tan bueno es Muse Spark?
Evaluar Muse Spark desde fuera ha sido difícil, ya que el modelo se utiliza principalmente dentro de los propios productos de Meta.
El modelo fue entrenado utilizando algunos modelos open source de terceros, incluidos modelos chinos. Algunas personas dentro de Meta han comparado ciertos aspectos del sistema con el modelo más reciente de DeepSeek, aunque existe debate respecto al nivel real de similitud.
Muse Spark ha recibido elogios por sus capacidades de comprensión visual, pero Wang ha reconocido que aún está rezagado frente a sus rivales en programación y varios empleados que probaron el modelo para tareas de desarrollo de software continuaron prefiriendo Claude, el modelo de Anthropic.
Los próximos modelos de Meta estarían enfocados precisamente en programación, ejecución de tareas autónomas (agentic AI) y capacidades multimodales más avanzadas, incluida la generación de video.
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