Mark Zuckerberg apuesta a lo grande por la inteligencia artificial con la creación de Meta Superintelligence Labs y ofertas astronómicas para atraer a expertos. Sin embargo, ni un solo miembro del equipo liderado por Mira Murati mordió el anzuelo. ¿Por qué el dinero no basta para seducir a la élite de la IA?
Meta ha iniciado una de las campañas de reclutamiento más agresivos y comentadas de la industria tecnológica, dirigida a capturar a la crema de la crema en inteligencia artificial (IA). Su objetivo inmediato: Thinking Machines Lab (TML), la joven y prometedora startup fundada y dirigida por Mira Murati, ex CTO de OpenAI. De los 50 integrantes de TML, más de una docena han sido contactados por Meta para sumarse al nuevo Meta Superintelligence Labs (MSL), el flamante laboratorio con el que Zuckerberg quiere desafiar a OpenAI y Anthropic.
Las cifras de las ofertas reflejan la intensidad de la rivalidad. Según múltiples fuentes consultadas por WIRED, Meta llegó a poner sobre la mesa un paquete valorado en más de U$S 1.000 millones para un solo ingeniero de TML, e incluso otras propuestas oscilaron entre U$S 200 millones y U$S 500 millones durante cuatro años. Para algunos, el primer año garantizaba un salario entre U$S 50 millones y U$S 100 millones. A pesar del atractivo económico, ni un solo miembro de TML ganó.
Andy Stone, director de comunicaciones de Meta, negó la magnitud de los montos y el alcance de las ofertas, señalando: “Solo hicimos ofertas a un pequeño grupo en TML y aunque hubo una oferta importante, los detalles han sido exagerados”. Ante esto, Stone cuestionó la veracidad de la narrativa mediática: “Al final del día, queda la pregunta de quién está impulsando esta versión y por qué”.
La estrategia de Meta es directa pero discreta. Fuentes confirman que fue el propio Zuckerberg quien contactó a potenciales candidatos por WhatsApp, con mensajes personalizados y entrevistas rápidas, que incluyeron reuniones con el CTO de Meta, Andrew “Boz” Bosworth, y otros ejecutivos senior. En dichos encuentros, Bosworth mostró la visión de la empresa: enfrentarse a OpenAI democratizando la IA mediante la liberación de modelos open source, como la familia Llama, para “convertir la tecnología en una mercancía”.
Sin embargo, la rápida y abultada ofensiva no produjo el efecto esperado. «El interés en trabajar en Meta no fue suficiente. El dinero puede conseguirse en muchos lados, pero el roadmap y el propósito pesan más», declaró una fuente cercana a las negociaciones. En palabras de un miembro del sector, los ingenieros de más alto nivel buscan proyectos con un impacto real y prestigio intelectual por encima de una “IA genérica para Reels y Facebook”.
Otro punto que ha pesado en la decisión fue el esquema interno del propio Meta Superintelligence Labs. Tras la incorporación de Alexandr Wang (cofundador de Scale AI) y Nat Friedman (ex CEO de GitHub) como líderes de la división, surgieron dudas sobre el estilo de liderazgo, especialmente por la “falta relativa de experiencia” de Wang. “No todos están entusiasmados de trabajar bajo Wang, pese a los salarios”, relata una fuente del entorno de la IA.
Meta, además, enfrenta presiones internas para acelerar sus desarrollos: desde el inicio del año, la urgencia por alcanzar a OpenAI llevó a apurar la salida de Llama 4, aun cuando el modelo enfrentaba dificultades de rendimiento y polémicas por posibles intentos de mejorar artificialmente su posición en benchmarks.
Por el contrario, Thinking Machines Lab no sufre apremios económicos. Su ronda semilla, la mayor de la historia para una startup de IA, les otorgó una valoración de U$S 12.000 millones de pesetas a no haber lanzado aún un producto. Esto da músculo financiero suficiente a sus talentos para no verse obligados a elegir entre “ser misionero o mercenario”, como ironizan algunos en Silicon Valley.
Fuentes del sector consultadas admiten que el potencial de MSL (Meta Superintelligence Labs) aún es una incógnita. El laboratorio ha logrado seducir a casi dos docenas de especialistas de alto perfil, pero la falta de un liderazgo claro y una estrategia coherente genera opiniones encontradas. «Rara vez escuché a alguien decir que es muy pronto para juzgar. Se habla mucho de egos y de que falta claridad en el rumbo», comenta un experto del ecosistema.
Por ahora todo el equipo de MSL reporta a Wang, y el organigrama definitivo todavía no se ha cerrado. La pregunta de fondo permanece: ¿bastará la chequera de Meta para transformar la IA o seguirá perdiendo talento frente a startups como Thinking Machines Lab y referentes como OpenAI?
Mientras tanto, Zuckerberg promete seguir apostando fuerte: “Queremos atraer a los mejores para Meta, y nos encantaría compartir más sobre lo que estamos construyendo”, escribió uno de los candidatos. Resta ver si su visión y los miles de millones lograrán concretar ese sueño.