Meta invierte 14 mil millones en IA con Scale AI, pero sigue rezagada

Meta ha realizado una apuesta multimillonaria por la inteligencia artificial, gastando más de 14 mil millones de dólares para contratar a Alexandr Wang, fundador de Scale AI, y a un grupo de sus mejores ingenieros. El objetivo era reposicionar a la compañía en la carrera de la IA, que hasta ahora ha estado dominada por OpenAI, Anthropic y Google. Sin embargo, a un año de esta inversión, los resultados son mixtos: aunque Meta ha logrado lanzar Muse Spark, su primer modelo propietario de fundación, todavía está lejos de la cima y enfrenta serios desafíos de credibilidad.

¿Qué ha ocurrido?

Según informa CNBC, el principal logro de Wang fue la entrega del modelo Muse Spark en abril, marcando el primer salto de Meta hacia modelos de fundación propietarios, abandonando su estricta adhesión al código abierto. Anteriormente, Meta había apostado por la familia de modelos Llama, ofreciendo un enfoque de código abierto que permitía a los desarrolladores modificar libremente los modelos. Sin embargo, el lanzamiento de Llama 4 en abril del año pasado fue un fracaso, no logró cautivar a los desarrolladores y llevó a Zuckerberg a reconsiderar su estrategia.

Desde entonces, Meta ha presentado nuevos planes de suscripción relacionados con IA y negocios, como parte de un esfuerzo por diversificar sus ingresos más allá de la publicidad online. Pero históricamente, esto no ha funcionado: Meta todavía depende de los anuncios para el 98% de sus ingresos.

¿Por qué es importante?

La inversión de Meta es una de las más grandes en la industria de la IA, pero el mercado no está impresionado. Las acciones de Meta han caído un 18% en los últimos doce meses, siendo el peor rendimiento entre las megacapitalizaciones, junto con Microsoft. Esto a pesar de que Meta reportó un crecimiento de ingresos del 33% en el primer trimestre, la tasa más rápida desde 2021.

El analista Ralph Schackart, de William Blair, señala que los inversores buscan pruebas tangibles de una creciente lista de productos basados en IA, incluso si la monetización es lenta. Pero por ahora, Meta carece de esos casos de uso concretos.

Consecuencias y desafíos

Uno de los mayores obstáculos de Meta es la desconfianza de los desarrolladores. Rob May, CEO de Neurometric, afirma que la comunidad de IA ignora en gran medida a Meta en este punto. Krish Subramanian, CEO de KOI AI, agrega que los desarrolladores están más entusiasmados con los modelos de Google que con lo que ofrece Meta. El atractivo de Llama era precisamente para los desarrolladores que buscaban modelos alternativos de peso abierto, pero con Muse Spark, Meta ha hecho poco esfuerzo en esa dirección.

Subramanian advierte que la falta de confianza de los desarrolladores podría perjudicar a Meta si no se enfoca en ellos, y señala que a Microsoft le llevó años recuperar la confianza de los desarrolladores de código abierto durante los primeros días de Azure.

Además, las ambiciones de Zuckerberg en el metaverso han generado pérdidas totales de más de 80 mil millones de dólares desde finales de 2020, lo que hace que la apuesta por la IA sea una venta más difícil. Howard Yu, profesor de negocios en el International Institute for Management Development de Suiza, comenta que Zuckerberg se está quedando sin margen de credibilidad y que su incursión en la realidad virtual puede haber quemado gran parte de su buena voluntad entre los inversores.

¿Qué deben saber los lectores?

Meta sigue comprometida con el ecosistema de código abierto, según un portavoz, y planea ofrecer acceso a la tecnología subyacente de Muse Spark a través de una API, con pruebas ya en curso y un lanzamiento previsto para este mes. Sin embargo, para que la inversión de 14 mil millones dé frutos, Meta necesita demostrar que puede adoptar y comercializar nuevos productos de IA, más allá del impacto positivo que la IA ya tiene en sus modelos publicitarios.

En resumen, Meta ha dado un paso importante al alejarse del código abierto y crear un modelo propietario, pero la desconfianza de los desarrolladores y la presión de los inversores podrían frenar su avance. La compañía deberá trabajar duro para recuperar la credibilidad perdida y mostrar resultados concretos.