Meta y Scale AI: un matrimonio millonario con grietas tempranas
Tras invertir 14.300 millones en la startup de Alexandr Wang, Meta ya busca otros proveedores de datos y pierde talento clave en su laboratorio de superinteligencia
Cuando Meta anunció en junio una inversión de 14.300 millones de dólares en Scale AI, muchos lo interpretaron como una jugada maestra de Mark Zuckerberg: asegurarse un socio estratégico en el terreno crítico del etiquetado de datos y, al mismo tiempo, atraer a Alexandr Wang, fundador de Scale, para dirigir la nueva división Meta Superintelligence Labs (MSL). Apenas unos meses después, la realidad parece menos idílica.
Uno de los primeros fichajes estrella traídos por Wang, Ruben Mayer, ha abandonado Meta tras solo dos meses en el cargo. Mayer, ex vicepresidente senior de producto en Scale AI, niega que su papel estuviera relegado a un área menor, pero lo cierto es que su salida se suma a una lista creciente de abandonos dentro de MSL. Entre ellos, Rishabh Agarwal, investigador que publicó su renuncia en X, y otros nombres como Chaya Nayak o Rohan Varma. En paralelo, varios exempleados describen un clima caótico, con tensiones entre los veteranos de Meta y el aluvión de fichajes procedentes de OpenAI, DeepMind y la propia Scale.
A la inestabilidad de personal se suma un punto aún más delicado: la calidad de los datos de Scale AI. Pese a la millonaria inversión, el equipo de MSL ha optado por trabajar también con Mercor y Surge, dos competidores directos de Scale que gozan de mejor reputación en el sector por basarse en expertos de alto nivel —médicos, abogados o científicos— en lugar de grandes plantillas de etiquetadores de bajo coste. Varios investigadores de Meta han expresado su preferencia por estos proveedores, considerando que los datos de Scale no cumplen el estándar necesario para entrenar modelos de superinteligencia.
Zuckerberg acelera en IA, pero con tropiezos
Este arranque turbulento refleja la urgencia con la que Zuckerberg quiere posicionar a Meta en la carrera por la inteligencia artificial avanzada. Tras el decepcionante estreno de Llama 4 en abril, el CEO perdió la paciencia con su equipo de IA y lanzó una ofensiva para fichar talento de primera línea. La llegada de Wang (que no es investigador, sino un empresario con visión pragmática) fue parte de esa estrategia, aunque su elección se considera arriesgada frente a otros perfiles más académicos que rechazaron la oferta.
Mientras tanto, Meta avanza en paralelo con adquisiciones y alianzas, como la compra de startups de voz (Play AI, WaveForms AI) o su reciente colaboración con Midjourney. También está reforzando su infraestructura con proyectos mastodónticos como el data center Hyperion en Luisiana, valorado en 50.000 millones de dólares.
El problema es que ni las inversiones ni las contrataciones han logrado, de momento, cohesionar el equipo. Los fichajes de OpenAI y Scale chocan con la burocracia de Meta, y los miembros originales del grupo de GenAI ven cómo su ámbito se reduce. La consecuencia son salidas que debilitan la moral justo cuando más estabilidad se necesita.
La gran incógnita es si la apuesta por Scale AI fue realmente por su valor como proveedor de datos o simplemente una vía para atraer a Wang y usar su figura como imán de talento. Con Google y OpenAI rompiendo relaciones con Scale y la propia startup recortando 200 empleos este verano, las dudas se multiplican.
Meta asegura que MSL ya trabaja en su próxima generación de modelos de IA, con un lanzamiento previsto para finales de este año. Sin embargo, si las tensiones no se resuelven pronto, el riesgo es que la mayor inversión en IA de su historia se convierta en un lastre más que en un salvavidas.