- Meta llevará a cabo unos 600 despidos en sus áreas de investigación e infraestructura de IA, con el equipo FAIR (Fundamental AI Research) y la organización de infraestructura de IA entre los principales afectados
- Esta medida forma parte de una reestructuración de su división de IA para concentrar personal en el nuevo equipo de superinteligencia “TBD Lab”
- Durante el verano, Meta realizó contrataciones a gran escala, incluyendo una inversión de 14.300 millones de dólares en Scale AI y la incorporación del CEO Alexandr Wang, pero después detuvo las contrataciones y pasó a una reestructuración
- La salida a comienzos de este año de la líder de FAIR, Joelle Pineau, marcó el giro de un FAIR centrado en investigación hacia una integración de facto en una estrategia centrada en productos
- Los despidos se justifican con el argumento de mejorar la velocidad de toma de decisiones y aumentar la eficiencia, y parte del personal será reubicado en otras organizaciones internas
Resumen de la reestructuración
- Según Axios, Meta planea recortar alrededor de 600 puestos dentro de su división de IA, y FAIR junto con las áreas de productos e infraestructura de IA serán las más afectadas
- La portavoz de Meta, Ana Brekalo, confirmó que el reporte es correcto
- Al mismo tiempo, Meta está reorganizando su estrategia de IA alrededor de TBD Lab, su nueva organización de superinteligencia
De la expansión de contrataciones a la reestructuración
- Hasta principios de este año, Meta había impulsado una ola de inversión y contrataciones a gran escala para fortalecer su competitividad en IA
- Inversión de 14.300 millones de dólares en Scale AI
- Incorporación de talento clave, incluido Alexandr Wang
- Sin embargo, apenas unos meses después cambió de rumbo hacia una pausa en contrataciones y reorganización, pasando de una estructura centrada en investigación de IA a un modelo enfocado en productos e infraestructura
Debilitamiento de FAIR y giro hacia TBD Lab
- La organización histórica de investigación en IA, FAIR, ha ido perdiendo influencia
- La salida de su líder, Joelle Pineau, representó un cambio simbólico
- Wang señaló que planea integrar los resultados de investigación de FAIR en los experimentos de modelos a gran escala de TBD Lab
- Como resultado, FAIR parece pasar de ser una organización de investigación independiente a cumplir el papel de fuente tecnológica subordinada de TBD Lab
Memo interno y reubicación de personal
- En un memo interno, Wang explicó que “al reducir el tamaño de los equipos, el proceso de toma de decisiones se simplificará y cada persona tendrá mayor responsabilidad e impacto”
- A las personas afectadas por los despidos se les ofrecerán oportunidades de movilidad interna
- Meta subrayó que esta medida forma parte de su estrategia para hacer más eficiente su división de IA y acelerar el desarrollo de superinteligencia
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Da curiosidad si esto está pasando porque la IA funciona tan bien, o más bien porque no está funcionando bien.
Me sorprendió ver en el memo de Wang eso de que “si reduces el tamaño del equipo, hay menos conversación en la toma de decisiones y cada persona tiene más rol e impacto”.
Se siente bastante salvaje escribir algo así públicamente.
Últimamente en los niveles de liderazgo está creciendo mucho la frustración con la velocidad de desarrollo de producto.
Internamente, el descontento apunta a los gatekeepers reacios a liberar productos.
Mi liderazgo está promoviendo una actitud de “mejor pedir perdón que permiso”, o sea, sesgo hacia la ejecución.
Gracias a mi larga experiencia, sé bastante bien cuándo conviene empujar y cuándo hace falta colaborar.
Se vuelve más fácil avanzar guiándote por la experiencia y dedicar menos tiempo a la “alineación” con stakeholders.
En las grandes empresas existen incentivos estructurales para crecer de tamaño y volverse lentas.
Para que los líderes asciendan, les conviene dirigir “grandes proyectos”. Y en la práctica, “grande” casi siempre significa cantidad de personas.
En organizaciones nuevas con mucho presupuesto, los managers tienen incentivos para contratar mucha gente y complejizar la estructura para aumentar su propia influencia.
Eso les sirve a los managers hábiles, pero es malo para la empresa y para el proyecto en su conjunto.
Me da la impresión de que eso pasó en el área de IA de Meta, y antes también en VR/AR.
La idea de que “si reduces el tamaño del equipo, hay menos conversación” ya se señaló hace mucho en 'The Mythical Man-Month' de Brooks.
Cada vez que agregas una persona al equipo, el overhead de comunicación aumenta en n(n-1)/2.
El equipo solo debería crecer hasta el tamaño estrictamente necesario.
Siempre me sorprende que las grandes tecnológicas logren hacer cualquier cosa.
También existe la opción de limitarse a hacer lo que te dicen, aunque en trabajos basados en conocimiento eso no es tan fácil.
Mi suposición es que contrataron demasiada gente cuando la IA estaba excesivamente sobrevalorada.
Todo el mundo quiere crear frameworks para IA, pero nadie quiere crear herramientas que realmente vuelvan útil a la IA.
Cuando veo la expresión "load bearing", me pregunto si este es de verdad el mismo tipo que vendió su empresa por 14 mil millones de dólares.
Dudo si su “impact and scope” realmente equivale a ser “load bearing”, o si solo es una justificación para sacrificar a excolegas privilegiados.
Escuché que la empresa sigue contratando para el nuevo equipo de superintelligence (TBD Lab).
Se siente como si pronto fuera a pasar algo enorme.
También me llamó la atención eso de Wang sobre que “cada persona tendrá más rol e impacto”.
No falta mucho para que la verdadera superinteligencia también elimine a los managers.
Hasta Wang va a desaparecer, bromeo, y saldrá un comunicado diciendo que “el tamaño del equipo se redujo a 0”.
Me imagino una entrevista con Axios donde una superinteligencia de IA está dirigiendo Meta.
En este ambiente, las empresas promocionan que el AGI que cambiará el mundo está por llegar, pero en la práctica están gastando recursos en hacer apps peores que TikTok o en agregar erotica a ChatGPT.
Las prioridades son interesantes.
En una situación así, hasta me imagino que el siguiente paso sería que Wang le pida al equipo de DevOps que manipule deliberadamente la energía de algunos racks de servidores.
Al ver ese mensaje de “si reduces el tamaño del equipo, hay menos conversación”, me dio una sensación medio siniestra.
Me pregunto si Alexandr Wang es realmente humano o si solo es un rack de servidores con un avatar sin piernas en el metaverso.
Creo que no falta mucho para la era de las corporaciones operadas por IA.
Me da curiosidad qué futuro saldrá de combinar eso con el concepto de “personalidad corporativa”.
Esto es exactamente la fase 1 del “AGI”.
Automatizaron sus propios roles y ahora internamente ya parecen haber llegado al nivel “ASI”.
La pregunta final es: ¿dónde está exactamente esa cosa innovadora?
Estoy convencido de que esta medida de personal es, específicamente, una depuración de la vieja guardia.
Si no, la pelea política entre el talento viejo y el nuevo talento de IA con LLM sería todavía peor.
Yo también lo creo.
Siento que el equipo antiguo ya no aporta suficiente valor y hasta puede entorpecer al nuevo equipo.
Aun así, creo que para estas 600 personas habrá muchas oportunidades nuevas en el mercado.
Mi lectura es que esto también busca meter en masa a gente de la red de contactos de Alexandr Wang.
Más que “talento”, me parecen “gente que solo se cita entre sí en papers científicos”.
En los últimos 48 meses, muchas empresas inflaron muchísimo el tamaño de sus equipos de IA.
No me sorprendería en absoluto que en los próximos 48 meses desaparezca más del 50% de esos roles.
Se acerca el fin de la fiesta de la IA y los roles sin un ROI claro van a ser recortados.
Desde el principio ya se decía que la IA iba a reemplazar muchos trabajos de desarrolladores, así que tampoco es algo tan novedoso.
En realidad, mi opinión es que ojalá ese reemplazo no ocurra tan rápido como se espera.
Meta últimamente se ve bastante perdida en la competencia de IA.
Ahora la competencia de IA es una batalla de marketing, y entre los modelos reales casi no hay diferenciación significativa.
Solo ChatGPT domina de forma abrumadora el reconocimiento público y la cobertura mediática, y Meta también tiene una plataforma enorme y muchísimos anunciantes, así que me pregunto por qué no está aprovechando eso como corresponde.
En Facebook, Meta AI está escondido en la barra lateral, y casi parecería más lógico seguir mostrándomelo todo el tiempo. Claro, no quiero que los anuncios se metan en la IA, pero igual creo que al final van a ir en esa dirección.
El verdadero ganador de la competencia de IA será quien construya un modelo superior gracias a alguna técnica secreta.
Todavía no hay evidencia de que alguien esté realmente muy por encima de los demás, aunque Google, OpenAI/Anthropic, empresas chinas, Mistral y otros sí están investigando algo especial.
Me acuerdo de épocas en las que sí hubo “avances” técnicos, como el enfoque de O1 o resolver problemas de la IMO 2025.
De hecho, Meta tiene hasta 2 puntos de entrada a Meta AI solo en la vista principal de WhatsApp.
Llegan muchísimas consultas preguntando cómo ocultarlos, y en la práctica los usuarios no parecen muy interesados.
Yo también los ocultaría si pudiera.
La verdadera competencia en IA al final pasa por quién construye buenas aplicaciones.
Internet y los sistemas operativos existieron durante mucho tiempo, pero tomó bastante para que el ecosistema madurara.
Hay que entender el tipo de preguntas y tener aguante, y es un campo donde hay que sufrir muchísimo.
Si la meta del equipo es poseer y monetizar una IA para todo uso, ese camino se ve duro.
Aun así, tengo la esperanza de que más adelante aparezca una innovación técnica dramática, como un momento tipo Alpha Go.
El marketing de OpenAI y ese ambiente exagerado me resultan sospechosamente familiares.
Me vienen a la mente varios casos que prometían innovación, como Adam Neumann (WeWork), Elizabeth Holmes (Theranos) y SBF (FTX).
Siempre hay que tener cuidado con ese marketing profético de “solo yo puedo hacerlo”.
Si realmente usas Llama, queda claro que rinde bastante peor que los GPT de primer nivel.
Cada vez que sale una noticia así, trato de enfocarme en que mi rol me parezca significativo a mí mismo y en hacer una contribución positiva al mundo.
Hay demasiadas cosas fuera de nuestro control, así que se vuelve todavía más importante cómo piensa cada uno y qué convicciones tiene.
Por curiosidad, ¿qué te hace sentir que estás participando en algo con un resultado positivo?
Si esta ola de despidos te afectó, en Magnetic están contratando.
Es un dominio de escaneo de documentos con IA y automatización de flujos de trabajo para firmas contables CPA.
Están armando un equipo senior y presencial en SAN FRANCISCO, con problemas técnicamente interesantes y muchas oportunidades de crecimiento.
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Wang no me transmite que sea un líder inspirador para IA, y el liderazgo y la estrategia de IA de Meta también se ven poco claros.
Ojalá pronto se aclare la dirección.
Mientras tanto, OpenAI sigue lanzando productos de forma consistente y proyecta más capacidad de ejecución.
En la práctica, hacer una app clon de TikTok o un navegador con keylogger, quemar dinero y repetir que “AGI está por llegar” no parece liderazgo ni estrategia, sino más bien desesperación extrema.
Mientras tanto, los laboratorios chinos de IA siguen sacando productos sólidos de manera constante.
Me sorprende que Wang esté liderando Meta AI.
Él es alguien fuerte en data labeling, pero no sé si eso por sí solo lo convierte en la persona indicada para liderar la próxima generación de IA.
Desde la preparatoria: fintech, un sitio de preguntas y respuestas, un paso breve por MIT, otra fintech, y después data labeling y contratos de defensa.
Me da una vibra de “misil guiado por efectivo”.
Hablando con amigos afectados, hoy no hubo despidos solo en Meta AI sino también en otras organizaciones.
No está claro si la cifra de 600 despidos refleja el tamaño real.
Un amigo siente que cada vez que vuelve a postular internamente, la gente nueva queda primero en la lista para ser despedida.
También es difícil demostrar impacto en tan poco tiempo, y esta vez decidió simplemente aceptar la indemnización e irse.
Los empleados de Meta ya asumen como algo normal que se repitan despidos antes de los reportes de resultados, así que incluso ese estrés ya les está pasando factura.