Meta, el gigante de redes sociales, confirmó sus planes de desarrollar una superinteligencia personal para todos sus usuarios, tras incorporar a Ruoming Pang, una figura clave en el desarrollo de modelos fundacionales de inteligencia artificial (IA) en Apple.
El anuncio forma parte de una estrategia ambiciosa liderada por Mark Zuckerberg, que busca posicionar a su compañía como uno de los tres grandes polos tecnológicos del mundo, junto a Microsoft-OpenAI y Google-DeepMind.
La superinteligencia personal será una IA multimodal, capaz de razonar, planificar y comprender texto, imagen, voz y video de forma integrada.
Meta planea que esta tecnología esté presente en productos cotidianos como WhatsApp, Instagram, los visores Quest y sus futuras gafas inteligentes, al permitir a los usuarios interactuar con agentes digitales que entiendan el contexto y respondan de forma natural.
Según Zuckerberg, el objetivo es que esta IA "no solo sea poderosa, sino también útil, invisible y emocionalmente cercana".
Para concretar esta visión, la firma lanzó una ofensiva sin precedentes en infraestructura y talento. La compañía invertirá cientos de miles de millones de dólares en centros de datos con capacidades de hasta 5 gigavatios, como el proyecto Hyperion en los Estados Unidos.
Para la implementación de estos programas, Meta incorporó a figuras de alto perfil como Alexandr Wang, CEO de Scale AI, quien ahora lidera el equipo Meta Superintelligence Labs, y a otros expertos provenientes de OpenAI, GitHub y Safe Superintelligence.
La más reciente incorporación de Pang, quien lideraba el desarrollo de modelos lingüísticos en Apple, representa un golpe estratégico en la guerra por el talento en IA.
Desde la empresa remarcaron que su experiencia en modelos fundacionales será clave para acelerar el desarrollo de la superinteligencia personal, que Meta espera integrar en sus dispositivos sin necesidad de smartphones, con el objetivo de desafiar el dominio de Apple y Google sobre los ecosistemas de aplicaciones.
Concretamente, Meta busca controlar todos los eslabones del desarrollo, desde los chips hasta los datasets, para evitar así depender de terceros como OpenAI.