Yann LeCun Desafía el Consenso Global de la IA: ¿Por Qué Su Nueva Empresa, AMI Labs, Apuesta Contra los LLMs y Cómo Cambiará el Futuro?
Publicado el 23-01-2026
El galardonado con el Premio Turing y figura prominente en la investigación de Inteligencia Artificial, Yann LeCun, lanza AMI Labs, una audaz iniciativa que busca redirigir el rumbo de la IA, lejos de la obsesión actual por los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y hacia una comprensión más profunda del mundo real a través de «modelos del mundo» y un enfoque abierto.
Yann LeCun: El Eterno Contrarian que Cuestiona el Paradigma Actual de la IA
Yann LeCun, una mente brillante detrás de la revolución del aprendizaje profundo y receptor del prestigioso Premio Turing, siempre se ha distinguido por su perspectiva crítica y a menudo contraria dentro del vibrante ecosistema de la Inteligencia Artificial. En un panorama donde los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y la Inteligencia Artificial Generativa dominan los titulares y la inversión, LeCun sostiene una postura firme: la dependencia excesiva de estas tecnologías es una estrategia equivocada que, en última instancia, no logrará resolver los desafíos más apremiantes de la IA. Su visión apunta hacia una dirección diferente, una que prioriza la creación de «modelos del mundo» capaces de reflejar con precisión la dinámica del entorno físico real. Esta convicción, unida a su inquebrantable defensa de la Inteligencia Artificial de código abierto, lo ha llevado a un nuevo capítulo profesional tras su salida de Meta, donde fundó y dirigió el influyente laboratorio FAIR (Fundamental AI Research).
La comunidad tecnológica ha observado cómo Meta, a pesar de sus esfuerzos con modelos de código abierto como Llama, ha enfrentado retos para consolidar su tracción en este campo, junto con reorganizaciones internas significativas. Es en este contexto que LeCun ha decidido emprender una nueva aventura, Advanced Machine Intelligence (AMI) Labs, una empresa nacida de una visión que busca trascender las limitaciones percibidas de los enfoques predominantes en la industria.
AMI Labs: Una Apuesta Global por la IA Abierta con un Corazón Europeo
AMI Labs, pronunciado «ami» como la palabra francesa para «amigo», emerge como una compañía global con sede en París, una elección estratégica que subraya el compromiso de LeCun con el talento europeo y su visión de un ecosistema de IA más diversificado. «Existe una concentración muy alta de talento en Europa, pero no siempre se le da un entorno adecuado para florecer», explica LeCun. Esta iniciativa responde a una creciente demanda global de una empresa de IA de frontera que no esté ligada ni a la hegemonía estadounidense ni a la china, ofreciendo una «tercera vía» que resuena con las preocupaciones de soberanía digital de numerosos gobiernos y empresas.
La filosofía central de AMI Labs gira en torno al código abierto. LeCun argumenta que la Inteligencia Artificial, como plataforma fundamental, está destinada a evolucionar hacia modelos abiertos, a pesar de la tendencia actual de secretismo adoptada por muchos laboratorios «frontera» en Estados Unidos, como OpenAI y Anthropic. Él considera esta postura cerrada como un «error estratégico», especialmente cuando China ha abrazado plenamente el enfoque abierto, lo que ha llevado a que gran parte del mundo adopte modelos de IA chinos. La visión de LeCun aboga por una diversidad de asistentes de IA, finamente ajustables por cualquier entidad, garantizando así una pluralidad de valores, sesgos y capacidades lingüísticas, comparable a la necesidad de una prensa diversa.
El Atrayente Modelo de Negocio de la IA Abierta
Los inversores han mostrado un gran interés en esta propuesta, conscientes de que las startups y empresas más pequeñas dependen en gran medida de modelos de código abierto para innovar, careciendo de los recursos para entrenar sus propios sistemas propietarios. La dependencia de modelos cerrados representa un riesgo estratégico considerable para estos actores. La visión de AMI Labs no solo es tecnológicamente ambiciosa, sino también comercialmente atractiva, al ofrecer una alternativa viable y sostenible en el competitivo mercado de la Inteligencia Artificial.
Más Allá de los LLMs: El Verdadero Desafío de la Inteligencia Artificial
La salida de LeCun de Meta, aunque sin animadversión, revela diferencias estratégicas en la dirección de la compañía. Si bien reconoce el éxito de FAIR en la investigación fundamental, LeCun señala que Meta tuvo dificultades para transformar esa investigación en productos y tecnologías prácticas. Su nueva empresa, AMI Labs, no busca competir directamente con la IA generativa y los LLMs de Meta, sino que se centra en un área fundamentalmente distinta: los «modelos del mundo» para el entendimiento del entorno físico.
LeCun es un crítico vocal de la percepción generalizada de que los LLMs son sinónimos de IA avanzada o la vía principal hacia la Inteligencia Artificial a nivel humano. Si bien reconoce la enorme utilidad de los LLMs para tareas de manipulación del lenguaje, como la redacción de textos, la investigación o la generación de código, descarta la «ilusión o engaño» de que escalar estos modelos conducirá inevitablemente a una inteligencia comparable a la humana. «La parte verdaderamente difícil es entender el mundo real», afirma, haciendo eco de la paradoja de Moravec, que postula que lo que es fácil para los humanos (percepción, navegación) es difícil para las computadoras, y viceversa.
Los LLMs, al estar limitados al mundo discreto del texto, carecen de la capacidad de razonar o planificar verdaderamente porque no poseen un modelo interno del mundo. No pueden predecir las consecuencias de sus acciones en el entorno físico. Esta limitación fundamental explica por qué todavía no disponemos de robots domésticos tan ágiles como un gato o de coches verdaderamente autónomos de Nivel 5. La consecución de una Inteligencia Artificial General (AGI) a nivel humano requerirá avances conceptuales significativos que van mucho más allá de la mera escalabilidad de los LLMs.
Modelos del Mundo y Arquitectura JEPA: La Clave para el Sentido Común en la IA
La solución de LeCun para superar estas limitaciones reside en los «modelos del mundo» y, específicamente, en la arquitectura JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), una estructura de aprendizaje que él mismo desarrolló en Meta. JEPA no es un modelo de IA generativa en el sentido tradicional. Su propuesta es simple pero profunda: el mundo es impredecible en sus detalles más finos. Intentar construir un modelo generativo que prediga cada aspecto del futuro está destinado al fracaso. JEPA aborda esto aprendiendo representaciones abstractas del mundo y realizando predicciones en ese espacio abstracto, ignorando los detalles imposibles de predecir.
Este enfoque permite que el sistema aprenda las reglas subyacentes del mundo a partir de la observación, de manera análoga a cómo un bebé aprende sobre la gravedad. Es la base para desarrollar el «sentido común» en la IA, una cualidad esencial para construir sistemas verdaderamente inteligentes que puedan razonar y planificar en el entorno físico. LeCun enfatiza que el trabajo más innovador en este campo proviene de la academia, no de los grandes laboratorios industriales que permanecen anclados en el paradigma de los LLMs.
Datos Multimodales para una Comprensión Integral
A diferencia de los LLMs que se nutren principalmente de texto, los sistemas de AMI Labs se entrenarán con una rica variedad de datos multimodales. Esto incluye video, audio y todo tipo de datos de sensores, desde la posición de un brazo robótico hasta información LIDAR. Esta amplitud de datos permite una comprensión más holística y matizada del mundo físico, un paso crucial hacia la construcción de una Inteligencia Artificial que pueda interactuar de manera significativa con su entorno.
Aplicaciones Disruptivas de los Modelos del Mundo: Del Control Industrial a la Robótica Avanzada
Las aplicaciones potenciales de los modelos del mundo son vastas y transformadoras. LeCun vislumbra su utilidad en procesos industriales complejos, como los que se encuentran en motores a reacción, acerías o plantas químicas, donde miles de sensores generan datos incesantemente. Actualmente, no existe una técnica que permita construir un modelo completo y holístico de estos sistemas. Un modelo del mundo podría aprender de estos datos de sensores y predecir el comportamiento del sistema, optimizando operaciones y previniendo fallos.
Otro caso de uso prometedor son las gafas inteligentes que, al observar nuestras acciones, podrían identificar lo que estamos haciendo y predecir nuestro siguiente movimiento para ofrecernos asistencia proactiva. Esto es lo que finalmente hará que los sistemas agénticos sean verdaderamente fiables. Un sistema agéntico que deba tomar acciones en el mundo necesita un modelo interno para predecir las consecuencias de esas acciones. Sin él, es propenso a errores. Esta capacidad es fundamental para desbloquear innovaciones que van desde robots domésticos realmente útiles hasta la conducción autónoma de Nivel 5, donde el vehículo puede operar sin intervención humana en todas las condiciones.
El Estado Actual de la Robótica Humanoide: ¿Ilusión o Realidad?
En cuanto a la creciente popularidad de los robots humanoides, especialmente los desarrollados por empresas chinas, LeCun mantiene una postura escéptica. Describe los «trucos de fuerza bruta» que requieren cantidades desmesuradas de datos de entrenamiento para lograr tareas aparentemente complejas, como el kung fu o el baile. La realidad, según él, es que estos movimientos están planificados de antemano. «Nadie, absolutamente nadie, sabe cómo hacer que esos robots sean lo suficientemente inteligentes como para ser útiles», afirma. Estos sistemas no generalizan bien cuando el entorno cambia mínimamente, lo que indica la ausencia de una comprensión fundamental del mundo.
La clave, argumenta LeCun, radica en que un adolescente puede aprender a conducir en unas 20 horas porque ya posee un vasto conocimiento implícito sobre cómo funciona el mundo. Para que un robot doméstico sea verdaderamente útil y generalizable, necesita adquirir un entendimiento profundo del mundo físico, algo que solo será posible con modelos del mundo avanzados y capacidades de planificación robustas.
Academia vs. Industria: Repensando el Rol de la Investigación en IA
A la luz del enorme poder computacional y los vastos recursos de datos que requiere el desarrollo de los LLMs, ha surgido la preocupación de que la investigación fundamental en IA se desplace de la academia a la industria. LeCun disiente: considera que los LLMs ya no son un campo de investigación primario, sino una fase de «desarrollo tecnológico». La academia, sostiene, debería centrarse en «objetivos a largo plazo que van más allá de las capacidades de los sistemas actuales», en lugar de intentar competir con la industria en la escalabilidad de LLMs.
Él anima a los académicos a «inventar nuevas técnicas» y buscar los próximos grandes avances conceptuales, como la invención de los circuitos de atención en las redes neuronales que surgió de la Universidad de Montreal y que desencadenó toda una revolución. La cooperación con la industria y el acceso a recursos computacionales para la academia siguen siendo cruciales, pero el foco debe estar en la «próxima gran cosa», no en refinar lo que ya es un producto establecido.
Liderazgo y la Hoja de Ruta de AMI Labs
En AMI Labs, Yann LeCun asumirá el rol de presidente ejecutivo, lo que le permitirá enfocarse en su verdadera pasión: el avance científico y tecnológico, inspirando a otros a trabajar en áreas innovadoras y contribuyendo directamente a la investigación. La gestión del día a día de la empresa recaerá en Alex LeBrun, un experimentado emprendedor en serie y ex colega de Meta AI, quien será el CEO. LeBrun, con un historial de éxito en la construcción y venta de empresas de IA, proporcionará la experiencia necesaria para escalar AMI Labs, liberando a LeCun para que se concentre en la visión y la ciencia. LeCun mantendrá su puesto en NYU, dividiendo su tiempo entre Nueva York y París.
La compañía planea establecer oficinas globales, incluyendo Norteamérica (Nueva York es una opción atractiva por su diversidad, a diferencia de la «monocultura» de Silicon Valley) y Asia. La atracción de talento no parece ser un problema; LeCun informa que ya han reclutado a investigadores de primer nivel de empresas como OpenAI, Google DeepMind y xAI, atraídos por la creencia en el futuro tecnológico que AMI Labs está construyendo alrededor de los modelos del mundo. Se esperan más detalles sobre el respaldo financiero y otros miembros clave del equipo en un futuro cercano.
Conclusión: La incursión de Yann LeCun con AMI Labs representa más que el lanzamiento de una nueva compañía; es una declaración audaz y una apuesta estratégica por una dirección alternativa para la Inteligencia Artificial. Al desafiar la narrativa dominante de los LLMs y abogar por modelos del mundo que entiendan la complejidad del entorno físico, LeCun no solo busca redefinir los límites de lo posible en la IA, sino también fomentar un ecosistema de innovación más abierto y diverso. Su visión, arraigada en un profundo conocimiento científico y una perspectiva crítica, podría ser el catalizador para la próxima gran ola de avances en la Inteligencia Artificial, prometiendo sistemas verdaderamente inteligentes y agénticos que interactúen con nuestro mundo de maneras inimaginables hasta ahora.
Fuente original: Yann LeCun’s new venture is a contrarian bet against large language models