Meta está recortando alrededor de 600 puestos de trabajo de su división de IA, confirmó la compañía el miércoles 22 de octubre, en una medida que racionaliza los equipos heredados al tiempo que intensifica el enfoque en una nueva unidad de élite.
Los recortes del miércoles afectan a grupos de larga data, incluido el laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial Fundamental (FAIR), considerado durante mucho tiempo un bastión de la investigación de estilo académico dentro de la empresa, y al personal de infraestructura de IA, incluso cuando Meta continúa con un impulso multimillonario hacia la inteligencia artificial.
En un memorando interno, el director de IA, Alexandr Wang, formuló la decisión como un paso estratégico hacia la agilidad.”Al reducir el tamaño de nuestro equipo, se necesitarán menos conversaciones para tomar una decisión y cada persona tendrá más capacidad de carga y tendrá más alcance e impacto.”
Sin embargo, esta reducción se mantiene en marcado contraste con la agresiva y costosa campaña de contratación de la compañía para su secreto”TBD Lab”, una unidad creada para albergar un”equipo de ensueño”de talentos robados de los rivales de la industria.
Recortar personal veterano y al mismo tiempo proteger a la nueva guardia resalta una brecha cultural cada vez más profunda dentro de uno de los campos de batalla más críticos de Silicon Valley.
Una guerra civil interna por un”sueño”de mil millones de dólares Team’
Dentro de la división de IA de Meta, se ha estado gestando una tormenta cultural durante meses. Un laboratorio TBD secreto para nuevos empleados fomentó un sistema divisivo de dos niveles, lo que provocó resentimiento entre el personal existente que vio una empresa repentinamente dividida en dos clases.
Este grupo de élite supuestamente opera en un área especial, accesible con credenciales, y los nombres de sus miembros están notoriamente ausentes de los organigramas internos de Meta.
Para los empleados veteranos, la creación del TBD Lab señaló una clara división, lo que impulsó la competencia interna por los recursos y el estatus.
Esa inestabilidad ya ha pasado factura al costoso equipo formado. A finales de agosto, varios investigadores destacados recientemente contratados, incluidos Avi Verma, Ethan Knight y Rishabh Agarwal, renunciaron al laboratorio.
Verma y Knight regresaron para rivalizar con OpenAI después de menos de un mes. Al anunciar su salida, Rishabh Agarwal declaró:”Fue una decisión difícil no continuar con el nuevo laboratorio de Superinteligencia TBD, especialmente teniendo en cuenta el talento y la densidad informática”.
Meta ha tratado de restar importancia al éxodo. Un portavoz de la empresa, Dave Arnold, enmarcó las salidas como parte normal de la contratación competitiva y dijo a los periodistas que”durante un intenso proceso de contratación, algunas personas decidirán permanecer en su trabajo actual en lugar de comenzar uno nuevo. Eso es normal”.
Del’Dream Team’a la reestructuración en 50 días
Nacido de una serie de crisis internas, el agresivo plan de’comprar o comprar’de la empresa La estrategia de caza furtiva ha cambiado un conjunto de problemas por otro. Los despidos del miércoles marcan sólo el último capítulo de un año de reorganización caótica y traumática.
En un cambio sorprendente, los Meta Superintelligence Labs (MSL), anunciados con gran fanfarria el 1 de julio para albergar a los nuevos talentos, fueron reestructurados el 20 de agosto, sólo 50 días después de su lanzamiento de alto perfil.
Esa medida marcó la segunda reforma importante del división de IA en menos de cuatro meses, lo que revela un equipo de liderazgo que lucha por encontrar una estructura estable y efectiva.
Tal rotación constante ha creado una puerta giratoria, socavando la estabilidad misma que la compañía buscaba comprar con su generoso gasto.
Las agresivas incursiones de talentos de Meta enviaron ondas de choque a través de la industria, particularmente en su principal rival OpenAI. Después de que Meta contrató a una serie de sus principales investigadores, el director de investigación de OpenAI, Mark Chen, expresó una cruda sensación de violación en un memorando filtrado, afirmando:”Siento una sensación visceral en este momento, como si alguien hubiera irrumpido en nuestra casa y hubiera robado algo”. fracasos en el desarrollo. Su campaña se aceleró después de que la compañía se viera obligada a posponer su ambicioso modelo Llama 4’Behemoth’en mayo de 2025 debido a un rendimiento deficiente en puntos de referencia clave.
Para agravar el problema, Meta ya había perdido a la mayor parte del equipo de investigación de Llama original a manos de la competencia, dejando su hoja de ruta interna hecha jirones.
Según se informa, una sensación de”modo pánico”se había instalado entre los ingenieros después DeepSeek lanzó su potente modelo R1. Incapaz de adquirir innovación comprando nuevas empresas, Meta optó por cazar furtivamente a su gente.
Su campaña fue quirúrgica e intensa; en solo una semana a finales de junio, Meta contrató al menos a ocho investigadores de OpenAI, específicamente enfocándose en experiencia en áreas como el razonamiento de IA donde conocía brechas de capacidad.
La base de esta estrategia es la herramienta de reclutamiento definitiva de Meta: un fondo de guerra casi ilimitado para una compensación asombrosa y un acceso sin precedentes al hardware.
El director ejecutivo, Mark Zuckerberg, ha dejado claro que la computación en bruto, no los títulos corporativos, es la nueva moneda en la guerra de talentos de la IA.
Explicó el nuevo cálculo en una entrevista reciente y señaló que los mejores investigadores tienen un nuevo conjunto de prioridades.”Aquí, la gente dice:’Quiero la menor cantidad de personas que me reporten y la mayor cantidad de GPU'”.
Este enfoque de fuerza bruta de combinar capital y hardware es la respuesta de alto riesgo de Meta a sus luchas. Los últimos despidos, sin embargo, sugieren que incluso para Meta, comprar un equipo de ensueño es mucho más fácil que construir uno estable.
