Meta recluta a la élite de la IA: ¿por qué puede ser un riesgo para la empresa?

Reunir a un equipo con múltiples superestrellas no siempre es una estrategia ganadora, como bien sabrá cualquier aficionado al deporte frustrado.

Meta
Por Jo Constantz
19 de agosto, 2025 | 12:21 AM

Bloomberg — Meta Platforms Inc. (META) se está gastando una fortuna para reclutar a las mentes más brillantes en inteligencia artificial. Su CEO Mark Zuckerberg quizá quiera tomar nota: las investigaciones sugieren que reunir a un equipo con demasiados genios puede resultar contraproducente.

Por el momento, más de una docena de ingenieros de OpenAI se han unido a Meta, junto con expertos destacados de Anthropic y DeepMind de Google.

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La apuesta de Zuckerberg es que, al concentrar el mejor talento y dotarlo de recursos ilimitados, podrá recortar distancia con sus rivales y acelerar el desarrollo de sistemas de IA tan avanzados que se acerquen a la llamada “inteligencia artificial general”, el hipotético punto en el que el modelo supera las capacidades humanas.

Sin embargo, resulta que cargar un equipo con múltiples superestrellas no siempre es una estrategia ganadora, como podría decirlo cualquier aficionado frustrado al deporte.

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Si no existe una gestión experta, el exceso de talento en un mismo grupo puede conducir a una disminución de los resultados, o a un fracaso rotundo, si los egos chocan y la química entre los miembros es deficiente.

“En Wall Street y Silicon Valley se tiene la creencia de que basta con reunir a las personas más capaces y la magia surgirá por sí sola”, afirma Boris Groysberg, profesor de la Harvard Business School, que lleva más de dos décadas estudiando la dinámica de los equipos. “No, la magia no surge por sí sola. Lo que suele ocurrir en muchos casos es que hay una gran cantidad de envidias, traiciones y sabotajes”.

Mark Zuckerberg, chief executive officer of Meta Platforms Inc., during the Acquired LIVE event at the Chase Center in San Francisco, California, US, on Tuesday, Sept. 10, 2024. Listeners heard how Meta is playing a big role in defining the next decade of computing with AI. Photographer: David Paul Morris/Bloomberg

En Meta, mantener a las superestrellas fuera de estas trampas es una tarea que recae en Alexandr Wang, el exCEO de Scale AI, de 28 años, y el exCEO de GitHub Inc. Nat Friedman, de 48 años, los líderes recientemente designados de la unidad de superinteligencia de 50 personas de Meta.

Décadas de estudios académicos indican los desafíos que enfrentarán.

En la década de 1970, la experta en gestión Meredith Belbin observó que los equipos compuestos enteramente por individuos de alto coeficiente intelectual eran propensos a discusiones prolongadas, mostraban poca cohesión y tenían dificultades para tomar decisiones, y sus miembros estaban más interesados en debatir que en colaborar.

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En 2011, Groysberg y otros publicaron un estudio que concluía que, en Wall Street, a partir de cierto punto, añadir más analistas “estrella” a los equipos de investigación de empresas de élite perjudicaba el rendimiento.

Parecía haber un punto de inflexión, que generalmente se alcanzaba cuando los analistas estrella con áreas de especialización coincidentes representaban aproximadamente la mitad del equipo de investigación, en el que el ego de los analistas se imponía y comenzaban a filtrar información en lugar de cooperar.

Mientras tanto, otras investigaciones muestran que el rendimiento de un equipo depende en gran medida de la eficacia con la que sus miembros se comunican y colaboran.

Los equipos que permiten más turnos de conversación en las discusiones tienden a tener una mayor “inteligencia colectiva”, independientemente de la capacidad intelectual de la sala.

Tips para la gestión de supergrupos:

Un par de principios de gestión cobran especial importancia al supervisar equipos potentes. Uno de ellos es que el área de cada persona debe estar claramente definida.

“Si todos tienen un carril despejado, no se verán como una amenaza”, afirmó Lindred Greer, profesor de la Escuela de Negocios Ross de la Universidad de Michigan. Si hay personas con antecedentes y talentos similares, Greer añadió que ese tipo de duplicación es aceptable, siempre y cuando se mantengan separadas.

Otro truco es determinar abiertamente desde el principio quién tendrá el derecho a tomar decisiones sobre cuestiones clave; de lo contrario, la competencia por la autoridad puede destruir al grupo.

“A veces la jerarquía tiene mala fama. Hay un líder que les dice a todos qué hacer”, dijo Anita Williams Woolley, profesora de la Escuela de Negocios Tepper de la Universidad Carnegie Mellon. “Pero, en realidad, hay ciertas maneras en que una jerarquía ayuda a los grupos a coordinarse”.

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La jerarquía puede cambiar según el problema en cuestión, dijo Woolley, pero la claridad es crucial en un entorno donde todos quieren estar en la cima.

Y luego está la importancia de fomentar la química grupal, lo que implica fomentar la confianza entre los miembros del equipo, comunicarse abiertamente y establecer un propósito compartido.

Si bien estos aspectos de la creación de grandes equipos tienen mucha base científica , desde el libro de Richard Hackman de 2002, Leading Teamsto Google’s Project Aristotle (Liderando Equipos, hasta el Proyecto Aristóteles de Google), muchos líderes no están dispuestos a dedicar el tiempo necesario, afirmó Groysberg.

“Simplemente no contamos con muchos ejecutivos y directores ejecutivos con el rigor y la paciencia necesarios para implementarlo”, dijo. “Siempre digo: si necesitas un equipo de alto rendimiento el viernes, el jueves no es el día para empezar a construirlo”.

Aunque la advertencia se aplica universalmente, es especialmente relevante en Meta, que está reuniendo su equipo de superinteligencia a toda prisa para alcanzar a Google y OpenAI.

Y luego está el dinero, que casi nunca deja de complicar las cosas.

Con la amplia publicidad de los esfuerzos de Zuckerberg para captar personal, que incluyen la oferta de paquetes salariales que superan los US$200 millones, los detalles de la compensación de muchos de los nuevos empleados se han hecho públicos. Esto podría dificultar la integración del equipo e influir en su dinámica.

“Para muchos grupos en ese tipo de entorno, el salario que reciben es casi como llevar el rango en la manga en el ejército: entras y tienes dos estrellas y ellos tres”, dijo Woolley. “Esto establece claramente cuál es la jerarquía. Será importante que los líderes tengan absolutamente claro si esto también aplica en este caso”.

Michael Dell, CEO de Dell Technologies Inc. (DELL), declaró en una entrevista reciente que los extravagantes paquetes de compensación para las nuevas contrataciones de IA podrían irritar a los empleados veteranos de Meta.

“La gente suele tener un sentido de justicia, ¿verdad? Quieren un trato justo en relación con los demás y con las oportunidades que tienen en el mercado”, afirmó.

Si el descontento no es evidente de inmediato, dijo Groysberg, eso no significa que no se manifestará en el próximo ciclo de compensación.

Estrellas gestionando estrellas

Cuando se le pidió que comentara sobre los posibles desafíos de gestión para el Meta Superintelligence Lab, un portavoz de la compañía dijo a Bloomberg: “Sabemos que hay mucho interés en MSL, y aparentemente todos tienen una opinión, pero simplemente estamos enfocados en hacer el trabajo para desarrollar superinteligencia personal”.

Zuckerberg cuestiona algunos informes de prensa sobre los paquetes específicos que ofrece a los expertos en IA, pero defiende su estrategia de reclutar un equipo estelar.

Durante una entrevista reciente con The Information, declaró que la IA “será la tecnología más importante de nuestras vidas. Será la base de nuestro desarrollo en la empresa y tendrá un impacto muy amplio en la sociedad”.

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“Por eso, queremos asegurarnos de contar con los mejores profesionales para trabajar en esto, desde emprendedores hasta investigadores e ingenieros que trabajan con los datos y la infraestructura.”

Podría decirse que Zuckerberg ha apostado fuerte por Wang.

Meta invirtió US$14.300 millones en Scale AI, sin asumir el control total de la empresa. Scale AI generó US$870 millones en ingresos el año pasado ofreciendo servicios de datos para entrenar sistemas de IA.

Algunos de sus clientes más importantes, como Google y OpenAI, están rompiendo vínculos con la empresa tras la inversión de Meta, lo que alimenta el debate sobre si el verdadero objetivo de Meta era adquirir Wang y no la participación del 49% que ahora posee en el negocio.

Aunque Wang posee un talento prodigioso para las matemáticas y las ciencias, y ahora cuenta con una exitosa trayectoria como fundador (abandonó el MIT después de un año para cofundar Scale AI en 2016), ni él ni su startup han logrado una investigación revolucionaria en IA.

En Scale AI, el equipo de Wang trabajó con un ejército de contratistas de etiquetado de datos que proporcionaron lo que él describió como los “picos y palas” para la fiebre del oro de la IA. En Meta, ahora tendrá que ganarse el respeto de un equipo de científicos de IA de primer nivel.

Wang tiene fama de ser implacable y de marcar un ritmo exigente en Scale AI, declarando que “demasiado es la cantidad justa”, como escribió en 2024. Wang también se hizo conocido por su afán por mantener la organización lo más densa en talento posible, buscando personas que pudieran igualar su ambición.

Según Groysberg, quien recientemente escribió un caso práctico sobre Scale AI, Wang participaba en reuniones semanales de contratación, revisando personalmente la documentación de cada candidato y obligando a los gerentes a defender rigurosamente sus decisiones.

“Alex examina a cada persona en cada función con lupa”, le dijo un ejecutivo a Groysberg. “Le importa mucho contratar personas impresionantes. Y la forma en que medimos eso muchas veces es a través de ese equilibrio entre el coeficiente intelectual y el emocional. Y luego lo combinamos con una dosis extrema de determinación”.

Todavía queda por ver si lo que funcionó en Scale se trasladará a Meta.

“Creo que Meta tiene a la persona más inteligente que conozco”, dijo Groysberg. “En ese aspecto, consiguieron a la estrella. Y la pregunta es: ¿Podrán construir un equipo estelar?”

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