En la carrera de la inteligencia artificial, 2025 fue el año en que Meta dejó de parecer protagonista. Sus anuncios perdieron impacto, sus modelos dejaron de marcar tendencia y su asistente pasó casi desapercibido frente a rivales cada vez más agresivos.
Desde fuera, la lectura era simple: Meta había perdido el pulso. Desde dentro, la compañía estaba haciendo algo mucho más radical: aceptar que su estrategia no funcionaba y empezar otra desde cero.
El problema no fue quedarse atrás, fue entender tarde el juego
Durante años, Meta compitió en IA como si se tratara de redes sociales: publicar rápido, iterar en público y confiar en la escala. Eso funcionó… hasta que dejó de hacerlo.
Llama había sido un referente del open source, pero el lanzamiento de su cuarta versión marcó un punto de quiebre. El modelo no solo no lideró, sino que quedó por detrás en eficiencia, razonamiento y multimodalidad.
Mientras tanto, OpenAI avanzaba hacia sistemas cada vez más cerrados, Google apostaba por integración total y China comenzaba a dominar el terreno abierto. Meta se quedó en tierra de nadie.
El año en que la compañía decidió dejar de improvisar
Lo que siguió no fue un nuevo modelo apresurado. Fue una limpieza interna. 2025 se convirtió en un año extraño para Meta: sin grandes lanzamientos públicos, pero con un gasto histórico en fichajes, adquisiciones y reorganización.
La compra de Scale AI y la llegada de Alexandr Wang al frente de una nueva división —Superintelligence Labs— marcaron el cambio de mentalidad: la IA dejaba de ser un producto más y pasaba a ser el núcleo de la empresa. No un laboratorio experimental. Un reinicio completo.
El silencio como estrategia
Durante meses, Meta dejó de competir por titulares. Mientras otras compañías presentaban demos, Meta no mostró nada. No porque no tuviera avances, sino porque había decidido no repetir el error de Llama 4: lanzar antes de tiempo. Ese silencio fue interpretado como debilidad. Ahora sabemos que fue deliberado.
Según confirmó Andrew Bosworth, la nueva división ya cuenta con versiones internas funcionales de sus próximos modelos. No son prototipos conceptuales. Son sistemas en fase avanzada de ajuste. La diferencia es que esta vez no quieren impresionar: quieren que funcione.
El problema no es crear el modelo, es hacerlo útil
Entrenar una IA potente ya no es lo más difícil. Lo complicado es el después: convertirla en algo estable, coherente, alineado y realmente utilizable por millones de personas. Ahí es donde muchos modelos colapsan.
Meta se encuentra ahora exactamente en ese punto: el más caro, el más lento y el más invisible. La fase donde no hay anuncios, pero sí riesgo. Si falla, nadie lo verá venir. Si funciona, parecerá magia.
Por qué Meta necesita que esto salga bien
A diferencia de otras compañías, Meta no puede permitirse una IA mediocre. No tiene un buscador dominante. No vende sistemas operativos. No controla el hardware móvil. Su futuro depende de crear un nuevo tipo de interfaz.
Y ahí entran las gafas inteligentes.
Las gafas no son un accesorio, son el objetivo final
Las Ray-Ban de Meta no están pensadas como un gadget curioso, sino como el primer paso hacia una informática sin pantalla. Pero unas gafas sin IA potente son solo gafas con cámara. El verdadero valor está en la interpretación del entorno, la conversación contextual y la asistencia continua. Todo eso exige modelos más capaces que los actuales.
Si Meta quiere que ese dispositivo tenga sentido, necesita que su nueva IA sea algo más que “competente”. Necesita que sea diferencial.
El dilema que lo complica todo
Queda una pregunta incómoda: ¿seguirá Meta apostando por el open source? Zuckerberg lo defendió con convicción, pero el mercado cambió. Los modelos abiertos chinos avanzan rápido y los sistemas cerrados dominan el rendimiento.
Abrir su nueva IA puede devolverle influencia. Cerrar el código puede devolverle competitividad. Ambas decisiones tienen coste.
El verdadero riesgo
Meta no está lanzando simplemente otro modelo. Está intentando demostrar que puede reinventarse en la era de la inteligencia artificial sin repetir el error que cometió con los móviles: llegar tarde.
2025 fue el año en que pareció quedarse fuera. 2026 será el año que determine si solo estaba preparando el tablero… o si desmontarlo todo fue un error irreversible.
