Durante los últimos años, la narrativa de Meta en la carrera de la inteligencia artificial descansaba en un pilar que parecía intransable: el código abierto.

Con su familia de modelos Llama, la compañía de Menlo Park se había posicionado astutamente como el contrapeso colaborativo frente a las herméticas cajas negras de OpenAI, Google y Anthropic.

Era una estrategia que les ganaba simpatía y validación en la comunidad global de desarrolladores. Sin embargo, el pragmatismo siempre termina imponiéndose en las grandes tecnológicas.

Con el reciente lanzamiento de Muse Spark, el primer modelo desarrollado por sus flamantes Meta Superintelligence Labs (MSL), la empresa de Mark Zuckerberg ha dado un giro de 180 grados.

Por ahora, Muse Spark ha sido lanzado como un modelo cerrado, lo que significa que ni su código ni su arquitectura son públicos.

El factor Wang y el nuevo laboratorio

Para entender a Muse Spark, primero hay que mirar quién está detrás. El modelo fue construido desde cero en un plazo de nueve meses (bajo el nombre clave interno “Avocado”) por MSL, el equipo de élite que Zuckerberg armó tras reconocer internamente que Llama acumulaba un rezago frente a la competencia.

A la cabeza de este nuevo laboratorio está Alexandr Wang, ex CEO de Scale AI, quien se sumó a Meta luego de que la compañía desembolsara la exorbitante cifra de 14.300 millones de dólares por una participación del 49% en su antigua empresa.

Wang es un conocido partidario de los ecosistemas cerrados, y su visión se ha impuesto rápidamente. El objetivo de Meta hoy es construir lo que denominan “superinteligencia personal”.

¿Qué hace realmente Muse Spark?

A diferencia de la tendencia de la industria de inflar cada lanzamiento, la presentación de Muse Spark carece de sensacionalismo.

Meta no lo está vendiendo como el modelo más grande o el que destruirá a GPT-4 en capacidad de razonamiento, sino como una herramienta diseñada intencionalmente para ser rápida, eficiente y útil en la cotidianidad.

Entre sus características más destacadas están:

• Multimodalidad nativa: a diferencia de modelos anteriores que pegaban un reconocedor de imágenes sobre un motor de texto, Muse Spark “ve” y procesa el mundo de manera integrada. Puede calcular las calorías de un plato a partir de una foto del almuerzo, analizar gráficos de salud o visualizar cómo quedaría un objeto en una estantería real.
• Modo contemplativo: su adición técnica más interesante. Para tareas complejas, el modelo abandona la inmediatez y ejecuta múltiples “agentes” en paralelo. Si le pides planificar unas vacaciones familiares, un agente puede estar redactando el itinerario mientras otro, de manera simultánea, busca actividades aptas para niños.
• El ecosistema como prioridad: incluye modalidades como el Shopping mode, que se nutre directamente de la inspiración, creadores y marcas que ya habitan en Instagram y Facebook, cerrando la brecha entre la sugerencia y la compra.

El telón de fondo: 3.500 millones de usuarios

El debut de Muse Spark se comprende a cabalidad cuando se mira el tablero completo de Meta. El modelo ya está impulsando las consultas en la app y el sitio web de Meta AI, y en las próximas semanas reemplazará a Llama en las entrañas de WhatsApp, Instagram, Facebook y sus lentes inteligentes.

La apuesta de Zuckerberg es de manual: aplicar IA a tareas diarias para hacer que su ecosistema sea aún más indispensable.

Si logran que un usuario resuelva sus dudas médicas (Meta trabajó con médicos reales para afinar la respuesta visual de Spark), compre ropa y organice su semana sin salir jamás de WhatsApp o Instagram, el retorno de inversión estará garantizado.