Yann LeCun dejó Meta para demostrar que los chatbots no llevan a una IA humana

Yann LeCun

Photo: Ecole polytechnique from Paris / CC BY-SA 2.0, via Wikimedia Commons

Nacimiento	8 de julio de 1959 Paris
Ocupación	Científico de la computación y empresario de inteligencia artificial
Premios	Premio PAMI Investigador Distinguido · Premio Harold Pender · Premio Turing

Durante años, Yann LeCun estuvo dentro de una de las empresas que competían por crear chatbots cada vez más grandes, diciéndole a todo el que quisiera escucharlo que ese enfoque nunca alcanzaría una inteligencia de nivel humano. Ahora se fue para demostrarlo, con algo más de mil millones de dólares de otras personas. AMI Labs, la empresa parisina que cofundó después de salir de Meta, desarrolla lo que él llama modelos del mundo: sistemas que aprenden cómo se comporta el mundo físico a partir de videos y datos de sensores, en lugar de hacerlo a partir de textos. El científico cuyo trabajo sobre redes neuronales hizo posible el auge actual apuesta su reputación a la idea de que la tecnología central de ese auge es un desvío.

Originalmente, su apellido se escribía Le Cun y proviene del antiguo apellido bretón Le Cunff, de la zona alrededor de Guingamp, en el norte de Bretaña. Nació en Soisy-sous-Montmorency, en los suburbios al norte de París, se formó como ingeniero en ESIEE Paris y obtuvo un doctorado en informática en Université Pierre et Marie Curie. Su tesis propuso una forma temprana de retropropagación, el procedimiento que permite que una red neuronal se corrija a partir de sus errores y que está en la base de casi todos los sistemas que hoy se describen como inteligencia artificial. Después pasó un año en Toronto como investigador posdoctoral bajo la dirección de Geoffrey Hinton.

En 1988, un año después de doctorarse, se incorporó a AT&T Bell Laboratories, en Holmdel, Nueva Jersey. Allí creó las redes neuronales convolucionales conocidas como LeNet, que aprendían a leer dígitos escritos a mano al observar ejemplos. Un sistema de lectura de cheques que ayudó a desarrollar fue implementado ampliamente por NCR y otras empresas. En AT&T Labs-Research, a donde llegó en 1996 para dirigir el área de procesamiento de imágenes, trabajó con Léon Bottou y Patrick Haffner en DjVu, un formato de compresión para documentos escaneados que Internet Archive todavía utiliza para ofrecer libros digitalizados.

Las redes neuronales pasaron de moda, pero LeCun siguió trabajando en ellas de todos modos. En 2003 se trasladó a New York University, donde todavía ocupa la cátedra Jacob T. Schwartz en el Courant Institute; en 2012 se convirtió en director fundador de su Center for Data Science y, al año siguiente, cofundó la conferencia ICLR junto con Yoshua Bengio. Cuando el aprendizaje profundo volvió, lo hizo gracias a las ideas que él, Bengio y Hinton habían defendido durante los años difíciles. Los tres compartieron el Premio Turing de 2018, el máximo reconocimiento de la informática, y por eso los periódicos todavía los llaman los padrinos de la IA. Para entonces, LeCun llevaba cinco años trabajando para Facebook: en diciembre de 2013, la empresa lo contrató para crear su laboratorio de investigación en IA, FAIR.

FAIR se convirtió en uno de los laboratorios más abiertos de la industria: publicaba sus artículos y su código, y LeCun se volvió el defensor más insistente del sector de liberar los pesos de los modelos para que cualquiera pudiera desarrollar nuevas herramientas a partir de ellos. El laboratorio entrenó la primera versión de LLaMA, que se puso a disposición de investigadores en febrero de 2023. También creó Galactica, un modelo para redactar textos científicos cuya demostración pública Meta retiró unas 48 horas después de lanzarla, en noviembre de 2022, cuando los usuarios mostraron que inventaba disparates con total seguridad. ChatGPT apareció dos semanas después y le encantó al público; desde entonces, LeCun ha dicho que el mundo simplemente no estaba listo para Galactica. Para 2025, Zuckerberg había puesto los esfuerzos de IA de Meta bajo el mando de Alexandr Wang y de una nueva división de superinteligencia; LeCun reportaba a Wang y FAIR se vio afectado por los despidos de octubre. En noviembre anunció que se iría a fin de año.

El problema con LeCun es que suele tener razón cuando se trata del largo plazo y ser combativo con el corto. Durante años ha sostenido que los grandes modelos de lenguaje no pueden razonar ni planificar, mientras los chatbots construidos sobre ellos se convertían en el principal negocio de la industria. Semanas después de irse, le dijo al Financial Times que los resultados de referencia de Llama 4 de Meta «se manipularon un poco», porque se usaron versiones distintas del modelo para distintas pruebas; el director de IA generativa de Meta, Ahmad Al-Dahle, ya había negado esa acusación cuando surgió por primera vez. En cuanto a los riesgos, se distancia de sus compañeros de premio: Hinton y Bengio ahora advierten que la IA podría amenazar a la humanidad, mientras que LeCun le dijo a Fortune en octubre de 2026 que no le preocupa en absoluto la extinción, calificó el «altruismo efectivo» de «sumamente tóxico» y dijo que Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, está «completamente desconectado de la realidad». Según LeCun, advertir que la IA es demasiado peligrosa para dejarla en manos del público es una forma de captura regulatoria. Sus críticos responden que su optimismo depende en gran medida de confiar en quienes implementan estos sistemas.

AMI Labs es la apuesta que resolverá la discusión en un sentido u otro. Anunciada en marzo de 2026, recaudó 1,030 millones de dólares con una valoración previa a la inversión de 3,500 millones, una de las rondas semilla más grandes de la historia, según LeCun. La ronda fue codirigida por Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital y Bezos Expeditions, y entre los demás inversionistas están Nvidia, Samsung y Toyota Ventures. Alexandre LeBrun, quien dirigió la empresa emergente de salud Nabla, es el director ejecutivo; LeCun es presidente ejecutivo y sigue dando clases en NYU. La empresa tiene su sede en París, equipos en Nueva York, Montreal y Singapur y alrededor de 60 empleados. Desarrolla sus modelos a partir de JEPA, la arquitectura predictiva de representaciones conjuntas que LeCun promueve desde hace años, pensada inicialmente para usos industriales como la robótica y la detección de anomalías. LeBrun ha dicho que las aplicaciones comerciales podrían tardar años. En enero de 2026, LeCun también se convirtió en presidente fundador del consejo de investigación técnica de Logical Intelligence, una empresa que trabaja en sistemas de razonamiento basados en energía.

Fuera del laboratorio, LeCun es un astrónomo aficionado apasionado: la imagen que acompañó su publicación para anunciar AMI era la Nebulosa del Velo, fotografiada desde el patio de su propia casa. Tiene ciudadanía francesa y estadounidense, cumplió 66 años en julio de 2026 y tiene tres hijos. Expuso su propia visión del campo en Quand la machine apprend, publicado en Francia en 2019. Como señala, el nombre de la empresa también significa «amigo» en francés.

El primer producto de AMI, que todavía no tiene nombre, debería llegar pronto, y LeCun ha insinuado que podría incluir modelos abiertos. Será la primera prueba pública de si los modelos del mundo pueden hacer lo que él ha prometido durante una década. Si funciona, el hombre al que la industria no dejaba de describir como un inconforme se habrá adelantado otra vez, como ocurrió con las redes neuronales. Si no funciona, sus advertencias sobre los chatbots seguirán teniendo peso, pero vendrán de alguien que contó con mil millones de dólares para construir la alternativa.

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