Lo que podemos aprender de Avocado: El modelo de IA no lanzado de Meta

      En el panorama competitivo de los agentes de IA, donde las empresas cierran acuerdos de inversión todos los días para construir y expandir su infraestructura y software de IA, las compañías que parecían liderar la carrera son OpenAI, Anthropic, Microsoft, NVIDIA, Google y Amazon.

      Pero a pesar del éxito de su familia de modelos de lenguaje grande (LLMs), una de las grandes empresas tecnológicas que parece estar luchando por mantener su relevancia es Meta.

      La estrategia de IA de Meta está actualmente dividida entre apertura, escala y control. El próximo paso de la empresa tecnológica ha pospuesto su lanzamiento debido a preocupaciones de rendimiento, el modelo de IA con nombre en código ‘Avocado’, mientras abre la puerta a un debate dentro de la industria sobre el código abierto y la rentabilidad.

      La estrategia de IA de Meta: Meta AI, LlaMa y ‘Avocado’

      La gran empresa tecnológica liderada por Mark Zuckerberg ha estado acelerando su posicionamiento en inteligencia artificial con la introducción de Meta AI.

      Lanzado originalmente como un chatbot integrado en WhatsApp, Instagram, Facebook y Messenger en septiembre de 2023, el producto dio un paso significativo hacia adelante en abril de 2025 con el debut de una aplicación independiente dedicada, presentada en la conferencia de desarrolladores LlamaCon de Meta, que trajo consigo un Discover Feed, capacidades de voz y características de personalización más profundas.

      Fue diseñado como una interfaz orientada al consumidor para la IA generativa, permitiendo a sus usuarios generar contenido, mantener conversaciones, interactuar a través de un Discover Feed y ejecutar anuncios dentro del ecosistema de Meta.

      Detrás de escena, Meta AI está impulsado por LlaMa, que es la familia de LLMs de Meta. Llama se lanzó inicialmente como una herramienta para ayudar a investigadores y otros que no podían acceder a grandes cantidades de infraestructura para estudiar modelos de IA, posicionándose como una solución para democratizar el acceso dentro de la industria.

      Con el tiempo, Llama ha lanzado 4 modelos, como un sistema de IA multimodal de código abierto. Además, Meta lanzó una vista previa limitada de Llama API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) para permitir a los desarrolladores conectar y usar sus modelos Llama.

      Pero más allá de Llama y Meta AI, los informes sugieren que Meta ha estado trabajando en su próxima generación de modelos de IA: ‘Avocado’. A pesar de que no hay una declaración oficial al respecto, un portavoz de Meta habló con Reuters explicando cómo Meta ha estado trabajando en este nuevo modelo de IA fronterizo diferente de sus modelos anteriores.

      Mientras que Llama se caracteriza por ser de código abierto, ‘Avocado’ sería propietario, lo que haría imposible que los desarrolladores externos descargaran libremente sus pesos y componentes de software relacionados.

      Avocado no es la historia principal, lo que revela sobre Meta es

      El cambio de corazón de Meta desafía el factor de diferenciación que Zuckerberg estaba tan orgulloso de abrazar en 2024 y que fue la idea central después del despliegue de Llama. Que el código abierto cerraría la brecha en el desarrollo de IA al permitir a los desarrolladores mejorarlo y crear versiones más pequeñas.

      Un año después de ese primer memorando, Mark Zuckerberg compartió un segundo destacando cómo esperaba que Meta siguiera siendo un líder en código abierto, pero debido a preocupaciones de seguridad serían más cuidadosos sobre “lo que elegimos abrir”, sugiriendo una reconsideración en su enfoque inicial.

      Esta decisión puede analizarse como un cambio de Meta de una estrategia de IA clara a una reactiva. Primero, después del ascenso de Deepseek como un competidor importante en el panorama de IA, donde su modelo R1 y una familia de variantes destiladas más pequeñas construidas sobre arquitecturas Llama y Qwen, demostraron que los componentes de código abierto podrían aprovecharse para construir sistemas altamente competitivos.

      Esto representó una desventaja significativa para Meta, ya que sus modelos de código abierto proporcionaron una ventaja crucial a un competidor. Además, un modelo de IA de código cerrado representa un alivio económico para la masiva inversión que Meta está haciendo para aprovechar sus capacidades de IA.

      Por ejemplo, en junio de 2025, Meta invirtió $14.3 mil millones en la empresa de etiquetado de datos Scale AI a cambio de una participación del 49%, incorporando al fundador de Scale AI, Alexandr Wang, para liderar los recién formados Meta Superintelligence Labs, la división ahora encargada de desarrollar ‘Avocado’.

      Disruptión: Meta bajo presión

      Sin embargo, los desarrollos recientes sugieren que la estrategia de IA de Meta puede estar entrando en una fase de incertidumbre. Mientras que la empresa inicialmente se posicionó como líder en modelos de código abierto con Llama, el lanzamiento de la última generación enfrentó desafíos notables.

      La recepción temprana del nuevo modelo fue mixta, donde algunos desarrolladores señalaron un rendimiento inferior en comparación con sistemas competidores. También tuvo una reducción en la recepción y adopción en comparación con modelos anteriores.

      Además, el lanzamiento del modelo insignia de Llama 4 ‘Behemoth’, que se esperaba que fuera un “modelo maestro” mucho más grande, ha sido pospuesto repetidamente mientras los ingenieros luchan por mejorar sus capacidades.

      El nuevo modelo fronterizo ‘Avocado’ se esperaba que se lanzara en marzo de 2026, pero parece que también está luchando por cobrar vida. Una persona familiarizada con el asunto le dijo a Reuters que el lanzamiento se pospuso para mayo o junio.

      La razón detrás del retraso es que ‘Avocado’ estaba quedándose corto en comparación con Gemini 2.5 y Gemini 3 de Google y otros modelos de sus competidores de IA, en pruebas internas de razonamiento, codificación y escritura, dijeron las fuentes.

      Además, personas con conocimiento del asunto también dijeron cómo el liderazgo de Meta está aparentemente discutiendo la posibilidad de licenciar temporalmente Gemini de Google para potenciar ‘Avocado’ y otros productos de IA de la empresa, aunque no se han tomado decisiones.

      Implicaciones

      Tomados en conjunto, esta cadena de eventos sugiere no problemas aislados, sino que plantean preguntas sobre la estrategia a largo plazo de Meta en IA. Parece que Meta ya no está ejecutando una única estrategia de IA coherente, sino explorando múltiples direcciones a la vez.

      En el núcleo de este cambio en la estrategia de IA de Meta está la creciente tensión entre apertura y control. El éxito de Llama estableció a Meta como un jugador clave en el ecosistema de IA de código abierto, permitiendo una adopción y crecimiento amplios más allá de la empresa.

      La caída fue el desafío de mantener una ventaja competitiva, ya que competidores como DeepSeek aprovecharon el modelo de código abierto para aprovechar sus propios modelos. La adopción de ‘Avocado’ sugiere un cambio estratégico en ese sentido, pero debilita el factor de diferenciación de Meta para ser una IA Abierta para todos.

      Al mismo tiempo, la decisión de cambiar de modelos de código abierto a cerrado, viene como una solución para compensar los gastos del desarrollo de IA como resultado de la intensa estrategia de inversión de Mark Zuckerberg para posicionar a Meta como uno de los líderes en el panorama competitivo de IA, como las inversiones de $600 mil millones comprometidas en infraestructura de IA en EE. UU., centros de datos, proyectos energéticos y programas de fuerza laboral para 2028.

      Un gasto que parece ser muy relevante para la empresa ya que los desafíos de ejecución plantean más preocupaciones. Los retrasos, recepciones fijas o modelos, y los informes de bajo rendimiento de ‘Avocado’ en comparación con la competencia, indican que Meta se está quedando atrás en el desarrollo de IA fronterizo, y necesita cerrar esa brecha pronto.

      La señal más significativa radica en la posibilidad de dependencia externa de Meta en Google, ya que la posible licencia temporal de modelos como Gemini externalizaría la tecnología de Meta para sostener sus productos de IA. Marcando un cambio fundamental: de construir capacidades centrales a actuar como una capa de distribución.

      La pregunta final ya no es si Meta puede construir modelos de IA competitivos, sino si puede definir una estrategia coherente y consistente para ellos. Sin esa claridad, incluso su posicionamiento estratégico puede no ser suficiente para asegurar una posición de liderazgo en la carrera de IA.