Yann LeCun ha recibido el Premio Turing y es un destacado investigador de IA, pero durante mucho tiempo ha sido una figura contraria en el mundo de la tecnología. Él cree que la actual obsesión de la industria por los grandes modelos lingüísticos es errónea y, en última instancia, no logrará resolver muchos problemas apremiantes.
Ciertamente es cierto para OpenAI, que pasó de ser muy abierto a muy cerrado, y Anthropic siempre ha estado cerrado. Google fue un poco abierto. Y luego Meta, ya veremos. Mi sensación es que en este momento no va en una dirección positiva.
En lo que la academia debería trabajar es en objetivos a largo plazo que vayan más allá de las capacidades de los sistemas actuales. Por eso le digo a la gente en las universidades: no trabajen en LLM. No tiene sentido. No podrás rivalizar con lo que está sucediendo en la industria. Trabaja en otra cosa. Inventar nuevas técnicas. Los avances no vendrán de la ampliación de los LLM. El trabajo más interesante sobre modelos mundiales proviene del mundo académico, no de los grandes laboratorios industriales. La idea de utilizar circuitos de atención en redes neuronales surgió de la Universidad de Montreal. Ese trabajo de investigación inició toda la revolución. Ahora que las grandes empresas están cerrando, los avances se ralentizarán. El mundo académico necesita acceso a recursos informáticos, pero debería centrarse en el próximo gran avance, no en perfeccionar el último.
Desempeñas muchas funciones: profesor, investigador, educador, pensador público… Ahora acabas de asumir una nueva. ¿Cómo será eso para ti?
Voy a ser el presidente ejecutivo de la empresa y Alex LeBrun [un ex colega de Meta AI] será el director ejecutivo. Serán LeCun y LeBrun; está bien si lo pronuncias al estilo francés.
Voy a mantener mi puesto en la Universidad de Nueva York. Doy una clase por año, tengo estudiantes de doctorado y posdoctorados, por lo que permaneceré en Nueva York. Pero voy a París con bastante frecuencia por mi laboratorio.
¿Eso significa que no serás muy práctico?
Bueno, hay dos maneras de participar. Una es gestionar a las personas en el día a día y otra es ensuciarse las manos en proyectos de investigación, ¿verdad?
Puedo hacer gestión, pero no me gusta hacerlo. Ésta no es mi misión en la vida. En realidad, se trata de hacer que la ciencia y la tecnología progresen lo más que podamos, inspirar a otras personas a trabajar en cosas que son interesantes y luego contribuir a esas cosas. Ese ha sido mi papel en Meta durante los últimos siete años. Fundé FAIR y la dirigí durante cuatro o cinco años. Odiaba ser director. No soy bueno en esto de la gestión profesional. Soy mucho más visionario y científico.
¿Qué hace que Alex LeBrun sea la persona adecuada?
Alex es un emprendedor en serie; Ha creado tres empresas de inteligencia artificial exitosas. El primero lo vendió a Microsoft; el segundo a Facebook, donde fue jefe de la división de ingeniería de FAIR en París. Luego se fue para crear Nabla, una empresa de gran éxito en el ámbito de la atención sanitaria. Cuando le ofrecí la oportunidad de unirse a mí en este esfuerzo, aceptó casi de inmediato. Tiene la experiencia para construir la empresa, lo que me permite centrarme en la ciencia y la tecnología.
Tiene su sede en París. ¿Dónde más planea tener oficinas?
Somos una empresa global. Habrá una oficina en Norteamérica.
¿Nueva York, con suerte?
Nueva York es genial. Ahí es donde estoy, ¿verdad? Y no es Silicon Valley. Silicon Valley es una especie de monocultura.
¿Qué pasa con Asia? ¿Supongo que Singapur también?
Probablemente, sí. Te dejaré adivinar.
¿Y cómo estás atrayendo talento?
No tenemos ningún problema para reclutar. Hay mucha gente en la comunidad de investigación de IA que piensa que el futuro de la IA está en los modelos mundiales. Esas personas, independientemente del paquete salarial, estarán motivadas para venir a trabajar para nosotros porque creen en el futuro tecnológico que estamos construyendo. Ya hemos reclutado personas de lugares como OpenAI, Google DeepMind y xAI.
Escuché que Saining Xie, un destacado investigador de la Universidad de Nueva York y Google DeepMind, podría unirse a usted como científico jefe. ¿Algún comentario?
Saining es un investigador brillante. Le tengo mucha admiración. Ya lo contraté dos veces. Lo contraté en FAIR y convencí a mis colegas de la Universidad de Nueva York de que deberíamos contratarlo allí. Digamos que le tengo mucho respeto.
¿Cuándo estará listo para compartir más detalles sobre AMI Labs, como respaldo financiero u otros miembros principales?
Pronto… en febrero, tal vez. Te lo haré saber.
Publicado originalmente en technologyreview.com el 22 de enero de 2026.
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