Mientras Todos Compiten por Modelos de IA, Meta Paga Millones por Tener lo Contrario

Meta cerró 2025 con una movida estratégica: anunció la compra de Manus por más de 2.000 millones de dólares. La paradoja es la pieza clave de la operación. Manus no entrena modelos propios, sino que coordina modelos ajenos como Claude y modelos de Alibaba para hacer el trabajo pesado.

Y, sin embargo, ese mecanismo “sin modelo” ya logró algo que muchas empresas con laboratorios enormes persiguen: 100 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales. Mientras OpenAI, Google y otras tecnológicas compiten por mejoras finas en métricas, Manus monetiza otra central: la ejecución.

En otras palabras, Meta paga por un interruptor distinto. No por un motor nuevo, sino por el cableado que conecta motores con tareas concretas.

Manus funciona como un sistema agéntico (IA que actúa por pasos), enfocado en planificar tareas complejas, invocar herramientas, iterar sobre resultados y entregar trabajo terminado. Ese es su diferencial. No “sabe” más que otros modelos; organiza mejor lo que ya saben.

La analogía doméstica ayuda: si los modelos de IA son electrodomésticos potentes (horno, lavarropas, aspiradora), Manus es la persona que arma la rutina de la casa. Decide qué se enciende primero, cuánto tiempo, con qué programa y cuándo revisar el resultado. Sin ese coordinador, los aparatos pueden ser excelentes y aun así dejarte con la cocina a medio ordenar.

Además, esa capa de orquestación reduce un dolor cotidiano de la IA: la fragmentación. Una herramienta te redacta, otra te resume, otra te busca datos. Manus apunta a que el usuario pida un objetivo y reciba un entregable, no una colección de respuestas.

¿Por qué Meta paga por la “última milla” digital?

Porque el mercado de modelos se está comoditizando. En rankings como Chatbot Arena se ve un patrón repetido: cada modelo puntero es superado en pocas semanas. El engranaje de “ser el mejor” dura poco. Y eso sugiere que no hay un “moat” (foso defensivo) duradero ni siquiera para marcas como OpenAI o Google.

Mientras tanto, Meta invierte alrededor de 70.000 millones de dólares al año en infraestructura de IA. Pero Meta AI no termina de despegar en adopción. Y Llama 4, su modelo, “pinchó” en benchmarks (pruebas comparativas), un golpe incómodo para una empresa que puso tanto presupuesto en la base.

Ahí aparece la clave: si los modelos se vuelven intercambiables, el valor se muda a la capa de aplicación y distribución. Es decir, a dónde y cómo la gente usa la IA en serio. Google controla Android, Search, Gmail y Docs. Microsoft tiene Windows y una suite de productividad implantada. Apple domina iPhone y Mac. Meta tiene Facebook, Instagram y WhatsApp, pero arrastra un historial flojo en productos corporativos: Workplace no despegó y fue cerrado, y su reputación con datos empresariales es un freno.

Un “manual” chino que también explica la compra

La operación también revela una oportunidad financiera: las startups chinas de IA están infravaloradas frente a sus pares estadounidenses. Moonshot AI, creadora de Kimi, ronda los 4.300 millones de dólares, mientras OpenAI negocia cifras cercanas a 830.000 millones. La diferencia de adopción global explica parte, pero no una brecha tan extrema.

Benchmark Capital olió ese desajuste. En mayo invirtió 75 millones en Manus a una valoración de 500 millones. Pocos meses después, Meta compra por más de 2.000 millones. Manus, además, había movido su sede legal a Singapur, una decisión que suele facilitar una “salida limpia” sin tanta interferencia regulatoria china.

Ahora Meta planea integrar Manus en Facebook, Instagram y WhatsApp como parte de su estrategia de IA agéntica. Si la infraestructura se convierte en commodity, la pelea real está en la última milla: el lugar donde la tecnología toca tu rutina. Y Meta, esta vez, eligió comprar el cableado antes que otro motor.