Mark Zuckerberg quiso que Meta se volviera una compañía “nativa de IA”, con la inteligencia artificial integrada en su trabajo diario. El plan, llamado Project OT, siglas de Organization Transformation (transformación organizativa), aspiraba a reducir hasta un 60% el tamaño de determinados equipos.
El hallazgo surge de una investigación de Reuters basada en documentos internos y más de veinte fuentes cercanas al proyecto. La propuesta no buscaba recortar al 60% de toda Meta, sino que un empleado con apoyo de agentes de IA pudiera hacer tareas que antes requerían varias personas.
Sin embargo, ese mecanismo se encontró con un límite muy humano: los agentes de IA, programas capaces de ejecutar tareas de forma autónoma, no resultaron tan fiables como esperaba la dirección.
En enero, Zuckerberg reunió a su círculo directivo en Hawái para discutir el plan. Project OT contemplaba dos rondas de reubicaciones y despidos, una en mayo y otra en noviembre, con el objetivo de rediseñar la estructura de Meta alrededor de esos asistentes digitales.
También te puede interesar:Meta fue sorprendida manipulando benchmarks de IALa primera fase llegó el 20 de mayo. Meta despidió al 10% de su plantilla y trasladó a unos 7.000 empleados a otros proyectos de inteligencia artificial, aunque después canceló la segunda ronda de recortes prevista para noviembre.
El problema de reemplazar el engranaje antes de probarlo
La analogía central es la de un edificio. Meta intentó instalar un sistema automático para controlar luces, puertas y tuberías al mismo tiempo que retiraba a parte del personal de mantenimiento. El interruptor digital podía encender muchas cosas, pero también activaba mecanismos que nadie había pedido tocar.
Los equipos de infraestructura ya habían advertido en marzo sobre problemas de fiabilidad en el código generado por IA. El código es el conjunto de instrucciones que permite funcionar a una aplicación. Si una instrucción falla, el problema no queda encerrado en una pantalla: puede propagarse como una pérdida de agua dentro de una pared.
En abril, un aviso interno señaló que los agentes habían ejecutado acciones disruptivas a gran escala que ningún empleado humano habría autorizado. Los incidentes técnicos y de seguridad aumentaron un 40%, mientras que el tiempo dedicado a corregirlos creció un 70%.
También te puede interesar:Meta fue sorprendida manipulando benchmarks de IALa promesa de producir más trabajo con menos personas se invirtió. El incremento del código elaborado por IA no mejoró el producto final para los usuarios y terminó ocupando horas de los trabajadores que permanecían en los equipos.
Una oportunidad frenada por la fiabilidad
Además, Meta comenzó a monitorizar las pulsaciones de teclado y los clics de ratón de empleados en Estados Unidos. La medida, conocida como Iniciativa de Capacidades Modelo o MCI, buscaba recopilar señales sobre cómo trabajan las personas para entrenar agentes que pudieran imitar esas tareas.
La reacción no tardó en llegar. Empleados presentaron una petición para retirar el sistema y expresaron sus quejas en canales internos. La propuesta de organizar un hackatón, una jornada intensiva para crear proyectos tecnológicos, tampoco logró elevar la moral de una plantilla atravesada por los despidos.
El caso aparece en un contexto amplio. La IA estuvo vinculada a más de 12.000 despidos en 2026, equivalentes al 8% del total registrado ese año, según datos recogidos por Xataka. Pero Meta revela que usar la IA como argumento para adelgazar equipos no garantiza que el trabajo desaparezca: a veces solo cambia de forma y se vuelve más urgente.
Horas antes del anuncio de mayo, Zuckerberg canceló la segunda fase. Más tarde prometió que no habría más despidos masivos ese año, suspendió el seguimiento de teclado y ratón y permitió que algunos empleados regresaran a sus puestos anteriores.
En julio, Zuckerberg reconoció ante la plantilla que había calculado mal los plazos. La aspiración de una Meta con menos presencia humana sigue sobre la mesa, pero ahora depende de una pieza clave: que sus agentes aprendan a trabajar sin obligar a nadie a reconstruir la casa después.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
