Cuando piensas en inteligencia artificial de consumo, casi seguro te vienen a la cabeza nombres como ChatGPT o Gemini. En cambio, LLaMa, el modelo de Meta, suena más a algo que has leído en X o en un titular técnico que a un producto que abras a diario. Meta ha jugado otra partida: menos foco en el usuario final y más en infraestructura para empresas y desarrolladores.
Ahora esa etapa se está acabando. Con un cheque de 14.300 millones de dólares para comprar Scale AI y una nueva hoja de ruta marcada por Alexandr Wang y Mark Zuckerberg, Meta quiere que tú asocies “IA” con un producto suyo tan rápido como ahora lo haces con ChatGPT. Para llegar ahí, la compañía está preparando dos modelos clave, Mango y Avocado, que cambian por completo su estrategia anterior.
Si miras cómo se ha movido el sector, OpenAI y Google han hecho algo muy claro: han puesto al frente chatbots pensados para el usuario final, fáciles de abrir y usar. ChatGPT y Gemini son la puerta de entrada para millones de personas, mientras que Meta ha empujado LLaMa sobre todo como tecnología que otros integran en sus productos, no como una herramienta que tú tengas en el móvil a primera vista.
LLaMa se ha hecho famoso entre desarrolladores, empresas y entornos técnicos, pero la mayoría de usuarios lo conocen “de oídas” y no lo ven como producto de consumo. Meta se ha comportado más como proveedor de infraestructura que como creador de la gran app de IA que lo organiza todo, y eso ha pasado factura en notoriedad frente a ChatGPT y Gemini.
Durante años, Meta ha querido que LLaMa fuera la base abierta sobre la que se construyera casi todo lo relacionado con la IA, una especie de Android para modelos generativos. Apostó fuerte por el código abierto, aunque con condiciones que muchos han criticado como menos libres de lo que parecía, y se enfocó en empresas y desarrolladores antes que en el usuario de a pie.
Ese enfoque ha llevado a una paradoja: el modelo es muy usado en proyectos técnicos, pero no se ha convertido en el icono mental que sí son ChatGPT o Gemini. El intento de que LLaMa fuera “el Android de la IA” no ha terminado de cuajar, y el propio movimiento de Meta indica que ya no quiere ocupar solo ese rol de infraestructura abierta.
También te puede interesar:Meta fue sorprendida manipulando benchmarks de IACuando se lanzó LLaMa 4, en teoría llegaba para pelear de tú a tú con GPT‑4. Sobre el papel sonaba potente, con buenos benchmarks y mucha comunicación técnica para justificar lo avanzado del modelo. El impacto real en el mercado y en la conversación pública fue muy limitado.
Mientras GPT‑4 se consolidaba como referencia gracias a ChatGPT y a un uso masivo, LLaMa 4 quedó como un lanzamiento percibido como decepcionante fuera del mundo profesional. Meta dedicó mucha energía a publicar estudios y comparativas para demostrar lo buena que era su IA, pero no a empujar un servicio web o una app que la gente reconociera y usara a diario.
En este contexto, Meta ha decidido cambiar de carril. La empresa ya no quiere ser solo la infraestructura abierta que otros usan, sino construir un ecosistema de IA más cerrado y controlado, parecido al modelo de Apple con sus productos y con Apple Intelligence. El objetivo es claro: que cuando alguien diga “la IA de Meta”, tú sepas exactamente a qué producto se refiere.
Ese giro implica dejar atrás parte de la filosofía abierta de LLaMa y apostar por una combinación de motor interno privado y capa de consumo muy visible. Mango y Avocado serán las piezas centrales de este nuevo planteamiento, con una estrategia que se parece más a Apple lanzando algo pulido y bien integrado que a Android sirviendo como base abierta para todo el mundo.
Mientras OpenAI y Google han concentrado su esfuerzo de marca en un gran chatbot de referencia, Meta ha repartido su IA en muchas direcciones. Tienes Meta AI como chatbot, integraciones en WhatsApp, funciones inteligentes en Instagram y herramientas profesionales para empresas, todo ello conectado a su tecnología, pero sin un producto único que lo concentre y lidere la percepción pública.
Esta dispersión ha hecho que Meta “llegue tarde a la fiesta” de la IA de consumo. El público ve trozos de IA en sus apps, pero no lo asocia a un nombre concreto ni a una experiencia central. En paralelo, Google y OpenAI han quemado enormes cantidades de dinero en hacer crecer modelos y chatbots visibles, ocupando así el hueco mental de referencia en el usuario común.
También te puede interesar:Meta Comenzará a Usar Casi Todos Tus Datos Para Entrenar Su IA: Así Puedes ProtegerteEn medio de esta carrera, Meta decide pagar 14.300 millones de dólares por Scale AI, una empresa joven que se ha convertido muy rápido en una gran promesa en el camino hacia la inteligencia artificial general (AGI). Aunque Scale AI no tenía su propio “ChatGPT”, sí era una pieza clave como infraestructura para entrenar y mejorar grandes modelos.
Con esa adquisición, Meta no solo compra servidores, datos y herramientas, sino un atajo para construir modelos tan ambiciosos como ChatGPT, Gemini o Claude. El sector entero ve la AGI como objetivo prioritario a corto plazo, y Meta no quiere quedarse detrás mientras otros avanzan en este tipo de inteligencia artificial más generalista.
La operación incluye otro movimiento importante: Alexandr Wang, hasta ahora CEO de Scale AI, pasa a ser el nuevo director de IA en Meta. Su llegada encaja con un momento descrito como “founders mode” para Mark Zuckerberg, que se está implicando de forma muy agresiva y personal en la estrategia de la empresa.
La comparación con “Florentino Pérez” no es casual: Zuckerberg está fichando talento e infraestructura a golpe de grandes cheques, como quien arma un equipo “galáctico”. La colaboración entre Wang y Meta ya está generando nuevos proyectos, entre ellos los modelos Mango y Avocado, que marcan el cambio hacia una IA de consumo más reconocible para el gran público.
Avocado es el nombre del modelo que apunta a convertirse en el nuevo “cerebro” de la IA de Meta. Está previsto para la primera mitad de 2026 y se plantea como el heredero directo de LLaMa dentro de la compañía, pero con un enfoque diferente: menos apertura total y más control propietario.
En vez de ser un modelo abierto que otros usan libremente, Avocado formará el corazón de un sistema más cerrado, pensado para integrarse en productos de consumo y en el ecosistema propio de Meta. Será la base que mueva respuestas, recomendaciones y funciones inteligentes, incluso aunque el usuario no vea su nombre directamente.
Una de las claves de Avocado es que va a ser esencialmente invisible para el usuario final. No esperes una app que se llame “Avocado”; su papel será interno, como motor que coordina y ejecuta la IA en segundo plano. Estará detrás de chatbots, asistentes, herramientas creativas y funciones en redes sociales sin que tengas que pensar en ello.
Con este modelo, Meta iniciará una nueva etapa de privatización de su tecnología de IA. Sin abandonar del todo sus líneas abiertas, se mueve hacia un sistema donde el modelo principal deja de ser un recurso genérico para el sector y pasa a ser un activo propietario al estilo Apple, pensado para reforzar su propio ecosistema y su propia marca.
Si Avocado es el cerebro oculto, Mango será la cara visible. Mango nacerá como un modelo de generación de imagen y vídeo por IA, enfocado directamente a ti como usuario final. La idea es que puedas crear clips, escenas, montajes o incluso pequeños cortos con texto o simples indicaciones, todo integrado en los servicios de Meta.
Este modelo está diseñado para competir con los grandes nombres de la generación audiovisual: Sora de OpenAI, Veo de Google y propuestas como Nano Banana en el entorno de OpenAI/Google. Mango aspirará a ser la parte más “espectacular” de la oferta, la que ves funcionando cuando generas vídeos sorprendentes o imágenes que antes requerían mucho tiempo y herramientas profesionales.
Con Mango, Meta quiere que asocies de manera inmediata un producto suyo con el concepto de inteligencia artificial creativa. Hasta ahora, el hueco de referencia en imagen generativa llegó a estar ocupado por Midjourney, que durante un tiempo fue el “grial” de las imágenes por IA. Más tarde, otras herramientas con mejor distribución, como ChatGPT con extensiones visuales, le han ido comiendo terreno.
Meta pretende repetir esa jugada, pero a su favor: aprovechar sus redes sociales, sus apps de mensajería y su base de usuarios para que Mango se propague rápido. Si lo consigue, cuando pienses en hacer un vídeo generado por IA para compartir en WhatsApp o Instagram, vas a poder pensar directamente en la opción que Meta te ponga delante con Mango como motor.
Hay un punto clave: aunque los nuevos productos de Meta funcionen muy bien, la empresa llega con varios años de retraso a la competición de la IA de consumo. OpenAI y Google ya han ganado mucha ventaja en reconocimiento de marca, y no están frenando sus inversiones, sino todo lo contrario. Siguen quemando enormes cantidades de dinero para mejorar modelos como GPT‑4, GPT‑5 o Gemini.
El sector de la inteligencia artificial ha demostrado que una herramienta puede hacerse muy popular muy rápido si acierta con el producto y con la distribución. Lo vimos con Midjourney, que pasó de ser algo casi de nicho en Discord a convertirse durante un tiempo en la referencia en imágenes. Si Meta encuentra la fórmula adecuada con Mango y Avocado, el retraso no tiene por qué ser definitivo.
Hasta ahora, Meta ha puesto mucha energía en papers, benchmarks y comparativas para demostrar que su IA es muy potente. Esa estrategia ha brillado en conferencias técnicas y en círculos profesionales, pero no ha generado una marca clara para el público general. Mientras tanto, ChatGPT se ha hecho un hueco como palabra casi genérica para “IA que me responde cosas”.
Con el nuevo enfoque, la prioridad ya no es solo enseñar gráficas de rendimiento, sino ofrecerte una experiencia concreta y unificada. En lugar de tener funcionalidades repartidas entre WhatsApp, Instagram y otros servicios sin un nombre fuerte detrás, Meta quiere que tú tengas un punto de referencia claro, apoyado en Avocado como motor y Mango como escaparate creativo.
Mirando a 2026, el plan es que Avocado esté funcionando en la primera mitad del año y Mango empiece a llegar como modelo visible para imagen y vídeo. Si todo sale como Meta plantea, vas a poder encontrarte con IA de Meta mucho más integrada, coherente y fácil de identificar, desde tu chat hasta las herramientas para crear contenido.
La gran incógnita es si este giro hacia un sistema más cerrado, al estilo Apple, servirá para recuperar terreno frente a ChatGPT y Gemini o si el hueco mental ya está demasiado ocupado. En cualquier caso, el movimiento es claro: Meta quiere dejar atrás su papel de simple proveedor de infraestructura y convertirse en un actor reconocible en la IA de consumo, con Mango y Avocado como piezas clave de este nuevo tablero.
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