El «año de la eficiencia» de Mark Zuckerberg en Meta, iniciado en 2022, ha resultado en la eliminación de aproximadamente 35,600 empleos. Si bien la compañía recientemente abrió nuevas vacantes enfocadas en el desarrollo de Inteligencia Artificial, prometiendo la posibilidad de reincorporación a antiguos empleados, la realidad es mucho más sombría para algunos. Una investigación de Business Insider ha sacado a la luz la existencia de una «lista negra» secreta de exempleados de Meta, a quienes se les niega la posibilidad de volver a trabajar para la empresa, independientemente de sus habilidades o la demanda de talento.

Este descubrimiento arroja una luz crítica sobre las prácticas de gestión de personal de Meta. Mientras Zuckerberg anuncia públicamente la búsqueda de talento para impulsar su ambiciosa apuesta por la IA, internamente opera un sistema que excluye a algunos exempleados, incluso aquellos que demostraron un desempeño competente. El testimonio de un ingeniero despedido en 2022, quien fue rechazado en más de 20 oportunidades laborales a pesar de haber demostrado su valía, ilustra la cruda realidad de esta «lista negra». La afirmación del gerente de contratación de que el ingeniero fue declarado «no elegible para la recontratación» confirma la existencia de este mecanismo oculto, que contradice la narrativa pública de oportunidades de reincorporación.

Aunque un portavoz de Meta ha afirmado la existencia de «criterios claros» para determinar la inelegibilidad de la recontratación y la existencia de «controles y contrapesos,» la filtración de Business Insider plantea serias dudas sobre la transparencia y la equidad de estos procesos. La falta de detalles públicos sobre dichos criterios deja espacio para la especulación y la preocupación de que estas decisiones puedan estar sujetas a sesgos o arbitrariedades.

El caso de Meta pone en relieve el debate ético sobre las prácticas laborales en grandes empresas tecnológicas. Si bien la reestructuración y la búsqueda de eficiencia son comprensibles, la existencia de una «lista negra» secreta, que impide a exempleados acceder a nuevas oportunidades dentro de la misma organización, plantea interrogantes sobre el trato justo y la responsabilidad social corporativa. La imagen pública de una empresa que busca un futuro impulsado por la IA se ve profundamente afectada por la revelación de estas prácticas internas opacas y potencialmente injustas. El debate público y la demanda de transparencia son cruciales para asegurar que las reestructuraciones empresariales no se conviertan en excusas para prácticas laborales cuestionables.

A pesar de la declaración oficial de Meta sobre la existencia de criterios objetivos para la recontratación de exempleados –basados en el motivo del despido y la última evaluación de desempeño–, la investigación de Business Insider revela un patrón preocupante: la negativa sistemática a recontratar a ciertos empleados, aun cuando la empresa enfrenta una escasez de talento. Aunque la existencia física de una «lista negra» no ha sido confirmada, la evidencia encontrada en las comunicaciones internas de Meta demuestra un rechazo sistemático de solicitudes de antiguos empleados por parte de los responsables de contratación.

Esta práctica, aunque legal, contrasta con las estrategias de reclutamiento habituales en las grandes tecnológicas, que compiten ferozmente por atraer y retener el mejor talento. Expertos como Lazlo Bock, ex director de operaciones de personal de Google, califican esta práctica como «increíblemente inusual» y destacan la preferencia por recontratar a empleados con conocimiento previo de la cultura y los procesos internos de la empresa.

La situación se complica aún más con las declaraciones de un ingeniero afectado, quien, a pesar de haber descrito a Meta como «la peor empresa en la que ha trabajado,» considera la posibilidad de volver a trabajar allí debido a la alta remuneración. Esta confesión revela un dilema que enfrentan muchos exempleados: el peso de una mala experiencia contra la tentación de un sueldo atractivo, incluso si implica volver a una empresa que los ha marginado.

El caso de Meta desafía la idea de una cultura laboral ideal en las empresas tecnológicas. La aparente existencia de una «lista negra» –aunque sin confirmación definitiva–, genera interrogantes sobre la transparencia y la ética en los procesos de contratación y despido. Si bien la optimización de recursos y el control de costes son factores legítimos en la gestión empresarial, estas acciones deben estar en línea con prácticas laborales justas y respetuosas. El debate sobre esta práctica cuestionable debe impulsar a las empresas tecnológicas a reflexionar sobre sus políticas internas y a priorizar la transparencia en sus procesos de gestión de personal.

Aunque el Celular ha sido el epicentro de la revolución tecnológica de las últimas dos décadas, algunas de las mentes más influyentes del sector tecnológico, como Bill Gates, Elon Musk y Mark Zuckerberg, aseguran que su dominio tiene los días contados.

Según sus proyecciones, el reemplazo de los celulares es inminente, y en su lugar surgirán nuevas tecnologías que cambiarán radicalmente la forma en la que interactuamos con el mundo digital.

Qué dice Mark Zuckerberg sobre el final de los celulares

Para Mark Zuckerberg, CEO de Meta, la transición del smartphone a otro dispositivo es cuestión de tiempo. Según él, las gafas inteligentes serán el próximo paso en la evolución de la tecnología personal y se convertirán en la alternativa natural a los teléfonos móviles en la próxima década.

Zuckerberg argumenta que el celular ha alcanzado su punto máximo de desarrollo y que la comodidad será el factor decisivo que impulsará el cambio. “Pasará como con los ordenadores. Seguimos usándolos, pero muchas veces preferimos sacar el móvil para tareas rápidas o cómodas”, explicó el CEO de Meta.

Las gafas inteligentes, como las Ray-Ban Meta, integrarán realidad aumentada y hologramas interactivos en tiempo real. En lugar de mirar una pantalla, los usuarios podrán visualizar mensajes, vídeos e información relevante directamente en su campo de visión, sin necesidad de sacar un dispositivo del bolsillo.

Aunque el desarrollo de estas gafas aún está en sus primeras etapas, empresas como Apple y Meta están invirtiendo fuertemente en esta tecnología. Zuckerberg prevé que, para 2030, las gafas inteligentes habrán ocupado el lugar de los teléfonos móviles en muchas de sus funciones cotidianas, haciendo que los smartphones sean cada vez menos necesarios.

Por qué Bill Gates cree que los celulares desaparecerán

Mientras que Zuckerberg apuesta por las gafas inteligentes, Bill Gates tiene una visión aún más futurista sobre la desaparición de los celulares. Según el cofundador de Microsoft, los tatuajes inteligentes serán el gran avance que terminará reemplazando a los teléfonos móviles en los próximos años.

Estos dispositivos, actualmente en desarrollo por empresas como Chaotic Moon, utilizan una tinta especial equipada con nanotubos y sensores biométricos que permiten recopilar, procesar y transmitir información directamente desde la piel del usuario.

diferencia de los smartphones, los tatuajes inteligentes no serían dispositivos externos que llevamos en el bolsillo, sino interfaces tecnológicas integradas en el cuerpo. En su aplicación inicial, estarían enfocados en el ámbito médico, permitiendo el monitoreo de constantes vitales, la detección temprana de enfermedades y el almacenamiento de datos médicos de forma accesible y segura.

Pero su potencial va mucho más allá de la salud. Gates sugiere que estos tatuajes podrían utilizarse también para realizar pagos, autenticar identidades y controlar dispositivos inteligentes sin necesidad de un teléfono móvil.

Si bien esta tecnología todavía está en desarrollo, Gates cree que su integración en la vida cotidiana podría ocurrir antes de lo que imaginamos. A medida que las innovaciones en nanotecnología avancen, los tatuajes inteligentes podrían comenzar a reemplazar a los smartphones como la principal herramienta de conectividad digital.

Qué dice Elon Musk sobre el fin de los celulares

El enfoque de Elon Musk sobre el futuro de la conectividad es, sin duda, el más radical de los tres. A través de su empresa Neuralink, el magnate de Tesla y SpaceX apuesta por una tecnología que permitirá la conexión directa entre el cerebro humano y las computadoras mediante implantes neuronales.

Musk sostiene que, en el futuro, los dispositivos físicos como los teléfonos móviles serán obsoletos, ya que los humanos podrán interactuar con la tecnología mediante simples pensamientos. Su visión es la de un mundo en el que las personas puedan navegar por internet, controlar dispositivos o incluso enviar mensajes sin necesidad de pantallas ni interfaces externas.

Aunque esta tecnología está en una fase inicial de desarrollo, Neuralink ya ha realizado pruebas con implantes en animales y recientemente ha comenzado los primeros ensayos en humanos. Por ahora, el objetivo principal de esta tecnología es ayudar a personas con discapacidades motoras a recuperar la movilidad y la comunicación.

Sin embargo, Musk cree que, en pocos años, los implantes cerebrales podrían ser lo suficientemente avanzados y seguros como para ser adoptados por el público general. Si esto sucede, la necesidad de un dispositivo externo para acceder a la información digital desaparecería por completo.

DeepSeek, el nuevo modelo chino de inteligencia artificial (IA), ha sacudido el mundo digital, deslumbrando a los inversionistas y hundiendo las acciones de algunas empresas tecnológicas, tras saltar a la cima de descargas de aplicaciones en Apple Store.

Fue lanzada el 20 de enero y rápidamente cautivó a los adeptos de la informática antes de llamar la atención de toda la industria tecnológica y del mundo.

El presidente de Estados Unidos, Donald Trump, calificó el fenómeno como una «llamada de alarma» para las empresas de ese país que deberán concentrarse en «competir para ganar».

Lo que hace a DeepSeek tan especial es la afirmación de sus creadores de que fue producida a una fracción del costo de otros modelos en la vanguardia de la industria como el ChatGPT de OpenAI, porque utiliza menos chips de tecnología avanzada.

DeepSeek, el último de una serie de modelos desarrollados con pocos chips y bajo coste, desafía el dominio de gigantes como OpenAI, Google y Meta.

El gran modelo lingüístico (LLM) del laboratorio chino de inteligencia artificial DeepSeek ha sorprendido a Silicon Valley al convertirse en uno de los mayores competidores de ChatGPT, de la empresa estadounidense OpenAI. Su irrupción ha sacudido a los mercados estadounidenses.

Los últimos modelos de DeepSeek, lanzados este mes, son extremadamente rápidos y baratos. El DeepSeek-R1, el último de los modelos desarrollados con menos chips, desafía el dominio de gigantes como OpenAI, Google y Meta.

He aquí DeepSeek en ocho preguntas:

1. ¿De dónde viene DeepSeek?

La empresa, con sede en Hangzhou (China), fue fundada en julio de 2023 por Liang Wenfeng, ingeniero informático y electrónico licenciado por la Universidad de Zhejiang. Formaba parte del programa de incubación de High-Flyer, un fondo que Liang fundó en 2015. Liang, como otros nombres destacados del sector, aspira a alcanzar el nivel de «inteligencia general artificial» que pueda alcanzar o superar a los humanos en diversas tareas.

DeepSeek, el último de una serie de modelos desarrollados con pocos chips y bajo coste, desafía el dominio de gigantes como OpenAI, Google y Meta.

El gran modelo lingüístico (LLM) del laboratorio chino de inteligencia artificial DeepSeek ha sorprendido a Silicon Valley al convertirse en uno de los mayores competidores de ChatGPT, de la empresa estadounidense OpenAI. Su irrupción ha sacudido a los mercados estadounidenses.

Los últimos modelos de DeepSeek, lanzados este mes, son extremadamente rápidos y baratos. El DeepSeek-R1, el último de los modelos desarrollados con menos chips, desafía el dominio de gigantes como OpenAI, Google y Meta.

He aquí DeepSeek en ocho preguntas:

1. ¿De dónde viene DeepSeek?

La empresa, con sede en Hangzhou (China), fue fundada en julio de 2023 por Liang Wenfeng, ingeniero informático y electrónico licenciado por la Universidad de Zhejiang. Formaba parte del programa de incubación de High-Flyer, un fondo que Liang fundó en 2015. Liang, como otros nombres destacados del sector, aspira a alcanzar el nivel de «inteligencia general artificial» que pueda alcanzar o superar a los humanos en diversas tareas.

Al operar de forma independiente, el modelo de financiación de DeepSeek le permite llevar a cabo ambiciosos proyectos de IA sin la presión de inversores externos y priorizar la investigación y el desarrollo a largo plazo. El equipo de DeepSeek está formado por jóvenes licenciados con talento de las mejores universidades chinas y fomenta la cultura de la innovación. El proceso de contratación de la empresa da prioridad a las aptitudes técnicas sobre la experiencia laboral. En definitiva, se considera que tiene una nueva perspectiva en el proceso de desarrollo de modelos de inteligencia artificial.

La trayectoria de DeepSeek comenzó en noviembre de 2023 con el lanzamiento de DeepSeek Coder, un modelo de código abierto diseñado para tareas de codificación. Le siguió DeepSeek LLM, cuyo objetivo era competir con otros grandes modelos lingüísticos. DeepSeek-V2, lanzado en mayo de 2024, ganó adeptos gracias a su gran rendimiento y bajo coste. También obligó a otros grandes gigantes tecnológicos chinos como ByteDance, Tencent, Baidu y Alibaba a bajar los precios de sus modelos de IA.

2. ¿Cuál es la capacidad de los modelos DeepSeek?

DeepSeek-V2 fue sustituido posteriormente por DeepSeek-Coder-V2, un modelo más avanzado con 236.000 millones de parámetros. Diseñado para peticiones de codificación complejas, el modelo tiene una ventana de contexto elevada de hasta 128.000 tokens. Una ventana de contexto de 128.000 tokens es la longitud máxima de texto de entrada que el modelo puede procesar simultáneamente.

Una ventana de contexto más amplia permite al modelo comprender, resumir o analizar textos más largos. Esto supone una gran ventaja, por ejemplo, cuando se trabaja con documentos largos, libros o diálogos complejos. Un token es una unidad de un texto. A menudo, esta unidad puede ser una palabra, una partícula (como «artificial» e «inteligencia») o incluso un carácter. Por ejemplo: «¡La inteligencia artificial es genial!» puede constar de cuatro tokens: Artificial», «inteligencia», «genial», «!».

Los últimos modelos de la empresa, DeepSeek-V3 y DeepSeek-R1, han consolidado aún más su posición. DeepSeek-V3, un modelo de 671.000 parámetros, requiere muchos menos recursos que sus homólogos, al tiempo que obtiene unos resultados impresionantes en diversas pruebas comparativas con otras marcas. El DeepSeek-R1, lanzado en enero de 2025, se centra en tareas complejas como el razonamiento, la codificación y las matemáticas. Con sus capacidades en este ámbito, desafía al o1, uno de los últimos modelos de ChatGPT.

Aunque DeepSeek ha logrado un éxito significativo en poco tiempo, ‘Forbes’ escribió que la empresa se centra principalmente en la investigación y no tiene planes detallados de comercialización en un futuro próximo.

3. ¿Es gratuito para el usuario?

Una de las principales razones por las que DeepSeek ha logrado atraer la atención es que es gratuito para los usuarios finales. De hecho, se trata del primer sistema de inteligencia artificial avanzada de este tipo a disposición de los usuarios de forma gratuita. Otros sistemas potentes como OpenAI o1 y Claude Sonnet requieren una suscripción de pago. Incluso algunas suscripciones imponen cuotas a los usuarios.

Google Gemini también está disponible de forma gratuita, pero las versiones gratuitas se limitan a los modelos más antiguos. DeepSeek no tiene limitaciones por ahora.

4. ¿Cómo utilizarlo?

Los usuarios pueden acceder a la interfaz de chat de DeepSeek desarrollada para el usuario final en chat.deepseek. Basta con introducir comandos en la pantalla de chat y pulsar el botón ‘search’ para buscar en internet.

Existe la opción ‘deep think’ para obtener información más detallada sobre cualquier tema. Aunque esta opción proporciona respuestas más detalladas a las peticiones de los usuarios, también puede buscar más sitios en el buscador. Sin embargo, a diferencia de ChatGPT, que sólo busca basándose en determinadas fuentes, esta función también puede revelar información falsa en algunos sitios pequeños. Por lo tanto, los usuarios necesitan confirmar la información que obtienen en este chat bot.

Los usuarios que han utilizado esta IA han comentado sus limitaciones a la hora de tratar ciertos temas políticos e históricos en China.

5. ¿Es seguro?

Otra pregunta importante sobre el uso de DeepSeek es si es seguro. DeepSeek, al igual que otros servicios, requiere datos del usuario, que probablemente se almacenan en servidores en China.

Como con cualquier LLM, es importante que los usuarios no den datos sensibles al chatbot. Como DeepSeek también es de código abierto, investigadores independientes pueden examinar el código del modelo e intentar determinar si es seguro. Se espera que en los próximos días se publique información más detallada sobre los problemas de seguridad.

6. ¿Qué significa código abierto?

Los modelos, incluido DeepSeek-R1, se han publicado en su mayor parte como código abierto. Esto significa que cualquiera puede acceder al código de la herramienta y utilizarlo para personalizar el LLM. Los datos de entrenamiento están protegidos.

OpenAI, por su parte, había liberado el modelo o1 cerrado y ya lo está vendiendo sólo a usuarios, incluso a usuarios, con paquetes de 20 a 200 dólares al mes.

7. ¿Cómo ha conseguido producir un modelo así a pesar de las restricciones de EE.UU.?

La empresa también ha establecido colaboraciones estratégicas para mejorar sus capacidades tecnológicas y su alcance en el mercado. Una de las colaboraciones notables fue con la empresa estadounidense de chips AMD. Según ‘Forbes’, DeepSeek utilizó las GPU (unidades de procesamiento gráfico) AMD Instinct y el software ROCM en fases clave del desarrollo del modelo, sobre todo para DeepSeek-V3.

MIT Technology Review informó de que Liang había adquirido importantes existencias de chips Nvidia A100, un tipo cuya exportación a China está actualmente prohibida, mucho antes de las sanciones impuestas por Estados Unidos a China. El medio de comunicación chino ’36Kr’ calcula que la empresa tiene más de 10.000 unidades en stock. Algunos dicen que esta cifra asciende a 50.000. Al darse cuenta de la importancia de estas existencias para el entrenamiento de la IA, Liang fundó DeepSeek y empezó a utilizarlas junto con chips de bajo consumo para mejorar sus modelos.

Pero lo importante aquí es que Liang ha encontrado la forma de construir modelos competentes con pocos recursos. Las restricciones estadounidenses a la exportación de chips obligaron a los desarrolladores de DeepSeek a crear algoritmos más inteligentes y eficientes energéticamente para compensar su falta de potencia de cálculo. Se cree que ChatGPT necesita 10.000 GPU de Nvidia para procesar los datos de entrenamiento. Los ingenieros de DeepSeek afirman haber conseguido resultados similares con sólo 2.000 GPU.

8. ¿Cuáles son las técnicas innovadoras de DeepSeek?

El éxito de DeepSeek puede atribuirse a varias innovaciones importantes.

Aprendizaje por refuerzo: a diferencia de los métodos tradicionales, que dependen en gran medida del ajuste fino supervisado, DeepSeek utiliza RL puro, según el tecnólogo Janakiram MSV. En el perfeccionamiento supervisado, el modelo suele entrenarse en un gran conjunto de datos antes del perfeccionamiento. El uso de la RL pura significa que un sistema de IA se entrena utilizando únicamente métodos de aprendizaje por refuerzo. Esto significa que el modelo aprende únicamente a través de mecanismos de recompensa y castigo, sin datos extraídos por humanos ni métodos de aprendizaje supervisado. Este enfoque es especialmente eficaz para mejorar las capacidades de razonamiento de DeepSeek-R1.

Arquitectura MoE: la arquitectura Mixture of Experts, o Mezcla de Expertos, es un sistema innovador de diferentes expertos en modelos de inteligencia artificial. Aquí, se seleccionan varios expertos como los más adecuados para la entrada del usuario y sólo ellos trabajan. De este modo, se aumenta el rendimiento de los grandes modelos y se reduce el coste de procesamiento. Se puede pensar en ello como un equipo de expertos, cada uno especializado en un área diferente. Ante una tarea, sólo se recurre a los expertos pertinentes, lo que garantiza un uso eficiente de los recursos y la experiencia.

Atención latente multicabezal: este método permite a un modelo aprender las relaciones entre las representaciones latentes y las entradas utilizando diferentes cabezales de atención. Sirve para procesar la información de forma más flexible, potente y detallada. Se puede considerar como múltiples «cabezas de atención» que pueden centrarse en distintas partes de los datos de entrada, lo que permite al modelo comprender la información de forma más exhaustiva.

Destilación: DeepSeek utiliza técnicas de destilación para transferir los conocimientos y capacidades de modelos más grandes a otros más pequeños y eficientes. Esto es similar a cuando un profesor transfiere conocimientos a un alumno. Permite al alumno realizar tareas de similar competencia pero con menos experiencia o recursos. El proceso de destilación de DeepSeek permite que los modelos más pequeños hereden las capacidades avanzadas de razonamiento y procesamiento del lenguaje de sus homólogos más grandes, haciéndolos más versátiles y accesibles.

En resumen, al utilizar arquitecturas eficientes como RL y MoE, DeepSeek reduce significativamente los recursos computacionales necesarios para el entrenamiento y puede completarlo con menores costes. Por ejemplo, DeepSeek-V3 se entrenó por una fracción del coste de los modelos de Meta.

Alexandr Wang, consejero delegado de ScaleAI, que proporciona datos de entrenamiento a los modelos de IA de grandes empresas como OpenAI y Google,describió el producto de DeepSeek como «un modelo revolucionario» en un discurso pronunciado el jueves en el Foro Económico Mundial (FEM) de Davos (Suiza).