Esta semana, en Nueva Delhi, el director de IA de Meta, Alexandr Wang, subió al escenario de la India AI Impact Summit 2026 y dijo algo que merece más atención de la que está recibiendo. Su declaración fue directa: el objetivo de Meta es desplegar agentes de inteligencia artificial que te conozcan mejor de lo que te conoce la mayoría de las personas en tu vida. No como metáfora. Como propuesta de producto.
Wang lo llamó "superinteligencia personal": una nueva generación de agentes diseñados para conocer en profundidad tu salud, tus metas y tus relaciones, con el fin de ayudarte a maximizar tu vida cotidiana. Según reportó EFE desde la cumbre, el directivo de Meta enmarcó este avance como el siguiente gran salto después de la era del entrenamiento de modelos grandes: la era de la "automejora recursiva", donde los modelos actuales se convierten en herramientas para construir versiones todavía más avanzadas de sí mismos.
Qué es la automejora recursiva y por qué importa ahora
El concepto no es nuevo en teoría, pero sí en práctica. La idea básica es que un sistema de IA suficientemente avanzado puede usar su propia capacidad de razonamiento para mejorar su arquitectura, sus datos de entrenamiento o sus procesos de aprendizaje, generando una espiral de progreso que se retroalimenta. Wang afirmó que la industria ya superó la etapa del entrenamiento básico y que los modelos actuales son herramientas instrumentales para acelerar el desarrollo de las próximas generaciones.
Lo relevante no es el término técnico, sino lo que implica en términos de velocidad. Si los modelos de IA se vuelven herramientas activas para construir mejores modelos de IA, el ritmo de avance deja de depender exclusivamente del esfuerzo humano. En la India AI Impact Summit, también habló Dario Amodei, CEO de Anthropic, quien dijo que la IA superará la inteligencia humana "en unos pocos años", según BusinessToday. Dos líderes del sector, en el mismo escenario, apuntando a la misma dirección.
El dato incómodo detrás de la promesa
El propio directivo de Meta señaló ante los gobiernos presentes en la cumbre que deben tratar sus activos de información en salud y seguridad nacional como una "reserva estratégica" bajo soberanía absoluta. Fue una advertencia implícita pero clara: los datos son el valor real de esta tecnología, y quien los controla tiene el poder. Meta tiene 3,500 millones de usuarios activos en sus plataformas. La escala de datos disponibles para entrenar esos agentes personales no tiene precedente en ninguna empresa del planeta.
La pregunta que Wang no respondió directamente — y que nadie en la sala hizo con suficiente fuerza — es cuánto control real tendrá el usuario sobre lo que ese agente personal aprende, retiene y comparte. La historia reciente de Meta en materia de privacidad no genera un crédito ilimitado para confiar en la respuesta.
Qué significa esto para el usuario promedio en 2026
En términos prácticos, la visión de Wang apunta a algo que ya se puede ver en versiones tempranas: asistentes que recuerdan tus preferencias, anticipan tus necesidades, te sugieren acciones antes de que las pidas. Los actuales modelos de Meta AI dentro de WhatsApp e Instagram son la primera capa. Lo que describe la superinteligencia personal es la décima.
Para la Generación Z, que ya navega con naturalidad entre algoritmos que conocen sus intereses mejor que sus propios padres, la propuesta puede sonar razonable o incluso deseable. Para quienes han vivido la transición desde un mundo sin redes sociales hasta el presente, la idea de un agente que "te conozca mejor que la mayoría de las personas" activa alarmas que van más allá del escepticismo generacional.
El debate no es si esta tecnología va a existir. A juzgar por lo que se presentó esta semana en Nueva Delhi, ya está en desarrollo activo en los laboratorios más grandes del mundo. El debate real es bajo qué condiciones, con qué regulación y con cuánta transparencia llegará a los 3,500 millones de personas que usan Meta todos los días. Por ahora, la respuesta a esas preguntas sigue siendo más vaga que la promesa.
