¿Nos va a exterminar la IA? ¿Es incorrecto llamarle “inteligencia artficial” ahora que Trump insiste en que debe llamarse “súper inteligencia? ¿Acabará esta tecnología con nuestros recursos naturales y medioambiente?
Muchas preguntas, muchas dudas y mucho debate, pero cuando se trata de la IA desde el punto de vista de la tecnología del momento y la última gran tendencia antes de que ocurra alguna hecatombe, los avances y el desarrollo de nuevos modelos y agentes no paran, y es así como llegamos a Meta y su más reciente oferta.
Sí, del genio dudoso de Mark Zuckerberg, Alexandr Wang y todo el equipo de Meta tenemos ahora entre nosotros a Muse Wonder y Muse Wonder Full, dos modelos de frontera que, como indica su categorización, ofrecen capacidades avanzadas de razonamiento, multimodalidad y, por supuesto, un desempeño superior.
Quien está acostumbrado a usar modelos avanzados de IA, ya se trate de las ofertas de OpenAI o Anthropic, sabe bien que cada nueva iteración viene cargada de novedades que suelen dejar a más de uno con la boca abierta. En el caso de Meta, estamos ante su primera incursión en los modelos de frontera, y si bien esto no es un delito, la mala fama que precede a Zuckerberg y compañía quizás haga poco por calmar los temores que naturalmente acompañan este tipo de anuncios.
Se sabe que el desarrollo de la IA ha estado acompañado de cuestionamientos por el uso de materiales y recursos de terceros sin autorización, reconocimiento ni remuneración. El hecho de que Meta maneje aplicaciones tan populares y claves como WhatsApp, Facebook e Instagram de inmediato nos pone en alerta sobre una realidad silente que lleva tiempo desarrollándose de manera un tanto subrepticia: el potencial de aprovechar indebidamente todo lo que hacemos en esas plataformas para seguir alimentando y entrenando sus modelos avanzados de IA. Si a esto sumamos fenómenos como aquellas gafas inteligentes que tan mal caen, pues ya sabemos que tenemos entre manos los ingredientes de una verdadera sociedad distópica.
Tampoco podemos ignorar el costo ambiental de toda esta carrera tecnológica. El desarrollo y funcionamiento de modelos cada vez más grandes exige enormes cantidades de electricidad, agua para refrigeración y recursos destinados a construir y mantener centros de datos. Un informe publicado en junio por la Universidad de las Naciones Unidas advierte sobre la creciente huella energética, hídrica y territorial de la IA. En el caso de Meta, sus nuevos modelos fueron entrenados en Prometheus, un centro de datos de escala de gigavatios, lo que da una idea de la infraestructura que requiere esta nueva generación de sistemas. Mientras las compañías compiten por ofrecer modelos más capaces, sigue pendiente la discusión sobre cuánto estamos dispuestos a sacrificar en recursos naturales y medioambiente para sostener semejante ritmo de desarrollo.
Desafortunadamente, la gente, ensimismada en su día a día y eternamente distraída por toda esta tecnología que brilla, no se detiene a pensar en lo que está sucediendo a gran escala y en la paradoja que se ha desarrollado a lo largo de años de adoctrinamiento tecnológico. La IA, sobre todo a este nivel, es algo así como la estocada final, especialmente cuando viene servida por una compañía como Meta, cuyo historial en materia de privacidad y manejo de datos personales deja suficientes razones para desconfiar.
Pero bien, retornando a la cuestión de Muse Wonder y Muse Wonder Full, ¿qué hay de nuevo aquí? Lo primero es recordar que Meta lleva meses en un proceso de reestructuración de toda su unidad de IA, y ahora estamos viendo los frutos. Comparados con Muse Spark, estos son modelos sumamente avanzados y capaces, orientados tanto al uso personal como profesional. Uno de ellos, Wonder Full, está disponible para suscriptores de Muse Code, una herramienta de Meta que coordina diferentes agentes de IA para planificar, leer, escribir y evaluar trabajos. El otro modelo, Wonder, está disponible a través de la API y también de Muse Code.
En pruebas de rendimiento o benchmarks, según el blog de Meta, el desempeño de estos modelos es comparable al de GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1. Uno de sus principales distintivos es su «memoria activa», una capacidad que va más allá de recordar lo dicho durante una conversación. Según explica Meta, estos modelos pueden conservar información relevante sobre el usuario a través de distintas interacciones y recuperarla cuando resulte necesaria para realizar una tarea. Esto significa que la IA podría recordar preferencias, instrucciones, decisiones anteriores y otros detalles sin necesidad de que la persona tenga que repetirlos constantemente.
A esta capacidad se suma Active Focus, una función que permite a los modelos mantener la atención sobre objetivos complejos, probar diferentes alternativas, recuperarse de errores y continuar trabajando hasta completar una tarea. La combinación de ambas funciones apunta hacia agentes de IA cada vez más autónomos, capaces de acompañar proyectos durante días, semanas o meses, aprovechando información acumulada y adaptándose a las necesidades del usuario.
Desde el punto de vista práctico, las ventajas son evidentes, sobre todo para quienes utilizan estas herramientas en actividades profesionales o proyectos que requieren continuidad. Sin embargo, también surgen preguntas sobre qué información se conserva, durante cuánto tiempo, quién puede acceder a ella y hasta dónde llega el control del usuario. Meta asegura haber incorporado medidas para evitar que sus modelos compartan información privada sin autorización, pero las promesas de seguridad adquieren otro significado cuando provienen de una compañía que ha protagonizado numerosas controversias relacionadas con el manejo de datos personales.
Conviene recordar, además, que Meta lleva tiempo trabajando en la personalización de sus asistentes mediante información obtenida de las interacciones con sus servicios. En 2025, por ejemplo, anunció funciones para que Meta AI recordara determinados detalles compartidos directamente con el asistente en WhatsApp y Messenger. Esto no significa que Muse Wonder tenga acceso indiscriminado a todas nuestras conversaciones privadas, pero sí permite entender hacia dónde se dirige la compañía: asistentes que conocen cada vez mejor al usuario y que pueden utilizar ese conocimiento para ofrecer respuestas y ejecutar tareas más personalizadas. La pregunta es cuánto control tendremos realmente sobre esa información a medida que estas capacidades se integren en más productos.
¿Realmente queremos que una IA de Meta tenga esta cualidad? Es como para pensarlo.
