La gran apuesta de Meta por utilizar inteligencia artificial para multiplicar la productividad de sus trabajadores comenzó a mostrar una paradoja: las máquinas ayudaban a generar mucho más código, pero ese incremento no se traducía al mismo ritmo en nuevas funciones para los usuarios.
Datos internos revelados por Reuters señalan que los cambios realizados en plataformas e infraestructura de software aumentaron 220% respecto al año anterior.
Sin embargo, las modificaciones que terminaron convirtiéndose en funciones nuevas o mejoradas para los usuarios crecieron solamente 36%.
El problema no se limitó a la productividad. Equipos internos comenzaron a advertir sobre problemas de confiabilidad relacionados con el incremento de código generado con inteligencia artificial.
Los incidentes técnicos y de seguridad importantes, entre ellos interrupciones de servicios y posibles filtraciones, aumentaron 40%, mientras el tiempo destinado por trabajadores a resolver este tipo de emergencias creció 70%.
El escenario coincidió con la resistencia interna al plan de reorganización de Meta, que contemplaba reducir significativamente algunos equipos y apoyarse en agentes autónomos para realizar tareas previamente ejecutadas por humanos.
Horas antes de ejecutar un recorte de aproximadamente 10% de la plantilla en mayo, Zuckerberg canceló la planeación de una segunda fase de reestructuración prevista para noviembre.
Meses después, el propio empresario reconoció ante empleados que la tecnología de agentes de IA no había avanzado tan rápido como esperaba.
El caso deja una diferencia importante en la carrera por automatizar el trabajo: producir más con inteligencia artificial no significa necesariamente producir mejor. reuters.com
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