Project OT, la iniciativa interna de Meta para reorganizar el trabajo alrededor de agentes de inteligencia artificial y equipos humanos más pequeños, no llegó a desplegar todas sus fases: Mark Zuckerberg canceló la prevista para noviembre de 2026, después de una primera oleada de despidos y reasignaciones. El proceso original terminó, pero eso no demuestra que Meta haya dado por abandonada su estrategia general de IA.
Qué quería cambiar Meta con Project OT
Project OT significa Organization Transformation. Su objetivo era convertir a Meta en una compañía “AI native”: una organización en la que las herramientas y los agentes de IA interactuasen, los flujos de trabajo se automatizasen y los nuevos desarrollos se diseñaran con la inteligencia artificial como elemento central.
La propuesta no consistía simplemente en añadir un asistente de programación o un chatbot a los equipos existentes. El planteamiento descrito para el proyecto reducía el tamaño de algunos grupos humanos y les asignaba la supervisión de agentes capaces de encargarse de parte del trabajo diario. En ciertos escenarios se hablaba de equipos de producto que pasarían de reunir aproximadamente a 10 o 20 especialistas a funcionar con grupos de entre tres y cinco personas.
Eso es importante porque una reorganización prevista no equivale a una reducción aplicada a toda la empresa. Project OT describía escenarios de planificación; no todos se llevaron a cabo.
La fase que Meta ejecutó y la que canceló
El calendario contemplaba una fase en mayo y otra más amplia en noviembre de 2026. El 19 de mayo, Zuckerberg canceló la segunda fase, apenas unas horas antes de la primera oleada de despidos. Al día siguiente, Meta llevó a cabo aproximadamente 8.000 despidos, cerca del 10% de su plantilla, y trasladó a unos 7.000 empleados a trabajos prioritarios relacionados con la IA.
La diferencia entre ambos momentos evita una confusión habitual: los despidos y las reasignaciones de mayo fueron acciones ejecutadas, mientras que la fase de noviembre quedó cancelada. Meta reconoció la existencia del ejercicio de planificación y afirmó que no se había avanzado con todos sus escenarios.
La causa exacta de la cancelación no está establecida. En el contexto del proyecto aparecen problemas de fiabilidad, preocupación de los empleados y dificultades para convertir el aumento de trabajo generado por IA en resultados útiles, pero no se puede atribuir el cambio de rumbo a un único factor.
Cuando producir más código no significó producir más producto
El problema de fondo era más incómodo que una simple discusión sobre plantillas. Generar más trabajo técnico no garantiza entregar más funciones útiles, mantener la fiabilidad o reducir la carga de los equipos.
Los datos internos citados en la cobertura del proyecto apuntaban precisamente a esa tensión: el volumen de cambios de código creció mucho más deprisa que el de cambios que se traducían en funciones nuevas o mejoradas para los usuarios. También se describieron incidentes técnicos y de seguridad, junto con más tiempo dedicado a corregirlos.
La lección es bastante directa: un agente puede producir una modificación, pero eso no significa que entienda todas sus consecuencias ni que pueda asumir la responsabilidad del resultado. En software a gran escala, revisar, probar, resolver excepciones y responder cuando algo falla sigue formando parte del trabajo. El botón de “generar” no viene con un botón mágico de “hacerse cargo”.
El coste humano de una reorganización basada en IA
Project OT también estuvo ligado a una iniciativa que registraba las pulsaciones del teclado y los movimientos del ratón de los empleados para generar datos destinados al entrenamiento de IA. Meta pausó ese programa después de la reacción interna y de las preocupaciones sobre privacidad.
La compañía negó además que la IA tomara las decisiones sobre las evaluaciones de rendimiento o los ascensos. Su posición fue clara: esas decisiones las tomaban personas, no sistemas de inteligencia artificial.
El episodio muestra por qué una transformación “AI native” no se mide solo por cuántas tareas puede realizar un agente. También exige decidir quién revisa sus resultados, quién responde ante los errores y qué límites se aplican a la supervisión de los trabajadores. Son cuestiones organizativas, no simples detalles de implementación.
Qué terminó realmente
Lo que terminó fue el proceso de planificación original de Project OT y, de forma concreta, la fase de noviembre que Zuckerberg canceló el 19 de mayo. No está demostrado que Meta haya abandonado su estrategia más amplia de inteligencia artificial: la empresa siguió orientando recursos y equipos hacia trabajos relacionados con la IA, mientras Zuckerberg reconocía posteriormente que el desarrollo de agentes avanzaba más despacio de lo esperado.
Por eso, la lectura más precisa no es “Meta renunció a la IA”, sino otra bastante más reveladora: el intento de reorganizar de forma agresiva el trabajo alrededor de agentes y equipos diminutos perdió impulso antes de completar su calendario. La inteligencia artificial sigue siendo una prioridad para Meta; lo que quedó en entredicho fue la velocidad y la escala con las que podía sustituir trabajo humano sin añadir nuevas capas de supervisión, reparación y responsabilidad.
La próxima señal relevante no será solo cuántos agentes anuncia Meta, sino qué tareas pueden realizar de principio a fin y qué estructura humana queda detrás para controlar el resultado. Ahí se decide si la promesa de eficiencia se convierte en productividad real o simplemente en más trabajo con otro nombre.
