Meta llegó a plantearse una profunda reorganización de su plantilla alrededor de agentes de inteligencia artificial. El proyecto, conocido internamente como Project OT, contemplaba reducir equipos, eliminar capas de gestión y trasladar buena parte del trabajo diario a sistemas autónomos supervisados por grupos humanos mucho más pequeños.
Aunque los problemas de fiabilidad de la IA y la creciente oposición interna llevaron a Mark Zuckerberg a frenar la segunda fase del ambicioso plan.
La inteligencia artificial no solo está cambiando los productos tecnológicos: también está empezando a transformar la manera en que las grandes empresas organizan a sus trabajadores. En el caso de Meta, el proceso llegó mucho más lejos de lo que se conocía públicamente.
Documentos internos revelan que Mark Zuckerberg y otros altos ejecutivos diseñaron a comienzos de 2026 un proyecto denominado Project OT, abreviatura de Organization Transformation, cuyo objetivo era convertir a Meta en una compañía mucho más orientada hacia la inteligencia artificial.
La idea consistía en sustituir parte de las estructuras tradicionales formadas por ingenieros, diseñadores, gestores de producto y mandos intermedios por equipos pequeños capaces de trabajar con agentes de IA y herramientas automatizadas.
Meta ha confirmado la existencia del proyecto, aunque insiste en que se trató de un ejercicio de planificación y que no todos los escenarios estudiados llegaron a aplicarse.
Una Meta organizada alrededor de agentes de IA
El proyecto comenzó a tomar forma durante el retiro anual de los principales ejecutivos de Meta celebrado en Hawái en enero de 2026. La visión planteada era considerablemente ambiciosa: herramientas preparadas para IA, agentes capaces de interactuar entre sí, procesos automatizados y nuevos productos diseñados desde el principio bajo una filosofía AI-first.
Parte de la inspiración procedía de un viaje realizado por ejecutivos de Meta por Asia en 2025. Allí estudiaron cómo varias startups centradas en inteligencia artificial estaban funcionando con estructuras organizativas mucho más pequeñas y equipos técnicos generalistas.
Meta comenzó posteriormente a realizar experimentos internos para comprobar si ese modelo podía trasladarse a una compañía de sus dimensiones. El resultado fue un plan dividido en dos grandes fases.
La primera estaba prevista para mayo de 2026, mientras que una segunda y mucho más profunda reorganización estaba programada para noviembre.
Algunos de los escenarios internos más agresivos contemplaban reducciones de hasta el 60% en determinados equipos. No significaba que Meta pretendiera eliminar al 60% de toda su plantilla, pero sí que algunas áreas podían sufrir transformaciones radicales.
Además de los despidos, el proyecto contemplaba cerrar puestos vacantes y eliminar determinadas posiciones consideradas prescindibles.
Meta empieza a trabajar en pequeños “pods”
Durante los primeros meses de 2026, al menos 11 unidades de Meta comenzaron a adoptar estructuras organizativas basadas en pequeños grupos o pods. El objetivo era reducir las tradicionales capas de especialistas y crear equipos formados por trabajadores capaces de asumir funciones más amplias.
En algunos casos, los denominados Org Leads podían llegar a supervisar entre 30 y 50 empleados, mientras que los Pod Leads coordinaban el trabajo diario sin disponer necesariamente de las responsabilidades formales de un gerente.
La estrategia perseguía una estructura mucho más plana y, sobre todo, más compatible con una organización donde buena parte del trabajo técnico pudiera ser realizado o acelerado por agentes de IA. Pero el experimento también generó problemas internos.
Algunos empleados encargados de dirigir estos nuevos grupos reconocieron que no habían recibido formación específica como gestores y que ni siquiera disponían de acceso a determinadas herramientas tradicionales de administración y evaluación.
8.000 despidos y miles de empleados recolocados
La primera fase del plan sí llegó a ejecutarse. El 20 de mayo de 2026, Meta eliminó alrededor de 8.000 puestos de trabajo, aproximadamente el 10% de su plantilla, y recolocó a miles de empleados en nuevos equipos relacionados con inteligencia artificial.
Algunos de esos trabajadores fueron destinados a tareas vinculadas a la generación de datos de entrenamiento para los modelos de IA de la compañía. Aunque ocurrió algo significativo justo antes de que comenzara la segunda gran fase.
El 19 de mayo, apenas un día antes de los despidos, Zuckerberg decidió cancelar la reorganización prevista para noviembre. El cambio de rumbo habría estado provocado principalmente por dos factores: la tecnología no estaba avanzando al ritmo esperado y la resistencia dentro de Meta estaba aumentando.
La IA escribía mucho más código, pero no producía proporcionalmente más resultados
Uno de los datos internos más reveladores procede del CTO de Meta, Andrew Bosworth. Según una publicación interna realizada a comienzos de junio, los cambios de código realizados sobre las plataformas e infraestructuras de IA de Meta habían aumentado un impresionante 220% interanual.
Aunque las nuevas funciones o mejoras que realmente llegaban a los usuarios solo habían aumentado alrededor de un 36%. La diferencia resulta significativa.
Meta estaba generando muchísimo más trabajo relacionado con código y automatización, pero ese incremento no se estaba traduciendo en una mejora equivalente de los productos finales. En otras palabras: más código generado por IA no significaba necesariamente más productividad.
Los equipos de infraestructura ya habían advertido meses antes de problemas de fiabilidad relacionados con el aumento de herramientas de programación basadas en IA.
Incluso se habían detectado casos en los que agentes automatizados realizaban acciones de gran escala y potencialmente disruptivas que un trabajador humano probablemente no habría ejecutado.
Los problemas técnicos empezaron a multiplicarse
Los datos internos apuntaban además a un incremento de los incidentes técnicos y de seguridad.
Los problemas suficientemente graves como para ser registrados internamente aumentaron alrededor de un 40% respecto al año anterior, mientras que el tiempo dedicado por los empleados a resolverlos creció aproximadamente un 70%.
El resultado era incómodo para una estrategia cuyo objetivo principal era precisamente aumentar la eficiencia mediante la automatización. Meta estaba consiguiendo que sus sistemas de IA hicieran más cosas, pero los humanos tenían que dedicar cada vez más tiempo a corregir las consecuencias.
Ese problema refleja una de las principales dificultades que están encontrando actualmente las empresas con los llamados agentes de IA. Un agente autónomo puede realizar tareas que anteriormente requerían intervención humana, pero también puede cometer errores a una velocidad y escala muy superiores.
Zuckerberg reconoce que los agentes no avanzaron como esperaba
El propio Zuckerberg terminó admitiendo públicamente que el desarrollo de los agentes de IA no había alcanzado las expectativas. Durante una reunión con empleados celebrada el 2 de julio, explicó que la evolución de los sistemas agentivos durante los cuatro meses anteriores no había acelerado al ritmo previsto.
También reconoció que la reorganización no había funcionado de una manera tan limpia como esperaba la dirección.
El comentario resulta especialmente relevante porque, apenas unos meses antes, los ejecutivos de Meta habían mostrado un fuerte optimismo hacia herramientas de programación basadas en IA, incluyendo soluciones como Claude Code. La realidad interna terminó siendo bastante más complicada.
Los empleados comenzaron a temer que la IA fuera a sustituirlos
La preocupación tecnológica pronto se convirtió también en un problema laboral.
Meta había desplegado en abril una herramienta interna denominada Model Capability Initiative, capaz de recopilar información relacionada con la actividad de los empleados, incluyendo pulsaciones de teclado y movimientos del ratón.
Aunque Meta aseguró posteriormente que los datos recogidos no habían sido utilizados para entrenar sus modelos de IA, muchos trabajadores interpretaron el sistema como una posible herramienta para medir qué empleados podían ser sustituidos por automatización.
La herramienta fue finalmente pausada y, según la compañía, solo podría volver a utilizarse mediante un sistema de participación voluntaria. El ambiente interno se deterioró rápidamente.
La encuesta Pulse de Meta registró una caída de 19 puntos en la aprobación de los empleados, pasando del 74% al 55%. También aumentaron las protestas internas y los esfuerzos de organización laboral.
La percepción entre algunos trabajadores era clara: si Meta estaba construyendo agentes capaces de realizar cada vez más tareas, la siguiente etapa podía consistir en utilizar esos sistemas para decidir qué puestos humanos seguían siendo necesarios.
El coste de convertir Meta en una empresa de IA
Todo esto ocurre mientras Meta está realizando inversiones gigantescas en infraestructura de inteligencia artificial. La compañía elevó su previsión de gasto de capital para 2026 hasta una horquilla de entre 130.000 y 145.000 millones de dólares, frente a los entre 115.000 y 135.000 millones previstos inicialmente.
Gran parte de ese dinero está destinado a centros de datos, servidores y redes necesarias para entrenar y ejecutar modelos de IA a gran escala. El esfuerzo financiero es enorme.
Durante el segundo trimestre de 2026, Meta registró unos ingresos trimestrales de 60.800 millones de dólares, un 28% más que un año antes. Sin embargo, el flujo de caja libre cayó desde 8.550 millones hasta apenas 784 millones de dólares.
Esto ilustra el enorme coste que supone la carrera por la inteligencia artificial. Meta está creciendo y generando más ingresos, pero al mismo tiempo necesita gastar cantidades extraordinarias para mantener su apuesta por los modelos y agentes de próxima generación.
El proyecto no está muerto
Aunque Zuckerberg canceló la segunda gran ola de reorganización prevista para noviembre, eso no significa que Meta haya abandonado la idea de una empresa organizada alrededor de la inteligencia artificial. La compañía continúa trasladando trabajadores hacia áreas consideradas prioritarias y experimentando con equipos pequeños y estructuras menos jerárquicas.
Meta insiste en que Project OT nunca fue un plan cerrado de despidos masivos, sino un ejercicio para estudiar diferentes escenarios de reorganización. La compañía también ha rechazado la idea de que la IA esté tomando decisiones de promoción o evaluación de empleados.
Pero la experiencia de 2026 ha dejado una conclusión importante. Automatizar una empresa no consiste simplemente en sustituir trabajadores por agentes de IA.
Los agentes necesitan supervisión, infraestructura, controles de seguridad y personas capaces de solucionar sus errores. Cuando los sistemas todavía son poco fiables, una organización puede terminar generando más trabajo de supervisión del que pretendía eliminar.
El caso de Meta muestra así una contradicción que probablemente veremos repetirse en muchas otras empresas tecnológicas: la IA puede aumentar enormemente la capacidad de producción, pero convertir esa capacidad en productividad real sigue siendo mucho más difícil.
Zuckerberg no ha abandonado su visión de una Meta AI-first. Lo que ha hecho es frenar una de las versiones más radicales de esa transformación. Por ahora, los humanos siguen siendo necesarios para mantener funcionando la máquina.
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