Meta está utilizando la IA para convertir su fallida fábrica de aplicaciones en una línea de ensamblaje de alta velocidad

Durante más de una década, Meta siguió un ciclo predecible de destrucción creativa. La empresa lanzaba una pequeña aplicación social experimental como Paper o Slingshot, no lograba encontrar audiencia y cerraba silenciosamente el proyecto en un plazo de dos años. Estos esfuerzos se asemejaban a una lotería digital en la que la empresa gastaba millones de dólares con la esperanza de tropezar con el próximo gran éxito. Históricamente, estos experimentos fracasaron porque la creación y el mantenimiento de aplicaciones independientes requerían demasiados ingenieros humanos y demasiada curación manual para escalar.

Mirando el panorama general, la empresa ha sustituido ahora ese proceso manual por inteligencia artificial. Durante una reciente llamada de resultados, el CEO Mark Zuckerberg explicó que los modelos de lenguaje extenso (LLM) permiten a Meta crear y lanzar software a un ritmo que antes era imposible. En lugar de contratar a cientos de diseñadores para adivinar qué quieren los usuarios, Meta utiliza la IA para generar código y analizar tendencias en tiempo real. Este cambio no se trata solo de velocidad. Se trata del coste de la experimentación. Cuando el precio de crear una aplicación cae, una empresa puede permitirse lanzar diez productos de nicho para ver cuál resuena con el público.

El cementerio de los experimentos sociales

Para entender por qué este cambio hacia la IA es significativo, tenemos que mirar la historia de las incubadoras internas de Meta. En 2014, la empresa formó Creative Labs. Este grupo produjo Paper, un lector de noticias que encantó a muchos críticos tecnológicos pero que los usuarios habituales ignoraron. Le siguieron Slingshot, una aplicación de fotos efímeras destinada a competir con Snapchat, y Rooms, un servicio de chat anónimo. Para 2015, todas estas aplicaciones habían muerto. La empresa simplemente no podía justificar los recursos necesarios para dar soporte a productos que carecían de un crecimiento masivo e inmediato.

En 2020, Meta lo intentó de nuevo con el equipo NPE (New Product Experimentation). Este grupo lanzó una ráfaga de aplicaciones, incluyendo una herramienta de citas llamada Spark, un creador de música llamado BARS y una aplicación para parejas llamada Tuned. En la práctica, estas aplicaciones parecían proyectos secundarios. Carecían del pulido de Instagram y del alcance de Facebook. La mayoría se cerraron en 2022 porque no pudieron ganar suficiente tracción para sobrevivir a la competencia interna por el talento de ingeniería. La empresa se encontró atrapada en un patrón en el que sus aplicaciones principales crecían mientras sus nuevas ideas se marchitaban en el aislamiento.

Cómo la IA actúa como un desarrollador incansable

Bajo el capó, Meta está utilizando ahora LLM para resolver los dos mayores problemas en el desarrollo de aplicaciones: escribir el código y encontrar la audiencia. Zuckerberg dijo a los inversores que la IA está ayudando a los equipos a acelerar el desarrollo de productos al encargarse de las tareas repetitivas de la ingeniería de software. Esto permite que un equipo pequeño construya una aplicación independiente como Forum o Seller en una fracción del tiempo que tomaba hace cinco años. Esencialmente, la IA sirve como una línea de ensamblaje automatizada para productos digitales.

Una vez que existe una aplicación, el siguiente reto es conseguir que la gente la use. En el pasado, una aplicación nueva tenía que construir su propio motor de recomendaciones desde cero para mostrar a los usuarios contenido relevante. Hoy, Meta utiliza un sistema de recomendación de IA unificado. Cuando un usuario abre la nueva aplicación centrada en Marketplace, Seller, la IA ya conoce sus hábitos de compra gracias a Facebook. Cuando abren la nueva aplicación de juegos, el sistema comprende sus preferencias a partir de los Reels de Instagram. Estos datos interconectados permiten que las nuevas aplicaciones se sientan personalizadas desde el primer minuto en que el usuario inicia sesión.

El modelo de Threads para el éxito

Meta tiene ahora un modelo exitoso para esta estrategia en la forma de Threads. Mientras que los experimentos anteriores luchaban por alcanzar el millón de usuarios, Threads alcanzó los 500 millones de usuarios activos mensuales en un tiempo récord. La empresa lo logró apoyándose en su base de usuarios existente y utilizando la IA para llenar el feed con publicaciones interesantes. La CFO de Meta, Susan Li, señaló que los LLM hacen que estos sistemas sean más inteligentes al comprender de qué trata realmente el contenido, en lugar de limitarse a mirar hashtags o palabras clave.

Detrás de la jerga, esto significa que la IA lee cada publicación y mira cada vídeo para determinar el tono y el tema. A principios de este año, Meta confirmó que cada Reel y publicación del Feed en Instagram se procesa a través de un LLM. Este análisis ayuda al sistema a decidir qué contenido impulsar a las nuevas aplicaciones. Para el usuario medio, esto da como resultado un feed que se siente más intuitivo y menos repetitivo. También significa que Meta ya no necesita esperar a que una nueva aplicación se vuelva popular antes de que sea útil. El contenido ya está ahí, esperando a ser organizado por la IA.

Aplicaciones de nicho para un internet fragmentado

Meta se está alejando actualmente de la idea de una aplicación gigante que lo hace todo. En su lugar, la empresa está lanzando herramientas especializadas para tareas específicas. Forum es una aplicación independiente para Grupos, diseñada para personas que desean discusiones comunitarias sin el desorden de un feed de noticias de Facebook. Seller ofrece un espacio dedicado para los usuarios avanzados de Marketplace. Instagram Instants se centra en el intercambio rápido y efímero.

Esta estrategia imita el funcionamiento de un kit de herramientas especializadas. En lugar de usar una navaja suiza para cada trabajo, los usuarios pueden elegir la herramienta específica que se adapte a su necesidad inmediata. Desde el punto de vista del mercado, esto permite a Meta capturar más tiempo del usuario sin que sus aplicaciones principales se sientan abrumadas por las funciones. Zuckerberg sugirió que estos nuevos productos de consumo llegarán pronto, señalando una ola de software generado por IA que llegará a las tiendas de aplicaciones en los próximos meses.

El coste de la rápida expansión

Desde el punto de vista del consumidor, esta nueva era del desarrollo de aplicaciones aporta tanto comodidad como complejidad. Por un lado, las aplicaciones especializadas suelen ofrecer una interfaz más limpia y un mejor rendimiento que la abultada aplicación principal de Facebook. Por otro lado, significa que los usuarios pueden terminar con media docena de aplicaciones propiedad de Meta en sus pantallas de inicio. Cada una de estas aplicaciones recopila datos y los devuelve al LLM central, haciendo que la comprensión de la empresa sobre sus hábitos sea aún más precisa.

Curiosamente, esta rápida expansión ocurre en un momento en que los inversores vigilan de cerca los gastos de Meta. Construir y ejecutar LLM es costoso. La empresa tiene que justificar los miles de millones gastados en chips de Nvidia demostrando que la IA realmente mejora los resultados financieros. Al lanzar más aplicaciones y mantener a los usuarios comprometidos durante más tiempo, Meta puede mostrar más anuncios en más lugares. En última instancia, el objetivo es hacer que el coste de adquirir un nuevo usuario sea inferior a los ingresos que ese usuario genera a través de la publicidad dirigida por IA.

Qué significa esto para sus hábitos digitales

A medida que Meta continúe con este impulso, es probable que vea más avisos dentro de Instagram y Facebook invitándole a probar estas nuevas experiencias independientes. No son experimentos aleatorios como los de 2014. Son productos basados en datos diseñados para mantenerle dentro del ecosistema de Meta. Si se siente frustrado por el desorden de las aplicaciones sociales principales, estas alternativas de nicho podrían ofrecer una experiencia más simplificada.

En la práctica, debe observar cuánto almacenamiento y atención demandan estas aplicaciones. Si bien la IA mejora el software, también lo hace más adictivo al adaptar perfectamente el contenido a su estado de ánimo. Puede esperar que su vida digital se fragmente más a medida que las plataformas sociales se dividan en funciones especializadas para compras, juegos y chat comunitario. Preste atención a los permisos que solicitan estas nuevas aplicaciones, ya que son los sensores que alimentan el creciente cerebro de IA de Meta.

Fuentes: Meta Q2 2024 Earnings Call Transcript, Meta Newsroom, Instagram Engineering Blog, NPE Team Project Archive.