Meta abraza equipos pequeños en la búsqueda de la superinteligencia de IA

En un paso atrevido para mejorar la innovación dentro de sus filas, Meta ha establecido una nueva unidad de súper inteligencia que enfatiza un enfoque de «modo de inicio», que se concentra en equipos más pequeños y ajenos al talento. La unidad, llamada TBD Lab y dirigida por Alexandr Wang, consiste en reclutas de alto calibre que se extraen principalmente de la bombilla AI-Startup. Este cambio se produce en medio de la estrategia de empleo más amplia de Meta, que ahora ve a más de 70,000 empleados.

Durante una reciente llamada de ganancias, el CEO Mark Zuckerberg expresó su creciente convicción sobre la efectividad de los equipos compactos para promover la investigación avanzada. «Es una configuración un poco diferente», explicó, y lo distinguió del extenso soporte técnico que generalmente se necesita para servir algoritmos complejos, como los de las noticias de Facebook.

La tendencia a los equipos más pequeños está resonando en Silicon Valley y resuena con el espíritu de la cultura de inicio lean. Las grandes empresas de tecnología y las nuevas empresas jóvenes adoptan este cambio, motivadas por el potencial para evitar obstáculos burocráticos y acelerar las líneas de tiempo del proyecto.

Kashish Gupta, cofundador de la startup de marketing de IA, Highouch-Valued a $ 1.2 mil millones, ha defendido esta filosofía para los pequeños equipos. Con una fuerza laboral que consta de alrededor de 55 ingenieros, Hightouch ha recaudado con éxito más de $ 132 millones sin un gran aumento en el tamaño del equipo. Gupta argumenta por un entorno de trabajo auto -asado y enfatiza que un equipo compacto puede procesar efectivamente proyectos complejos sin micro gestión. El desarrollo de un agente de IA significativo, por ejemplo, fue llevado a cabo por un equipo de solo cuatro ingenieros, con un modelo que prioriza la autonomía y la productividad directamente impulsada.

El ex CEO de Github, Nat Friedman, quien recientemente se convirtió en miembro del Proyecto de Super Inteligencia de Meta, refleja este sentimiento en un manifiesto que argumenta a los equipos más pequeños para hacer posible la toma de decisiones más rápida, reducir las reuniones redundantes y crear un entorno de trabajo más agradable. Sus afirmaciones reflejan una crítica más amplia del exceso de personal dentro de muchas compañías de tecnología, lo que sugiere que pueden tener que revisar sus estructuras organizativas.

Zuckerberg ha respaldado durante mucho tiempo un modelo operativo más simplificado en Meta, lo que promueve constantemente la idea de que «Flatter es mejor» y «más delgado es más rápido». Su última estrategia se trata de adoptar equipos más pequeños, con el fin de avanzar en la investigación de IA como la fuerza impulsora detrás de la innovación en la tecnología.

Históricamente, el progreso crucial en la IA a menudo ha surgido de solo un puñado de investigadores. En particular, los principios fundamentales de muchos modelos de idiomas modernos se determinaron en un artículo innovador de 2017 escrito por solo ocho investigadores de Google. Esta realidad ha obligado a Meta a informar paquetes de compensación seductores para atraer un grupo limitado de talento de IA de élite.

Sin embargo, la transición a equipos más pequeños también forma desafíos considerables. Los expertos advierten que aunque tales unidades pueden facilitar la innovación, sus miembros aún pueden encontrar cuellos de botella debido a la dependencia comercial de los equipos de recursos legales y humanos. Además, según los informes, las tensiones surgieron dentro de la fuerza laboral meta existente, donde algunos empleados se sienten fuera de juego como especialistas nuevos y muy compensados ​​que se unen a la organización.

También pueden ocurrir problemas superpuestos, y varios equipos pequeños son sin darse cuenta los esfuerzos duplicados, lo que hace que la búsqueda de avances únicos sea complicado. Empresas como Google han comparado este fenómeno con la ‘forma de moco’, que enfatizan cómo las estructuras rotas pueden volverse ineficientes con el tiempo.

A pesar de estos posibles dificultades, Zuckerberg sigue siendo optimista sobre la nueva dirección. Afirma que para una investigación innovadora en superinteligencia, se prefiere un grupo más pequeño porque pueden comprender ideas y dinámicas complejas colectivamente de manera más efectiva. Según él, este enfoque puede ser la clave para mantener una actitud competitiva en el panorama de IA en rápida evolución.