Yann LeCun, el padre de las redes neuronales que apuesta mil millones contra los chatbots

Yann LeCun

Photo: Ecole polytechnique from Paris / CC BY-SA 2.0, via Wikimedia Commons

Nacimiento	8 de julio de 1959 Paris
Ocupación	Informático y empresario de inteligencia artificial
Premios	Premio PAMI Investigador Distinguido · Premio Harold Pender · Premio Turing

Durante años, Yann LeCun trabajó en una de las empresas que se afanaban por crear chatbots cada vez más grandes y advirtió a todo el que quiso escucharle de que ese enfoque nunca alcanzaría una inteligencia de nivel humano. Ahora se ha marchado para demostrarlo, con algo más de mil millones de dólares de dinero ajeno. AMI Labs, la empresa parisina que cofundó tras dejar Meta, desarrolla lo que él llama modelos del mundo: sistemas que aprenden cómo funciona el mundo físico a partir de vídeos y datos de sensores, en lugar de hacerlo a partir de textos. El científico cuyas investigaciones sobre redes neuronales hicieron posible el auge actual apuesta su reputación por la idea de que la tecnología central de ese auge es un desvío.

Su apellido se escribía originalmente Le Cun y procede del antiguo apellido bretón Le Cunff, de la zona de Guingamp, en el norte de Bretaña. Nació en Soisy-sous-Montmorency, en las afueras al norte de París, se formó como ingeniero en ESIEE Paris y se doctoró en informática en la Université Pierre et Marie Curie. En su tesis propuso una forma temprana de retropropagación, el procedimiento que permite a una red neuronal corregirse a partir de sus errores y que está en la base de casi todos los sistemas que hoy se describen como inteligencia artificial. Después pasó un año en Toronto como investigador posdoctoral bajo la supervisión de Geoffrey Hinton.

En 1988, un año después de doctorarse, se incorporó a AT&T Bell Laboratories, en Holmdel, Nueva Jersey. Allí creó las redes neuronales convolucionales conocidas como LeNet, que aprendían a leer cifras manuscritas observando ejemplos. Un sistema de lectura de cheques que contribuyó a desarrollar fue implantado ampliamente por NCR y otras empresas. En AT&T Labs-Research, donde empezó a trabajar en 1996 para dirigir el área de procesamiento de imágenes, colaboró con Léon Bottou y Patrick Haffner en DjVu, un formato de compresión para documentos escaneados que Internet Archive todavía utiliza para ofrecer libros digitalizados.

Las redes neuronales pasaron entonces de moda, pero LeCun siguió trabajando en ellas. En 2003 se trasladó a New York University, donde aún ocupa la cátedra Jacob T. Schwartz del Courant Institute; en 2012 fue nombrado director fundador de su Center for Data Science y, al año siguiente, cofundó la conferencia ICLR junto con Yoshua Bengio. Cuando resurgió el aprendizaje profundo, lo hizo gracias a las ideas que él, Bengio y Hinton habían defendido durante los años difíciles. Los tres compartieron el Premio Turing de 2018, el galardón más prestigioso de la informática, y por eso los periódicos aún los llaman los padrinos de la IA. Para entonces, LeCun llevaba cinco años trabajando para Facebook: en diciembre de 2013, la empresa le contrató para crear su laboratorio de investigación en IA, FAIR.

FAIR se convirtió en uno de los laboratorios más abiertos del sector: publicaba sus artículos y su código, y LeCun fue el defensor más enérgico de la industria de liberar los pesos de los modelos para que cualquiera pudiera desarrollarlos. El laboratorio entrenó la primera versión de LLaMA, que se puso a disposición de los investigadores en febrero de 2023. También creó Galactica, un modelo de escritura científica cuya demostración pública retiró Meta en noviembre de 2022, apenas 48 horas después de su lanzamiento, cuando los usuarios demostraron que se inventaba disparates con total aplomo. ChatGPT llegó dos semanas más tarde y entusiasmó al público; desde entonces, LeCun ha dicho que el mundo sencillamente no estaba preparado para Galactica. En 2025, Zuckerberg puso la iniciativa de IA de Meta bajo la dirección de Alexandr Wang y de una nueva división de superinteligencia; LeCun pasó a depender de Wang y FAIR se vio afectado por los despidos de octubre. En noviembre anunció que se marcharía a finales de año.

El problema con LeCun es que a menudo acierta cuando se trata de mirar a largo plazo, pero es combativo en las disputas inmediatas. Lleva años sosteniendo que los grandes modelos de lenguaje no pueden razonar ni planificar, mientras los chatbots basados en ellos se convertían en el principal negocio del sector. Pocas semanas después de marcharse, declaró al Financial Times que los resultados de Meta en las pruebas de referencia de Llama 4 «se retocaron un poco», porque se habían empleado distintas versiones del modelo para diferentes pruebas; una acusación que Ahmad Al-Dahle, responsable de IA generativa de Meta, ya había negado cuando salió a la luz. En materia de riesgos, se distancia de sus compañeros de premio: Hinton y Bengio advierten ahora de que la IA podría amenazar a la humanidad, mientras que LeCun dijo a Fortune en octubre de 2026 que no le preocupa en absoluto la extinción, calificó el altruismo eficaz de «super tóxico» y afirmó que Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic, está «completamente engañado». A su juicio, advertir de que la IA es demasiado peligrosa para dejarla en manos del público equivale a una captura regulatoria. Sus críticos responden que su optimismo depende en gran medida de confiar en quienes despliegan estos sistemas.

AMI Labs es la apuesta que resolverá la discusión en un sentido o en otro. Anunciada en marzo de 2026, captó 1.030 millones de dólares con una valoración pre-money de 3.500 millones, una de las mayores rondas semilla de la historia, según LeCun. La ronda estuvo codirigida por Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital y Bezos Expeditions, y entre los demás inversores figuran Nvidia, Samsung y Toyota Ventures. Alexandre LeBrun, que dirigió la start-up sanitaria Nabla, es el consejero delegado; LeCun es el presidente ejecutivo y sigue dando clases en NYU. La empresa tiene su sede en París, equipos en Nueva York, Montreal y Singapur y unos 60 empleados. Desarrolla sus modelos a partir de JEPA, la arquitectura predictiva de incrustación conjunta que LeCun lleva años promoviendo, con el foco inicial puesto en aplicaciones industriales como la robótica y la detección de anomalías. LeBrun ha dicho que las aplicaciones comerciales podrían tardar años en llegar. En enero de 2026, LeCun también se convirtió en presidente fundador del consejo de investigación técnica de Logical Intelligence, una empresa que trabaja en sistemas de razonamiento basados en energía.

Lejos del laboratorio, LeCun es un astrónomo aficionado entusiasta: la imagen que acompañaba a la publicación en la que anunció AMI era la Nebulosa del Velo, fotografiada desde su propio jardín. Tiene la nacionalidad francesa y estadounidense, cumplió 66 años en julio de 2026 y tiene tres hijos. Expuso su propia visión del sector en Quand la machine apprend, publicado en Francia en 2019. Como señala él mismo, el nombre de la empresa también significa «amigo» en francés.

El primer producto de AMI, aún sin nombre, llegará pronto, y LeCun ha dejado caer que podría incluir modelos abiertos. Será la primera prueba pública de si los modelos del mundo pueden hacer lo que lleva una década prometiendo. Si funciona, el hombre al que el sector no dejaba de describir como un inconformista habrá vuelto a adelantarse a los demás, como ya hizo con las redes neuronales. Si no, sus advertencias sobre los chatbots seguirán teniendo peso, pero las hará alguien que ha contado con mil millones de dólares para construir una alternativa.

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