Meta anunció el pasado lunes la creación de una nueva unidad de negocio enfocada en la inteligencia artificial para empresas, a la que ha incorporado a CJ Desai, ex consejero delegado de MongoDB, para liderar esta iniciativa. El proyecto, denominado Meta Enterprise Platform, pretende adaptar las tecnologías de inteligencia artificial que Meta ha desarrollado para sus aplicaciones de consumo y publicitarias, y ofrecerlas a organizaciones y desarrolladores para integrarlas directamente en sus operaciones internas.
Mark Zuckerberg definió en una publicación en la red social X esta apuesta como el «siguiente gran pilar» del negocio de Meta, posicionando la IA empresarial al mismo nivel que la publicidad y las aplicaciones de consumidor dentro de la compañía. CJ Desai ocupará el cargo de Chief Enterprise Platform Officer y reportará de forma directa a Zuckerberg. Desai dejó MongoDB de inmediato tras menos de un año como CEO, ocupando su lugar temporalmente el antiguo director general Dev Ittycheria.
Para los desarrolladores, una de las cuestiones principales tras este anuncio es conocer qué herramientas y productos podrán utilizar. Zuckerberg adelantó que Meta pondrá a disposición de empresas y creadores su «pila tecnológica completa», que incluye el agente Muse, Meta Business Agent, la API de Muse y Muse Code. 
Muse, presentado hace pocas semanas como un asistente personal de inteligencia artificial para usuarios, junto con Meta Business Agent —lanzado en junio para gestionar interacciones empresariales con clientes a través de las plataformas de Meta— son solo parte de la oferta. Muse API y Muse Code están dirigidos directamente a desarrolladores, situando a Meta en competencia directa con empresas como OpenAI, Anthropic y Google en la creación de agentes inteligentes y flujos de trabajo automáticos para programadores. Además, Muse está traspasando los límites de las aplicaciones propias de Meta, llegando a integraciones como la de Shopify, que ha adoptado esta tecnología para sus tiendas, especialmente después de que Amazon bloquease su uso.
Muse API aún sin detalles empresariales
Pese a que Muse Code está en fase beta desde agosto y que desde julio Meta cobra por su modelo Muse Spark a través de API (1,25 dólares por millón de tokens de entrada y 4,25 dólares por millón de tokens de salida), todavía no se han publicado las condiciones empresariales, incluyendo precios específicos, fechas de disponibilidad general o términos detallados para su uso en el ámbito corporativo. Esta información será clave para que las compañías evalúen aspectos críticos como la gestión de actualizaciones de modelos, que pueden afectar el funcionamiento de sistemas ya establecidos.
¿Dónde queda Llama en la nueva estrategia?
Sorprendentemente, en la presentación oficial de Meta Enterprise Platform no figura Llama, la familia de modelos que Meta ha promovido durante años como su opción de código abierto para que empresas y equipos puedan ejecutar y ajustar modelos en su propia infraestructura. No está claro si Llama se integrará en esta nueva plataforma. Desde julio, Meta comenzó a cobrar por Muse Spark para desarrolladores, pero también ha liberado pesos abiertos para Muse Glimmer, modelo más pequeño, y ha prometido versiones abiertas para Muse Spark, por lo que aún es incierto cómo evolucionará este ecosistema para los usuarios que utilizan Llama en producción.
La experiencia de Desai y el reto del contexto de datos
Durante su etapa en MongoDB, Desai impulsó la incorporación de funciones esenciales para que los agentes de IA fueran viables en entornos empresariales, como memoria persistente de agentes y automatización de embeddings. Consideraba que el desafío no es solo el modelo de IA en sí, sino la capa de datos que permite que los agentes funcionen y se adapten a datos dinámicos y contextos específicos. Meta se enfrenta a esta misma dificultad: sus agentes deben gestionar contexto constante, acceso a datos en transformación continua y operar dentro de las aplicaciones existentes en las empresas.
Otras compañías abordan este problema con diferentes soluciones, desde Perplexity, cuyos agentes desarrollaron una base de datos que inicialmente no podían gestionar, hasta Microsoft, que ha dotado a sus agentes Copilot de identidad propia dentro del correo electrónico y calendario corporativo.
Además, Desai cuenta con una amplia experiencia en infraestructuras y software de flujo de trabajo, habiendo liderado producto e ingeniería en Cloudflare, una empresa que ahora busca consolidarse como la capa económica esencial de la web de inteligencia artificial, y estuvo casi ocho años en ServiceNow, llegando a ser presidente y director de operaciones.
En un comunicado conjunto con el anuncio, Desai aseguró que Meta Enterprise Platform se centrará en convertir la pila tecnológica de IA de Meta en productos y servicios desplegables dentro de las empresas, haciendo especial hincapié en que la seguridad y privacidad serán una prioridad desde el inicio. Aunque Meta ha publicado detalles sobre su enfoque en seguridad para Muse, el comunicado dejó sin respuesta aspectos esenciales para el entorno empresarial como retención de datos, uso de datos para entrenamiento, aislamiento de usuarios, controles de identidad y certificaciones de cumplimiento normativo, elementos críticos para que los clientes corporativos confíen en la plataforma para integrar agentes que accedan a información y sistemas internos.
Ventajas comerciales de Meta y competencia en el mercado
Meta ya mantiene relación con millones de empresas a través de sus plataformas sociales, muchas de ellas pymes que utilizan Facebook, Instagram y WhatsApp para marketing y atención al cliente. Esta base puede facilitar que Meta lleve su IA directamente al núcleo operativo de estas compañías.
Sin embargo, ganarse la confianza de los equipos de ingeniería de grandes corporaciones será más complicado, dado que estos han incorporado modelos y plataformas de competidores como OpenAI, Anthropic o Google. Para atraer a estos clientes, Meta tendrá que ofrecer algo más que simple alcance, aportando ventajas significativas para justificar el cambio o la integración adicional en sus infraestructuras tecnológicas.
Una plataforma todavía en proceso de definición completa
Actualmente, Meta Enterprise Platform funciona más como una estrategia que como una plataforma plenamente desarrollada. Aunque algunos componentes ya están en manos de desarrolladores, queda pendiente aclarar la posición de Llama en este ecosistema y si Muse implica un giro hacia una plataforma más controlada por Meta, en la que los desarrolladores accedan a lo último en agentes mediante la infraestructura propietaria de Meta, a pesar de las promesas de modelos abiertos.
