El científico de IA Yann LeCun confirmó el 19 de diciembre de 2025 que ha puesto en marcha una nueva compañía centrada en lo que muchos consideran la “siguiente capa” de la inteligencia artificial: los modelos del mundo. La startup se llama Advanced Machine Intelligence (AMI Labs) y su existencia se venía comentando desde hacía semanas en el sector, pero la confirmación pública llegó con un mensaje breve en LinkedIn y el eco inmediato en medios como TechCrunch.La primera señal importante del proyecto no fue un prototipo ni una demo, sino un movimiento de organigrama. LeCun aclaró que no será el CEO. Su papel será el de presidente ejecutivo (Executive Chairman), una fórmula habitual cuando el fundador quiere marcar dirección científica y estratégica sin gestionar el día a día. Esa decisión apunta a un laboratorio con ambición de largo recorrido, donde el liderazgo operativo recae en alguien con experiencia en producto, equipos y negocio.Quién dirige AMI Labs y por qué ese fichaje es claveEl elegido para llevar el timón como CEO es Alexandre (Alex) LeBrun, cofundador y hasta ahora consejero delegado de Nabla, una empresa de IA aplicada a la transcripción médica y el apoyo clínico. El relevo se comunicó a través de un anuncio corporativo de Nabla y quedó refrendado por LeCun en su publicación.El perfil de LeBrun encaja con un patrón que se repite en los grandes “laboratorios” de IA: la ciencia necesita un traductor hacia producto. Su trayectoria incluye trabajo temprano con sistemas de voz y lenguaje, y años en grandes tecnológicas; sobre el papel, es alguien acostumbrado a convertir investigación en herramientas que sobreviven al contacto con usuarios reales. Si LeCun representa el “motor”, LeBrun está ahí para poner ruedas, frenos y un volante.Ese reparto de papeles también protege el proyecto de un riesgo común: que la startup quede demasiado pegada al carisma del fundador. Con un CEO con historial emprendedor, AMI Labs se presenta como organización, no como “la empresa de una estrella”.Qué son los modelos del mundo y por qué están en boca de todosPara entender la apuesta de AMI Labs conviene imaginar dos tipos de inteligencia. La primera, la de los modelos de lenguaje (LLM), se parece a un teclado predictivo con esteroides: aprende patrones en cantidades enormes de texto y completa frases con una fluidez impresionante. El problema es que esa fluidez puede volverse peligrosa cuando el sistema “rellena huecos” con datos inventados: las conocidas alucinaciones.La segunda, la de los world models o modelos del mundo, persigue algo más parecido a una maqueta mental. No se limita a encadenar palabras; intenta construir una representación interna del entorno para ensayar mentalmente “si hago esto, pasa aquello”. Es el equivalente a imaginar en casa cómo quedará un mueble antes de moverlo: no necesitas probar cien veces en el salón, simulas el resultado en tu cabeza.Según lo publicado por TechCrunch y lo recogido en el anuncio, AMI Labs trabaja justamente en esa línea: sistemas capaces de comprender su contexto y anticipar consecuencias, con el objetivo de reducir errores estructurales y mejorar la fiabilidad. En ese enfoque suelen entrar datos multimodales, como vídeo, señales espaciales y dinámicas físicas; el Financial Times ha descrito la intención de LeCun como una vía hacia una IA que razone y entienda mejor el mundo real, algo especialmente relevante para robótica y sistemas autónomos.Financiación de salida: cuando la valoración llega antes que el productoLa conversación alrededor de AMI Labs no se centra solo en tecnología, también en dinero. El Financial Times informó de conversaciones para levantar unos 500 millones de euros con una valoración aproximada de 3.000 millones de euros incluso antes de mostrar un producto al mercado. Reuters se hizo eco del mismo marco, subrayando el tamaño del cheque y el debate sobre si el entusiasmo inversor está inflando una burbuja.No es un caso aislado. En 2025, TechCrunch y Reuters contaron que Thinking Machines Lab, la startup de la ex CTO de OpenAI Mira Murati, cerró una ronda semilla gigantesca con valoración de 12.000 millones de dólares. La lógica del capital riesgo aquí es clara: cuando la “materia prima” es talento de frontera y capacidad de atraer investigadores top, el mercado paga por la promesa. Es como comprar entradas para un concierto antes de que anuncien el setlist: confías en el artista.En el caso de LeCun, el historial pesa. Es profesor en la Universidad de Nueva York y co-ganador del Premio Turing 2018, considerado el “Nobel” de la informática, por aportaciones fundacionales al deep learning junto a Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio, según la propia ACM.El efecto colateral en Nabla y el puente hacia la saludEl movimiento también reordena piezas en Nabla. La compañía comunicó que buscará un nuevo CEO y que, de momento, la operativa queda en manos de su cofundadora y COO, Delphine Groll, mientras se decide el relevo definitivo. Al mismo tiempo, Nabla anunció un acuerdo para utilizar los modelos de AMI Labs conforme se vayan desarrollando.Esta conexión es más que un detalle corporativo: sugiere un carril rápido hacia aplicaciones prácticas. La sanidad suele exigir precisión, trazabilidad y control de errores; si los modelos del mundo logran ser más consistentes que los LLM tradicionales en tareas de razonamiento y causalidad, un socio como Nabla puede servir de campo de pruebas exigente, con incentivos reales para minimizar fallos. También es una forma de que AMI Labs no se quede como “laboratorio puro” durante años sin contacto con sectores regulados.La carrera por la IA con sentido común: rivales y contextoAMI Labs entra en una competición que ya tiene nombres potentes. Se habla de esfuerzos en grandes laboratorios como Google DeepMind y de startups centradas en representación del mundo y inteligencia espacial. Un referente reciente es World Labs, impulsada por Fei-Fei Li, que recaudó 230 millones de dólares y fue valorada por encima de 1.000 millones, según Reuters y TechCrunch.La idea de fondo es parecida en todos estos proyectos: llevar la IA del “hablar bien” al “entender mejor”. Si un LLM es como un estudiante brillante que improvisa un ensayo convincente aunque no domine el tema, un modelo del mundo aspira a ser ese amigo práctico que, antes de darte un consejo, prueba mentalmente varias opciones y se fija en lo que suele pasar en la vida real.Lo que está en juego para 2026: expectativas, riesgos y señales a observarEl principal desafío para AMI Labs no será solo técnico. Construir modelos del mundo útiles implica datos complejos, capacidad de cómputo y métricas que midan algo más que “responder bonito”. Habrá que ver qué entiende la empresa por avances medibles: menos alucinaciones, mejor generalización, planificación robusta o aprendizaje con menos ejemplos. El segundo reto es narrativo: cuando una valoración nace tan alta, cada paso se mira con lupa. Una demo espectacular puede calmar a inversores, pero el mercado terminará pidiendo pruebas de que el enfoque funciona en escenarios reales, no solo en benchmarks cuidadosamente diseñados.También pesa el encaje con los gigantes. El Financial Times y Business Insider han señalado que, aunque Meta no invertiría en la startup, sí podría mantener una relación de colaboración o alianza estratégica, una combinación que suele beneficiar a ambos: la startup gana acceso a ecosistemas y el gigante se reserva una ventana a tecnología puntera sin cargar todo el coste interno.La noticia Yann LeCun impulsa AMI Labs: la apuesta por modelos del mundo con valoración multimillonaria fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.