Meta ha impuesto restricciones internas estrictas sobre cómo sus ingenieros pueden usar Claude Code de Anthropic y Codex de OpenAI, las dos herramientas de programación agéntica más usadas del sector. El motivo, según documentos internos revisados por The Information, no es de coste ni de productividad: es el miedo a la destilación involuntaria — que las respuestas de los modelos rivales terminen filtrándose, sin que nadie lo busque activamente, dentro de los propios modelos Llama de Meta.Lo reporta TheNextWeb hoy mismo, con cobertura adicional de ZeroHedge, Storyboard18 y The Decoder. La medida afecta específicamente a la división de Applied AI de Meta, el equipo que construye MetaCode, el asistente de programación propio con el que la empresa quiere reducir su dependencia de herramientas externas.Qué es exactamente la destilación y por qué preocupa a MetaLa destilación de modelos es una técnica legítima y muy extendida en el sector: consiste en usar las respuestas de un modelo «profesor» más grande y capaz para entrenar o mejorar un modelo «alumno» más pequeño. El problema surge cuando ese proceso ocurre sin autorización, entre empresas que compiten directamente — y casi todos los contratos comerciales de OpenAI y Anthropic prohíben explícitamente usar sus modelos para entrenar sistemas rivales.El riesgo concreto que Meta quiere evitar: que sugerencias de código, recomendaciones de arquitectura o cadenas de razonamiento generadas por Claude o Codex terminen, de forma intencionada o por simple descuido al copiar fragmentos generados, incorporadas en código interno, documentación o datos sintéticos que después se usan para entrenar Llama. El resultado sería una transferencia sutil de capacidades de la competencia hacia los modelos de Meta — exactamente el tipo de práctica que un memo interno describe con una frase contundente: podría desencadenar «escaladas serias con empresas socias».Según las directrices internas, que datan al menos de mayo y están en vigor activa desde finales de junio, los ingenieros de Applied AI tienen ahora vetado usar contenido generado por IA externa para crear datos de entrenamiento o de evaluación de modelos. El alcance es selectivo: afecta a quienes trabajan directamente en construcción de modelos, no a toda la organización de ingeniería de Meta.Esta cautela no es nueva en Meta — la compañía ya está en medio de un litigio cruzado con Anthropic sobre el origen de los datos de entrenamiento de Claude, después de que Anthropic acusara a operadores vinculados con Alibaba de extraer respuestas de Claude a través de 25.000 cuentas fraudulentas para entrenar modelos rivales chinos, lo que confirma que la destilación no autorizada es ya una preocupación generalizada en todo el sector, no una paranoia exclusiva de Meta.El contexto: MetaCode y la carrera por reducir la dependencia externaMeta lleva meses construyendo MetaCode, su propio asistente de programación, en un esfuerzo explícito por reducir el gasto en herramientas externas. Según un memo interno citado por TechCrunch, la empresa está en camino de gastar miles de millones de dólares solo en uso interno de IA este año — una cifra que hace que cada dólar gastado en suscripciones de Claude Code o Codex para sus propios ingenieros se sienta, internamente, como financiar a la competencia mientras se intenta superarla.Esta tensión conecta con un movimiento más amplio que Meta ya había mostrado meses antes: instalar software de rastreo en los ordenadores de sus empleados para capturar clics, pulsaciones de teclado y capturas de pantalla con el objetivo declarado de entrenar mejor a sus propios agentes de IA en tareas cotidianas de ordenador, lo que sugiere una estrategia consistente de Meta: maximizar el control sobre cada fuente de datos de entrenamiento, ya sea interna (actividad de empleados) o externa (uso de herramientas de competidores).Anthropic, por su parte, ya había empezado a cerrar el grifo desde el otro lado. La compañía confirmó en enero de 2026 nuevos controles técnicos para impedir que aplicaciones de terceros se hagan pasar por su cliente oficial Claude Code, bloqueando flujos de trabajo que camuflaban su identidad ante los servidores de Anthropic para operar como si fueran el CLI oficial y acceder así a los modelos bajo condiciones pensadas para uso humano, no para automatización intensiva de extracción de datos.Mi valoraciónLlevo cubriendo la tensión entre laboratorios de IA por la procedencia de los datos de entrenamiento desde los primeros litigios de copyright en 2023, y este caso de Meta me parece el ejemplo más nítido hasta la fecha de cómo esa tensión ha mutado: ya no es solo «¿de dónde saca datos la IA para entrenar?», es «¿puede una empresa de IA confiar en sus propios empleados para no contaminar accidentalmente su modelo con el de un rival mientras usan herramientas externas en su trabajo diario?».Lo que más me convence de la medida es su honestidad pragmática: Meta no está acusando a Anthropic u OpenAI de mala fe, está reconociendo que sus propios ingenieros, usando herramientas legítimas de la forma habitual, podrían generar un riesgo legal y de calidad de modelo sin proponérselo. Es una forma de autoprotección más que de ataque.Lo que más me preocupa es la dirección que esto apunta para el resto de la industria: si Meta — con sus recursos prácticamente ilimitados para construir herramientas propias — necesita restringir el uso de Claude Code y Codex entre sus propios ingenieros, empresas más pequeñas sin recursos para construir MetaCode-style internamente quedan en una posición más difícil, atrapadas entre la productividad que ofrecen estas herramientas y el riesgo legal de su uso sin controles equivalentes.Mi predicción: en los próximos 12 meses, veremos contratos de software empresarial que incluyan explícitamente cláusulas de «aislamiento de destilación», auditando técnicamente que el uso de herramientas de IA de terceros no contamine el desarrollo de modelos propios — un nuevo tipo de cumplimiento normativo específico de la era de la IA agéntica.Preguntas frecuentes¿Esta restricción afecta a todos los empleados de Meta o solo a algunos equipos?Según los documentos internos citados por The Information y TechCrunch, la restricción se centra específicamente en la división de Applied AI, el equipo que trabaja directamente en la construcción y entrenamiento de modelos de Meta, incluyendo MetaCode. No queda claro públicamente si se extiende a toda la organización de ingeniería de Meta o se limita a quienes trabajan en desarrollo de modelos de IA en sentido estricto.¿Qué es exactamente la destilación de modelos y por qué es un problema legal?La destilación es una técnica donde un modelo de IA más pequeño se entrena usando las respuestas generadas por un modelo más grande y capaz como referencia. Es legítima cuando una empresa destila su propio modelo grande en uno pequeño para sus propios fines. Se convierte en un problema legal cuando una empresa usa las respuestas de un modelo competidor para entrenar el suyo propio, porque la mayoría de los contratos comerciales de proveedores como OpenAI o Anthropic prohíben explícitamente usar sus modelos para construir o mejorar productos competidores.La noticia Meta prohíbe a sus ingenieros usar Claude Code y Codex: teme que sus propios modelos «aprendan» en secreto de la competencia fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.