El gigante tecnológico comienza a utilizar publicaciones y comentarios abiertos de usuarios adultos en la UE para optimizar sus modelos de lenguaje. El enfoque pone en el centro el papel de la infraestructura cloud en la era de la IA entrenada con datos masivos.

Meta ha iniciado oficialmente el entrenamiento de sus modelos de inteligencia artificial generativa en Europa utilizando contenido público compartido por adultos en sus plataformas, como Facebook e Instagram. Esta decisión, anunciada a partir del 15 de abril de 2025, marca un paso clave en la evolución de sus sistemas de IA y tiene importantes implicaciones para el ecosistema cloud, la gobernanza de datos y la infraestructura que los sustenta.

La compañía utilizará publicaciones, comentarios y otras interacciones públicas generadas en la UE, así como las consultas realizadas directamente a Meta AI, su asistente basado en IA generativa. El proceso forma parte del despliegue gradual de Meta AI en el continente, tras su lanzamiento inicial el mes pasado en aplicaciones de mensajería como Messenger, WhatsApp y Facebook.

IA generativa y datos públicos: una combinación de alto voltaje

Desde el punto de vista técnico, el entrenamiento de modelos de gran escala (LLMs) como los que desarrolla Meta requiere acceso continuo a volúmenes masivos de datos textuales representativos del lenguaje y los contextos donde operarán. En este caso, Meta afirma que los datos de usuarios europeos permitirán refinar el entendimiento de dialectos locales, expresiones culturales, uso contextual del humor o referencias sociales específicas.

Aunque el uso de contenido público para entrenamiento no es nuevo en la industria —OpenAI y Google ya lo han hecho previamente—, el movimiento de Meta se produce bajo un marco regulatorio más exigente. En 2024, la empresa optó por posponer este entrenamiento en Europa hasta recibir una evaluación clara por parte de los reguladores. Tras la opinión favorable del Comité Europeo de Protección de Datos (EDPB) en diciembre, Meta reactivó su estrategia, esta vez en coordinación directa con la Comisión de Protección de Datos de Irlanda (IDPC).

El cumplimiento normativo se apoya en varios pilares técnicos: el proceso no incluye mensajes privados ni contenido de menores de edad, y se ofrece un formulario de objeción accesible para que cualquier usuario de la UE pueda oponerse al uso de sus datos públicos en el entrenamiento.

Infraestructura y computación: el nuevo corazón de la IA

El anuncio de Meta subraya también el papel fundamental de las infraestructuras cloud de gran escala para soportar estas operaciones. Entrenar un LLM con información proveniente de millones de usuarios europeos implica capacidades intensivas de almacenamiento, redes de baja latencia, procesamiento paralelo distribuido y cumplimiento estricto de políticas de localización de datos.

El entrenamiento multimodal —que incluye texto, imagen, vídeo y audio— requiere clústeres GPU especializados y sistemas distribuidos de almacenamiento de alto rendimiento capaces de alimentar los modelos con baja latencia y máxima fiabilidad. Además, los mecanismos de versionado, anonimización y trazabilidad de los datos son críticos para poder responder a posibles auditorías o solicitudes de eliminación conforme a la normativa europea.

Desde el punto de vista del sector cloud e infraestructura, el caso de Meta ilustra un cambio de paradigma: los modelos fundacionales (foundation models) no solo son consumidores intensivos de recursos computacionales, sino también de contenido generado por los usuarios, que se convierte en un activo estratégico.

Riesgos y retos para el ecosistema europeo

La decisión de Meta reabre además el debate sobre la soberanía tecnológica y la gestión ética de los datos. Mientras se invierten cientos de millones en construir centros de datos eficientes y redes interconectadas, la materia prima que nutre la IA sigue siendo, en muchos casos, el contenido de usuarios que no siempre son conscientes del alcance de su reutilización.

Para los proveedores cloud europeos y las infraestructuras locales, esta situación plantea desafíos competitivos y regulatorios. Mientras Meta asegura el cumplimiento del RGPD y del Esquema Nacional de Seguridad mediante sistemas robustos de gobernanza y control, la dependencia tecnológica de plataformas estadounidenses sigue siendo elevada. Esto refuerza la necesidad de una estrategia europea de IA soberana que no solo piense en chips y centros de datos, sino también en los datos que entrenan a los modelos.

Como ha quedado demostrado, el producto más valioso en la economía digital no es la aplicación, ni siquiera el algoritmo: es el usuario. Su comportamiento, lenguaje, dudas y emociones se convierten —en tiempo real— en parte de una inteligencia artificial que replica, predice y genera contenido. Y todo ello alojado en infraestructuras cloud que se convierten en piezas clave de este nuevo mapa de poder digital.

Conclusión

El movimiento de Meta anticipa una tendencia que se generalizará en los próximos meses: el entrenamiento de IA generativa con datos públicos regionalizados como base para ofrecer experiencias más “locales” y personalizadas. Pero esta transformación no puede desligarse del debate técnico y ético sobre cómo, dónde y con qué garantías se ejecutan estos procesos. En ese sentido, el sector cloud y los proveedores de infraestructura tienen un papel fundamental en garantizar que la innovación en inteligencia artificial sea compatible con la protección de los derechos digitales y la soberanía tecnológica europea.

Fuente: Meta y Noticias inteligencia artificial