Meta va a instalar software de rastreo en los ordenadores de sus empleados en Estados Unidos que capturará movimientos de ratón, clics, pulsaciones de teclado y capturas de pantalla ocasionales para alimentar el entrenamiento de sus modelos de IA. Según memos internos vistos por Reuters, la herramienta (llamada internamente Model Capability Initiative o MCI) se ejecutará en una lista designada de aplicaciones y sitios web relacionados con el trabajo y forma parte de la iniciativa de Meta Superintelligence Labs, liderada por Alexandr Wang. Gizmodo, Fortune, Reuters, The Irish Times y Slashdot cubren la noticia.
El objetivo declarado es mejorar los modelos de IA en tareas donde todavía fallan: navegar menús desplegables, usar atajos de teclado y realizar interacciones cotidianas con el ordenador. Un portavoz de Meta explicó: «Si estamos construyendo agentes para ayudar a la gente a completar tareas cotidianas usando ordenadores, nuestros modelos necesitan ejemplos reales de cómo la gente realmente los usa». La empresa añadió que existen salvaguardas para proteger contenido sensible y que los datos no se usarán «para ningún otro propósito además del entrenamiento de modelos». El memo invitaba a los empleados a contribuir «simplemente haciendo su trabajo diario».
El contexto hace la historia más oscura. Meta planea despedir a 8.000 empleados el 20 de mayo (10% de su plantilla global), con más recortes previstos para el segundo semestre. Es decir: la empresa está pidiendo a sus empleados que entrenen a la IA que podría reemplazarlos, mientras simultáneamente prepara despidos masivos. Andrew Bosworth, CTO de Meta, dijo que el objetivo era que los agentes pudieran «ver automáticamente dónde sentimos la necesidad de intervenir para que puedan ser mejores la próxima vez». No es difícil leer entre líneas: las tareas donde los humanos «intervienen» son exactamente las tareas que la IA aprenderá a hacer sin humanos.
Meta no está sola en esta búsqueda de datos de entrenamiento laboral. En enero, OpenAI pidió a contratistas externos (a través de Handshake AI) que subieran muestras de productos de trabajo reales de empleos anteriores (PowerPoints, hojas de cálculo, documentos) instruyéndoles a eliminar material confidencial antes del envío. Meta adquirió el 49% de Scale AI por más de 14.000 millones de dólares el año pasado, y el ex CEO de Scale, Alexandr Wang, ahora lidera Meta Superintelligence Labs.
Mi valoración: hay algo profundamente perturbador en pedir a empleados que entrenen su propio reemplazo mientras la empresa prepara una ola de despidos. Meta argumentará que los agentes de IA complementan a los humanos, no los sustituyen, pero los números cuentan otra historia: 25.000 puestos eliminados desde 2022, otros 8.000 previstos para mayo, y un capex de 115.000-135.000 millones de dólares volcado en infraestructura de IA. La promesa de que los datos «no se usarán para evaluaciones de rendimiento» es difícil de creer cuando la misma empresa que hace esa promesa está reestructurando toda su organización en torno a la eficiencia de IA. El precedente es preocupante: si Meta demuestra que capturar la actividad de los empleados mejora significativamente sus agentes de IA, otras empresas seguirán el mismo camino. Meta ya ha demostrado que no tiene reparos en usar datos personales para entrenar IA, desde fotos sin publicar en Facebook hasta contenido público de usuarios europeos. La frontera entre «herramienta de productividad» y «herramienta de vigilancia» se desdibuja un poco más cada día.
Preguntas frecuentes
¿Los empleados pueden rechazar el rastreo? El memo no menciona la posibilidad de optar por no participar. El rastreo se presenta como parte del trabajo diario. ¿Se capturan contraseñas o datos personales? Meta dice que hay salvaguardas para proteger «contenido sensible», pero no ha detallado qué tipo de contenido está excluido. ¿Afecta esto a usuarios de Facebook o Instagram? No directamente. El rastreo es solo de empleados de Meta en EE.UU. en aplicaciones de trabajo. Los datos de usuarios siguen regidos por las políticas de privacidad habituales.