Meta rastreará teclas y pantallas de empleados para entrenar agentes de IA

Meta planea instalar software de seguimiento en las computadoras de trabajo de sus empleados en Estados Unidos para capturar movimientos del mouse, clics, pulsaciones de teclas y algunas capturas de pantalla. La empresa dice que estos datos servirán para entrenar agentes de IA capaces de ejecutar tareas cotidianas en computadoras, en medio de la intensa competencia con OpenAI, Anthropic, Google y Perplexity.

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• Meta recopilará movimientos del mouse, clics, pulsaciones de teclas y capturas de pantalla en aplicaciones y sitios laborales específicos.
• La empresa asegura que los datos ayudarán a entrenar agentes de IA para tareas como navegar menús, hacer clic en botones y usar atajos de teclado.
• La iniciativa llega mientras el sector busca nuevas fuentes de datos y Meta acelera su gasto en IA, al tiempo que prepara recortes de personal.

Meta comenzará a rastrear los movimientos del mouse, los clics y las pulsaciones de teclado de empleados en Estados Unidos para generar datos de entrenamiento destinados a futuros agentes de inteligencia artificial (IA). La iniciativa también incluirá capturas de pantalla periódicas dentro de una lista específica de aplicaciones y sitios web relacionados con el trabajo.

La medida fue reportada inicialmente por Reuters a partir de memorandos internos publicados por el equipo Meta Superintelligence Labs. Según esos documentos, el nuevo software forma parte de una herramienta llamada Model Capability Initiative, diseñada para recoger ejemplos reales de cómo las personas usan una computadora durante su jornada laboral.

De acuerdo con el memorando citado, la compañía presentó el programa como una forma en que los empleados pueden contribuir a mejorar los modelos de la firma simplemente realizando su trabajo diario. La lógica detrás del proyecto es que, si Meta quiere construir agentes capaces de completar tareas de oficina por sí mismos, necesita observar interacciones humanas auténticas con interfaces digitales.

En comentarios enviados a varios medios, el portavoz de Meta, Andy Stone, explicó que los datos servirán para entrenar modelos en acciones con las que todavía tienen dificultades. Entre ellas mencionó movimientos del mouse, clics sobre botones y navegación por menús desplegables, funciones básicas para cualquier asistente que aspire a operar software de forma autónoma.

Qué busca Meta con este nuevo rastreo

El objetivo de fondo es desarrollar agentes de IA que puedan tomar el control de una computadora o del navegador web para completar tareas cotidianas. En los últimos meses, grandes tecnológicas como OpenAI, Anthropic, Google y Perplexity han presentado herramientas de este tipo, en una carrera por convertir la IA generativa en asistentes capaces de ejecutar acciones y no solo responder preguntas.

Meta sostiene que para llegar a ese punto no basta con los grandes volúmenes de texto, imágenes y video disponibles en Internet. Esos datos son útiles para entrenar modelos generativos, pero resultan menos eficaces cuando el sistema debe aprender cómo interactuar con interfaces reales, reconocer patrones de uso y ejecutar secuencias prácticas dentro de programas y páginas web.

Stone resumió esa necesidad con una idea sencilla: si la empresa está construyendo agentes para ayudar a las personas a completar tareas cotidianas usando computadoras, sus modelos necesitan ejemplos reales de cómo las personas las usan en la práctica. Según indicó, la herramienta interna se limitará a ciertas aplicaciones y contará con salvaguardas para proteger contenido sensible.

Meta también aseguró que los datos no serán utilizados para evaluar el rendimiento de los empleados ni para otros fines distintos al entrenamiento de modelos. Aun así, la iniciativa vuelve a poner en primer plano el debate sobre privacidad laboral, especialmente cuando las compañías tecnológicas convierten la actividad diaria de sus propios trabajadores en materia prima para sistemas de IA.

Una industria obsesionada con conseguir nuevos datos

La decisión de Meta encaja en una tendencia más amplia dentro del sector. A medida que los modelos avanzan, las empresas buscan fuentes de datos más específicas y de mayor calidad para entrenar sistemas capaces de ejecutar tareas complejas en entornos reales.

Internet ofrece enormes cantidades de contenido para entrenar modelos de lenguaje y de generación de imágenes o video. Sin embargo, conseguir datos valiosos sobre acciones físicas o interacciones virtuales concretas con una computadora ha sido mucho más difícil. Ese vacío ha llevado a distintas compañías a experimentar con métodos alternativos.

Algunas han recurrido a simulaciones físicas complejas y a sistemas especializados de seguimiento de manos para producir datos que modelos robóticos o agentes de software puedan interpretar. En paralelo, otras firmas han intentado reunir documentos laborales auténticos para mostrar a la IA cómo luce el trabajo corporativo en el mundo real.

Fortune recordó que en enero se informó que OpenAI, a través de la firma Handshake AI, estaba solicitando a contratistas externos que subieran muestras de trabajos reales de empleos anteriores, como presentaciones y hojas de cálculo, con instrucciones de eliminar material confidencial antes del envío, lo que ayuda a entender por qué los datos operativos del día a día se han vuelto codiciados.

TechCrunch, por su parte, destacó que esta tendencia exhibe una dimensión problemática de privacidad en el negocio de la IA. El medio señaló además que recientemente también se reportó cómo comunicaciones corporativas de startups antiguas, incluidos archivos de Slack y tickets de Jira, estaban siendo reutilizadas como datos de entrenamiento.

Presión competitiva, gasto masivo y recortes de plantilla

La apuesta por este tipo de entrenamiento no llega en un vacío. Meta ha acelerado de forma notable su inversión en inteligencia artificial y reorganizó buena parte de su estrategia alrededor de Meta Superintelligence Labs, unidad que Reuters vincula directamente con los memorandos internos donde se comunicó la nueva herramienta de seguimiento.

Fortune añadió que Meta adquirió el año pasado una participación del 49% en la empresa de etiquetado de datos Scale AI por más de USD $14.000 millones. El ex CEO de Scale, Alexandr Wang, ahora dirige Meta Superintelligence Labs, lo que subraya hasta qué punto la compañía está priorizando la infraestructura de datos y entrenamiento como ventaja competitiva.

En esa misma línea, el CEO Mark Zuckerberg comprometió hasta USD $135.000 millones en gasto de capital para 2026, según Fortune. Ese nivel de inversión muestra la magnitud del esfuerzo de Meta por posicionarse en la carrera de la IA, donde la capacidad de reunir datos, cómputo y talento se ha convertido en un factor decisivo.

Al mismo tiempo, la ofensiva tecnológica convive con ajustes internos. Ars Technica indicó que Meta también comenzó a establecer objetivos de uso de IA para algunos empleados, entre ellos programadores e ingenieros. El medio agregó que la compañía planea empezar a despedir hasta el 10% de su plantilla global desde mayo.

En otra versión sobre los recortes, Fortune señaló que la empresa se prepara para reducir hasta un 20% de su fuerza laboral y que los primeros despidos empezarían igualmente en mayo. Esa diferencia de cifras refleja que el alcance final del ajuste aún no está del todo claro en los reportes públicos disponibles.

Las dudas legales y de privacidad

El despliegue del software de seguimiento se enfocará en empleados de Meta en Estados Unidos. Una implementación similar en Europa probablemente enfrentaría obstáculos regulatorios más severos, dado que varios países del bloque limitan cómo los empleadores pueden monitorear la actividad de sus trabajadores.

Ese matiz es importante porque Meta ya ha enfrentado tensiones regulatorias en la Unión Europea por sus políticas relacionadas con el uso de datos para entrenamiento de IA. En particular, la empresa ha sido objeto de cuestionamientos por impulsar esquemas en los que los usuarios debían excluirse manualmente del uso de su contenido, en lugar de otorgar un consentimiento expreso de inclusión.

La situación actual abre una discusión distinta, aunque conectada: hasta dónde puede llegar una empresa al recolectar actividad digital interna para entrenar sistemas que luego podrían automatizar tareas de oficina. Aunque Meta insiste en que hay controles para proteger información sensible, el uso de capturas de pantalla y registros de teclado inevitablemente elevará el escrutinio sobre los límites entre productividad, innovación y vigilancia.

Para los lectores interesados en IA, mercados tecnológicos y transformación del trabajo, el episodio también deja una señal clara. La siguiente gran frontera de los modelos no será solo hablar mejor o generar más contenido, sino aprender a operar herramientas digitales como lo hace una persona. Y en esa carrera, los datos más valiosos ya no provienen únicamente de la web abierta, sino del comportamiento cotidiano dentro de las empresas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA

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