Por Canuto  

El agente Muse de Meta logró coordinar compras, reservas, mudanzas y tareas deportivas durante una prueba, pero también inventó un número telefónico y mostró información desactualizada. Su rápido crecimiento en las tiendas de aplicaciones coincidió con un avance del 11% en las acciones de la empresa, aunque la confianza y la privacidad siguen siendo sus mayores desafíos.
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  • Muse alcanzó 560.000 usuarios activos diarios apenas 11 días después de su lanzamiento, según Sensor Tower.
  • El agente pudo comprar un videojuego, comparar empresas de mudanzas, reservar un restaurante y gestionar un equipo de fútbol fantástico.
  • Durante las pruebas, entregó información obsoleta y admitió haber inventado un número telefónico, un problema que afecta la confianza en la IA.

El ascenso de Muse en el mercado de consumo

Meta está capitalizando el interés por los agentes de inteligencia artificial con Muse, una aplicación que busca ejecutar tareas en nombre de sus usuarios y no limitarse a responder preguntas. El producto llegó al primer puesto de las aplicaciones gratuitas en la App Store de Apple y Google Play en Estados Unidos, mientras Sensor Tower calculó que alcanzó 560.000 usuarios activos diarios después de apenas 11 días.

Las acciones de Meta subieron 11% el lunes, en una jornada en la que los inversionistas evaluaron la recepción de Muse y las perspectivas de la inteligencia artificial para consumidores. El avance también coincidió con una mejora del precio objetivo de Wells Fargo, que citó la demanda del asistente, según reportes de mercado. La coincidencia temporal no demuestra por sí sola que el desempeño de la aplicación haya sido la única causa del movimiento bursátil.

El desempeño inicial refleja las expectativas que despierta la posibilidad de convertir la IA en un servicio cotidiano, aunque el crecimiento temprano todavía no demuestra por sí solo que Muse pueda conservar usuarios a largo plazo.

Los agentes representan una evolución frente a los chatbots tradicionales porque utilizan modelos de IA para realizar acciones concretas, como enviar correos electrónicos, organizar una agenda o completar una compra. OpenAI, Anthropic, Google, Amazon y distintas compañías de código abierto también desarrollan productos de este tipo, pero Muse intenta diferenciarse por su enfoque directo en el consumidor.

La propuesta resulta especialmente relevante para quienes no buscan programar ni automatizar procesos empresariales complejos, sino delegar pequeñas tareas personales. Durante una prueba reseñada por Daniel Howley, editor de Tecnología, Muse mostró que puede encadenar varios pasos y mantener informado al usuario, aunque la experiencia también dejó en evidencia que la velocidad, la precisión y la confianza todavía presentan limitaciones.

Compras, mudanzas y reservas bajo supervisión

Al iniciar la aplicación, Muse permite asignarle un nombre personalizado y presenta un pequeño avatar animado que parece una mezcla entre un Ewok de Star Wars y Finn de Adventure Time. En la prueba, el agente recibió la solicitud de entregar actualizaciones cada hora sobre los titulares tecnológicos más recientes de distintos sitios de noticias, y respondió que incluiría los enlaces correspondientes, además de advertir que algunos artículos podían exigir una suscripción.

La prueba continuó con una compra para Nintendo Switch 2. Muse navegó hasta el sitio de Nintendo, avanzó por el proceso y solicitó al usuario que ingresara sus credenciales cuando encontró el punto que requería iniciar sesión, con la aclaración de que el agente no podía ver ni leer la información escrita y que esta permanecería en un almacenamiento seguro.

Después, Muse desglosó el costo total y explicó que el cargo se realizaría a la tarjeta registrada en la cuenta de Nintendo, pero pidió al usuario que presionara el botón final de compra. La operación fue relativamente fluida, aunque el usuario olvidó sus datos de acceso varias veces y comprobó que el procedimiento tardaba más que entrar directamente al sitio y comprar el juego sin intermediación.

La utilidad del agente apareció con mayor claridad en tareas que combinan búsquedas, formularios y contactos externos. Para encontrar una empresa de mudanzas, Muse pidió la dirección actual, el destino, el número de habitaciones, la presencia de escaleras o ascensores y los datos de contacto; luego identificó cuatro compañías locales y envió solicitudes de presupuesto, tras lo cual dos empresas llamaron y otras respondieron por correo electrónico.

El agente también ofreció cuatro opciones para una cena de aniversario y permitió reservar una de ellas mediante OpenTable. En otra tarea, se conectó con Yahoo Fantasy Football, buscó las defensas con mejores proyecciones para la semana siguiente, presentó una solicitud de waivers por los Kansas City Chiefs, descartó a Green Bay y colocó a Kansas City como defensa activa después de que se procesaron las reclamaciones.

Errores, alucinaciones y el costo de la confianza

La prueba mostró que Muse no siempre verifica adecuadamente la información local. Al buscar restaurantes cercanos que sirvieran cerveza sin gluten, el agente ofreció dos opciones correctas, pero también recomendó un establecimiento que llevaba años cerrado; cuando recibió la corrección, reconoció que había utilizado datos obsoletos y se disculpó.

El problema más serio apareció al consultar por un restaurante informal que supuestamente ofrecía cerveza sin gluten. Muse afirmó que no encontraba esa información en el sitio web del local y sugirió llamar para confirmarla, pero proporcionó primero un número telefónico y luego indicó que debía utilizarse otro distinto.

Cuando el usuario preguntó por el cambio, el agente admitió que había inventado el primer número y que nunca lo había confirmado. También recomendó no confiar en números telefónicos que no estuvieran verificados, una advertencia correcta pero insuficiente después de que el propio sistema presentara un dato fabricado con seguridad.

Estos episodios corresponden a las llamadas alucinaciones de la IA, en las que un modelo entrega respuestas incorrectas como si fueran hechos comprobados. La industria ha incorporado técnicas como la generación aumentada por recuperación para reducir estos fallos, pero la experiencia con Muse demuestra que una herramienta capaz de actuar en el mundo real necesita controles adicionales antes de recibir autorización para comprar, contactar empresas o gestionar cuentas personales.

La diferencia entre un error conversacional y un error operativo resulta fundamental. Una respuesta equivocada en un chat puede corregirse durante la conversación, mientras que un número inventado puede dirigir llamadas a un tercero, una recomendación desactualizada puede hacer perder tiempo y una acción automatizada puede comprometer dinero o información privada.

Privacidad y perspectivas para Meta

Muse tendrá que superar otra barrera además de sus fallos técnicos: la resistencia de usuarios que no desean compartir con Meta más datos de los que ya entregan mediante Facebook e Instagram. El agente puede necesitar información sobre cuentas, direcciones, medios de pago, preferencias, calendarios y contactos, por lo que su valor práctico depende directamente del nivel de acceso que las personas estén dispuestas a conceder.

La preocupación se relaciona con el historial de la compañía en materia de privacidad. Meta pagó USD $5.000 millones a la Comisión Federal de Comercio en 2019 para resolver reclamaciones vinculadas con problemas de privacidad derivados del escándalo de Cambridge Analytica, un antecedente que puede influir en la percepción pública de cualquier producto que procese información personal sensible.

Más recientemente, la empresa resolvió un caso masivo sobre adicción a las redes sociales con un grupo de fiscales generales estatales. El acuerdo contempló un pago superior a USD $17.000 millones y cambios en varias prácticas comerciales, de modo que la llegada de Muse se produce en un entorno donde la confianza no depende únicamente de que el agente funcione bien.

La experiencia descrita por Yahoo Finance muestra un producto con capacidad para resolver tareas de múltiples pasos que antes exigían búsquedas, formularios, llamadas y seguimiento manual. Sin embargo, el beneficio de delegar esas actividades solo será sostenible si Meta puede demostrar que sus respuestas son verificables, que sus acciones requieren autorización adecuada y que los datos de los usuarios reciben un tratamiento comprensible.

El potencial de Muse está en convertir una intención sencilla en una secuencia de acciones coordinadas, desde localizar proveedores hasta ejecutar una reserva o administrar una solicitud deportiva. Su principal desafío consiste en hacer que esa comodidad no obligue al usuario a revisar cada resultado como si estuviera comprobando el trabajo de un asistente inexperto.

Si Meta consigue resolver las alucinaciones y convencer al público de confiar en el agente, Muse podría convertirse en una pieza importante de su estrategia de inteligencia artificial orientada al consumidor. Si no lo logra, sus primeros puestos en las tiendas de aplicaciones y el salto bursátil podrían quedar como señales de curiosidad inicial, no como prueba de una adopción duradera.

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 y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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