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Meta implementa una herramienta de supervisión interna para entrenar a la IA con datos sobre las pulsaciones de teclado y los movimientos del ratón de los empleados
Reuters ha informado recientemente de que Meta tiene previsto entrenar sus modelos de IA de próxima generación recopilando datos de trabajo en tiempo real de sus empleados, con el objetivo de crear sistemas capaces de gestionar tareas y responder a consultas de forma más eficiente. La empresa está desarrollando una herramienta interna que realiza un seguimiento y registra los movimientos del ratón, las pulsaciones de teclas, los clics en botones y la navegación por los menús dentro de aplicaciones específicas. Esto supone un cambio de rumbo para las grandes empresas tecnológicas, que, ante la escasez de datos externos, están recurriendo ahora a los datos internos de clics para mejorar la comprensión y la adaptabilidad de los agentes de IA en los flujos de trabajo cotidianos de la oficina.
Un portavoz de Meta confirmó el plan y destacó que, para crear agentes inteligentes que realmente ayuden a los usuarios a manejar los ordenadores, el modelo debe aprender a partir de ejemplos reales de interacción entre humanos y ordenadores. Meta ha afirmado que ha implementado medidas de seguridad para proteger el contenido sensible y se ha comprometido a que los datos se utilicen exclusivamente para el entrenamiento de los modelos, y no para ningún otro fin. Aun así, la estrategia ha suscitado un amplio debate en el sector sobre los límites de la privacidad.
El sector de la IA se encuentra actualmente en una etapa crítica de iteración de modelos, en la que los datos de entrenamiento de alta calidad se están convirtiendo en un activo competitivo fundamental. La semana pasada, varios informes indicaron que los registros de comunicaciones internas —como los archivos de Slack y los tickets de Jira de varias startups consolidadas— se están transformando en material de entrenamiento para la IA. La última iniciativa de Meta confirma aún más esta tendencia: las comunicaciones corporativas internas y los comportamientos operativos se están convirtiendo cada vez más en un elemento clave de la nueva cadena de suministro. Aunque este cambio de los datos de Internet disponibles públicamente a datos cerrados y de alta frecuencia sobre el comportamiento humano podría dar lugar a avances significativos en el rendimiento de la IA para la productividad profesional, también pone de relieve la creciente complejidad de encontrar un equilibrio entre la privacidad en el lugar de trabajo y el avance tecnológico.
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