{"id":189843,"date":"2026-09-24T09:56:53","date_gmt":"2026-09-24T12:56:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/?p=189843"},"modified":"2026-09-24T09:56:53","modified_gmt":"2026-09-24T12:56:53","slug":"meta-prueba-asistentes-humanos-detras-de-muse-su-nuevo-agente-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/inteligencia-artificial\/meta-prueba-asistentes-humanos-detras-de-muse-su-nuevo-agente-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Meta prueba asistentes humanos detr\u00e1s de Muse, su nuevo agente de inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

Meta<\/strong> puso a prueba una modalidad que expone uno de los desaf\u00edos que todav\u00eda enfrenta la inteligencia artificial aut\u00f3noma: la necesidad de recurrir a personas reales para completar determinadas tareas. Seg\u00fan informaci\u00f3n interna de la compa\u00f1\u00eda obtenida por Reuters, algunos usuarios de Muse<\/strong>, el nuevo agente personal de IA de Meta, pod\u00edan ser derivados a contratistas humanos<\/strong> que realizaban llamadas telef\u00f3nicas en su nombre.<\/p>\n

La prueba se produjo poco despu\u00e9s de que Meta comenzara a desplegar p\u00fablicamente una funci\u00f3n que permite a Muse realizar llamadas telef\u00f3nicas<\/strong> para resolver distintas tareas. El agente puede comunicarse con comercios y empresas para, por ejemplo, consultar la disponibilidad de un producto, pedir un presupuesto o gestionar una reserva.<\/p>\n

La particularidad del experimento era que, cuando el sistema de IA ten\u00eda dificultades para completar una llamada, pod\u00eda intervenir un operador humano<\/strong>. El objetivo era aumentar la tasa de \u00e9xito de las gestiones, aunque la modalidad gener\u00f3 cuestionamientos entre algunos empleados de Meta, principalmente por el posible acceso de terceros a informaci\u00f3n personal de los usuarios.<\/p>\n

Preocupaciones por privacidad y seguridad<\/span><\/h2>\n

Las cr\u00edticas internas apuntaron especialmente al riesgo de que una conversaci\u00f3n que el usuario esperaba que fuera gestionada exclusivamente por inteligencia artificial<\/strong> terminara siendo atendida por una persona. Algunos empleados consideraron que esta situaci\u00f3n pod\u00eda provocar la exposici\u00f3n involuntaria de datos sensibles.<\/p>\n

La preocupaci\u00f3n cobr\u00f3 mayor relevancia debido a que Meta hab\u00eda presentado a Muse haciendo especial \u00e9nfasis en sus medidas de seguridad y privacidad<\/strong>. Entre ellas se encuentra el uso de una m\u00e1quina virtual independiente para cada agente, dise\u00f1ada para aislar las sesiones y proteger la informaci\u00f3n utilizada durante las tareas.<\/p>\n

Uno de los casos reportados internamente tambi\u00e9n gener\u00f3 controversia por el contenido de una llamada. Un empleado que hab\u00eda utilizado Muse para comunicarse con su proveedor de internet afirm\u00f3 que la transcripci\u00f3n de la conversaci\u00f3n inclu\u00eda un comentario de car\u00e1cter racista realizado por el contratista humano<\/strong> que intervino en la gesti\u00f3n.<\/p>\n

Desde Meta reconocieron que la situaci\u00f3n represent\u00f3 un error y se\u00f1alaron que el trabajador involucrado ya no participar\u00eda en proyectos de la compa\u00f1\u00eda. La empresa tambi\u00e9n indic\u00f3 que hab\u00eda retirado temporalmente la funci\u00f3n de asistencia humana<\/strong> mientras contin\u00faa trabajando en el desarrollo de las llamadas gestionadas por IA.<\/p>\n

Los humanos pueden mejorar el rendimiento de Muse<\/span><\/h2>\n

De acuerdo con informaci\u00f3n compartida internamente, las pruebas realizadas por Meta mostraron que la intervenci\u00f3n de operadores humanos pod\u00eda llevar la tasa de \u00e9xito de determinadas llamadas hasta aproximadamente 95% o 98%<\/strong>, un resultado superior al conseguido por el sistema completamente automatizado.<\/p>\n

El dato muestra una de las dificultades que enfrentan actualmente los agentes de inteligencia artificial<\/strong>: aunque pueden ejecutar tareas complejas de manera aut\u00f3noma, todav\u00eda existen situaciones en las que la intervenci\u00f3n de una persona puede resolver problemas que el modelo no consigue superar.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda sostiene que la prueba ten\u00eda como objetivo recopilar informaci\u00f3n y comentarios antes de decidir si una funci\u00f3n de este tipo puede incorporarse p\u00fablicamente. Seg\u00fan un portavoz de Meta, la respuesta de los empleados al experimento fue mayoritariamente positiva y la empresa busca utilizar estas pruebas para reforzar sus medidas de privacidad y seguridad<\/strong>.<\/p>\n

Muse busca convertirse en un agente personal<\/span><\/h2>\n

Muse representa la apuesta de Meta por una nueva generaci\u00f3n de asistentes capaces de ejecutar acciones en nombre de los usuarios<\/strong>, en lugar de limitarse a responder preguntas.<\/p>\n

El sistema est\u00e1 pensado para realizar tareas como enviar correos electr\u00f3nicos, efectuar compras, organizar viajes y comunicarse con empresas. La funci\u00f3n de llamadas ampl\u00eda ese concepto al permitir que el agente interact\u00fae directamente con personas y comercios.<\/p>\n

Sin embargo, la experiencia inicial tambi\u00e9n mostr\u00f3 una de las barreras para este tipo de tecnolog\u00eda. Algunos usuarios informaron que determinadas empresas cortaban las llamadas al detectar que estaban hablando con una IA<\/strong>, lo que reduce la capacidad de los agentes para completar tareas en el mundo real.<\/p>\n

La utilizaci\u00f3n de operadores humanos aparece as\u00ed como una posible soluci\u00f3n de transici\u00f3n: cuando la IA no consigue avanzar, una persona toma el control para completar la gesti\u00f3n. El problema es que esa alternativa introduce nuevos desaf\u00edos relacionados con transparencia, privacidad y confianza<\/strong>.<\/p>\n

Un desaf\u00edo que Meta ya hab\u00eda enfrentado<\/span><\/h2>\n

El experimento con Muse tambi\u00e9n recuerda a M<\/strong>, un asistente digital que Facebook comenz\u00f3 a probar hace aproximadamente una d\u00e9cada dentro de Messenger. Aquel proyecto buscaba ofrecer un servicio capaz de ejecutar tareas para los usuarios, aunque posteriormente trascendi\u00f3 que una parte importante del trabajo era realizada por personas.<\/p>\n

El caso de Muse vuelve a poner sobre la mesa una pregunta central para el desarrollo de los agentes de IA<\/strong>: cu\u00e1nto de la autonom\u00eda que percibe el usuario depende realmente de sistemas automatizados y cu\u00e1nto puede estar sostenido por trabajo humano detr\u00e1s de escena.<\/p>\n

Meta acumula m\u00e1s de 2,5 millones de descargas de Muse<\/strong>, seg\u00fan datos de Sensor Tower, en las primeras etapas de disponibilidad del servicio. La compa\u00f1\u00eda contin\u00faa apostando por convertir a sus agentes de IA en herramientas capaces de actuar directamente sobre servicios y negocios, aunque la experiencia con las llamadas demuestra que todav\u00eda existen obst\u00e1culos t\u00e9cnicos y operativos para alcanzar una automatizaci\u00f3n completa.<\/p>\n

Por ahora, la empresa decidi\u00f3 suspender la modalidad de llamadas realizadas por contratistas humanos<\/strong>, mientras contin\u00faa experimentando con la funci\u00f3n y eval\u00faa c\u00f3mo mejorar el desempe\u00f1o de Muse sin comprometer las expectativas de privacidad y seguridad planteadas alrededor del asistente.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h2>\n

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La compa\u00f1\u00eda habr\u00eda utilizado contratistas humanos para realizar algunas llamadas telef\u00f3nicas que los usuarios ped\u00edan a su agente de IA. La prueba gener\u00f3 cuestionamientos internos por privacidad y seguridad y fue suspendida temporalmente.<\/p>\n","protected":false},"author":233,"featured_media":189844,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[65],"tags":[169],"class_list":["post-189843","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-meta"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/189843","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/users\/233"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=189843"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/189843\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":189847,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/189843\/revisions\/189847"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/media\/189844"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=189843"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=189843"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=189843"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}