(P1) Varias de las empresas más grandes de Silicon Valley, incluidas Meta Platforms Inc., Microsoft Corp. y xAI de Elon Musk, están convirtiendo sistemáticamente el trabajo diario de sus empleados en datos de entrenamiento para inteligencia artificial. El impulso de toda la industria, detallado en documentos de la empresa e informes recientes, tiene como objetivo dar a los modelos de IA patentados una ventaja competitiva al alimentarlos con el comportamiento humano del mundo real, una práctica que ya está provocando el rechazo de los empleados y el escrutinio legal.
(P2) "Si vamos a crear agentes que ayuden a las personas con tareas comunes en un ordenador, los modelos necesitan muestras de cómo las personas reales realizan esas tareas: cosas como movimientos del ratón, clics, navegación a través de menús desplegables", dijo el portavoz de Meta, Andy Stone, en un comunicado. Añadió que los datos no se utilizarían para revisiones de desempeño y que el contenido sensible está enmascarado.
(P3) El enfoque de Meta es el más agresivo, desplegando una herramienta llamada "Model Capability Initiative" (MCI) en los ordenadores de los empleados de EE. UU. para rastrear los movimientos del ratón, los clics y las entradas del teclado. Según publicaciones internas, algunos empleados se niegan a otorgar permisos y se han quejado de que el software hace que sus ordenadores vayan "super lentos". La medida se produce mientras Meta despide al 10% de su plantilla mientras reasigna a otros 7.000 a funciones de IA.
(P4) El objetivo estratégico final, esbozado en un memorando interno por el CTO de Meta, Andrew Bosworth, es un futuro donde los "agentes" de IA realicen la mayor parte del trabajo, con los humanos actuando como supervisores. Si bien esto podría desbloquear miles de millones en ganancias de productividad para firmas como Meta y Microsoft, los métodos de recopilación de datos pueden violar el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de Europa, donde una vigilancia similar ha sido declarada ilegal.
Una historia de 3 estrategias: rastreo, compra y 'Dogfooding'
Si bien el objetivo es compartido, los métodos difieren. La vigilancia directa de Meta de las pulsaciones de teclas y los clics del ratón representa un extremo. En contraste, xAI de Elon Musk adoptó un enfoque transaccional, ofreciendo a los empleados y sus familias 420 dólares para "donar" sus declaraciones de impuestos para entrenar su modelo Grok AI en datos financieros. Sin embargo, según un informe de Bloomberg, muchos participantes aún no han cobrado.
Microsoft está siguiendo una estrategia de desarrollo de software más tradicional conocida como "dogfooding". La empresa está aprovechando a sus aproximadamente 100.000 ingenieros de software internos, recopilando datos de su uso de su aplicación VSCode y rastreando cómo utilizan el asistente de IA GitHub Copilot. El objetivo es analizar qué sugerencias de código generadas por IA se aprueban para su uso en productos finales, proporcionando un valioso bucle de retroalimentación para la mejora del modelo.
EE. UU. frente a Europa: una brecha legal inminente
El impulso de la vigilancia corporativa opera en un área gris legal en los Estados Unidos, donde no hay leyes federales que restrinjan el monitoreo de los empleados en los dispositivos de la empresa. "En los EE. UU. a nivel federal, no hay límites para el monitoreo de los empleados", dijo Ifeoma Ajunwa, profesora de derecho en la Universidad de Yale.
La situación es totalmente diferente en Europa. Valerio De Stefano, profesor de derecho en la Universidad de York, afirmó que tal monitoreo probablemente sería ilegal. La ley italiana prohíbe explícitamente el uso de vigilancia electrónica para rastrear la productividad de los trabajadores, y los tribunaux alemanes han permitido el registro de pulsaciones de teclas solo en casos de sospecha de actividad criminal. Esta divergencia legal significa que empresas como Meta y Microsoft, que tienen grandes plantillas en Europa, se exponen a multas potencialmente masivas del RGPD e investigaciones regulatorias que podrían restringir sus estrategias de recopilación de datos.
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