Tecnología
El lado oscuro de TikTok: la alarmante advertencia de Amnistía Internacional sobre su uso en Argentina
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La organización presentó un estudio sobre el impacto de la red social en los jóvenes.
TikTok es una de las redes sociales con mayor crecimiento en la historia de internet. En pocos años, llegó a pasar los mil millones de usuarios y, en Argentina, más de 16 millones de mayores de 18 años tienen una cuenta. Pero detrás de la inmensa cantidad de videos que se pierden en un scroll infinito, hay un diseño preocupante: Amnistía Internacional presentó una serie de advertencias que levantan algunas banderas rojas sobre el uso intensivo de esta aplicación.
Además de recolectar una enorme cantidad de información de usuarios, a través de un modelo extractivo tech exacerbado, TikTok “puede ser un espacio tóxico y adictivo para niños, niñas y jóvenes que puede influir en su autoimagen, su salud mental y su bienestar, y donde corren el peligro de caer en espirales de contenidos desencadenantes de depresión y autolesiones”, advierte la organización.
El impacto de TikTok en jóvenes es muy grande: según datos de la compañía, de sus 1092 millones de usuarios mensuales activos a abril de 2023, el 71% era menor de 35 años (38,5% era menor de 25 años, mientras que el 32,5% restante pertenece a la franja de 25 a 34 años), de los cuales 53,4% son mujeres y el 46,6% son varones.
Amnistía Internacional presentó un informe de 84 páginas en el que marca ciertas advertencias sobre el uso de la app en Argentina, con la privacidad y la salud mental como principales ejes. A partir de un método etnográfico -es decir, tomando como fuente a usuarios de entre 13 y 25 años-, la organización sacó algunas conclusiones que explican el fenómeno TikTok y a la vez levantan ciertas preocupaciones.
Fue el viernes pasado, en el barrio porteño de Villa Crespo, ante especialistas, periodistas, académicos e interesados en tecnología y redes sociales. Entre ellos estaba Martín Becerra, investigador principal en Conicet y profesor de la Universidad Nacional de Quilmes y la Universidad de Buenos Aires. Habló con Clarín.
TikTok: la recolección de información
La empresa registra datos dentro y fuera de TikTok. Dentro de la plataforma, a través de lo más obvio que son los videos vistos, el tiempo de exposición, las reacciones (comentarios, guardado, etc.), así como otras variables como los géneros y temáticas, palabras clave buscadas u operadas”, explicó Becerra.
“Fuera de la plataforma a través del acceso a geolocalización (incluso si el teléfono la tiene desactivada o si el usuario no lo autoriza explícitamente), lo que comprende la ubicación basada en tarjeta SIM o dirección IP, contactos, compras y transacciones, búsquedas externas y otros datos personales”, agregó.
Pero una de las cuestiones más llamativas es que el “espionaje” que hace TikTok del dispositivo no puede ser desactivado: “TikTok reconoce el resto de aplicaciones instaladas en un dispositivo móvil y accede a datos del sistema operativo Android e iOS. También puede leer mensajes de correo electrónico y de aplicaciones que no encriptan end to end los mismos. La extracción de datos de la plataforma no puede desactivarse”, suma. Esto es mucho más normal de lo que se cree: muchas apps reconocen el ecosistema de programas en el que están operando.
“Su política de privacidad es poco respetuosa de los datos personales y de la información generada por los usuarios: la plataforma recopila todos los intercambios que tienen lugar en ella (lo cual es común a otras redes sociodigitales), además de ‘información inferida’ en base a variables como intereses, gustos y motivaciones, género y rango etario; información técnica sobre el dispositivo móvil, dirección IP, proxy, operador de telecomunicaciones, zona horaria, tipo de red, identificadores del dispositivo, nombres y tipos de aplicaciones y archivos, patrones o ritmos de pulsación de teclas, estado de la batería, configuración de audio y dispositivos de audio conectados”, suma el especialista.
Esto es una enorme cantidad de información que la aplicación usa a su favor para, a fin de cuentas, saber más del usuario y operar sobre el algoritmo de recomendaciones.
TikTok: el costo en la salud mental
Uno de los puntos más preocupantes del informe es el peaje en la salud mental que cobra la aplicación para sus usuarios. El “doomscrolling”, o la navegación permanente en un feed de noticias -incluso a pesar de ser negativas o desalentadoras-, tiene un efecto negativo, sobre todo con ciertos contenidos que quedan de un “lado malo” de la app.
El informe detectó que los usuarios hacen una distinción, en la práctica, sobre un “lado bueno” y un lado “malo”, feo o, incluso, peligroso.
“Se trata de recomendaciones de contenido que la plataforma realiza en base a algún tipo de búsqueda o huella, o contacto y que muchos de sus usuarios interpretan que es negativo o dañino para ellos”, explica Becerra.
“Sus estrategias y tácticas para ‘salir del lado malo’ depende de proporcionar más contenido que el que se ha consumido, si por algún motivo ese consumo previo incluyó contenidos que no se quiere volver a ver, en una adaptación que genera disgustos y experiencias desagradables. También suelen pedirle a otros usuarios que les envíen links con contenidos “buenos” que ayudarán a re-entrenar, o ‘domesticar’ al algoritmo”, agrega.
Otro de los aspectos preocupantes del informe tiene que ver con el reemplazo del saber médico por opiniones a partir de videos. “La profusión de autodiagnósticos, la distancia con el saber profesional y científico respecto de síntomas percibidos como problemas de salud física y mental y el acceso directo a través de TikTok a consejos, experiencias y recetas vinculadas con el aspecto físico y con el bienestar emocional es un resultado sobresaliente del estudio, no sólo por los testimonios propios de nuestros interlocutores, sino porque narran estas situaciones como generalizadas en sus entornos de amistades y allegados, y en sus ámbitos de estudio o trabajo”, repasa Becerra.
“La exposición de trastornos autodiagnosticados es común, llegando a mencionar videos de influencers y cuentas de TIkTok que funcionan como ejemplos de comportamientos derivados de autodiagnósticos y contenidos que ponen en riesgo la integridad física o el equilibrio mental de sus protagonistas, sin que la programación algorítmica de la plataforma detecte o emita alertas en estos casos. Los problemas de salud mental son aludidos con mucha frecuencia por los propios usuarios de la plataforma en las entrevistas”, agrega.
El estudio: cómo se hizo y por qué poner la lupa sobre TikTok
Hay una pregunta lícita y es por qué centrarse en TikTok cuando el resto de las redes sociales tienen dinámicas similares a las de la red social, propiedad del conglomerado chino ByteDance, que ha sido atacado en más de una oportunidad por Estados Unidos por acusaciones de presunto espionaje.
Más allá de esta pelea geopolítica, “TikTok es la red sociodigital de mayor crecimiento desde el año 2020. La cantidad de descargas de la aplicación y su rápida adopción por millones de usuarias/os despertó el interés público que, en algunos países, se trasladó a la agenda política y regulatoria”, explicaron desde Amnistía Internacional.
Según la organización, “la atención sobre TikTok se inscribe en una preocupación más general relativa al impacto de las redes sociodigitales en jóvenes, adolescentes y en la niñez. TikTok es una red especialmente diseñada y usada por jóvenes, adolescentes y niñas/os, segmentos donde es masiva”.
En este sentido Becerra considera que este tipo de trabajos de campo “tienen el valor de aportar conocimiento, promover el debate público y reclamar responsabilidad no sólo a las empresas dueñas de las grandes plataformas digitales, sino también al poder político que debe velar por garantizar a la ciudadanía entornos seguros y fiables, sobre todo a menores de edad y a grupos vulnerables”.
En este sentido, para el especialista en comunicación y nuevas tecnologías se torna clave transpolar este tipo de trabajos a otras redes como Instagram, y Facebook, que también se posicionan sobre un modelo extractivo de datos personales.
“Al ser esta la primera investigación sobre TikTok en la Argentina, y al complementar otras que Amnistía Internacional ha hecho en los últimos meses en otros países, invita a otras organizaciones y al sector académico a reclamar transparencia en la programación algorítmica de las redes sociodigitales, en su modelo de negocios extractivo de datos personales e invasivo de la privacidad y en sus opacos sistemas de recomendación de contenidos que pueden ser lesivos para la salud física y mental”, piensa Becerra.
“Es cierto que hasta el presente estas iniciativas no alteraron en sustancia el statu quo de las big tech, pero también es verdad que hoy existe mucho más conciencia y debate público sobre estas cuestiones que hace cinco años, sobre todo en los países centrales, como muestran las audiencias realizadas en el Congreso estadounidense y en el Parlamento europeo al respecto”, cierra el especialista.
La tematización sobre estas problemáticas, así, cobra más espesor cuando diversas organizaciones posan la lupa encima de ellas no sólo para desnudar su funcionamiento sino, también, para advertir sobre su impacto en los sectores más vulnerables.
El trabajo de campo fue realizado por Amnistía Internacional en la Ciudad de Buenos Aires, la localidad de San Martín en el Gran Buenos Aires, Córdoba, Rosario y Salta, entre febrero y junio de este año. Un equipo de siete investigadores realizaron trabajos de campo a partir de técnicas de observación participante y entrevistas no directivas con jóvenes divididos en dos grupos: 13-17 y 18-25 años de edad, de distintos perfiles e intereses.
SL
Sociedad
Montaron una empresa en la que todos los empleados son IA y los resultados fueron desconcertantes
Una universidad estadounidense hizo el experimento para medir cuán eficiente es la inteligencia artificial sin supervisión humana. ¿Qué tareas lograron resolver y en cuáles fracasaron? En diálogo con Infobae, los investigadores analizaron los límites en la autonomía de las máquinas.
Durante algunas semanas, nadie tomó un café en la oficina, no hubo almuerzos compartidos, no hubo charlas cara a cara, mucho menos festejos de cumpleaños ni momentos recreativos. Sin embargo, la empresa funcionó. O al menos lo intentó.
La escena pareciera salida de una novela de ciencia ficción: una compañía de software donde todos los empleados, desde los programadores hasta los responsables de recursos humanos, son agentes de inteligencia artificial. Una empresa sin personas. La idea no surgió en Silicon Valley, sino que nació como un experimento académico en la Carnegie Mellon University (CMU), una de las universidades más prestigiosas del mundo en ciencia y tecnología.
El equipo de investigadores creó The Agent Company, una empresa simulada con tareas inspiradas en el trabajo del mundo real: desarrollo de software, análisis de datos, gestión de proyectos, administración y finanzas. Cada rol fue ocupado por un agente de IA distinto. El objetivo era claro: evaluar si la IA, operando en conjunto, puede realizar el trabajo de una empresa real. Más bien, si los humanos ya somos reemplazables en su totalidad. Un informe de Goldman Sachs de 2023 ya había indicado que la IA podría sustituir el equivalente a 300 millones de empleos a tiempo completo. Quedaba demostrarlo.
“Mucho se habla sobre si los agentes de IA reemplazarán tareas humanas, pero no existía un entorno que simulara realmente el día a día de una oficina”, explicó el investigador Yufan Song, uno de los autores del estudio, en diálogo con Infobae. Por eso, decidieron crear una empresa ficticia desde cero. Armaron equipos, asignaron proyectos, integraron herramientas reales —como navegadores web y software de documentación— y hasta simularon conversaciones entre compañeros.
Las tareas fueron diversas. Algunas, simples para un humano como completar un documento, buscar información en un sitio web, escribir un archivo en formato Word. Otras, más complejas: resolver bugs en Python, gestionar bases de datos, mantener coherencia en una cadena de decisiones. Para ejecutarlas, usaron un sistema llamado OpenHands, respaldado por modelos avanzados como Claude Sonnet 3.5, Gemini 2.0 y GPT-4o.
Los resultados fueron una mezcla de asombro y frustración. El mejor agente, impulsado por Claude 3.5 Sonnet, logró completar apenas el 24% de las tareas. Y no porque fuera perezoso o poco sofisticado. Simplemente, hay instrucciones que aún no entiende.
Por ejemplo, una de las tareas requería guardar un archivo como answer.docx. Cualquier persona sabe que eso implica abrir Word o usar una herramienta compatible. Pero la IA lo interpretó como texto plano. Pequeños detalles que revelan que la IA todavía no tiene sentido común, falla en cuestiones muy simples.
“Los modelos de lenguaje fallan en cosas que para nosotros son naturales, como interpretar instrucciones implícitas o detectar convenciones culturales”, apuntó el investigador Boxuan Li, otro de los encargados del experimento. “Y a veces directamente hacen trampa”, remarcó. En una tarea, un agente debía contactar a un empleado. Como no lo encontraba en el sitio interno, optó por cambiar el nombre de un compañero cualquiera por el del objetivo para que el sistema le permitiera avanzar.
También hubo fallas más técnicas. Los agentes tuvieron problemas para leer correctamente páginas web, una tarea que requiere interpretar estructuras visuales o acceder al contenido a través del “árbol de accesibilidad” que usan los navegadores. OpenHands solo admite este método, más económico pero limitado. El reconocimiento de imágenes —más parecido a cómo lo haría un humano— aún está fuera de su alcance.
Y, sin embargo, hubo momentos brillantes. El mismo sistema, con respaldo de Gemini 2.5 Pro, completó uno de los proyectos más complejos del curso de base de datos de la universidad: navegar por un sitio privado, configurar un entorno local, modificar múltiples archivos fuente, compilar y testear. Lo hizo en 8 minutos y por apenas 2,41 dólares.
“Como era de esperar, los agentes de vanguardia actuales no resuelven la mayoría de las tareas, lo que sugiere que hay una gran brecha para que realicen de forma autónoma lo que haría un trabajador humano en un día laboral, incluso en un entorno de evaluación comparativa relativamente simplificado como el que aplicamos”, explicó Li.
La paradoja es evidente. Los agentes de IA pueden resolver tareas difíciles, pero fracasan en otras que un pasante resolvería en dos clics. Y aunque el 25% de efectividad pueda sonar bajo, marca un hito: nunca antes se había probado la IA en condiciones tan cercanas al trabajo real.
¿En qué tareas fallan?
El mayor valor del experimento, según los investigadores, no está en los éxitos, sino en los fracasos. “Queríamos entender por qué no pueden completar ciertas tareas. Eso es más útil que celebrar lo que ya hacen bien”, explicó Song.
Una de las principales conclusiones fue que los agentes de IA aún tienen serias limitaciones en tareas con alta carga social, como colaborar, escalar problemas o simplemente esperar una respuesta. En una tarea específica, se indicaba que si un compañero no respondía en 10 minutos, había que escalar al director de tecnología (CTO). Ningún agente lo hizo bien. Uno de ellos “supuso” que habían pasado los 10 minutos y actuó en consecuencia sin motivo aparente.
Según Li, este tipo de errores revela una fragilidad de fondo: “Los agentes todavía no son buenos en tareas a largo plazo, ni en seguir instrucciones condicionales con contexto temporal. Eso los hace poco confiables para delegar procesos completos sin supervisión humana”, expresó.
Otra gran debilidad es la interacción con interfaces diseñadas para personas. Muchos programas empresariales, sitios de gestión interna o formularios tienen reglas no escritas, flujos lógicos implícitos y estructuras visuales complejas. Todo eso sigue siendo un obstáculo para los modelos actuales. Sin acceso a imágenes o simulaciones realistas, su desempeño se frena.
También fallan en razonamiento matemático y cálculo avanzado, algo que limita su uso en áreas como finanzas, ingeniería o logística. Incluso cuando parecen entender, muchas veces improvisan respuestas para “salir del paso”, lo cual puede resultar peligrosamente persuasivo. “Los humanos, al enfrentarnos a problemas que no podemos resolver, podemos admitir honestamente nuestro fracaso. Sin embargo, los agentes pueden usar métodos torpes para fingir que lo resolvieron y luego dar el resultado con confianza”, remarcó Song.
Y esto no es solo un problema técnico. En un mundo donde la IA toma decisiones con impacto real —recomendaciones financieras, diagnósticos médicos, estrategias empresariales—, una respuesta errónea dicha con confianza puede ser mucho peor que un simple “no lo sé”.
“No creo que reemplacen puestos de trabajo en su totalidad, pero sin duda transformarán nuestra forma de trabajar. Son potentes y los seres humanos podemos aprovecharlos para aumentar la productividad, pero, al menos por ahora, no pueden reemplazar ningún puesto de trabajo por completo”, aseguró Li.
A la luz de los resultados, los investigadores insisten en que no estamos ni cerca de reemplazar trabajos completos. Lo que sí vislumbran es un futuro cercano de colaboración forzada, donde los humanos actúan como jefes, auditores o socios estratégicos de los agentes.
El futuro del trabajo (y los nuevos jefes de la IA)
La pregunta inevitable es: ¿y ahora qué? ¿Qué rol tendrán estos agentes en el trabajo del futuro?
Según Song, la clave estará en quién sepa usarlos mejor. “El poder de la IA está directamente relacionado con el nivel del usuario. Alguien que entienda bien la herramienta, que sepa cómo descomponer una tarea en partes, podrá aprovecharla al máximo”, sostuvo. En ese escenario, los trabajadores se convierten en diseñadores de procesos, y los agentes en ejecutores rápidos, precisos y escalables.
El nuevo panorama puede caer bien entre quienes ya están formados, pero implica un dilema para los que recién empiezan a interactuar con la inteligencia artificial. Un agente hoy es más barato que un junior, y comete errores diferentes, pero no necesariamente peores. Eso puede acelerar la automatización de tareas simples y empujar a los trabajadores humanos hacia funciones más abstractas o creativas.
Según Song, los trabajos que implican interactuar con el mundo físico son los más “resistentes” hoy. “Por muy potentes que sean los modelos a gran escala, al menos ahora no pueden interactuar adecuadamente con el mundo real”, explicó.
Para roles como programadores, redactores, asistentes, diseñadores y atención al cliente, existen muchas startups centradas en mejorar su productividad. Sin embargo, cree, no significa que sean vulnerables. “En estas profesiones la IA puede acelerar significativamente la producción, pero de la mano con ese aumento, pueden surgir nuevas demandas ocultas”.
La colaboración humano-IA no será simétrica. Las personas marcarán el rumbo, pero dependerán de su capacidad para coordinar inteligencias artificiales de forma efectiva. La habilidad ya no será solo saber hacer algo, sino saber cómo enseñárselo y cómo indicárselo 一el nuevo arte de promptear一 a la máquina.
A mediano plazo, el equipo de Carnegie Mellon University no espera una revolución, sino una transición gradual. Los agentes, poco a poco, ocuparán nichos específicos: análisis de datos, redacción de reportes, documentación técnica. Tareas monótonas, repetitivas, estructuradas, pero no tomarán decisiones ni liderarán equipos.
Los agentes de IA avanzan a toda velocidad, pero aún enfrentan límites cuando se trata de adaptarse al mundo real. No pueden improvisar, colaborar ni tomar decisiones con verdadero criterio humano. En los próximos meses, The Agent Company 一y otros experimentos que puedan surgir一 harán más pruebas. Es que ahora al futuro, antes de alcanzarlo, se lo simula.
Tecnología
El secreto inquietante de la IA revelado por un líder tecnológico
Dario Amodei destaca la falta de transparencia en la IA, un desafío crucial para desarrolladores. Resalta que entender la inteligencia artificial es esencial antes de que transforme radicalmente nuestro futuro
El CEO de Anthropic, Dario Amodei, acaba de confirmar lo que muchos sospechan, pero pocos se atreven a admitir sobre la inteligencia artificial (IA): nadie comprende realmente cómo funciona.
“Cuando un sistema de IA generativa realiza una tarea, como resumir un documento financiero, no tenemos idea, a un nivel específico o preciso, por qué toma las decisiones que toma: por qué elige ciertas palabras sobre otras, o por qué ocasionalmente comete un error a pesar de ser generalmente preciso”, admite sin rodeos el director ejecutivo en su publicación.
Una tecnología opaca en su naturaleza
Amodei explica esta paradoja comparando los sistemas de IA generativa con organismos vivos. “Es un poco como cultivar una planta o una colonia bacteriana: establecemos las condiciones de alto nivel que dirigen y dan forma al crecimiento, pero la estructura exacta que emerge es impredecible y difícil de entender o explicar”, señala en su análisis.
El problema fundamental, según el ejecutivo, es que al examinar estos sistemas, “lo que vemos son vastas matrices de miles de millones de números que de alguna manera realizan importantes tareas cognitivas, pero exactamente cómo lo hacen no es obvio”.
Los riesgos de no comprender lo que creamos
El CEO de Anthropic identifica varios riesgos derivados de esta opacidad. Entre ellos destaca la posibilidad de “sistemas desalineados que podrían tomar acciones dañinas no previstas por sus creadores”. La incapacidad para entender los mecanismos internos hace imposible predecir ciertos comportamientos problemáticos o descartarlos de manera confiable.
Otros problemas incluyen la vulnerabilidad ante “jailbreaks” (técnicas para eludir las restricciones impuestas), la resistencia a adoptar sistemas de IA en entornos críticos o financieros por falta de explicabilidad, y las barreras legales que surgen cuando las decisiones deben ser justificables, como en evaluaciones hipotecarias.
La carrera por la interpretabilidad
Frente a estos desafíos, Amodei anuncia un ambicioso plan para desarrollar lo que denomina una “resonancia magnética para IA” en la próxima década. Este proyecto busca crear herramientas que permitan examinar el funcionamiento interno de los modelos y diagnosticar problemas potenciales antes de su implementación.
“Nuestra aspiración a largo plazo es poder examinar un modelo de vanguardia y esencialmente hacer un ’escaneo cerebral‘: un chequeo que tenga una alta probabilidad de identificar una amplia gama de problemas, incluyendo tendencias a mentir o engañar, búsqueda de poder, fallas en jailbreaks, fortalezas y debilidades cognitivas”, detalla el CEO.
Este enfoque funcionaría de manera similar a cómo un médico utiliza diagnósticos para identificar enfermedades y monitorear tratamientos, permitiendo evaluar y corregir el comportamiento de los sistemas de IA de forma sistemática.
Una carrera contra el tiempo
El CEO reconoce que existe una competencia entre el avance de la interpretabilidad y el desarrollo de modelos cada vez más potentes. “Me preocupa que la IA misma esté avanzando tan rápido que podríamos no tener siquiera este tiempo. Como he escrito en otros lugares, podríamos tener sistemas de IA equivalentes a un ’país de genios en un centro de datos‘ tan pronto como 2026 o 2027″, advierte con preocupación.
En esta carrera contra el tiempo, el líder de Anthropic ha establecido 2027 como fecha límite para que Anthropic desarrolle métodos de interpretabilidad que puedan “detectar de manera confiable la mayoría de los problemas del modelo”.
El experto concluye su reflexión con un llamado a investigadores, empresas, gobiernos y la sociedad para acelerar el desarrollo de técnicas de interpretabilidad. Entre sus recomendaciones destaca la necesidad de:
- Aumentar los recursos dedicados a la investigación en interpretabilidad, tanto en empresas como en entornos académicos.
- Implementar regulaciones gubernamentales “de toque ligero” que fomenten la transparencia en las prácticas de seguridad.
- Utilizar controles de exportación para crear un “amortiguador de seguridad” que otorgue más tiempo al avance de la interpretabilidad.
El mensaje final es contundente: “La IA poderosa dará forma al destino de la humanidad, y merecemos entender nuestras propias creaciones antes de que transformen radicalmente nuestra economía, nuestras vidas y nuestro futuro“.
Tecnología
Grabó todo lo que dijo durante tres meses y ahora la IA “reemplazó” su memoria
El resultado fue una experiencia tan útil como inquietante, entre la eficiencia extrema y la pérdida total de privacidad
Durante varios meses, la periodista del The Wall Street Journal Joanna Stern se sumergió en una experiencia singular y desconcertante: llevar en su muñeca un dispositivo de apenas 50 dólares que registraba, sin interrupciones, cada palabra que pronunciaba.
Desde febrero, esta cronista utilizó el Bee Pioneer, una pulsera dotada de inteligencia artificial, que transforma conversaciones cotidianas en un archivo digital permanente.
A lo largo de ese tiempo, acumuló transcripciones de reuniones laborales, discusiones familiares, diálogos con colegas insatisfechos y hasta reflexiones solitarias durante las noches en el baño.
También puso a prueba otros dispositivos similares: el Limitless Pendant, de 199 dólares, y el Plaud NotePin, de 159 dólares.
El Bee Pioneer, en particular, se convirtió en un confidente digital que, apenas unas horas después de haber sido activado, ya era capaz de generar información útil a partir de murmullos y frases sueltas.
“Este brazalete es realmente espeluznante”, dijo la autora. A pesar de su precio modesto y su apariencia discreta, el Bee demostró tener un alcance profundo y una capacidad técnica sorprendente.
A lo largo del experimento, el Bee y el Limitless funcionaron de manera constante gracias a micrófonos incorporados que reconocen la voz de quien los lleva puestos.
Cuando detectan un diálogo, estos dispositivos envían el audio primero al celular, y luego a servidores remotos donde se lleva a cabo la transcripción automática. En pocos minutos, las aplicaciones asociadas presentan un resumen generado por inteligencia artificial.
La pulsera Bee no conserva los archivos de audio originales después de la transcripción. En cambio, Limitless sí los guarda y permite reproducirlos posteriormente.
De esta manera, el usuario recibe notificaciones que, en muchos casos, reflejan sus intenciones genuinas, como llamar a un profesional o hacer un seguimiento de un asunto laboral, pero también generan alertas improbables, como “agendar una nueva cita con el estilista para hablar sobre tu corte de pelo”.
A través de sus chatbots integrados, Bee y Limitless permiten también consultas específicas. La periodista, por ejemplo, pidió un análisis detallado de su vocabulario ofensivo, y obtuvo una estadística: 2,4 insultos diarios.
También preguntó qué modelos de inteligencia artificial utiliza Bee, y la respuesta del sistema fue precisa: una combinación de herramientas desarrolladas por Anthropic, Google y Meta.
Pero junto con la funcionalidad, emergieron dilemas legales y morales. Al informar sobre la experiencia, la autora señaló que la mayor parte de sus grabaciones fueron realizadas en Nueva Jersey y Nueva York, dos estados donde se permite que una sola persona consienta la grabación de una conversación.
En aproximadamente doce estados norteamericanos, en cambio, la ley exige que todos los involucrados aprueben ser grabados.
Si bien las personas ya confían datos sensibles como fotografías y registros médicos a servicios en la nube, la posibilidad de que un registro completo de sus conversaciones también termine almacenado fuera de su control resulta difícil de aceptar.
Las empresas fabricantes de Bee y Limitless aseguraron que los datos se almacenan encriptados, que pueden eliminarse al borrar la cuenta y que no se utilizan para entrenar modelos de inteligencia artificial.
La pregunta final que se impone es si resulta justificable llevar un dispositivo que graba todo lo que uno dice a cambio de listas de tareas pendientes y resúmenes de la jornada.
Pero a medida que los asistentes virtuales se vuelvan más sofisticados, comprensivos y “humanos”, los límites actuales podrían desdibujarse y tener consecuencias negativas para la sociedad.
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