Muse, el asistente de Meta que no solo responde: también intenta hacer las tareas por ti

Los asistentes de inteligencia artificial están entrando en una nueva etapa. Después de que herramientas como ChatGPT y Gemini popularizaran la conversación con chatbots capaces de responder preguntas, redactar textos y resumir información, las grandes empresas tecnológicas ahora buscan que estos sistemas den un paso más: que no solo expliquen cómo hacer algo, sino que lo hagan por el usuario.

Ese es el objetivo de Muse, el nuevo agente de inteligencia artificial de Meta, una aplicación que busca convertirse en una especie de asistente personal capaz de organizar actividades, navegar por sitios web, gestionar información y ejecutar determinadas tareas a partir de instrucciones generales.

La propuesta ha despertado interés rápidamente. Muse fue lanzada el 8 de septiembre y, de acuerdo con datos de la firma de inteligencia de mercado Sensor Tower, ya superó los 2.5 millones de descargas y se convirtió en la aplicación gratuita más popular de la App Store para iPhone. El crecimiento representa uno de los intentos más importantes de Meta por acercarse al terreno que actualmente dominan ChatGPT, de OpenAI, y Gemini, de Google.

La compañía podría revelar más detalles sobre el futuro de Muse y su estrategia de inteligencia artificial durante la conferencia Connect de Meta, prevista para este miércoles, donde se espera que Mark Zuckerberg exponga la visión de la empresa para esta nueva generación de asistentes.

Un agente que puede pasar de la conversación a la acción

La diferencia fundamental entre un chatbot tradicional y un agente de IA está en lo que ocurre después de recibir una instrucción. Un chatbot puede ofrecer recomendaciones para organizar una mudanza, por ejemplo, pero un agente intenta convertir esas recomendaciones en acciones concretas.

Muse está diseñado precisamente bajo esa lógica.

Durante una prueba, el asistente pudo reservar una cita para una noche de viernes, elaborar un calendario para empacar las pertenencias de una mudanza, enviar un correo electrónico a una amiga sobre un viaje y preparar un documento de planeación con lugares para visitar.

La experiencia está acompañada por un elemento visual pensado para transmitir que el sistema se encuentra trabajando. En la parte superior de la pantalla aparece un avatar con apariencia de personaje animado escribiendo en una computadora portátil mientras el agente ejecuta las instrucciones. El usuario, además, puede elegir el nombre de su asistente.

La aplicación intenta reducir también la sensación de estar frente a una pantalla completamente vacía. Mientras que herramientas como ChatGPT o Gemini pueden comenzar con una caja de texto en la que el usuario debe decidir qué preguntar o solicitar, Muse organiza su experiencia alrededor de cinco secciones.

Existe un chat principal para interactuar con el agente, un feed que puede personalizarse de acuerdo con intereses y prioridades, una sección de “Ideas” que muestra ejemplos de instrucciones, un apartado de objetivos que recupera tareas surgidas de conversaciones anteriores y un espacio destinado a archivos y contenido multimedia.

En otras palabras, Meta intenta que el usuario no tenga que imaginar por sí mismo todas las cosas que podría pedirle a la inteligencia artificial.

Así funciona cuando tiene que organizar una mudanza

Una de las tareas que mejor muestra el potencial de Muse es la planeación.

Para organizar una mudanza, basta con proporcionar información como las cosas que todavía faltan por empacar, el tiempo disponible antes de cambiarse de vivienda y la preferencia por trabajar en sesiones cortas.

A partir de esos datos, el agente puede elaborar un calendario diario en el que distribuye qué objetos deben empacarse y cuánto tiempo dedicar a cada actividad.

También puede aportar recomendaciones prácticas, como preparar por separado una bolsa con los artículos esenciales que serán necesarios durante la primera noche en el nuevo departamento.

Este tipo de actividad parece sencilla, pero refleja una de las características que las empresas tecnológicas consideran más importantes en los agentes de IA: la capacidad de combinar información, planificación y ejecución en lugar de limitarse a generar una respuesta.

Muse también puede ser útil cuando una tarea implica varios pasos y diferentes herramientas.

Después de conectar las aplicaciones de Google, por ejemplo, el agente puede utilizar el correo electrónico para comunicarse con otra persona y posteriormente organizar la información recibida. En una prueba relacionada con un viaje a Cape May, Nueva Jersey, Muse envió un mensaje para preguntar a una amiga por sus planes. Después de recibir la respuesta, pudo organizar las recomendaciones de restaurantes en un documento de Google y añadir alternativas similares.

Es precisamente en este tipo de situaciones donde los agentes buscan diferenciarse de los chatbots convencionales: en lugar de entregar una lista y dejar que el usuario continúe con el proceso, intentan convertirse en el intermediario que conecta las distintas tareas.

Muse puede navegar por internet, pero no tiene vía libre

Para realizar algunas de estas acciones, Muse utiliza un ordenador virtual en la nube. Esto significa que el agente puede navegar realmente por páginas web y ejecutar acciones dentro de ellas.

El usuario puede observar cómo el sistema recorre los sitios y también intervenir durante el proceso.

Esta característica permite que la inteligencia artificial detecte problemas que podrían pasar inadvertidos si simplemente estuviera generando una respuesta basada en información disponible en internet.

En una de las pruebas, por ejemplo, surgió un problema al intentar comprar un champú. En lugar de limitarse a informar que la operación no había sido posible, Muse analizó el sitio y determinó que la tienda en cuestión era un establecimiento de productos de belleza que requería un número de licencia profesional para comprar determinados artículos.

Sin embargo, navegar por internet no significa tener acceso ilimitado a todas las plataformas.

Amazon, por ejemplo, impide que Muse navegue directamente por su tienda en línea. El agente todavía puede encontrar enlaces de productos mediante motores de búsqueda, pero no puede comportarse dentro de Amazon como lo haría un usuario humano.

En Target la situación fue diferente. Muse consiguió navegar por la página, aunque el proceso de pago requería que el usuario introdujera manualmente determinados datos porque el sitio bloqueaba los clics autónomos durante esa etapa.

Para las compras, Muse utiliza el servicio de billetera digital Link de Stripe. De acuerdo con la información proporcionada por la compañía, el sistema genera una tarjeta de un solo uso para evitar que se comparta directamente el número real de la tarjeta de crédito.

Estos obstáculos muestran uno de los grandes desafíos de los agentes de IA: para realizar tareas en nombre de una persona necesitan interactuar con servicios que, en muchos casos, están diseñados precisamente para limitar el acceso automatizado.

Cuando la inteligencia artificial se equivoca

A pesar de sus capacidades, Muse también demostró que todavía está lejos de poder encargarse de cualquier tarea sin supervisión.

En una ocasión, el sistema recibió la instrucción de encontrar lugares para una cita nocturna y recomendó dos establecimientos ubicados en el vecindario que llevaban años cerrados.

El episodio ilustra uno de los problemas que siguen enfrentando los sistemas de IA: pueden combinar información disponible en internet y producir una respuesta aparentemente convincente sin detectar que algunos de los datos ya están desactualizados.

También surgieron dudas sobre algunas de las capacidades que la propia aplicación promociona.

Entre sus sugerencias de instrucciones, Muse señala que puede ayudar a negociar productos publicados en Facebook Marketplace. La descripción indica que el agente puede encontrar una opción, enviar un mensaje al vendedor, negociar una rebaja a partir de anuncios similares y acordar un horario y lugar.

Sin embargo, durante una prueba, Muse indicó que no podía enviar directamente mensajes a los vendedores. En su lugar, analizó los anuncios y preparó un mensaje que el usuario debía enviar por su cuenta.

Meta sostuvo que la descripción de la aplicación es correcta y que Muse puede negociar con vendedores siguiendo los parámetros establecidos por el usuario.

La diferencia entre lo que el usuario espera que haga un agente y lo que realmente puede ejecutar es uno de los puntos que todavía deben resolverse antes de que estos sistemas puedan convertirse en asistentes completamente autónomos.

El verdadero desafío: cuánto está dispuesto a confiar el usuario

Más allá de sus capacidades técnicas, el mayor obstáculo para Muse podría estar relacionado con la confianza.

Un asistente que únicamente responde preguntas necesita cierta cantidad de información para funcionar. Pero un agente que organiza viajes, revisa correos, navega por tiendas, consulta documentos y realiza determinadas acciones en nombre del usuario necesita acceder a una cantidad mucho mayor de datos personales.

Ese cambio modifica también las exigencias de seguridad.

Analistas de Bank of America señalaron en un informe publicado el martes que, aunque la respuesta inicial a Muse ha sido positiva, la privacidad y la confianza seguirán siendo factores determinantes para una adopción más amplia.

La preocupación llega además en un momento en el que Meta continúa enfrentando cuestionamientos relacionados con la privacidad de sus productos y servicios. Las gafas inteligentes de la compañía, por ejemplo, han generado debates sobre el manejo de información personal.

Miranda Bogen, directora del Laboratorio de Gobernanza de IA del Center for Democracy & Technology, explicó que los agentes suelen presentarse como asistentes personales, pero para alcanzar todo su potencial necesitan una cantidad considerable de datos privados. Al mismo tiempo, debido a que están diseñados para actuar basándose en esa información, las exigencias de seguridad y protección son mayores.

Meta asegura que Muse fue diseñado para ser “seguro” y “privado”. La empresa afirma que el agente funciona en un equipo dedicado en la nube al que no pueden acceder otros agentes y que no tiene acceso a las contraseñas ni a los métodos de pago de los usuarios.

La pregunta, sin embargo, no es únicamente qué información puede ver Muse, sino qué nivel de acceso están dispuestos a conceder los usuarios a un sistema capaz de actuar por ellos.

El entusiasmo por los agentes todavía convive con el escepticismo

El lanzamiento de Muse ocurre mientras la percepción pública sobre la inteligencia artificial sigue siendo ambivalente.

De acuerdo con un informe del Pew Research Center publicado en junio, alrededor de dos tercios de los adultos estadounidenses consideran que el desarrollo de la IA avanza demasiado rápido. Además, son más los estadounidenses que anticipan un impacto negativo de esta tecnología en la sociedad que quienes esperan un efecto positivo.

La desconfianza también alcanza a las grandes compañías tecnológicas. Una encuesta de Gallup publicada en julio encontró que 41% de los estadounidenses dijo tener muy poca o ninguna confianza en las grandes empresas tecnológicas.

Y existe otra duda: si los agentes de IA realmente beneficiarán más a los consumidores o a las compañías que los utilizan para venderles productos.

La firma de investigación Gartner encontró que 64% de los consumidores considera que los agentes de compra basados en inteligencia artificial beneficiarán más a las empresas y las marcas que a los propios compradores.

Esto resulta especialmente relevante porque las compras automatizadas son uno de los usos que las compañías tecnológicas están impulsando para los agentes. La promesa es que el usuario pueda simplemente decir qué necesita y dejar que la inteligencia artificial encuentre opciones, compare productos y complete el proceso.

Pero cuanto mayor sea la autonomía del sistema, mayor será también la cantidad de información y permisos que necesitará.

Muse busca competir con ChatGPT y Gemini

El éxito inicial de Muse en la App Store representa un impulso importante para Meta, aunque todavía no significa que haya desplazado a los asistentes que ya cuentan con una base de usuarios mucho mayor.

Una encuesta de Emarketer publicada en julio mostró una diferencia considerable en el uso de asistentes de IA en Estados Unidos. Al preguntar qué herramientas de inteligencia artificial prefieren o utilizan más, 33.7% de los encuestados mencionó ChatGPT, 18.2% señaló Gemini y 4.7% eligió Meta AI.

Muse, por su parte, representa una apuesta diferente dentro del ecosistema de Meta. La compañía no busca únicamente ofrecer otro chatbot capaz de conversar, sino construir un asistente que pueda intervenir directamente en actividades cotidianas.

Su desempeño durante las primeras semanas muestra tanto el potencial como las limitaciones de esa idea. Puede organizar una mudanza, coordinar información para un viaje, redactar correos, crear documentos y navegar por determinadas páginas web. También puede detectar obstáculos durante una tarea y explicar por qué una acción no pudo completarse.

Pero puede recomendar establecimientos cerrados, encontrar restricciones inesperadas en sitios web y necesitar que el usuario intervenga en momentos importantes.

El futuro de Muse dependerá, en buena medida, de resolver esa tensión: que la inteligencia artificial sea suficientemente autónoma para ahorrar tiempo, pero también suficientemente confiable para que las personas estén dispuestas a dejarle tareas que hasta ahora realizaban personalmente.

La apuesta de Meta es que el siguiente gran salto de la inteligencia artificial no consista simplemente en obtener mejores respuestas, sino en tener asistentes capaces de convertir esas respuestas en acciones. Muse es uno de los primeros intentos de llevar esa idea a una aplicación de uso cotidiano, y su recepción inicial indica que existe interés. La cuestión que queda abierta es cuánto control, información y confianza estarán dispuestos a entregar los usuarios a cambio de esa comodidad.