Los agentes de IA compiten por el contexto de la vida y el trabajo

Los agentes de IA que están llegando ahora no se diferencian solo por responder mejor a una instrucción. La competencia parece buscar un lugar más profundo en las rutinas: qué sistema puede seguir señales personales, tareas en curso y materiales compartidos sin reducir todo a una conversación aislada. Dazzle, presentado por Marissa Mayer, dice que construye su contexto a partir de la biblioteca de fotos del usuario, en lugar de correos electrónicos, calendarios o historiales de compras. (TechCrunch)

La fuente de contexto define el tipo de ayuda

Las fotos pueden indicar intereses, lugares y acontecimientos, pero no necesariamente registran una preferencia de manera estable. En una prueba de TechCrunch, Dazzle hizo sugerencias que parecieron más personales, pero no recordó que la hija de la persona evaluadora ya sabía patinar; el medio también consideró que el producto seguía siendo menos útil en términos generales que otros asistentes. (TechCrunch) Esto sugiere que la personalización no es lo mismo que una comprensión fiable: una fuente de contexto puede hacer que una recomendación se sienta más cercana a una persona y, a la vez, dejar vacíos importantes.

En el trabajo, el contexto adopta otra forma. Meta anunció integraciones de Muse con herramientas como Shopify, Dropbox, Slack, Asana, Notion, Stripe y Zoom, además de métricas de cuentas profesionales de Instagram, Páginas de Facebook y cuentas publicitarias de Meta. La empresa dice que el agente puede ayudar con operaciones, ventas y marketing usando información sobre productos, voz de marca y preguntas frecuentes de clientes. (TechCrunch) En este diseño, el valor no depende de conocer la vida de alguien, sino de conectar datos y flujos de trabajo ya dispersos entre sistemas. La capacidad del agente queda definida tanto por las integraciones disponibles como por los permisos que conceda la empresa.

La continuidad convierte el chat en un entorno de trabajo

Wabi 2.0 fue presentado por Wabi como una experiencia de mensajería que reúne conversaciones, aplicaciones y tareas continuas en un solo lugar; Eugenia Kuyda, fundadora de la empresa, afirmó que el agente puede conversar, realizar tareas y crear la interfaz necesaria en el momento. (TechCrunch) La propuesta apunta a un cambio de interfaz: en vez de decidir de antemano qué aplicación abrir, el usuario puede hacer que el agente arme una herramienta para una necesidad puntual. Sin embargo, reunir conversación, interfaz y seguimiento continuo también concentra el historial desde el cual el sistema interpreta solicitudes futuras.

OpenAI describe a Dots como agentes que pueden trabajar continuamente en tareas de varios pasos, usando una computadora en la nube para acceder a la web y a más de 4.000 aplicaciones compatibles, mientras mantienen contexto entre ChatGPT, Slack y Microsoft Teams. La empresa dice que requieren aprobación para tareas sensibles, como cambiar contraseñas, y que por ahora los usuarios solo pueden controlar uno a la vez. (TechCrunch, The Verge) La continuidad, por tanto, no equivale a una autonomía sin frenos. Exige puntos claros de interrupción, porque un agente que atraviesa aplicaciones puede acumular contexto y también efectos sobre varios servicios.

Los espacios compartidos exigen límites compartidos

Space, ya lanzado por OpenAI, reúne a compañeros de trabajo, un chatbot y Dots en un entorno compartido, con archivos y páginas en el mismo espacio e instrucciones como revisar un canal de equipo y actualizar una página. (TechCrunch) Cuando el contexto pasa a pertenecer a un equipo, la cuestión deja de ser solo qué sabe un agente sobre una persona. También incluye quién puede dar instrucciones, qué materiales puede combinar el agente y cómo los compañeros pueden entender o revisar una acción realizada en nombre de alguien.

Una conversación en el podcast de MIT Technology Review Brasil, con Rafael Coimbra, Carlos Aros y Alexandre Roldão, aborda cámaras y micrófonos usados sin consentimiento, riesgos de vigilancia, creación de contenido y límites para gafas inteligentes cada vez más discretas. (MIT Technology Review Brasil) Este es un caso distinto de los agentes de productividad, pero hace visible un límite común: cuanto más continua e imperceptiblemente se captura el contexto, más importantes se vuelven el consentimiento, la visibilidad y el control. Para quienes construyen o adoptan estos sistemas, las preguntas centrales son: ¿de dónde viene el contexto?, ¿cuánto tiempo sigue disponible?, ¿quién puede activarlo? y ¿qué acciones deberían seguir requiriendo confirmación humana?