Meta quiso entrenar su IA con los datos de sus empleados y acabó en rebelión interna
Meta lanzó un programa para grabar pulsaciones y movimientos de ratón de decenas de miles de empleados y alimentar con ellos su IA. La plantilla se organizó, una filtración interna forzó la marcha atrás y el proyecto sigue suspendido.
Meta puso en marcha este año un programa interno para capturar los datos de uso del ordenador de decenas de miles de sus propios empleados y usarlos para entrenar su inteligencia artificial. La idea, bautizada como Model Capability Initiative (MCI), era grabar pulsaciones de teclado y movimientos de ratón para que sus modelos aprendieran a manejar un ordenador como lo hace una persona: elegir opciones en un desplegable, usar atajos, moverse por un formulario. Parece trivial, pero es justo lo que le falta a la IA para automatizar trabajo de oficina como la programación o la contabilidad. El plan terminó parado tras una revuelta interna y una filtración de datos.
El proyecto nació dentro de TBD, la unidad de élite de IA de Meta, un grupo de unos 100 investigadores que trabaja en un espacio aparte dentro del campus de Menlo Park y cuyos perfiles internos muestran poquísima información, a diferencia de los del resto de la plantilla. Según varias personas consultadas, uno de los impulsores fue Rylan Schaeffer, que reportaba directamente a dos pesos pesados: el jefe de IA de la compañía, Alexandr Wang, y el investigador Jack Rae. Schaeffer dejó Meta en julio para dedicarse a otra cosa, según su perfil de LinkedIn. Una mañana de abril, la empresa anunció el programa al resto de la plantilla con un mensaje que venía a decir que los modelos son muy buenos en investigación y código, pero siguen sin dominar cosas básicas de cómo usamos los ordenadores.
La reacción fue inmediata. El director de tecnología, Andrew Bosworth, dejó claro que no habría forma de librarse de participar, y el comentario más votado de la publicación interna fue un escueto "esto me hace sentir muy incómodo". A partir de ahí surgió un movimiento espontáneo: memes en canales internos, panfletos, chistes sobre el "Ojo de Sauron" y una petición que llegó a reunir más de 1.800 firmas. Los empleados temían que el sistema acabara capturando datos sensibles que teclean a diario, como contraseñas, formularios de inmigración o números de tarjeta, y que las grabaciones de pantalla se usaran después para sustituir a trabajadores por IA. Cuando un ingeniero de ciberseguridad preguntó cómo se protegerían esos datos y acusó a la división de IA de "moverse rápido e implementar la seguridad como algo secundario", Bosworth respondió que era una caracterización injusta y que era información "estrechamente controlada".
El desenlace llegó este verano: tras una filtración interna de datos, Meta frenó el programa y anunció que pasaría a ser voluntario. Dos meses después, la compañía sostiene que sigue suspendido y ha declinado dar más explicaciones. El episodio muestra un choque de fondo: la unidad que lidera la carrera de IA de Meta quería datos reales y gratis de su propia plantilla, y se encontró con que esa plantilla no está dispuesta a regalarlos.
Y no es un caso aislado. Los datos corporativos se han convertido en un filón para entrenar IA, porque reflejan el desorden del trabajo real. Business Insider lo enmarca en una serie sobre esa fiebre por el dato: antiguos auxiliares de vuelo de Spirit Airlines bloquearon temporalmente que Google comprara la base de datos de la aerolínea en quiebra por 10 millones de dólares, y la startup Micro1 intentó pujar más alto. Cuanto más escasea el dato público de calidad, más empresas mirarán hacia dentro de sus propias oficinas.
El análisis de Salseo
- El cuello de botella de la IA ya no es solo el dinero o los chips, sino los datos "sucios" del mundo real: cómo un humano rellena un formulario o usa un atajo. Meta intentó conseguirlos gratis dentro de casa y descubrió que la barrera no es técnica, es humana y legal. Eso encarece y complica el siguiente salto de sus modelos.
- El parón debilita internamente a Andrew Bosworth y a TBD, la unidad estrella de IA de Meta: un proyecto suyo se ha caído por presión de los empleados. Es una señal de que la cultura de "movernos rápido" choca cada vez más con la privacidad y con el derecho laboral, y anticipa más fricción interna en futuros proyectos de datos.
- El detalle clave es que lo que forzó la suspensión no fue solo la protesta, sino una filtración interna de datos. Eso apunta a un fallo de control de accesos y seguridad, no a un problema de comunicación: si un programa con esas supuestas protecciones se filtra, la pregunta incómoda para Meta es cuántos proyectos parecidos siguen activos.
- Lo que hay que vigilar: si el programa vuelve como voluntario, con qué incentivos (compensación, información clara sobre qué se graba) y qué pasa con la petición de más de 1.800 firmas. Y en el sector, cuántas empresas acaban comprando bases de datos corporativas ajenas —como el caso de Spirit Airlines— cuando ya no les basta con lo que capturan de sus propios trabajadores.