La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa: ya no se limita a responder preguntas o generar textos, sino que comienza a observar y ejecutar tareas directamente en la computadora. ChatGPT y otras herramientas de IA están desarrollando capacidades que permiten interpretar lo que aparece en una pantalla, navegar por aplicaciones, hacer clic, escribir y completar procesos, lo que abre la posibilidad de que estos sistemas comprendan mejor cómo trabajan las personas y aprendan de sus rutinas digitales. El avance promete aumentar la productividad, pero también plantea preguntas importantes sobre privacidad, consentimiento y qué tipo de información puede quedar registrada cuando una IA participa directamente en el entorno de trabajo.
La evolución está relacionada con el denominado “uso de computadora” (Computer Use), una tecnología que permite a un sistema de inteligencia artificial interactuar con una interfaz de la misma manera que lo haría una persona: interpretar una pantalla, identificar botones y campos, utilizar el teclado y el mouse y desplazarse entre distintas aplicaciones. OpenAI ya incorporó capacidades de este tipo a sus sistemas para determinadas tareas y entornos.
La diferencia respecto de un chatbot tradicional es importante. Hasta ahora, el usuario debía describir qué quería hacer y después ejecutar personalmente la acción. Con los agentes de uso informático, la IA puede recibir una instrucción y encargarse de una parte del proceso directamente sobre la computadora.
Por ejemplo, un agente puede analizar una página web, completar información en un formulario, navegar por diferentes ventanas o ejecutar una secuencia de acciones. La computadora deja de ser solamente el lugar donde la IA entrega una respuesta y comienza a convertirse en el espacio donde la IA puede realizar el trabajo.
Este cambio también genera una enorme cantidad de información potencialmente útil para desarrollar sistemas más eficientes. Una IA que únicamente recibe una pregunta sabe qué resultado busca el usuario, pero no necesariamente conoce todos los pasos que una persona sigue para conseguirlo.
En cambio, observar una secuencia de acciones permite identificar patrones: qué aplicación se abre primero, qué información se consulta, qué decisiones se toman, dónde aparecen errores y qué procedimientos se repiten.
Esa información puede resultar especialmente valiosa para construir asistentes capaces de anticipar necesidades y automatizar tareas repetitivas.
La idea ya aparece en investigaciones académicas sobre colaboración entre humanos e inteligencia artificial. Investigadores estudian cómo los sistemas pueden utilizar información derivada de la interacción con computadoras para construir modelos más precisos de las actividades humanas y ofrecer asistencia adaptada a cada usuario.
El objetivo final sería que la computadora no necesite recibir instrucciones extremadamente detalladas para cada tarea. En lugar de decirle paso por paso qué debe hacer, el usuario podría establecer un objetivo y permitir que el agente determine cómo alcanzarlo.
Para un periodista, por ejemplo, esto podría significar que un asistente digital identifique documentos relevantes, organice información, abra diferentes fuentes, compare datos y prepare una estructura inicial de trabajo. Para una empresa, podría significar automatizar procesos administrativos que actualmente requieren decenas de operaciones manuales.
Pero cuanto mayor sea la capacidad de la IA para observar y actuar, mayor será también la cantidad de información a la que potencialmente tendrá acceso.
Ese es uno de los principales puntos de preocupación.
Una computadora de trabajo puede contener correos electrónicos, documentos privados, fotografías, información financiera, contraseñas almacenadas, conversaciones, archivos empresariales y datos de clientes. Permitir que una IA interactúe con ese entorno requiere establecer límites muy claros sobre qué puede ver, qué puede utilizar y qué puede conservar.
No debe confundirse, además, la capacidad de un agente para observar una pantalla durante una tarea autorizada con la idea de que ChatGPT está mirando permanentemente todo lo que ocurre en la computadora de cada usuario. Son situaciones diferentes.
Las funciones actuales de uso informático requieren permisos y están diseñadas para ejecutar determinadas tareas. OpenAI describe estas capacidades como herramientas mediante las cuales los modelos pueden interpretar capturas de pantalla y emitir acciones sobre una interfaz.
En la aplicación de escritorio, determinadas funciones también pueden requerir permisos específicos, como acceso a la grabación de pantalla, audio o accesibilidad, dependiendo de la tarea que se quiera realizar.
La cuestión central será entonces quién controla esos permisos.
El usuario debe saber cuándo la IA está observando la pantalla, qué aplicación puede utilizar, qué archivos están disponibles y cuándo termina el acceso. Sin esos límites, una herramienta creada para ahorrar tiempo podría terminar generando un nuevo riesgo de seguridad.
La preocupación no es exclusivamente tecnológica. También existe una dimensión laboral.
Si una IA puede observar cómo un trabajador realiza una determinada tarea durante semanas o meses, podría identificar cuáles son los pasos más frecuentes y cuáles pueden automatizarse.
Eso puede ser positivo para el trabajador cuando elimina tareas repetitivas y permite dedicar más tiempo a actividades creativas o de mayor valor. Pero también puede generar preocupación cuando la misma información se utiliza para evaluar rendimiento, medir tiempos o determinar qué puestos pueden ser reemplazados.
El conocimiento sobre cómo trabaja una persona puede convertirse en un activo tan importante como el conocimiento sobre lo que produce.
La diferencia es fundamental. Un documento final muestra el resultado de un trabajo. Los registros de interacción pueden mostrar todo el proceso: cuánto tiempo tomó, qué errores se cometieron, qué aplicaciones se utilizaron y qué decisiones se tomaron.
Por eso, la discusión sobre inteligencia artificial comienza a desplazarse desde la protección de los datos personales hacia una cuestión más amplia: la protección de los datos derivados de la actividad laboral.
Una empresa podría estar interesada en conocer cómo utilizan sus empleados determinadas herramientas para mejorar procesos. Pero ese mismo sistema podría generar un nivel de vigilancia que los trabajadores consideren excesivo.
El equilibrio dependerá de las reglas de cada organización y de las leyes de protección de datos aplicables.
En los entornos empresariales, OpenAI ya ofrece herramientas que permiten a los administradores obtener información sobre actividad y uso de agentes dentro de determinados espacios de trabajo. Esto muestra que el seguimiento de la utilización de agentes ya forma parte de la evolución de estas plataformas, aunque no sea equivalente a registrar indiscriminadamente toda la actividad de una computadora personal.
La tecnología también podría transformar la manera en que se enseñan determinadas tareas.
Un empleado nuevo podría mostrarle una vez a un agente cómo realizar un procedimiento y posteriormente la IA podría convertir esa demostración en una secuencia reutilizable. OpenAI ya ha desarrollado funciones de Record & Replay en Codex para determinados usuarios, precisamente con la idea de transformar una demostración de un flujo de trabajo en una habilidad reutilizable.
Eso abre una posibilidad interesante: la experiencia de un trabajador podría dejar de estar únicamente en su memoria y convertirse en un procedimiento digital que otros sistemas pueden reproducir.
Para las empresas, esto puede reducir el tiempo necesario para capacitar personal y facilitar la documentación de procesos.
Para los trabajadores, sin embargo, también plantea una pregunta: ¿qué ocurre cuando el conocimiento adquirido durante años puede ser convertido en una instrucción que una máquina ejecuta automáticamente?
La respuesta dependerá de cómo se utilice esa tecnología.
Si se utiliza para eliminar tareas burocráticas, puede aumentar la productividad y reducir el trabajo repetitivo. Si se utiliza principalmente para reemplazar personas sin considerar el impacto laboral, puede profundizar la presión sobre determinados empleos.
El desarrollo de agentes de computadora también está modificando la competencia entre las grandes compañías de inteligencia artificial. OpenAI, Anthropic, Google y otras empresas trabajan en sistemas capaces de interactuar directamente con aplicaciones y sitios web.
La competencia ya no está centrada solamente en quién responde mejor una pregunta. La nueva disputa es quién consigue que una IA pueda realizar más tareas reales con menos intervención humana y con un nivel de seguridad aceptable.
Ese cambio explica por qué el uso de computadora se convirtió en una de las áreas de investigación más importantes de la IA actual.
GPT-5.4, por ejemplo, fue presentado por OpenAI como un modelo con capacidades nativas para utilizar computadoras, incluyendo la interpretación de capturas de pantalla y la interacción mediante acciones de mouse y teclado.
La evolución puede llevar a una situación en la que el usuario ya no tenga que aprender a utilizar cada nuevo programa de manera detallada. En lugar de aprender dónde está cada botón, podría simplemente explicar a la IA qué resultado necesita.
Eso cambiaría la relación entre las personas y el software.
Durante décadas, las personas tuvieron que adaptarse a las interfaces creadas por los programas. Con los agentes de IA, comienza a aparecer el escenario contrario: el software puede adaptarse a la forma en que una persona expresa lo que necesita.
Pero esa comodidad tendrá un precio: mayor dependencia de sistemas capaces de acceder a información sensible.
Por eso, el futuro de esta tecnología no dependerá únicamente de que los agentes sean más inteligentes. También dependerá de que sean más transparentes, controlables y previsibles.
El usuario debería poder saber qué está viendo el sistema, qué información está utilizando, qué acciones puede realizar y qué registros genera.
La privacidad será especialmente importante cuando estas herramientas se utilicen en computadoras compartidas, oficinas, organismos públicos, redacciones periodísticas o empresas que manejan información confidencial.
En una redacción, por ejemplo, una IA con acceso amplio podría encontrarse accidentalmente con documentos que contienen información sobre fuentes periodísticas, investigaciones todavía no publicadas o comunicaciones confidenciales. El uso de agentes en estos ambientes requerirá controles mucho más estrictos que una simple herramienta para redactar textos.
El mismo problema aparece en abogados, médicos, contadores, investigadores y otros profesionales que manejan información protegida.
Por eso, la pregunta más importante no será solamente si ChatGPT puede controlar una computadora.
La pregunta será qué parte de esa computadora estamos dispuestos a poner bajo control de una inteligencia artificial.
El avance es real y probablemente continuará. La IA está pasando de ser una herramienta que responde a una herramienta que actúa. Y cuanto más pueda actuar, más importante será establecer límites.
La próxima revolución de la inteligencia artificial no estará únicamente en escribir mejor, generar imágenes más realistas o responder preguntas con mayor precisión. Estará en comprender cómo trabajan las personas y ejecutar directamente las tareas que antes realizaban frente a una pantalla. Esa transformación puede aumentar considerablemente la productividad, pero también obliga a definir nuevas reglas sobre privacidad, vigilancia laboral, seguridad informática y propiedad de los datos generados durante el trabajo. La tecnología ya está avanzando en esa dirección; ahora el desafío será determinar hasta dónde debe llegar.
ACERCA DEL CORRESPONSAL
GILSON DANTAS CARMINI
Gilson Dantas Carmini es periodista brasileño, presidente y editor en jefe de Prensa Mercosur. Especializado en integración regional, geopolítica y derechos humanos, desarrolla una destacada labor en el ámbito de la comunicación internacional.
Posee un Máster en Desarrollo y Cooperación Internacional y mantiene una amplia red de relaciones profesionales, académicas y diplomáticas en América Latina y Asia.
Entre sus reconocimientos destacan el Micrófono de Oro de la Asociación Nacional de Locutores de México (2021), el Doctorado Honoris Causa de la Universidad Internacional México Blanco (2020) y el título de Amigo de la Niñez y la Adolescencia.
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