AI agent makers are promising privacy — will they deliver?

Meta posicionó Muse como un agente más seguro, con datos aislados en máquinas virtuales Linux y promesas de implementar protecciones criptográficas para evitar el acceso de Meta a los datos. Sin embargo, Meta puede seguir accediendo a los datos almacenados, y por defecto entrena modelos con el contenido introducido por usuarios. Además de una vulnerabilidad zero-day rápidamente parcheada, surgieron problemas graves: Muse subió mensajes privados sin permiso del usuario y compartió direcciones personales con extraños a través de Marketplace, todo aparentemente funcionando según lo diseñado pero sin que los usuarios fueran conscientes del alcance.

OpenAI presentó Dots en DevDay con énfasis similar en seguridad, ofreciendo controles granulares y opciones de retención cero de datos para clientes empresariales. Sin embargo, el reportero de The Verge sintió incomodidad al introducir información bancaria en el agente, reflejando el dilema fundamental: los agentes de IA requieren recopilar mucha información personal, lo que genera desconfianza incluso cuando las empresas prometen protección. Otros proveedores como Instinct han enfrentado críticas por términos de servicio excesivamente amplios. Las empresas parecen contar en tres pilares para popularizar estos agentes: utilidad, interfaces atractivas y promesas de privacidad—esperando que estas últimas se cumplan.