Muse, la musa de Meta, apenas supera a los asistentes de IA que solo saben pedir café

Autora original: Xiao Jing

Editor original: Xu Qingyang

Fuente original: Tencent Technology

Muse se ha convertido en la «musa inspiradora» del gigante Meta y, por sí sola, ha impulsado las acciones de Meta un 15%.

El agente inteligente Muse de Meta se lanzó el 8 de septiembre y, para el 18 de septiembre, alcanzó el primer puesto de la lista de aplicaciones gratuitas de la App Store de Apple en Estados Unidos, manteniéndose en la cima durante tres días consecutivos. El 21 de septiembre, llevó las acciones de Meta a su punto álgido, con una subida diaria del 11,4% y un aumento de capitalización bursátil de aproximadamente 192.300 millones de dólares.

Su popularidad se extendió incluso al sector de los semiconductores, donde hasta las CPU se convirtieron en objeto de deseo del mercado, impulsando a AMD un 9,9% y haciendo que su capitalización bursátil superara por primera vez el billón de dólares.

Para los usuarios chinos, esta escena resulta algo familiar. Desde «pedir comida a domicilio con una frase» hasta comparar precios entre aplicaciones y realizar pedidos, en el último año los agentes personales (agentes de IA capaces de ejecutar tareas de forma autónoma) han demostrado numerosos escenarios emocionantes. Incluso ha aparecido el «teléfono Doubao», un terminal personal que se autodenomina asistente personal de IA nativo, que intenta que la IA opere directamente la pantalla y complete tareas entre distintas aplicaciones en nombre del usuario.

Mucha gente ha probado el café que la IA invita en las presentaciones.

Pero la experiencia real sigue siendo duramente cruel. Las operaciones continuas y fluidas de las demostraciones en las presentaciones, en el uso diario, pueden atascarse en el inicio de sesión, el pago o una ventana emergente inesperada; las restricciones de aplicaciones como las bancarias hacen que el asistente de IA no pueda sortearlas en absoluto.

Ahora Muse llega con promesas de producto similares, e incluso fue bloqueado rápidamente por Amazon. ¿Por qué estas capacidades y obstáculos tan conocidos, al llegar al mercado estadounidense, vuelven a generar tantas expectativas?

Imagen: Alexandr Wang, director de IA de Meta, y Muse. Imagen generada por IA.

La razón para descargar la aplicación: «ayúdame a recuperar mi dinero»

Muse se lanzó el 8 de septiembre y en diez días alcanzó la cima. Los protagonistas recurrentes en su difusión son los reembolsos, las suscripciones inactivas y las facturas de seguros. Alexandr Wang, director de IA de Meta, impulsó el «MuseMoneyChallenge» (desafío de ahorro de Muse), animando a compartir los resultados de ahorro. Según medios extranjeros, un emprendedor afirmó que Muse le ayudó a encontrar un seguro de coche 3.500 dólares más barato al año; sin embargo, al mismo tiempo, los informes también advierten de que muchas de estas historias compartidas provienen en realidad de empleados de Meta.

Pero este tipo de casos da a los usuarios una razón para probarlo: comprobar si hay pagos innecesarios. Para quienes no se interesan por la IA, la cantidad ahorrada es más fácil de entender que una serie de resultados de referencia de modelos, y también más adecuada para compartir.

La difusión del producto Muse también resuelve otro obstáculo: los usuarios no saben qué tareas encomendar a la IA. El equipo de diseño de Muse reveló que, en las primeras pruebas, demasiadas funciones hacían que los usuarios no supieran por dónde empezar, por lo que añadieron un diseño que genera sugerencias de forma proactiva según los objetivos y la conversación. El periodista tecnológico Alex Heath también elogió en una publicación pública las páginas Ideas y Feed, porque proponen tareas que uno no habría imaginado.

La valoración de Ethan Mollick, profesor de la Wharton School, es que los sistemas de otros laboratorios de IA ya pueden hacer cosas similares, pero el diseño centrado de Muse facilita que la gente corriente empiece a usarlo; Meta también ha invertido una gran cantidad de recursos de computación gratuitos para respaldar la experiencia.

En el ámbito del consumidor, Meta es claramente más hábil: ofrece a los usuarios un atractivo directo, «ahorrar dinero», un diseño funcional que facilita el primer uso, una entrada en la aplicación más familiar, WhatsApp, y, lo que es más importante, tokens gratuitos que se pueden usar sin preocupación. Los usuarios pueden probar Muse gratis y, como si enviaran un mensaje a un contacto, pedirle que gestione tareas en WhatsApp, lo que reduce la barrera de prueba y uso.

Los casos de ahorro, las sugerencias de tareas y la entrada familiar constituyen los puntos clave de esta campaña de difusión. Además, las historias de ahorro proporcionan la chispa de la difusión, que se refleja en el rendimiento de las listas y se convierte en una señal para que los inversores reevalúen a Meta.

¿Dónde radica exactamente la innovación técnica?

Entonces, ¿tiene Muse alguna innovación técnica?

El modelo se encarga de comprender la solicitud y planificar los pasos, y luego invocar herramientas como el navegador para abrir páginas web y rellenar formularios. Este ordenador se ejecuta en los servidores de Meta, por lo que, aunque el usuario cierre la aplicación del móvil, la tarea puede continuar. Meta utiliza tecnología de máquinas virtuales para asignar a cada usuario un espacio de ejecución independiente, donde se guardan los datos personales y el progreso de las tareas. La capacidad de uso del ordenador (Computer Use) permite a la IA utilizar el software de este ordenador.

La «computadora en la nube» de Muse ya tiene precedentes. Según la documentación oficial de OpenAI, ChatGPT Work se ejecuta en un sandbox basado en máquinas virtuales, el estado de ejecución está asociado al usuario, el entorno puede reutilizarse entre tareas y también puede sustituirse conservando parte del estado. Su navegador en la nube puede seguir trabajando después de que el usuario apague el ordenador. GPT-6 también puede escribir código para operar el navegador y el escritorio, y completar tareas con complementos.

Pero la característica de ingeniería de Muse es definir los límites de permisos en torno a los datos personales. Según Meta, cada usuario dispone de una Muse Secure VM (máquina virtual segura de Muse) como ubicación principal de almacenamiento de sus datos personales. Los programas de ejecución y las herramientas se colocan en contenedores restringidos dentro de la máquina virtual; las credenciales de cuenta, las comprobaciones de seguridad y el estado persistente se gestionan por separado; la inferencia del modelo se realiza a través de interfaces que llaman a infraestructura externa, no es que todo el modelo grande esté instalado en la máquina virtual personal.

Podemos entenderlo como un espacio de trabajo compartimentado: el agente puede leer archivos y ejecutar programas en la zona de operaciones, las credenciales de cuenta se guardan en otro lugar, y las acciones de los conectores y el acceso a la red pasan además por Sentinel (agente de auditoría de permisos). Este diseño busca que, incluso si un programa que procesa páginas web desconocidas es engañado, le resulte difícil obtener todos los permisos directamente. Sin embargo, la eficacia real de la seguridad aún debe verificarse con pruebas.

El valor de ingeniería de este diseño consiste en integrar la capacidad de ejecución con los límites de autorización: cuando el servicio ya tiene una interfaz, se invoca el conector; cuando no hay una interfaz adecuada, se intenta la operación mediante el navegador. Las interfaces requieren integración cooperativa, mientras que la operación de interfaces debe hacer frente a los cambios de página y la verificación.

Este diseño sirve para la delegación continua de tareas: conserva el progreso, continúa gestionando asuntos según el tiempo o eventos relacionados y solicita autorización antes de acciones clave. La máquina virtual independiente, los contenedores y la auditoría de permisos se basan en tecnologías ya existentes; por ahora, no se puede demostrar que la solución integral de Muse supere a todos los competidores.

Imagen: Esquema de la arquitectura de seguridad de Muse. Cada usuario dispone de una máquina virtual en la nube independiente; los programas de ejecución de tareas se gestionan por separado de las credenciales de cuenta y los datos persistentes, y Sentinel se encarga de auditar el acceso externo y las operaciones de los conectores.

En China se intentaron hace tiempo productos de formato similar. En 2025, AutoGLM 2.0 ofrecía simultáneamente teléfonos en la nube y ordenadores en la nube, cubriendo aplicaciones móviles, páginas web y tareas de oficina; el teléfono Doubao se vendía directamente como un «teléfono nativo de IA», capaz de operar las aplicaciones del móvil del usuario; la aplicación Qianwen aprovechaba las ventajas del ecosistema de Alibaba para integrar servicios como pedidos y pagos a través de interfaces cooperativas, reduciendo los clics pantalla a pantalla.

La operación de interfaces y la invocación de interfaces pueden combinarse, y las tareas pueden ejecutarse localmente o en la nube. El «ordenador en la nube» de AutoGLM se refiere al entorno que la IA utiliza para operar, mientras que la «máquina virtual Linux independiente» de Muse describe principalmente cómo divide el espacio de ejecución para el usuario; ambos se sitúan en planos de comparación diferentes.

Muse explica que parte de la experiencia de IA en el móvil puede ofrecerse mediante los teléfonos actuales y servicios en la nube; para acceder a las aplicaciones, la cámara y los permisos del sistema del teléfono, sigue siendo necesario el soporte del dispositivo y la autorización del usuario.

En apariencia, Muse sigue siendo en esencia ese asistente de IA tan conocido por los usuarios chinos, experto en hacer demostraciones de pedir café. Solo que, en China, este asistente de IA no ha logrado por ahora encender la emoción de los usuarios ni del capital.

Cambiando de enfoque, más allá de pedir café

Muse está orientado a particulares y actualmente se centra en la gestión de la vida, pero también puede generar documentos y páginas web. «Usuario particular» y «tareas cotidianas» no son el mismo concepto: el asistente de una persona puede perfectamente ocuparse a la vez del hogar y del trabajo.

China tampoco ha abandonado los agentes para la vida cotidiana. Alibaba reveló que Qianwen facilitó casi 200 millones de pedidos durante el Año Nuevo chino; la campaña estuvo acompañada de 3.000 millones de yuanes en incentivos, por lo que el volumen de pedidos no puede demostrar por sí solo la demanda natural ni la rentabilidad. Al mismo tiempo, Doubao lanzó en junio una versión profesional orientada a tareas de oficina complejas, con una suscripción mensual desde 68 yuanes, y Tencent lanzó WorkBuddy Enterprise Edition. En China se exploran en paralelo los escenarios de vida y de oficina, aunque el escenario de oficina es una tendencia más candente.

La oficina es más fácil de «monetizar»: organizar un lote de tablas, completar una investigación; el trabajo ahorrado puede compararse con el tiempo de entrega ahorrado. Pero originalmente, pedir un té con leche solo requiere unos pocos clics; la comodidad adicional que aporta la IA es limitada, y si se equivoca, tener que retomarlo aumenta las molestias. Para las plataformas de servicios, este tipo de tareas aún puede generar valor mediante la conversión de pedidos.

Muse es más inteligente a la hora de elegir escenarios, por ejemplo, cancelar suscripciones olvidadas, comparar presupuestos de renovación de seguros, hacer seguimiento de reembolsos, coordinar agendas familiares. Estas tareas no son necesariamente frecuentes, pero ahorran dinero, tiempo y preocupaciones; su potencial reside en gestionar asuntos que el usuario pospone durante mucho tiempo y evitar que se le pasen los plazos.

Los diseñadores de Muse pusieron un ejemplo personal: el asistente, al organizar los correos del inicio del curso de su hijo y revisar el sitio web del colegio, descubrió que estaba a punto de cerrarse la inscripción para una prueba de selección deportiva y se lo recordó a tiempo.

En cambio, en China los servicios de la vida cotidiana ya cuentan con numerosos procesos cómodos, lo que puede reducir el valor incremental de los pedidos rutinarios. Pero aspectos como la renovación de seguros, las suscripciones a aplicaciones, las reclamaciones posventa y la coordinación de cuidados siguen mereciendo ser verificados.

Imagen: Vídeo de demostración oficial del funcionamiento de Muse.

¿Este negocio realmente funciona?

Ben Thompson, fundador de Stratechery, afirmó el 21 de septiembre que Muse es el agente personal más fácil de usar que ha probado. El modelo Muse Spark 1.3 que utiliza aún no alcanza el nivel de los modelos más avanzados, pero ya es capaz de ofrecer una buena experiencia de producto. En su opinión, una vez que el usuario entrega la información de sus cuentas al asistente y le permite participar en los asuntos cotidianos, el coste de cambiar de producto aumentará.

Meta también desarrolla modelos fundacionales. Esta ola de entusiasmo refleja más directamente la reevaluación por parte del mercado de las perspectivas de las aplicaciones para consumidores basadas en modelos. Una vez que la capacidad de los modelos alcanza un nivel utilizable, ¿podrá Meta, gracias a la experiencia de producto y a los canales de distribución, lograr que los usuarios deleguen tareas de forma continua y obtener ingresos de ello? Los analistas de Truist predicen que Muse podría aportar a Meta 28.500 millones de dólares en ingresos incrementales para 2030.

Jason Helfstein, analista de Oppenheimer, mantiene una valoración neutral: es posible que los usuarios dispuestos a pagar ya tengan suscripciones a ChatGPT o Gemini, y la confianza también es una barrera; se necesitarían unos 115 millones de usuarios de pago para que Muse influyera significativamente en los beneficios de Meta; el modelo asume una tarifa mensual de 20 dólares y un margen de beneficio operativo incremental del 80%. Cuanta más potencia de cálculo gratuita haya, más difícil será alcanzar esas suposiciones de beneficio.

Pero esto también explica en parte por qué el entusiasmo se ha desbordado: el mercado está reevaluando la escala de los agentes de consumo. La CPU y la memoria también se ven afectadas por estas expectativas. Además de la inferencia de modelos, el navegador, el código y la planificación requieren CPU (unidad central de procesamiento); mantener los programas en ejecución requiere DRAM (memoria de servidor). Cuantas más tareas concurrentes haya, mayor puede ser la carga de ambos tipos.

Cuando el usuario no tiene tareas, Meta puede pausar la máquina virtual en la nube y guardar el progreso de las tareas en el disco duro; cuando llega una nueva tarea, la reanuda. Por lo tanto, «una máquina virtual para cada persona» no significa que cada persona ocupe CPU y memoria fijas durante todo el día. El entusiasmo por Muse hace que los inversores esperen que más personas utilicen este tipo de servicios, pero la cantidad real de chips que habrá que comprar dependerá de cuántas tareas se ejecuten simultáneamente y de cuánto dure cada una.

Muse sigue sin resolver el problema de fondo

Muse coloca los datos y el entorno de ejecución del usuario en una máquina virtual en la nube exclusiva, pero ¿se atreverá el usuario a dejar que acceda a largo plazo a su correo, pedidos e información de pago? Según medios extranjeros, en las pruebas internas Muse dejó de actualizar después de unos 15 minutos de supervisar una página de venta de entradas, y también se produjeron casos de exposición de datos privados. Meta confirmó que retrasó el lanzamiento previsto para abril para mejorar la seguridad.

Incluso si el usuario está dispuesto a autorizarlo, es posible que el agente no pueda acceder a todos los servicios. El 21 de septiembre, Amazon bloqueó a Muse para que no navegara ni comprara productos en nombre de los usuarios, alegando que ese acceso y esas transacciones no estaban autorizados. Anteriormente, el teléfono Doubao también se vio forzado a suspender las operaciones con aplicaciones financieras por problemas de inicio de sesión y control de riesgos. Aunque las rutas de producto de ambos son diferentes, se topan con el mismo problema: la autorización del usuario no puede sustituir el permiso de la plataforma, y la plataforma sigue teniendo la capacidad de decidir si el agente puede acceder a sus servicios.

Imagen: El 21 de septiembre, el usuario Jonathan Wegener compartió el aviso que apareció cuando Muse intentó acceder a Amazon: Amazon afirmó que el acceso continuado de un agente de IA no autorizado al sitio web viola sus condiciones de uso.

Cada plataforma dominante tiene fuertes motivos para defender esta puerta: si el agente selecciona productos y completa transacciones en nombre del usuario, la plataforma puede perder los ingresos publicitarios y las oportunidades de recomendación que genera la navegación del usuario por las páginas. Shopify optó por integrarse con Muse; Amazon no dudó en bloquearlo. La postura de las plataformas es difícil de cambiar.

Además, Eric Sheridan, responsable de investigación de Goldman Sachs, prevé que los agentes de consumo podrían monetizarse en el futuro mediante publicidad y suscripciones; pero si el asistente cobra comisiones por promociones, el usuario también necesita saber si los resultados de las recomendaciones se han visto influidos. A los agentes de consumo les resulta difícil tener una motivación de suscripción de pago tan clara como la de los agentes de oficina. Si se sigue el viejo camino de la publicidad y las recomendaciones, inevitablemente se tocará el pastel de otros. A quién cobrar, cómo cobrar y cómo repartir los ingresos sigue siendo un problema difícil.

El 22 de septiembre, las acciones de Meta cerraron con una caída del 0,63%; al cierre de esta edición, en el after-hours subieron un 0,6%. El mercado comienza a calmarse gradualmente. Tras la novedad, Muse probablemente tendrá que demostrar ahora la retención de usuarios.

Sin embargo, la conferencia Meta Connect se celebrará muy pronto. Según especulan medios extranjeros, este evento, que en el pasado se centraba en el hardware, podría ofrecer más información sobre Muse. Habrá que esperar para ver si Muse tiene realmente alguna novedad.