Las acciones de Meta sumaron casi US$ 200.000 millones en valor de mercado debido a las expectativas que generó su nuevo agente de IA, que podría alcanzar una escala masiva. Sin embargo, las primeras pruebas internas revelaron que algunas llamadas de Muse todavía están a cargo de personal tercerizado mediante una función de "asistente humano".

Se trata de personas que intervienen cuando el sistema no puede completar una tarea por su cuenta. Wall Street tomó este dato como parte del desarrollo habitual del producto. Aun así, queda una duda clave sobre qué porcentaje del servicio funciona sin asistencia humana y cuánto deberá pagar Meta por cada tarea que Muse complete.

Un lanzamiento rápido con grandes expectativas

Muse salió al mercado el 8 de septiembre y, en poco tiempo, llegó al primer puesto entre las apps más descargadas de Estados Unidos. La herramienta permite enviar emails, organizar viajes, comprar online, completar formularios y llamar a empresas por cuenta de los usuarios.

En apenas dos semanas, superó los 2,5 millones de descargas, mientras que las acciones de Meta subieron un 11% en una sola rueda. A partir de ese salto, los inversores empezaron a ver a Muse como un producto de consumo capaz de justificar parte del enorme gasto de la compañía en inteligencia artificial.

El entusiasmo del público no sorprende. Meta reúne alrededor de 3.600 millones de usuarios diarios entre Facebook, Instagram, WhatsApp y Messenger, una base que le permite llegar a potenciales clientes sin asumir los costos de captación que tendría una empresa nueva.

La compañía evalúa, según trascendió, suscripciones a Muse de entre US$ 20 y US$ 100 mensuales. Incluso si solo una pequeña proporción de los usuarios decide pagar, el servicio podría generar miles de millones de dólares en ingresos recurrentes. La incógnita es cuánto margen quedará después de cubrir capacidad de cómputo, infraestructura y asistencia humana.

Las acciones de Meta ya superaron la fase de lanzamiento

Antes de la llegada de Muse, los accionistas podían ver la enorme inversión en IA, pero les costaba identificar un producto de consumo que justificara semejante desembolso. La inteligencia artificial ya mejoraba la publicidad, las recomendaciones y la interacción con los clientes, aunque esos beneficios formaban parte de las operaciones habituales de Meta.

Muse cambió esa percepción al presentar un producto independiente, con niveles de adopción fáciles de medir y un posible modelo de suscripción. El negocio publicitario de Meta, además, le aporta a la compañía el flujo de caja necesario para financiar pruebas, infraestructura y nuevos desarrollos.

Los ingresos del segundo trimestre subieron un 28%, hasta US$ 60.800 millones, aunque el margen operativo cayó al 31%. Meta destinó US$ 31.100 millones a inversiones de capital durante el trimestre y proyecta, para 2026, desembolsos de entre US$ 130.000 millones y US$ 145.000 millones en ese rubro.

La mayor parte se utilizará para servidores, centros de datos, redes y desarrollo de inteligencia artificial. Ese respaldo financiero le permite a Meta tolerar errores iniciales y ajustar Muse sin depender de una rentabilidad inmediata. Sería un error atribuir todo el aumento reciente del precio de las acciones a una sola app. 

El costo detrás de las acciones de Meta

Según Reuters, Meta prueba una función de asistencia personalizada en la que el personal tercerizado se encarga de algunas llamadas de Muse. La prueba alcanzó a la mitad de los empleados de Meta, quienes podían optar por no participar, y la empresa explicó que buscó evaluar aspectos vinculados a la seguridad y la privacidad antes del lanzamiento público.

No hay nada necesariamente sospechoso en recurrir a personas para entrenar o mejorar un producto que todavía no está terminado. La expectativa favorable es que esa intervención disminuya a medida que el sistema mejore, aunque todavía no hay suficiente información pública para saber a qué ritmo podría ocurrir.

Las tareas más sencillas deberían automatizarse por completo. Muse puede redactar un email, encontrar un restaurante o comparar productos básicos. La ecuación cambia cuando un usuario le pide que dispute un cargo de hotel, reprograme un viaje que perdió o cancele un servicio cuyo proveedor intenta retenerlo como cliente.

Esas tareas exigen negociación, pueden implicar información incompleta y dependen de empresas que no siempre tienen incentivos para colaborar. Además, alguien debe responder si el agente reserva una fecha incorrecta, compra productos incorrectos o comparte información que el usuario consideraba privada.

Analicé un riesgo similar con Google Gemini. El problema aparece cuando una IA falla, pero también cuando necesita más recursos de los previstos para completar una tarea. Cada intento adicional consume capacidad de cómputo, puede exigir acceso a servicios externos y, en algunos casos, requiere que una persona intervenga para resolver el problema. Esa cadena de costos puede alejar la rentabilidad real de Muse de lo que sugiere una demostración del producto. Los clientes que pagan US$ 100 por mes probablemente sean los usuarios más intensivos. Por eso, los suscriptores que más ingresos aportan también podrían convertirse en los más caros de atender.

Otro desafío surge en la relación de Meta con los comercios. Shopify recibió favorablemente a Muse, incorporó Shop Pay, su sistema de pago para compras online, y considera al agente un canal adicional para sus comerciantes. Amazon, en cambio, prohibió que Muse realizara compras en su plataforma y argumentó que había preocupaciones vinculadas a actividades ilícitas, la privacidad y la experiencia del usuario. Meta no puede obligar a todo el comercio online a aceptar su agente.

Algunas empresas verán con buenos ojos las ventas adicionales, mientras que otras buscarán proteger la relación con sus clientes y sus datos. Los convenios comerciales, las integraciones técnicas y los posibles esquemas de reparto de ingresos también influirán en la rentabilidad final.

Por qué Meta conserva una enorme ventaja en distribución

Las dudas sobre los costos no convierten a Muse en un fracaso. Meta tiene una posición difícil de replicar porque sus plataformas forman parte de la vida cotidiana de miles de millones de personas y le permiten presentar un nuevo producto dentro de servicios que los usuarios ya conocen.

WhatsApp, por ejemplo, le da a Muse un espacio familiar y evita que las personas deban acostumbrarse a una interfaz completamente nueva. Esa capacidad de distribución reduce una de las principales barreras que enfrenta cualquier empresa de IA que intenta llegar al consumidor masivo.

La intervención humana también puede servir como parte del aprendizaje inicial. El personal puede detectar qué pedidos confunden al software, en qué situaciones los usuarios se sienten incómodos y qué medidas de seguridad hacen falta antes de que un agente pueda actuar por cuenta propia. Si esas pruebas permiten reducir la participación de las personas con el tiempo, el gasto actual podría contribuir a mejorar la automatización. Si eso no ocurre, la estructura de costos será mucho más difícil de sostener a gran escala.

El potencial de Meta, además, va más allá de las suscripciones. Si Muse se convierte en el lugar donde un consumidor inicia una compra, reserva un viaje o se comunica con una empresa, Meta obtiene nueva información sobre la intención de compra de sus usuarios. Esos datos podrían potenciar su negocio publicitario y darle mayor peso en las transacciones que hoy se originan en Google, Amazon o en la app del propio comercio. Ese valor estratégico incluso podría superar los ingresos provenientes de las suscripciones.

El número que Wall Street necesita

Las descargas sirven para medir el interés inicial, pero no alcanzan para saber si Muse puede sostenerse como negocio rentable. Para eso, Meta necesita convertir parte de esos usuarios en suscriptores pagos y, además, conseguir que mantengan el servicio mes tras mes.

Hay una métrica todavía más importante para saber si el modelo cierra. Es el costo de cada tarea que Muse completa. Ese dato permitiría medir cuánto dinero destina Meta al procesamiento, cuántas tareas resuelve sin ayuda humana y cuánto debe gastar cuando el sistema falla o necesita una corrección. Si ese costo baja con el tiempo, Meta podrá atender a más usuarios sin que los gastos crezcan al mismo ritmo que los ingresos. Si se mantiene alto, Muse podría terminar con una estructura de costos más parecida a la de un servicio de asistencia personalizada que a la de un software automatizado.

Los inversores ya sumaron cerca de US$ 200.000 millones al valor de mercado de Meta antes de conocer cuánto margen puede dejar Muse por cada tarea completada. Ahí estará una de las claves del negocio. Más que la cantidad de descargas, importará cuánto le cuesta a Meta resolver cada pedido y cuánto dinero obtiene a cambio.

*Esta nota fue publicada originalmente en Forbes.com.