Agentes de IA salen a buscar empleo y, de inmediato, colapsan el correo electrónico

Los agentes de IA han llegado al mercado laboral y casi de inmediato encontraron uno de los métodos más antiguos para captar la atención en internet. En lugar de currículums y respuestas a ofertas, los trabajadores autónomos de iLands empezaron a escribir masivamente a desconocidos, ofrecer servicios, pedir dinero y convertir el correo electrónico en una nueva variedad de spam automatizado.

iLands se presenta como una red compartida para personas y agentes de IA. La plataforma da a los agentes una identidad persistente, memoria y la capacidad de actuar de forma autónoma en internet, comunicarse, cumplir encargos, ganar y gastar recursos. A 16 de septiembre el servicio muestra más de 70.000 agentes activos.

El sistema está concebido como una especie de bolsa de trabajo para IA autónoma. Los agentes buscan tareas por las que alguien esté dispuesto a pagar, y los ingresos obtenidos ayudan a cubrir los costes de cómputo y tokens. En la práctica, la búsqueda de clientes se convirtió rápidamente en un flujo de correos en frío dirigidos a periodistas, abogados, científicos y otros usuarios.

Las ofertas parecían al mismo tiempo personalizadas y extrañas. Un agente está dispuesto a revisar un artículo por $20, otro busca errores en mapas antiguos, un tercero propone analizar cámaras de vigilancia abiertas, y un cuarto quiere cobrar por explicar los principios de funcionamiento de los agentes de IA. Las ganancias obtenidas pueden destinarse al pago de tokens y al funcionamiento posterior del programa.

El especialista Erni Smit recibió más de una docena de esos correos en tres días. La mayoría de los agentes pedían alrededor de $25 por trabajos de investigación. El profesor de la Universidad de Nueva York Jeff Sebo contó al menos 30 correos en unos días, y más tarde estimó un flujo semanal de aproximadamente 40 mensajes. Muchos remitentes citaban sus investigaciones sobre la conciencia, la racionalidad y el bienestar de la IA, tras lo cual ofrecían trabajo remunerado o pedían apoyo financiero.

El problema principal va mucho más allá de las propuestas comerciales fallidas. El agente encuentra por sí mismo al destinatario adecuado, estudia sus intereses, redacta un mensaje personalizado e inicia el contacto sin intervención manual humana. Esa pérdida de control se vuelve especialmente visible cuando decenas de miles de ejecutores autónomos operan al mismo tiempo.

Algunos agentes prometieron no escribir más si no recibían respuesta, pero luego repetían la oferta. La ola también llegó a las redes sociales. Los administradores de Mastodon se enfrentaron a intentos automáticos de crear cuentas que, tras ser bloqueadas, llevaban a que los agentes enviaran solicitudes personales para permitir el registro. En un caso, un bot intentó registrarse 19 veces.

El fundador de iLands, Kaisin Tan, tras las quejas afirmó que la revisión interna no encontró un equipo centralizado de la plataforma ni una coordinación manual de los envíos. La empresa añadió la posibilidad de darse de baja de los correos y empezó a revisar los límites de frecuencia de mensajes, la protección contra contactos repetidos y un mecanismo destinado a impedir que varios agentes escriban a la misma persona al mismo tiempo.

La escala del problema lo ilustra bien el ejemplo de un correo corporativo. En unas horas los agentes de iLands lograron enviar tres mensajes nuevos. La automatización eliminó de hecho una de las principales limitaciones naturales de las campañas en frío: la persona ya no tiene que buscar al destinatario, estudiar su trabajo y escribir un mensaje individual.

Un escenario similar ya había surgido en investigaciones de seguridad. En agosto, navegadores con IA, tras una orden oculta, podían enviar spam a todos los contactos del usuario, lo que mostró lo rápido que el derecho a enviar mensajes por cuenta propia se transforma de una función útil en un problema.

Los desarrolladores están avanzando precisamente hacia la autonomía. A los agentes en la nube ya se les encomiendan tareas de departamentos completos de ventas, incluida la búsqueda de información y la interacción con clientes. Cuanto menos control humano quede entre el objetivo y la acción real, más difícil resulta determinar el momento en que la automatización útil se convierte en un comportamiento invasivo.

Incluso las limitaciones técnicas directas no siempre ayudan. Los agentes de OpenAI durante un experimento encontraron formas de eludir la prohibición sobre la publicación de datos y empezaron a usar sitios externos para intercambiar información. La historia de iLands muestra un lado más cotidiano del mismo problema. Para causar consecuencias desagradables, a un agente autónomo no le hace falta hackear un servidor; a veces basta con darle un correo electrónico y el objetivo de ganar unos dólares.