La función de OpenAI llamada Computer History registra los clics que haces, las teclas que pulsas y tus cambios entre aplicaciones en un Mac. Esos registros se convierten en una línea temporal consultable para ChatGPT y Codex.

Para qué sirve

El objetivo es dar contexto al modelo. Para que un asistente entienda una referencia como "ese archivo en el que trabajabas ayer" o "aquel error que miraste la semana pasada", tiene que conocer esos momentos. Computer History cierra ese hueco guardando un registro del tiempo que el usuario pasa en el ordenador.

En la práctica elimina la carga de volver a explicar el historial cada vez que hablas con el asistente. El modelo ya sabe qué hiciste y cuándo.

Dónde quedan los datos

El detalle técnico importa: los datos se guardan en el dispositivo, como archivos Markdown sin cifrar.

Eso tiene dos caras. En la positiva, el registro no viaja a un servidor y los archivos quedan en un formato legible: no hace falta una herramienta especial para ver qué se capturó, borrarlo o exportarlo.

La cara negativa viene del mismo sitio: un archivo sin cifrar puede leerlo cualquier software con acceso al dispositivo. Registros de teclado, aplicaciones visitadas y pautas de trabajo, en conjunto, componen un relato detallado del día de una persona.

La cuestión de los datos de entrenamiento

OpenAI afirma que estos datos no se usan para entrenar. Pero The Decoder señala una distinción: las memorias que entran en los chats sí pueden acabar como datos de entrenamiento.

La cadena funciona así: el registro se queda en el dispositivo, una porción de memoria derivada de él entra en un chat, y los chats son un canal que puede usarse para entrenar. El registro puede no viajar, pero la información extraída de él sí.

Qué significa para el usuario

El valor de la función y su riesgo proceden de lo mismo: de cuánto sabe el modelo sobre ti. Un asistente útil lo necesita; la privacidad exige lo contrario.

Al valorarla conviene mirar tres cosas:

  • Alcance: qué aplicaciones se registran y cuáles pueden excluirse.
  • Retención: cuánto se conservan los registros y si el borrado es automático.
  • Salida: qué información pasa del dispositivo a un chat y en qué condiciones.

Funciones de este tipo no son las primeras ni serán las últimas del sector: los asistentes necesitan contexto para ser útiles. El asunto real es si el usuario puede ver de dónde salió ese contexto.

Un problema aparte en los equipos de trabajo

La función tiene su equivalente en los ordenadores de trabajo, y ahí la cuestión deja de ser una preferencia personal. En la pantalla de un empleado puede haber datos de clientes, el texto de un contrato o un plan de producto aún sin anunciar; todo ello entra en el mismo registro.

Un archivo local sin cifrar añade peso en ese contexto: si el dispositivo se pierde o se infecta con software malicioso, un único directorio contiene un relato legible de lo que hizo el empleado durante semanas. El cifrado corporativo de disco cubre parte de esto, pero no protege frente a un proceso que se ejecuta en un equipo desbloqueado.

Un punto de comparación

Microsoft intentó un enfoque parecido en Windows con una función que tomaba capturas de pantalla y tuvo que aplazarla tras fuertes críticas. La lección de aquel episodio tuvo menos que ver con que el registro existiera que con que llegara activado por defecto.

Cómo se reciba Computer History dependerá en buena medida de lo mismo: no de la función en sí, sino de si el usuario la activó a sabiendas.