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El trabajo invisible de la inteligencia artificial paga centavos a trabajadores en países pobres y sostiene un mercado global de US$ 17 mil millones
En la década de 2020, reportajes internacionales como el de CBS News 60 Minutes revelaron la existencia de una cadena global poco visible que sostiene el avance de la inteligencia artificial. En el centro de este sistema están trabajadores como Naftali Wambalo, matemático residente en Nairobi, Kenia, que pasó meses realizando tareas repetitivas de etiquetado de datos para entrenar algoritmos. Según datos de Grand View Research, este trabajo invisible alimenta un mercado global que puede alcanzar US$ 17 mil millones para 2030, conectando empresas de tecnología de Silicon Valley con una fuerza laboral distribuida en países con altos índices de desempleo y bajos salarios.
Etiquetado de datos en la inteligencia artificial: por qué la IA no aprende sola
La inteligencia artificial, a pesar de ser avanzada, no nace autónoma. Sistemas como modelos de lenguaje, coches autónomos y herramientas de reconocimiento visual dependen de un entrenamiento intensivo con datos previamente clasificados por humanos.
Este proceso, conocido como etiquetado de datos o “human in the loop”, implica tareas como identificar objetos en imágenes, clasificar emociones en textos, transcribir audios, moderar contenido sensible y, más recientemente, registrar acciones humanas para entrenar robots.
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Sin este trabajo humano masivo, ningún sistema de inteligencia artificial funcional podría existir, convirtiendo esta etapa en una de las más críticas de la cadena tecnológica.
Economía global de la IA: países pobres concentran trabajo de anotación de datos
El etiquetado de datos se subcontrata ampliamente a países con mano de obra abundante, joven y conectada digitalmente. Entre los principales polos están Kenia, India, Filipinas, Venezuela, Ghana y Colombia.
Según el Banco Mundial, entre 154 millones y 435 millones de personas participan en la economía digital global. Una parte creciente actúa directamente en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
El proyecto Fairwork, de la Universidad de Oxford, evaluó a más de 700 trabajadores en plataformas digitales y concluyó que ninguna de ellas alcanza estándares mínimos de trabajo justo. Esto revela una asimetría estructural entre el valor generado por la IA y la remuneración de los trabajadores que la hacen posible.
Cadena de intermediarios en la inteligencia artificial reduce salarios de los trabajadores
El modelo de negocio del etiquetado de datos implica múltiples capas intermedias. Las empresas de tecnología contratan compañías especializadas, que a su vez operan plataformas donde los trabajadores realizan tareas.
En el caso documentado por CBS News, la empresa Sama recibía hasta US$ 12 por hora por trabajador, mientras que Naftali Wambalo recibía solo US$ 2. El resto era absorbido por la cadena de intermediación.
Esta estructura diluye la transparencia y reduce significativamente los ingresos finales del trabajador, al mismo tiempo que mantiene márgenes elevados para las empresas intermediarias.
Moderadores de contenido de la IA enfrentan impacto psicológico severo
Una parte significativa del trabajo de etiquetado implica exposición a contenido extremo. Trabajadores en Kenia, Ghana y Colombia fueron responsables de clasificar materiales que involucraban violencia, abuso y discurso de odio.
Una investigación de la organización Equidem identificó relatos de ansiedad, depresión, trastorno de estrés postraumático y otros efectos psicológicos graves.
Un moderador informó que analizaba hasta 700 contenidos explícitos por día. Este tipo de trabajo, esencial para filtrar contenidos en plataformas digitales, tiene altos costos humanos que a menudo se pasan por alto.
Empresas de tecnología migran operaciones a países con menor costo
Cuando los trabajadores comienzan a exigir mejores condiciones, las empresas a menudo cierran operaciones y migran a regiones con menor costo.
La activista keniana Nerima Wako-Ojiwa describió este patrón como un ciclo continuo de sustitución geográfica de la mano de obra. Países como Nepal y Filipinas comienzan a recibir estas operaciones cuando otros mercados se vuelven menos ventajosos.
Este modelo crea una dinámica global de competencia basada en salarios bajos y ausencia de regulación robusta.
Trabajo para IA en China crece con menos transparencia y reclutamiento informal
Investigaciones de Rest of World revelaron que empresas chinas reclutan trabajadores a través de grupos de WhatsApp para etiquetado de datos.
Estos trabajadores a menudo no conocen al cliente final, no tienen contratos formales y reciben pagos bajos por jornadas extensas.
Según el profesor Payal Arora, de la Universidad de Utrecht, la economía de la inteligencia artificial depende de una lógica tradicional de explotación de mano de obra barata, a pesar de su apariencia tecnológica avanzada.
Entrenamiento de robots expande demanda por datos humanos en el mundo físico
La nueva frontera de la inteligencia artificial involucra robótica. Las empresas necesitan datos sobre movimientos humanos para enseñar a las máquinas a ejecutar tareas físicas.
Startups como Sunain pagan alrededor de US$ 80 por dos horas de grabación de actividades domésticas. Empresas como Sunday Robotics utilizan sensores y guantes para capturar movimientos manuales.
En China, centros estatales utilizan operadores con realidad virtual para controlar robots, registrando cada movimiento. Esta expansión transforma el cuerpo humano en una fuente directa de datos para sistemas de inteligencia artificial física.
El mercado de robots humanoides crece mientras los trabajadores reciben centavos
Proyecciones de Goldman Sachs indican que el mercado de robots humanoides podría alcanzar US$ 38 mil millones para 2035. El Bank of America estima una caída significativa en el costo de producción de estas máquinas en la próxima década.
Mientras tanto, los trabajadores continúan recibiendo valores bajos por tareas esenciales para el entrenamiento de estos sistemas.
Empresas como Scale AI ya acumulan más de 100 mil horas de datos para robótica. El crecimiento del sector depende directamente de la disponibilidad de mano de obra barata para alimentar los algoritmos.
Los trabajadores entrenan la inteligencia artificial que puede reemplazarlos
Una de las contradicciones centrales de este modelo es que los trabajadores entrenan sistemas que pueden reemplazar sus propias funciones. A medida que los modelos evolucionan, la necesidad de supervisión humana disminuye. Tecnologías de auto-etiquetado ya están en desarrollo.
Esto crea un ciclo donde el trabajo humano es esencial al principio, pero tiende a ser eliminado a medida que la tecnología madura.
Los contratos ofrecidos son generalmente temporales, basados en tareas y sin garantías. Los trabajadores compiten por actividades y son pagados por unidad completada. Rechazos de tareas pueden resultar en ausencia de pago. Cuentas pueden ser cerradas sin aviso, eliminando ingresos acumulados.
Relatos indican dificultades financieras constantes, con trabajadores viviendo sin capacidad de ahorro.
Movimientos por derechos laborales comienzan a surgir en la industria de la IA
Organizaciones como la Data Labelers Association en Kenia y el African Content Moderators Union buscan mejores condiciones de trabajo.
Procesos judiciales e investigaciones gubernamentales están en curso en países como Ghana y Colombia. La Organización Internacional del Trabajo discute nuevas regulaciones para la economía digital.
A pesar de esto, la velocidad de expansión de la industria supera la capacidad de regulación global. La frase de la activista Nerima Wako-Ojiwa resume la dinámica: las empresas operan en países donde pueden reducir costos sin enfrentar las mismas exigencias regulatorias.
La inteligencia artificial más avanzada del mundo depende de una base invisible de trabajadores mal remunerados, cuya contribución es esencial para el funcionamiento de los sistemas. El modelo actual se sostiene mientras esta mano de obra permanezca disponible y accesible.
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