Cuando la inteligencia artificial también es una “changuita” para llegar a fin de mes

Las promesas de la inteligencia artificial fueron demasiado ambiciosas. Nos dijeron que curaría el cáncer, que tendríamos más tiempo libre, que solucionarían todas las tareas mecánicas y que podríamos ser más creativos. Algunas de esas cosas están pasando pero en menor proporción frente a otros impactos más insólitos. Además, aparecen las contradicciones: todo el tiempo asumimos que la IA trabajaría para nosotros, pero ahora hay personas trabajando para la IA.

Los modelos de ChatGPT, Gemini o Claude no se corrigen por sí solos. Necesitan de humanos que los desarrollen y mejoren. Son programadores, expertos en datos, matemáticos los que están creando esta nueva era de entidades que son capaces de hacer tareas hasta ahora pensadas solamente para personas. Pero los modelos también necesitan que se corrijan, porque ya sabemos que alucinan y cometen errores imperdonables. Solo basta recordar las imprecisiones que cometía ChatGPT cuando apareció y cómo fue mejorando la calidad de sus respuestas.

La tarea de corrección y ajuste de los modelos abrió un nuevo mercado del trabajo global. Existen miles de personas que están controlando la calidad y asertividad de las respuestas de la IA. Chequean que sus devoluciones no parezcan “tan artificiales” o “robóticas”, que aparenten ser naturales y coherentes. Son miembros de un eslabón de una cadena de productividad un poco oscura, porque ni ellos mismos saben para quién trabajan.

Linkedin es el punto de partida. Desde hace dos años en esta plataforma aparecen avisos como “Oportunidad en dólares: trabaja desde tu casa en una empresa de inteligencia artificial”. Avisos más que llamativos en tiempos de crisis económica y de temores de que la IA nos quite el empleo. Los anuncios comenzaron a aparecer en Argentina con el crecimiento de interés que generó esta tecnología y aquí viene lo más interesante: dicen que pagan entre 7 y 8 dólares la hora de trabajo en promedio, pero si el trabajador tiene un grado de especialización mayor puede recaudar entre 20 y 30 dólares.

Aquí no aparecen empresas como Google u OpenAI, pero sí a compañías contratadas por los gigantes tecnológicos. Son marcas poco conocidas y si uno explora un poco más en Linkedin encontrará varios perfiles de personas que ya detallan que trabajan para estas corporaciones, algunas de las cuales ya valen más de 14.000 millones de dólares como el caso de Outlier. Esta última es una plataforma perteneciente a Scale, una compañía estadounidense que provee servicios a Google, Meta y al Departamento de Defensa de Estados Unidos, entre otros.

Cómo son los empleados de la IA en Argentina

“Entrenadora de IA” o “Escritor de promt para IA” son algunos de los roles con los que hoy se etiquetan sus colaboradores, que desde Argentina están entrenando los modelos que se comercializan en todo el mundo. Para hacer una breve radiografía de sus perfiles basta con buscar “Outlier” en Linkedin para analizar los resultados de las diez primeras páginas. Si se juntan 100 trabajadores se observa una alta diversidad de perfiles.

El perfil predominante entre los colaboradores de Outlier en Argentina es el de profesionales y estudiantes del área tecnológica: desarrolladores full stack, backend y frontend, ingenieros de sistemas, científicos de datos y especialistas en IA. Esto tiene sentido dado que Outlier es una plataforma que recluta talento para entrenar modelos de lenguaje. Son estos profesionales los que, sin duda, podrán tener más desarrollo de carrera en la compañía por sus conocimientos técnicos. Sin embargo, llama la atención la notable diversidad de campos profesionales. Hay médicos, psiquiatras, oftalmólogos, biólogos moleculares, ingenieros en biotecnología y hasta investigadores del CONICET en los resultados analizados, lo que sugiere que Outlier también busca expertos en ciencias para tareas especializadas de entrenamiento en dominios técnicos como salud y ciencias naturales.

Un tercer grupo relevante está compuesto por profesionales del lenguaje. Aquí encontramos traductores públicos, intérpretes, profesores de inglés y estudiantes de traducción, todos con perfil bilingüe. Esto refleja una demanda de evaluadores y entrenadores de modelos en español, lo que se alinea con el creciente interés de las empresas por mejorar sus modelos en idiomas distintos al inglés.

Finalmente se destacan perfiles con roles más difusos, como estudiantes universitarios de diversas carreras, community managers, consultores. Esta diversidad es una señal evidente de que Outlier funciona también como una fuente de ingreso complementario para una franja amplia de la fuerza laboral, no necesariamente especializada, que encuentra en la plataforma una vía de acceso flexible al mercado de trabajo en IA.

Sin embargo, este tipo de trabajos llega con una carga de estrés y exigencias inesperadas. Según una investigación publicada en “The Guardian” a principios de abril, decenas de miles de trabajadores independientes fueron reclutados bajo la promesa de aplicar sus conocimientos profesionales en áreas como medicina, física o economía para “perfeccionar sistemas de inteligencia artificial de alto nivel”. Pero los entrevistados denunciaron haber sido asignados a tareas muy diferentes. Las críticas apuntan también a condiciones laborales precarias y presuntamente engañosas. Varios de ellos acusaron a Scale de prometer salarios altos durante la captación para luego ofrecer tarifas mucho menores, así como de exigirles entrevistas no remuneradas con IA que, sospechaban, se reutilizaban para entrenar los propios modelos.

La profecía parece haberse cumplido. La IA transformó la forma en la que ya trabajamos, aunque no como nos prometieron. Sin dudas, estamos en los albores de esta transformación pero el conocimiento de los profesionales que están aportando su valor a los modelos se ve más como un trabajo extra que como una apuesta laboral con futuro. Pero ante la escasez de trabajo, quiénes somos para juzgar. Son sorpresas que nos sigue dando este tiempo que, curiosamente, tiene pocas certezas aunque cada vez más necesidades.