El trabajo humano oculto detrás de la IA
La inteligencia artificial suele presentarse ante el público como la última revolución del mundo digital, impulsada por sofisticados algoritmos y laboratorios de alta tecnología, pero si se pone la lupa en su funcionamiento para observar con más detalle, se comprueba que se apoya en una enorme cantidad de trabajo humano invisible, concentrado en el llamado sur global.
Corresponde hacer una aclaración antes de avanzar. El término "Sur Global" es geopolítico y no estrictamente geográfico. Incluye a países de América Latina, África y gran parte de Asia, que tienen como común denominador historias postcoloniales y desafíos económicos similares. En Kenia, Madagascar, Filipinas, India y México, por citar solo algunos países, miles de personas realizan tareas repetitivas, mal pagadas y muchas veces traumáticas, para entrenar y sostener los sistemas que luego se venden como plenamente "autónomos".
Lo que sucede es que los sistemas de Inteligencia Artificial necesitan grandes volúmenes de datos etiquetados, filtrados y clasificados para aprender a reconocer imágenes, entender texto o responder preguntas coherentes. Esa tarea la hacen trabajadoras y trabajadores que marcan objetos en fotos, transcriben audios, corrigen errores o evalúan respuestas, por unos pocos dólares la hora y sin estabilidad.
Este trabajo suele organizarse a través de plataformas digitales de "microtareas" y de empresas subcontratistas que se encargan de reclutar mano de obra barata y prescindible. Así, las grandes compañías tecnológicas mantienen su imagen innovadora mientras trasladan los costos sociales y laborales a cadenas de proveedores en países con alta desocupación y débiles protecciones laborales.
Una de las tareas más duras es la moderación de contenidos y la limpieza de datos "tóxicos", como violencia extrema, discursos de odio, abuso sexual o explotación infantil. Para entrenar modelos que eviten generar o amplificar estos contenidos, alguien tiene que verlos, clasificarlos y decidir qué se permite y qué se bloquea.
Según los expertos, la exposición cotidiana a material de esta naturaleza puede producir síntomas de estrés postraumático, insomnio, ansiedad y depresión, muchas veces sin apoyo psicológico adecuado. Mientras estas tareas se realizan en el sur global, la mayor parte de las ganancias de la revolución de la IA se concentra en sedes corporativas del norte global. El resultado es una nueva capa de desigualdad, es decir, los países ricos lideran el desarrollo, propiedad y comercialización de la tecnología, mientras los países pobres aportan el trabajo barato necesario para sostenerla.
Distintos organismos internacionales han advertido que, sin reglas claras, la Inteligencia Artificial puede profundizar las brechas entre países al concentrar poder económico y conocimiento en pocas manos. Según los críticos, el modelo que promueven las grandes compañías de los países más avanzados tecnológicamente se apoya en una narrativa de innovación mezclada con una práctica de extracción de valor que recuerda a patrones históricos de colonialismo económico, solo que ahora se aplica en formato digital.
Quienes proponen alternativas de transformación plantean la necesidad de visibilizar esta problemática, que es compleja, y reconocer que la Inteligencia Artificial se sustenta en millones de horas de trabajo humano. Es necesario, advierten, cuestionar la idea de que existe una especie de automatización "mágica", porque está demostrado que el aprendizaje automático requiere de datos que deben estar limpios, organizados y etiquetados para poder ser utilizados. Sin ese trabajo, los modelos de IA no pueden distinguir un árbol de un edificio, ni detectar si un mensaje contiene discurso de odio, ni traducir adecuadamente de un idioma a otro. Aunque muchas veces se habla de "entrenar modelos" como un proceso puramente técnico realizado por empresas tecnológicas sofisticadas, una parte considerable de ese entrenamiento depende de tareas manuales delegadas a personas.
Paradójicamente, mientras la Inteligencia Artificial promete reducir el trabajo humano, su existencia depende de una gran cantidad de tareas invisibles que recaen, en muchos casos, sobre poblaciones con pocas oportunidades económicas y muchas necesidades, pero escasa protección laboral. Conocer el trabajo oculto detrás de la inteligencia artificial es un paso que se debe dar para imaginar un futuro tecnológico más equitativo, en el que los beneficios de la automatización no se sostengan sobre las desigualdades globales, sino que contribuyan a reducirlas.
