Autor: Martijn Arets
La inteligencia artificial (IA) depende y seguirá dependiendo de la mano de obra humana. Quienes trabajan detrás de los sistemas de IA suelen ser invisibles. Esto conlleva riesgos de malas condiciones laborales, bajos salarios y protección insuficiente para los trabajadores. ¿Cómo se produce esta situación y cómo podemos garantizar que los numerosos trabajadores de datos invisibles también se beneficien de los avances tecnológicos? Para el Gig Work Podcast de la Fundación WageIndicator, hablé con el profesor Antonio Casilli (Instituto Politécnico de París), autor del libro Waiting for Robots, the Hired Hands of Automation ("Esperando a los robots: las manos contratadas de la automatización").
SCOOBY-DOO EN EL MUNDO DEL TRABAJO DE PLATAFORMA
"Mi equipo y yo somos como Scooby-Doo: viajamos por todo el mundo investigando misterios", dice Casilli. "Realizamos investigaciones empíricas sobre la inteligencia artificial y cómo se produce. Nos centramos no en las nuevas posibilidades de la IA, sino en el proceso de desarrollo: ¿quién trabaja entre bastidores para hacer posible la IA?".
Su equipo de investigación se llama Diplab, acrónimo de Digital Platform Labor (Trabajo de Plataforma Digital). Han desarrollado una visión muy amplia de la automatización.
EL MITO DE LA AUTOMATIZACIÓN
El sueño de automatizar el trabajo no es nuevo: Thomas Mortimer, entre otros, escribió en 1801 sobre una máquina capaz de hacer que el trabajo humano fuera "casi completamente superfluo".
«Los tecnólogos y economistas llevan siglos buscando maneras de hacer el trabajo más eficiente», afirma Casilli. «La revolución industrial presenció la aparición de las primeras máquinas, como la máquina de vapor y la hiladora Jenny. Cada innovación traía grandes promesas. Nos ahorrarían muchas horas de trabajo. Pero nada más lejos de la realidad».
Muchas predicciones sobre la automatización resultaron exageradas. Estudios realizados entre 2013 y 2024 afirmaron que los robots reemplazarían entre el 46 % y el 47 % de todos los empleos. Casilli: «Organizaciones como la OCDE y la OIT han demostrado que esto no es cierto. Incluso con crisis adicionales como el cambio climático, las tensiones geopolíticas y una pandemia, el desempleo mundial no ha aumentado. De hecho, en 2025, la gente trabajará más que nunca».
El problema radica en la metodología empleada por estos investigadores, explica el profesor. «Toman una profesión y la dividen en tareas. Si esperan que la IA reemplace el 60% de las tareas, concluyen que el empleo desaparecerá». Pero en la práctica no funciona así. A menudo, los empleados simplemente consiguen nuevas tareas.
Véase también su investigación (en inglés) «Esperando a los robots: el siempre elusivo mito de la automatización y la explotación global del trabajo digital».
INFLUENCIA DE LA PLATAFORMIZACIÓN
Según Casilli, el mayor cambio en los últimos años no es la automatización, sino la plataformización. Empresas como Uber, Amazon y Meta utilizan enormes cantidades de datos para conectar la oferta y la demanda y organizar el trabajo. También utilizan todos estos datos para entrenar sistemas de IA. Por ejemplo, desarrollan software como ChatGPT (la P significa «Preentrenado») y la tecnología detrás de los coches autónomos.
«Lo que a menudo se olvida o se ignora es cuántas personas participan en esto», afirma el investigador. «La promesa de la IA es que los sistemas pueden asumir las tareas cognitivas humanas. Pero, en realidad, muchos de los llamados procesos «automáticos» dependen del trabajo humano. Quienes realizan este trabajo suelen ser invisibles y estar mal pagados». Este no es un fenómeno reciente: Google, por ejemplo, cuenta con su propia plataforma, Raterhub, desde 2007, donde los trabajadores de datos verifican los resultados de búsqueda y, por lo tanto, mejoran los algoritmos del motor de búsqueda. Amazon Mechanical Turk, la plataforma utilizada por Amazon y también disponible para clientes externos, hace una clara referencia al mito que rodea a la IA y su dependencia del trabajo humano. El Mechanical Turk que da nombre a la plataforma es el «robot de ajedrez» inventado en 1770, que recorrió el mundo durante 84 años como ejemplo de automatización. Posteriormente, se descubrió que dentro de la máquina había una persona (a menudo descrita como discapacitada o menor de edad, en cualquier caso no un maestro de ajedrez) y que la automatización era mínima.
La automatización no implica menos trabajo, sino una forma de trabajo diferente y degradada. «Las grandes tecnológicas prefieren no hablar de ello. Debilita la idea de que la IA es realmente inteligente. En realidad, la gente trabaja más que nunca, pero a veces en peores condiciones que antes».
¿QUIÉNES SON ESTOS TRABAJADORES DE DATOS?
Los trabajadores de datos recopilan, organizan y mejoran los datos. Sin ellos, la IA no funcionaría. Tomemos como ejemplo el reconocimiento de imágenes: la IA aprende qué es un gato analizando millones de imágenes de gatos. «Primero hay que etiquetar esas imágenes». Parece un trabajo sencillo, pero es una habilidad en sí misma. Sin embargo, estos trabajadores de datos a menudo reciben una remuneración que no se corresponde con su esfuerzo», afirma Casilli. «En países como Kenia, el salario mensual de estos trabajadores de datos ronda los 400 dólares. Eso no les alcanza para llegar a fin de mes».
Casilli enfatiza que esta no es una fase temporal. «El trabajo con datos seguirá siendo necesario mientras sigamos desarrollando la IA», afirma. «Tenemos que capacitar constantemente los sistemas, adaptarlos a las nuevas necesidades de los clientes y comprobar si tienen errores. Las estimaciones del Banco Mundial o de Oxford apuntan a una cifra aproximada de 150 millones de estos trabajadores en todo el mundo, y esa cifra no para de crecer. Esa es otra razón por la que es importante analizar críticamente sus condiciones laborales».
Tú también eres un trabajador de datosEn su libro «Esperando a los robots», Antonio Casilli menciona a un grupo de trabajadores digitales que a menudo se pasan por alto: los trabajadores de las redes sociales. Esto incluye básicamente a cualquiera que tenga un teléfono inteligente. A través de nuestras actividades diarias en línea, capacitamos a la IA de las grandes empresas tecnológicas. Enseñamos a la IA qué es un semáforo rellenando ReCaptchas. Cuando nos gustan las publicaciones en redes sociales, les enseñamos a los sistemas qué imágenes son atractivas. Así, aportamos valor a los sistemas de IA, pero normalmente no cobramos por ello. Somos usuarios y productores de datos. Esto plantea una pregunta interesante: ¿es esto trabajo o no? Casilli observa que esta forma de trabajo refuerza las estructuras de poder existentes y las relaciones laborales desiguales. Él y su equipo han estado trabajando con legisladores y sindicatos para sacar esto a la luz. «Los ingenieros tecnológicos de empresas como Google ganan salarios altos, mientras que los trabajadores de datos en India, Venezuela y Madagascar están mal pagados. Esto sigue patrones coloniales. India realiza trabajo de datos para países angloparlantes, mientras que las empresas francesas subcontratan el trabajo a países francófonos de África». |
¿QUÉ PODEMOS HACER?
¿Qué podemos hacer al respecto? Lo describe en el último capítulo de su libro "¿Qué hacer?", una cita irónica de Vladimir Lenin. Según Casilli, se necesita un enfoque sistémico para mejorar las condiciones de todos los trabajadores de datos a nivel mundial. "Una solución para un grupo específico no funcionará al final. Necesitamos buscar una estrategia universal".
Distingue tres tipos de soluciones: regulación, iniciativas de plataformas colectivas y un sistema de redistribución global.
- Regulación: España, por ejemplo, ha introducido la Ley de Riders y la Unión Europea está trabajando en directrices para los trabajadores de plataformas. "Estos son pasos en la dirección correcta, pero este tipo de regulación debe aplicarse de forma más amplia. Después de todo, las empresas tecnológicas operan a nivel mundial".
- Cooperativas de plataforma: Los trabajadores pueden crear sus propias plataformas en las que tienen voz y voto en lo que respecta a los salarios y las condiciones laborales. Esto ya está ocurriendo a pequeña escala, pero merece más atención.
- Redistribución: Las grandes empresas tecnológicas podrían ser gravadas y sus ingresos podrían destinarse a una renta básica universal para los trabajadores de datos. Cabe destacar que Casilli afirma que esta RBU no está vinculada a un "impuesto a los robots" (ya que no cree que los robots reemplacen a los trabajadores) ni pretende sustituir la asistencia social (ya que debería pagarse independientemente de otras prestaciones sociales). "Esto garantizará una mayor equidad".
Al combinar estas tres estrategias, el profesor espera crear un sistema más justo y sostenible. "Las empresas tecnológicas deben responsabilizarse de todos sus trabajadores, incluidos los invisibles que generan sus datos", afirma Casilli. "Me preocupa esta situación: los salarios están muy por debajo del mínimo e incluso las normas básicas de salud y seguridad no siempre se cumplen".
Casilli cree que organizaciones como la Fundación WageIndicator y el proyecto Fairwork están realizando una importante contribución. "Estas organizaciones establecen estándares para salarios y condiciones laborales justos, y estos son desesperadamente necesarios".
CUMPLIMIENTO, ACCIÓN COLECTIVA Y RESPONSABILIDAD DEL USUARIO
Tras varias entrevistas sobre este tema, creo personalmente que, además de las soluciones que ofrece Casilli, también es importante hacer cumplir la normativa vigente. En países donde hay muchos trabajadores de datos mal pagados, existe una falta de supervisión. Esto se debe en parte a la fuerte presión ejercida por las empresas tecnológicas. Por eso es tan importante que los trabajadores emprendan acciones colectivas, por ejemplo, a través de los sindicatos. Estos están subrepresentados, aunque han surgido varias iniciativas de base interesantes.
También creo que los (grandes) usuarios de soluciones de IA deben asumir su responsabilidad. Hay mucho debate sobre el uso responsable de la IA. Pero ya no puedo tomar en serio un debate sobre IA responsable si no se tienen en cuenta los trabajadores ocultos.
POR QUÉ ES IMPORTANTE
Casilli y su equipo están desvelando un misterio importante: la IA no es una "caja negra" mágica. En realidad, millones de personas trabajan entre bastidores en estos supuestos "sistemas inteligentes". La IA se presenta como completamente autónoma, y el extenso trabajo manual que conlleva a menudo se olvida o se ignora. Esto tiene graves consecuencias para las condiciones laborales de estos trabajadores de datos.
Si realmente queremos usar la IA de forma responsable, también debemos considerar a las personas que están detrás de la tecnología. Intento concienciar sobre este problema y destacarlo siempre que sea posible. Por eso hablé anteriormente con Claartje ter Hoeven sobre el trabajo fantasma: el mundo laboral invisible tras la IA. Próximamente hablaré con la Asociación de Etiquetadores de Datos de Kenia para comprender mejor las condiciones y los problemas que enfrentan los trabajadores en Kenia. Después de todo, sólo podemos empezar a usar una IA responsable si entendemos cómo se crea.
¿Quieres saber más? Escucha el podcast completo con Antonio Casilli.