Él etiquetado de datos Es un paso necesario para que los modelos de aprendizaje puedan comprenderlos y así aprender. Se trata de la empresa ScaleAI, la empresa de Alexandr Wang recientemente valorado en 29 mil millones de dólares. Sin embargo, no todos los involucrados en el etiquetado de datos disfrutan de este estatus. Gran parte de este trabajo lo realizan trabajadores de países pobres, mal pagados y que implican tareas muy desagradables.
lo que está sucediendo. El avance de la inteligencia artificial requiere una enorme cantidad de etiquetado de datos. Cuentan en AFP que este trabajo lo suelen realizar trabajadores que residen en países empobrecidos como Kenia, Colombia o India. Además de estar muy mal pagado, el trabajo les exige muchas veces revisar imágenes muy desagradables. Por ejemplo, para que una IA escriba un informe de autopsia, los etiquetadores deben ver cientos de imágenes de crímenes reales.
La obra. Consiste en revisar y etiquetar archivos, normalmente imágenes. No se requiere titulación, sólo saber utilizar un ordenador y demostrar que puedes pensar analíticamente. La facilidad de acceso hace que muchas personas en situación de vulnerabilidad recurran a este tipo de trabajo. El problema es que, para conseguir un salario digno, tienen que trabajar muchas horas, hasta 16 horas al día en algunos casosy además muchas veces el contenido que deben etiquetar es violento y extremo.
Moderadores de IA. Es una situación similar a la que llevan años denunciando moderadores de distintas plataformas. Hace poco hablamos de la demanda que un ex moderador de Chaturbate había impuesto a la empresa. Hay otros casos como el de moderadores de Facebook en Barcelona que denunciaron a la empresa por el trauma psicológico que les provocó filtrar todo ese contenido.
Invisible. El mercado del etiquetado de datos generó 3.800 millones de dólares en 2024 y se espera que crezca a 17 mil millones en los próximos cinco años. Sin embargo, quienes lo hacen posible trabajan en muy malas condiciones. Un trabajador colombiano cuenta AFP que los etiquetadores de datos son «como fantasmas. Nadie sabe que existimos a pesar de que contribuimos al progreso tecnológico de la sociedad».
Mejores condiciones. En Kenia no existía legislación, pero Se han organizado etiquetas de datos. para lograr regulación y tener mejores condiciones laborales. Denuncian la falta de apoyo psicológico que reciben y exigen contratos laborales formales, un salario justo que refleje su trabajo y el derecho fundamental al descanso. Esta movilización busca garantizar un entorno laboral más digno y proteger los derechos de estos trabajadores esenciales en la industria de la inteligencia artificial.
Las plataformas. La más mencionada es Remotasks, una filial de Scale AI que ha sido objeto de protestas en países como Kenia, Venezuela y Filipinas durante incumplimientos y prácticas problemáticas. La empresa se defiende y asegura que ofrecen “una remuneración justa y competitiva”. El año pasado cerró sus puertas en Kenia después de que los trabajadores se quejaran en público. Hay más como la australiana Appen o Sama, subcontratista de empresas como Meta y OpenAI que fue demandado en Kenia por malas condiciones laborales y también cesó su actividad.
El costo humano. Existe una creciente preocupación por el impacto ambiental de la inteligencia artificial, que requiere grandes cantidades de energía para funcionar, especialmente debido al entrenamiento y operación de modelos complejos. Sin embargo, no sólo hay un coste energético y de recursos naturales, sino también un importante coste humano que parece pasar cada vez más desapercibido.
Imagen | Cristina Morillo, Pexels
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