El lado invisible de la IA: quienes etiquetan los datos que la hacen posible
El etiquetado de datos es un paso esencial para que los modelos de inteligencia artificial aprendan a interpretar el mundo. Es la base del negocio de Scale AI, la empresa de Alexandr Wang, recientemente valorada en 29.000 millones de dólares. Pero detrás de ese éxito hay una realidad mucho menos glamurosa: la mayoría de quienes etiquetan los datos trabajan desde países pobres, con sueldos muy bajos y enfrentándose a tareas que pueden resultar traumáticas.
Un trabajo necesario, pero invisible
El auge de la inteligencia artificial ha disparado la demanda de datos etiquetados. Según informa AFP, gran parte de este trabajo lo realizan personas en países como Kenia, Colombia o India, donde las condiciones son precarias. Además del bajo salario, muchos deben revisar imágenes perturbadoras: por ejemplo, para entrenar una IA que redacte informes forenses, los etiquetadores deben examinar cientos de fotografías reales de crímenes.
Una rutina extenuante
El trabajo consiste en revisar y clasificar archivos —sobre todo imágenes—, una tarea que no requiere formación específica más allá del manejo básico de un ordenador. Esto lo convierte en una opción accesible para personas en situación vulnerable. Pero la facilidad de entrada tiene un precio: jornadas que pueden superar las 16 horas diarias y exposición constante a contenido violento o extremo.
El espejo de los moderadores de contenido
Su situación recuerda a la de los moderadores de redes sociales, que llevan años denunciando las consecuencias psicológicas de su labor. Casos como el de los moderadores de Facebook en Barcelona, o el del exmoderador de Chaturbate que demandó a la empresa, han sacado a la luz los traumas derivados de filtrar material sensible día tras día.
Un negocio multimillonario con trabajadores fantasma
El mercado global del etiquetado de datos generó 3.800 millones de dólares en 2024, y se espera que alcance los 17.000 millones en cinco años. Sin embargo, quienes sostienen esta industria viven casi en la sombra. “Somos como fantasmas. Nadie sabe que existimos, aunque hacemos posible el progreso tecnológico”, relata un trabajador colombiano a AFP.
Primeras movilizaciones
En países como Kenia, donde no existía regulación, los etiquetadores se están organizando para exigir contratos formales, apoyo psicológico, salarios justos y derecho al descanso. Su objetivo es lograr que la industria reconozca su papel esencial y mejore las condiciones laborales de quienes entrenan a las máquinas.
Plataformas bajo la lupa
Entre las plataformas más señaladas está Remotasks, filial de Scale AI, acusada de impagos y malas prácticas en Kenia, Venezuela y Filipinas. La compañía sostiene que ofrece una “remuneración justa y competitiva”, pero terminó cerrando su sede en Kenia tras las protestas. Otras empresas como Appen (Australia) o Sama, subcontrata de Meta y OpenAI, también han enfrentado demandas y controversias similares.
El otro coste de la inteligencia artificial
El debate público se ha centrado en el impacto ambiental de la IA, por el enorme consumo energético de sus modelos. Pero hay otro coste del que se habla menos: el coste humano. Miles de personas anónimas trabajan largas horas frente a pantallas, etiquetando datos para que la IA avance. Sin ellas, la revolución tecnológica simplemente no sería posible.
