A la sombra de la IA: El futuro del trabajo y la sociedad en la era de la automatización

Texto: María Camila Botero Castro, Francisca López Molina & 

Johan Alexander Sanabria Restrepo

 

“El impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la humanidad es incuestionable. Desde la automatización de tareas repetitivas hasta el desarrollo de vehículos autónomos, la IA ha demostrado su capacidad para transformar la forma en que trabajamos y vivimos. Al mismo tiempo, ha planteado serias preguntas sobre su efecto en el futuro de los empleos, la privacidad y la ética”.

El texto que acabas de leer fue escrito por Chat GPT, un modelo de lenguaje desarrollado por la compañía estadounidense OpenAI que tiene la capacidad de generar respuestas coherentes en cuestión de segundos. Pero, ¿qué hace posible que esta herramienta, aparentemente mágica, funcione? 

Las IA se alimentan de datos, así que entre más tengan, más preciso es el resultado de su trabajo. Y no es cualquier cantidad, ¡son miles de millones! Tan solo para que Chat GPT escribiera el primer párrafo de este texto tuvo que remitirse a 175 mil millones de variables. 

El dilema está en quiénes entregan esos datos, y en qué condiciones. ¿Es un trabajo precarizado? ¿Quienes trabajan en ello tienen garantías laborales y leyes que los respalden? ¿Hay personas que se están quedando sin empleo a causa de la automatización de tareas? 

 

“Trabajos fantasma”

Álvaro Montes, director de contenidos de Inteligencia Artificial Colombia del Grupo Prisa, explica que para que las IA funcionen tal y como las conocemos, tiene que haber humanos que las entrenen. Este trabajo, que se conoce como etiquetado de datos, consiste en analizar y clasificar la información para que los algoritmos de las IA puedan aprender de ella. Las tareas más comunes son reconocimiento de voz y de imágenes, transcripción de texto y dictado de palabras.

“Las inteligencias artificiales no piensan como los humanos sino que hacen un ‘razonamiento’ matemático. Ellas comparan pixeles, bordes, formas de ojos…”, explica Montes. Para que puedan diferenciar un perro de un gato, por ejemplo, antes tuvieron que haber visto millones de fotos de estos animales. 

El venezolano Allan González es una de las personas que ha contribuido con este mar de información que hace inteligentes a las IA. Trabajó durante un año y medio (desde 2019) con la empresa Spare5 analizando, entre muchas otras cosas, imágenes de calles, avenidas, señales de tránsito y peatones. Algo que sirve para entrenar a los automóviles autónomos.

“Era un poco esclavista”, recuerda. 

Allan se sentaba todo el día frente a la pantalla de su computador a analizar imágenes. El plazo para realizar cada actividad era de  entre cinco y veinte minutos. En caso de excederse, no le pagaban. Por eso define lo que hacía como “la mano de obra barata que alimenta las IA”. 

Montes coincide con él: “estos trabajos se hacen en Venezuela, Colombia o países de África y Asia porque, como son labores no calificadas que no requieren ningún tipo de estudio, pueden pagar barato”. 

“En el capitalismo todo se subcontrata”, agrega Montes. Esta no es la excepción. En muchos casos, el etiquetado de datos lo hacen empresas subcontratadas por grandes desarrolladores de Silicon Valley, que a su vez subcontratan otras compañías para que hagan estas tareas. Esta tercerización dificulta la sindicalización y la posibilidad de rechazar prácticas poco éticas, así como la exigencia de mejores condiciones de trabajo.

Una investigación realizada por el MIT Technology Review indica que a mediados de 2018 “aproximadamente 200 mil venezolanos se habían registrado en plataformas como Spare5 y Hive Micro, lo que representaba el 75 % de sus respectivas fuerzas laborales”.

Los trabajadores de estas compañías pertenecen, en su mayoría, a países del sur global. De hecho, en la página web de Remotasks todos los testimonios son de personas provenientes de Kenia, Vietnam, Filipinas y Venezuela. 

Además de Venezuela, los países latinoamericanos que más mano de obra ofrecen para estas compañías son Colombia, Argentina, Panamá y Chile, de acuerdo con DignifAi, una compañía estadounidense con base en Colombia que ofrece el servicio de etiquetado de datos.

Estas empresas aseguran que están generando empleos y, por ende, favoreciendo a sus trabajadores. Sin embargo, la investigación del MIT concluye que los etiquetadores reciben bajos salarios (aproximadamente 2 dólares la hora), no tienen prestaciones sociales y ejercen en condiciones precarias, sin garantías laborales. 

Otros especialistas, como la antropóloga Mary L. Gray y el científico social Siddharth Suri, han denunciado que la salud mental de los etiquetadores de datos se ve afectada porque tienen jornadas laborales extenuantes, en un trabajo de corta permanencia y alta rotación. 

Quienes moderan contenido se exponen a altas dosis de publicaciones violentas: asesinatos, suicidios, pedofilia, accidentes y hasta canibalismo. Todo esto, sin la atención psicológica necesaria, puede producir episodios de ansiedad, depresión y trastorno de estrés postraumático.

Destacado: 
Diariamente, el 98% de los contenidos violentos son retirados de las plataformas por humanos. 
Fuente: Trabajo fantasma: cómo evitar que Silicon Valley construya una nueva subclase global

En 2022, The Bureau of Investigative Journalism investigó las condiciones de trabajo de uno de los principales centros de moderación de contenidos de TikTok de América Latina, ubicado en Colombia. Allí, un grupo de empleados denunció que les pagaban 10 dólares al día a cambio de ver más de 1.200 videos cortos en jornadas de 10 a 12 horas, seis días a la semana.

Algunos de los testimonios aseguran que se sienten “ansiosos y aterrorizados después de ver videos de personas comiendo animales vivos”, o que no pueden dormir al recordar aquel video de “dos sujetos sosteniendo piel y cartílagos que habían sido arrancados de rostros humanos”. 

Allan no tuvo que someterse a imágenes traumatizantes, pero desempeñaba otras labores muy desgastantes, tanto a nivel mental como físico. “Yo decía: ‘me estoy embruteciendo aquí dándole clic a la computadora’. Es un trabajo completamente repetitivo y sin ningún tipo de crecimiento”.

Decidió dedicarse al etiquetado de datos porque el pago era en dólares y “en ese momento la situación en Venezuela estaba bastante complicada”. Para ese entonces le pagaban entre 50 centavos y un dólar por cada tarea, dependiendo de la dificultad. Aun así, ganaba más que el salario promedio en su país. “El sueldo mensual en Venezuela era de 30 dólares, así que en un día podía hacer lo que otros hacían en un mes”, relata.

Por todo esto, la investigación del MIT concluye que el etiquetado de datos, lejos de ser una fuente digna de empleo, se convirtió en una nueva forma de explotación laboral. De hecho, aseguran que “la IA está creando un nuevo orden mundial colonial”.

La otra cara de la moneda

Lo paradójico de todo esto es que así como se creó este trabajo mal remunerado con el fin de atender las necesidades de las IA, también han nacido nuevas profesiones con excelentes salarios. Como la ingeniería de prompts, que empresas como Anthropic pagan entre 175 mil y 335 mil dólares al año. 

Los prompts son las instrucciones que se le dan a un modelo de lenguaje para generar textos o imágenes coherentes y relevantes. Sus ingenieros desarrollan habilidades para interactuar con las inteligencias artificiales. Trabajan en proyectos de aprendizaje automático que involucran sistemas de chatbots. Su función es mejorar la calidad del texto generado a través de la repetición y el análisis de datos. 

El ingeniero de prompts Carlos Orejuela explica que el enfoque “está en la pregunta y no en el resultado”.

La brecha salarial entre estas dos profesiones es enorme. Es un asunto complejo, dado que el etiquetado de datos debe hacerse muy bien para que la IA sea más precisa. En caso de que no se entregue correctamente la información, es posible que los carros autónomos no identifiquen bien los obstáculos del camino o que el reconocimiento facial falle, por ejemplo. 

Por lo tanto, aunque se podría automatizar el etiquetado de datos en un futuro, siempre se necesitará de los humanos. Como dice el propio ChatGPT, sin la supervisión de estos, el desempeño de las IA se verá limitado:

¿Qué hacer para mejorar las condiciones laborales de los etiquetadores de datos?

La pregunta entonces es: ¿por qué, si esta labor es tan esencial para el desarrollo y avance de la IA, no todas las empresas que prestan estos servicios ofrecen tratos más justos y humanos a sus colaboradores, a pesar de que se enriquecen con su trabajo? 

La respuesta es evidente. En palabras del economista y consultor tecnológico Samir Estefan, se trata de buscar “el ahorro al centavo”. 

A pesar de todo, hay empresas que aseguran brindar condiciones distintas, como es el caso de DignifAI, que contrata principalmente a migrantes venezolanos y a colombianos que vivían en Venezuela. 

De acuerdo con María Garcés, quien para el momento de esta entrevista era cabeza de operaciones de DignifAI, una de las garantías que le dan a sus colaboradores es “un salario digno”. “Si te vas a las estadísticas de la industria del etiquetado, hablamos de unos salarios incluso por debajo del dólar la hora. Nosotros nos hemos querido caracterizar por ser diferentes a eso y, dependiendo de la tarea, el pago está entre 2 y 20 dólares la hora. Siempre pagamos, al menos, un 30 % por encima del salario mínimo mensual en países de Latinoamérica”, explica. 

DignifAI no paga prestaciones sociales a sus etiquetadores. 

Entre los proyectos que ofrecen, algunos son de moderación de contenido, análisis de sentimiento o lenguaje tóxico, algo que María define como “tareas muy comunes en la parte de Inteligencia Artificial, donde tienes que ver muchas veces imágenes fuertes o leer textos racistas u homofóbicos”.

En aras de reducir el impacto negativo en la salud mental, dice, ofrecen un acompañamiento psicológico a sus colaboradores, quienes además tienen trabajadores sociales a su disposición. Asegura también que los entrenan en otras temáticas, como mercadeo digital, emprendimiento, community management, finanzas profesionales y personales.

Ingrid Hernández es una de las trabajadoras de esta compañía. Entró a finales de 2022 como etiquetadora de datos y en febrero de este 2023 fue ascendida a supervisora de un proyecto de análisis de sentimientos en texto. Antes de dedicarse a este trabajo era docente de Lengua y Literatura en su natal Venezuela, pero la situación en su país la hizo migrar a Colombia en busca de mejores oportunidades.

Aunque no ha podido ejercer su profesión directamente, asegura que en DignifAI ha aplicado un poco sus conocimientos al analizar textos, por lo que se siente satisfecha con sus condiciones laborales. “Solo se trabaja cuatro horas al día y, por lo menos en el caso de los anotadores, se gana más de lo que se estaría ganando en cualquier otro lugar por medio tiempo”.

Para María es necesario que todas las empresas de etiquetado mejoren las condiciones económicas de sus anotadores. “La industria está despertando hacia la ética de la inteligencia artificial, porque están en el ojo del huracán. Estamos en un buen momento para seguir haciendo ruido y dar a conocer la vida de estas personas que están al final de la escalera, para que se den esos cambios que se necesitan”.

Álvaro Montes está de acuerdo. Sin embargo, cree que el verdadero problema es que América Latina es una región de espectadores pasivos de la Cuarta Revolución Industrial.

“El problema no es solo resolver la situación laboral de estos migrantes venezolanos que etiquetan fotos. Claro, eso es lo justo, pero tenemos que salir del rol de consumidores para convertirnos en el Thor de la tecnología”, dice. De esta forma, considera que se respondería el problema de fondo, pues se crearían trabajos tecnificados que aportan al crecimiento de la región. 

“¿Queremos ser un continente que desarrolle tecnología y que tenga muchos ingenieros, técnicos, tecnólogos, matemáticos y científicos? —pregunta—, ¿o queremos repartidores de pizza y etiquetadores de datos bien pagados?”. Para él, la respuesta está en fortalecer la innovación para garantizar la soberanía tecnológica y dejar de ser los que importan tecnología para convertirse en quienes la producen.

¿Progreso humano o desempleo programado?

Otro de los debates tras la IA es: ¿qué pasará con los empleos que pueden ser replicados por estos sistemas? ¿Somos reemplazables? ¿Habrá despidos masivos?

Las respuestas llevan a dos posibles escenarios. Uno, en el que los trabajadores aumentan su productividad al ahorrar tiempo en dichas tareas. Y otro en el que los empleadores eliminan los empleos cuyas funciones pueden automatizarse.

Ambos escenarios implican una transformación del mercado laboral en la que los trabajadores deben ser capaces de usar las herramientas de IA, y los empleadores de crear nuevos cargos para implementar, ejecutar y supervisar la automatización.

Un estudio de OpenAI y la Universidad de Pennsylvania indica que “el 80% de la fuerza laboral de los Estados Unidos podría tener al menos el 10% de sus tareas laborales afectadas por la introducción de GPT, mientras que alrededor del 19% de los trabajadores pueden ver al menos el 50% de sus tareas afectadas”.

Al respecto, el consultor tecnológico Samir Estefan reflexiona: “¿Qué pasó con las señoras que tejían al comienzo de la primera Revolución Industrial? Llegaron los telares mecánicos y ellas dejaron de tejer, pero el telar mecánico generó una industria un millón de veces más grande con puestos nuevos y nuevas oportunidades. Aquí va a pasar exactamente lo mismo”. 

Estefanía Arias, Magíster en Inteligencia Artificial y Women Techmakers Ambassador de Google, explica que la IA debe contar con capital humano para funcionar. Por ejemplo, un proyecto para analizar radiografías necesita médicos que entrenen a la IA.  Pero incluso cuando esta lo asimile, será necesario que los profesionales supervisen los resultados. De esta manera los médicos no serían reemplazados, sino que tendrían una herramienta que les facilita el trabajo.

El estudio de OpenAI también explica que no todas las tareas de un trabajo pueden ser parcial o completamente automatizadas. Para aquellas que exigen análisis científico o pensamiento crítico, el factor humano es imprescindible.

Sin embargo, el avance de las IA sí puede suponer un desafío para los recién egresados. Los empleadores podrían preferir a las máquinas antes que, por ejemplo, a un programador junior que haga códigos sencillos y muy básicos. Esto no es algo que ya esté sucediendo, porque las IA “aún generan mal los códigos, pero cada vez tienen más sensibility, están más desarrolladas, y esto hace que las personas junior tengan que especializarse más para obtener un puesto en tecnología”, afirma Arias.

IA vs. Humano: Un vistazo al futuro inmediato

Los casos del locutor argentino Alejandro Graue y el estudiante venezolano de Ingeniería de Computadores Santiago De Viana dan pistas sobre lo que estaría por venir con el avance de la IA y sus impactos en los empleos.

IA vs. Locutor

Alejandro Graue tiene 37 años y es un locutor, actor de voz y dibujante argentino con 18 años de experiencia. Algunos de sus personajes son Austin Moon en Austin & Ally, Dipper Pines en Gravity Falls y Shaun Murphy en The Good Doctor.

A raíz del siguiente tuit, el 10 de enero de 2023 sería noticia en diferentes medios de comunicación, pero no por hacer uno de sus trabajos, como está acostumbrado, sino por la pérdida de uno de ellos.

Para Alejandro Graue, la IA “está lejos de poder reemplazarnos de manera realmente buena y efectiva en lo que tiene que ver con las emociones para actuación, para doblaje de series y de películas, pero sí hay muchos otros trabajos en los que indefectiblemente van a terminar reemplazándonos, como puede ser algún contestador telefónico, algún video institucional o la voz que escuchamos en el metro porque esas voces son muy lineales y despojadas de emoción”.

Estefanía Arias explica que, al menos por ahora, “la creatividad, el liderazgo y los sentimientos son cosas que la inteligencia artificial no puede igualar a nosotros los seres humanos”.

Escucha aquí su historia:

IA vs. Redactor

Santiago De Viana tiene 25 años y es un estudiante de Ingeniería de Computadores de la Universidad Politécnica de Madrid. Nació en Caracas y migró a España hace cinco años en busca de una mejor calidad de vida y para continuar con sus estudios.

Durante 2022 trabajaba como redactor en el proyecto Wikiciv, un manual sobre cómo construir civilizaciones desde cero. Hasta que el director decidió prescindir de él. Un par de meses después, Santiago descubriría que, al parecer, había sido reemplazado por ChatGPT.

Escucha aquí su historia:

Este es el mensaje que el director del proyecto le envió al equipo por Discord:

El mensaje contiene una captura de pantalla de una conversación con ChatGPT y agrega: “GPT-4 dime (creo correctamente) cómo descarburar acero sin acceso a oxígeno puro. Me pregunto si debería cambiar el enfoque a la preservación física, distribución y prueba de Wikiciv, ya que parece que GPT podrá escribirlo en gran medida”.

ChatGPT fue lanzado el 30 de noviembre de 2022. Pocas semanas después, Santiago recibió su última comisión. “Quizás, de no ser por ChatGPT o algo parecido, yo hubiera continuado posteriormente mi trabajo”, asegura.

Santiago De Viana denuncia que: “El problema que actualmente se está teniendo, al menos con la Wikipedia en español —pero es posible que también en otros idiomas— es que se están presentando bulos porque GPT genera información que es falsa. Tiene errores fácticos. Si las IA generan el contenido, pues los humanos dejan de hacerlo. Es muy necesario que los humanos se encarguen de revisar”.

Un continente con poca regulación

La región latinoamericana se encuentra en una situación de desequilibrio en cuanto a leyes laborales que resguarden a los trabajadores frente a la implementación de las inteligencias artificiales. 

Este panorama podría explicar por qué América Latina ha avanzado tan poco en leyes que regulen los impactos de las IA a nivel local. Sin embargo, hay un país que podría ser pionero en la región: Brasil. 

El gobierno brasileño presentó desde 2021 la EBIA (Estrategia Brasileña de Inteligencia Artificial), con la que espera eliminar las barreras que impiden la innovación en IA, invertir en investigación para su desarrollo y crear principios éticos en relación con el desarrollo y el uso de esta.

A pesar de la relevancia que tuvo en su momento, aún es un proyecto de ley. En un artículo publicado en 2022 por el abogado Michel Roberto, director de Políticas Públicas de la ONG Derechos Digitales, reflexiona sobre tres puntos a tener en cuenta del caso brasileño.

Primero, indica que los sistemas de IA pueden afectar todos los derechos humanos debido a los riesgos que presentan, como la expansión de la vigilancia, la discriminación y la pérdida de autonomía. Segundo, resalta que los dispositivos genéricos no son suficientes para proteger a las personas frente al avance de la IA, por lo que es necesario establecer límites, normas concretas y procedimientos adecuados. Y tercero, se enfoca en la necesidad de contar con un sistema de reparación que considere la responsabilidad civil y que permita limitar la implementación de sistemas que representen riesgos excesivos, a través de un análisis previo.

Roberto asegura que a pesar de que el proyecto de ley tiene algunos aspectos positivos, como el reconocimiento de la importancia de la transparencia y la rendición de cuentas en el uso de la IA, hay otros desafíos que no se contemplan.

El único país de América que realmente ha avanzado en el tema es Canadá. En 2019 creó el Consejo Asesor sobre Inteligencia Artificial, el cual asesora al Gobierno para avanzar hacia el liderazgo global en IA.

Asimismo, el gobierno de ese país está trabajando en un proyecto de ley conocido como C-27, que busca establecer “requisitos comunes para el diseño, desarrollo y uso de sistemas de inteligencia artificial, incluidas medidas para mitigar los riesgos de daño y resultados sesgados”. Este proyecto prohibiría prácticas específicas con datos y sistemas de inteligencia artificial que puedan resultar en un daño grave para las personas o sus intereses.

Además, Canadá fue uno de los primeros países en investigar a las empresas ChatGPT y OpenAI por uso indiscriminado de datos personales. Sin embargo, en el resto de la región la regulación sigue siendo deficiente.

Samir Estefan, también cofundador del portal tecnológico TECHcetera, se pregunta qué se está haciendo para, primero, mejorar las condiciones de los trabajadores de plataformas tecnológicas y de los etiquetadores de datos que se dedican a alimentar la IA, y segundo, si hay algún plan para contrarrestar el inminente desplazamiento temporal de la fuerza laboral. 

“Canadá sabe que muchas profesiones van a dejar de existir en los próximos diez años, así que se ha enfocado en preparar a su gente y en dar exenciones de impuestos y subsidios para que se entrenen y cambien de profesión. En cambio, no veo a ningún gobierno de América Latina poniéndole atención a este problema”, explica.

Los gobiernos, las empresas y las academias tienen una gran responsabilidad en el tema. Si se impulsa a que más personas tengan roles tecnificados y a que aprendan a desempeñar nuevas labores que no pueden ser automatizadas, la región se estaría blindando mejor frente al posible desempleo. Ya se ha visto antes con las primeras revoluciones industriales, el punto es ¿cómo nos estamos preparando para afrontar este reto? 

La conclusión de los expertos es que la inteligencia artificial sirve desde el punto de vista en el que se utilice. Así como puede ahorrarnos tiempo y hacer más sencillas nuestras tareas, también nos plantea riesgos muy serios, como las discusiones en torno a la ética, al impacto laboral y a la privacidad de la información. 

A fin de cuentas, son más las preguntas que las respuestas, pero el desafío está en prepararnos para aprovechar de la mejor manera estas nuevas tecnologías. ¿Estamos preparados?