Reciben pagos mínimos y se exponen a contenido perturbador: Los "fantasmas" humanos que ayudan a entrenar a la IA
Se trata de personas que pueden recibir centavos de dólar por horas de trabajo y no tienen contención psicológica pese a tener que exponerse a imágenes sensibles constantemente.
Detrás del auge de la inteligencia artificial generativa —capaz de redactar textos, reconocer imágenes o mantener conversaciones— existe una enorme fuerza laboral invisible. Miles de trabajadores en distintas partes del mundo se dedican a clasificar, etiquetar y revisar datos que sirven para entrenar los algoritmos que hacen posible estas tecnologías. Su trabajo sostiene a los sistemas más avanzados del sector, pero rara vez se les reconoce o se les garantiza condiciones laborales dignas.
En países como Kenia o Colombia, estos "anotadores de datos" pasan horas frente a pantallas identificando imágenes violentas o revisando otro tipo de contenido perturbador, a cambio de pagos mínimos y sin protección social. Muchos de ellos enfrentan jornadas extenuantes e incertidumbre.
Mientras las grandes empresas tecnológicas invierten miles de millones en el desarrollo de la IA, la precariedad de quienes la hacen posible sigue siendo una realidad global. La falta de regulación, la subcontratación en cadena y la opacidad en las condiciones laborales alimentan un modelo que algunos ya califican como "la nueva esclavitud digital". Frente a ello, comienzan a surgir movimientos sindicales y códigos de conducta que buscan visibilizar a estos trabajadores y exigir un trato justo en la era de la automatización.
¿Quiénes son los trabajadores detrás de la IA generativa y qué condiciones tienen?
Son personas que clasifican, etiquetan y anotan datos —imágenes, textos o sonidos— para entrenar algoritmos de inteligencia artificial.
Muchos de ellos viven en países con menos recursos, como Kenia o Colombia, aunque este trabajo también se está expandiendo a Estados Unidos y Europa, con sueldos más elevados.
Su labor puede implicar tareas emocionalmente duras, como identificar y recortar imágenes sensibles y escenas violentas, sin recibir apoyo psicológico.
"Tienes que pasarte el día mirando cadáveres" y "hacer zoom en las heridas" para recortarlas y ayudar a la IA a identificar estas imágenes, explica a AFP Ephantus Kanyugi, keniano de 30 años, que etiqueta imágenes para entrenar algoritmos desde 2018.
Ephantus Kanyugi, miembro de la Data Lalebers Association en Kenia. | Data Labelers Association
Reciben pagos bajísimos. Según Kanyugi, se trata de "la esclavitud moderna": en Kenia la compañía Remostakis paga alrededor de 0,01 dólares por una tarea que puede durar horas.
Oskarina Fuentes, una venezolana que realiza esta labor en Colombia, percibe entre 5 y 25 centavos de dólar por labor.
Pueden trabajar entre 18 y 20 horas diarias, seis días a la semana, desarrollando problemas físicos y psicológicos como visión afectada, dolor de espalda, ansiedad o depresión, según Kanyugi, quien preside la Data Labelers Association, que cuenta con unos 800 miembros en Nairobi.
Se consideran "fantasmas" del sistema, ya que su trabajo es esencial pero invisible para el público general, de acuerdo a Fuentes.
¿Qué empresas están detrás de este sistema de subcontratación?
Grandes tecnológicas como Meta, Microsoft, OpenAI, Anthropic y el Departamento de Defensa de Estados Unidos subcontratan tareas de anotación a empresas especializadas.
Una de las principales compañías es Scale AI, en la que Meta ha invertido más de 14.000 millones de dólares; tiene filiales como Remotasks y Outlier.
Outlier ofrece trabajos mejor remunerados (30 a 50 dólares por hora) para expertos en áreas como biología, programación o idiomas raros.
Pexels
Remotasks, en cambio, paga sueldos extremadamente bajos a los trabajadores en Kenia.
Scale AI enfrenta múltiples denuncias en Estados Unidos por trabajo no remunerado, exposición a contenidos traumáticos y falta de medidas preventivas.
Otras firmas subcontratistas incluyen GlobalLogic, que trabaja con Google, y SurgeAI, asociada con Anthropic, también acusadas de malas condiciones laborales.
¿Qué denuncias y conflictos han surgido?
Los empleados acusan a las plataformas de no pagarles, de despidos arbitrarios y explotación laboral.
Oskarina Fuentes asegura que una de las plataformas que la empleaba le debía unos 900 dólares (tres meses de trabajo) después de una actualización en el sistema de pago.
Algunos han tenido que procesar contenidos sensibles como preguntas sobre suicidio, cómo envenenar o matar a alguien, sin la debida protección emocional.
En Kenia, la Data Labelers Association planea demandar a Remotasks por cortar el acceso a la plataforma sin pagar lo adeudado.
En Estados Unidos, empleados de GlobalLogic fueron despedidos tras denunciar diferencias salariales y reclamar mejores condiciones.
Las empresas suelen escudarse en acuerdos de confidencialidad y en declarar a los trabajadores como autónomos, lo que los deja sin derechos laborales ni protección social.
¿Qué iniciativas o respuestas se han planteado para mejorar las condiciones?
En Kenia, la Data Labelers Association prepara un código de conducta que busca: establecer contratos formales con remuneración justa; y garantizar el derecho a descansos, libertad de asociación y apoyo psicológico.
En Estados Unidos y Europa surgen sindicatos y movimientos como el Alphabet Workers Union o UNI Global Union, que exigen salarios justos y condiciones dignas.
Ejemplo de un software de etiquetado de datos. | Neptune
Algunas empresas como Anthropic y OpenAI afirman contar con códigos de conducta que exigen seguridad, remuneración equitativa y respeto a los derechos laborales.
Sin embargo, expertos como el sociólogo Antonio Casilli advierten que estos trabajadores siguen siendo un "subproletariado digital" sin reconocimiento legal.
En Europa, pese a la aprobación de normas sobre IA, no hay mención específica a los "trabajadores del clic", lo que deja vacíos legales importantes.
Activistas y sindicalistas reclaman que esta labor sea reconocida como un empleo formal, con derechos equivalentes a cualquier otro oficio.
Ephantus Kanyugi, miembro de la Data Lalebers Association en Kenia. | Data Labelers Association
Pexels
Ejemplo de un software de etiquetado de datos. | Neptune
