Límite de Pista
El negocio de entrenar algoritmos: el trabajo invisible que sostiene la inteligencia artificial
Detrás de cada sistema de inteligencia artificial hay miles de personas que clasifican imágenes, textos y audios. Son los data workers, un eslabón clave y poco visible de la economía digital en América Latina, donde salarios bajos y precarización conviven con la expansión global de la IA.
La inteligencia artificial suele presentarse como una tecnología autónoma, capaz de aprender por sí sola y tomar decisiones complejas. Sin embargo, en su base existe una tarea intensiva en trabajo humano: el etiquetado de datos. Imágenes, audios, textos y videos deben ser clasificados manualmente para que los algoritmos aprendan a reconocer rostros, interpretar lenguaje o detectar patrones. Ese trabajo lo realizan los llamados data workers, una fuerza laboral globalizada, fragmentada y en gran parte invisible.
Según la Organización Internacional del Trabajo, el mercado del etiquetado de datos creció de forma acelerada en los últimos cinco años, impulsado por la expansión de modelos de lenguaje, sistemas de visión artificial y herramientas de automatización. Empresas tecnológicas subcontratan estas tareas a plataformas especializadas como Scale AI, Appen, Sama o Remotasks, que a su vez reclutan trabajadores en regiones con costos laborales bajos, entre ellas América Latina.
Quiénes son los data workers
En países como Argentina, Colombia, Venezuela y México, miles de personas realizan tareas de etiquetado desde sus hogares. La mayoría son jóvenes con estudios secundarios o universitarios incompletos, freelancers sin contrato laboral formal. Su trabajo consiste en marcar objetos en imágenes, transcribir audios, clasificar discursos de odio, evaluar respuestas de chatbots o entrenar sistemas de reconocimiento facial.
Investigaciones académicas de la Universidad de Oxford y la Universidad de Stanford señalan que este tipo de tareas requiere atención constante y criterios precisos, pero rara vez es reconocido como trabajo calificado. En muchos casos, los trabajadores desconocen para qué productos finales se utilizan los datos que procesan, lo que refuerza su condición de mano de obra anónima dentro de la cadena de valor tecnológica.
Cuánto cobran y cómo trabajan
Los ingresos varían según la plataforma y la complejidad de la tarea. En América Latina, los data workers suelen cobrar entre 1,5 y 4 dólares por hora, muy por debajo de los salarios del sector tecnológico en países desarrollados. El pago suele ser por tarea completada, sin estabilidad ni garantía de continuidad.
Además, no existen beneficios laborales como aportes jubilatorios, licencias pagas o cobertura médica. La OIT advierte que este modelo de trabajo reproduce esquemas de precarización similares a los de la economía de plataformas, con evaluación constante, penalizaciones automáticas y cancelación unilateral de cuentas sin explicaciones claras.
Riesgos psicológicos y éticos
Una parte significativa del etiquetado implica la exposición a contenido sensible: violencia extrema, abusos, discursos de odio o material perturbador. Estudios realizados por la Universidad de Cambridge documentaron síntomas de estrés, ansiedad y desgaste emocional en trabajadores que clasifican este tipo de datos durante largas jornadas.
A nivel ético, también se plantea una pregunta central: mientras las grandes empresas de IA obtienen valuaciones multimillonarias, quienes entrenan los algoritmos permanecen en condiciones frágiles y con escasa protección legal. Organizaciones de derechos digitales reclaman mayor transparencia, salarios justos y regulaciones específicas para esta nueva forma de trabajo.
El negocio de la inteligencia artificial no es solo código y servidores. Es, en gran medida, trabajo humano oculto. Reconocer a los data workers como actores centrales del ecosistema tecnológico es un paso necesario para discutir un desarrollo de la IA más justo y sostenible.
