Jonathan, que vive en Washington DC, fue despedido en enero de este año. Mientras buscaba trabajo en LinkedIn, recibió un mensaje en el que le ofrecían 40 dólares por hora para capacitar a sistemas de inteligencia artificial, con la posibilidad de trabajar a tiempo completo. Jonathan, que, como todos los que aparecen en este artículo, pidió que se le permitiera usar un seudónimo o su nombre de pila para hablar abiertamente de sus experiencias, vio el trabajo como un buen trabajo secundario mientras decidía cuál sería su próximo paso en su carrera.
El proceso de solicitud, con una empresa llamada Outlier, fue rápido. Jonathan tuvo una breve reunión por Zoom con un reclutador, completó algunas pruebas de escritura y fue agregado a un gran canal de Slack. El trabajo implicaba escribir ensayos sobre temas inusuales, como por ejemplo, cómo las montañas son buenos padres o calificar contenido generado por IA.
Pero los problemas se acumularon rápidamente. A pesar de las promesas de trabajar 40 horas a la semana, Jonathan descubrió rápidamente que solo había trabajo por la mitad de ese tiempo. A veces, a mitad de una tarea, tenía que parar para recibir de 30 a 60 minutos de capacitación no remunerada.
Las discrepancias salariales también se convirtieron en un problema. Una vez, Jonathan usó un cronómetro mientras trabajaba y registró cuatro horas, pero Outlier registró poco menos de dos horas. Solo le pagaron $49, incluso menos de lo esperado. Cuando buscó ayuda de los gerentes en Slack, le indicaron que enviara un ticket, que no recibió respuesta.
“Fue realmente frustrante descubrir qué cuenta y qué no”, afirma.
Finalmente, Jonathan fue asignado a un nuevo grupo, pero no encontró trabajo durante varios días. Sin saber si lo estaban penalizando o si simplemente no había trabajo, desde entonces dejó de buscar tareas, desanimado por la experiencia.
Ahora, dice, “ni siquiera sé qué obstáculos tengo que superar”.
Para enseñar a la nueva generación de potentes modelos de IA se necesitan enormes cantidades de datos y ejércitos de humanos, cuya retroalimentación a los modelos ayuda a mejorar sus resultados. Esto se logra mediante técnicas que incluyen el aprendizaje supervisado, que implica enseñar a la IA a partir de textos generados por humanos, y el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana, o RLHF, en el que la IA aprende de cómo los humanos evalúan sus respuestas.
Outlier es uno de los empleadores más grandes de esta nueva fuerza laboral de capacitación remota en IA, prometiendo a los solicitantes que a través de su plataforma pueden «recibir capacitación paga en IA de vanguardia en su propio horario» y «dar forma a la próxima generación de IA con su experiencia». La empresa matriz de Outlier, Scale AI, con sede en San Francisco, dice que está construyendo la » fundición de datos » necesaria para la IA. Cofundada en 2016 por el director ejecutivo Alexandr Wang , Scale AI, ha conseguido grandes contratos con OpenAI, Google y el Pentágono, y ha recaudado $ 1.6 mil millones de dólares de inversores como Meta, Amazon y Nvidia, lo que la valora en casi $ 14 mil millones. Los contratos de IA también han impulsado a otras empresas de datos, incluidas DataAnnotation Tech, xAI, Surge AI y SuperAnnotate, todas las cuales han estado reclutando ejércitos de trabajadores remotos para enseñar a los sistemas informáticos cómo parecer más humanos.
Sin embargo, para los trabajadores, las recompensas de entrenar a la IA pueden ser esquivas. Las entrevistas con 10 contratistas actuales y anteriores de Outlier en Estados Unidos y Canadá revelan una economía de trabajo temporal plagada de una maraña vertiginosa de problemas, que incluyen problemas técnicos y de comunicación, horarios impredecibles, tarifas inconsistentes e impagos.
Los riesgos del trabajo se pusieron de manifiesto la semana pasada, cuando Scale AI despidió silenciosamente a unos 1.300 contratistas sin previo aviso. La empresa, que también cerró abruptamente algunas de sus operaciones a principios de este año, dijo que el número de despidos fue inferior a 65. «Debido a un cambio en la estrategia comercial, Scale redujo su plantilla de contratistas remotos», dijo un portavoz a Inc., que fue el primero en informar sobre los recortes. «Esta reducción no fue un despido y no afecta a los empleados de Scale a tiempo completo».
Esta invisibilidad de la fuerza laboral subcontratada es particularmente preocupante. Mientras los titulares anuncian despidos en las principales empresas tecnológicas, el impacto en la vasta red de contratistas y trabajadores eventuales a menudo pasa desapercibido y no se registra. A medida que empresas como Scale AI ajustan rápidamente sus operaciones en respuesta a las presiones del mercado, los efectos dominó sobre esta fuerza laboral en la sombra podrían ser sustanciales, aunque en gran medida ocultos a la vista del público.
“Estos trabajadores son extremadamente vulnerables”, afirma Jonas Valente, investigador postdoctoral del Proyecto Fair Work en el Oxford Internet Institute.
Travis, de Ontario, experimentó de primera mano los cambios en las escalas salariales y las oportunidades laborales inconsistentes en Outlier. Inicialmente, lo contrataron a través de una agencia de contratación por 55 dólares la hora, pero dice que su tarifa se ajustó rápidamente a 41 dólares para alinearse con las tarifas latinoamericanas, ya que en ese momento vivía en la República Dominicana.
Su experiencia dio un giro cuando surgieron problemas de verificación de identidad, lo que lo obligó a regresar a Canadá para volver a cargar su documentación después de dos meses. Al resolver esto, descubrió que su tarifa había bajado nuevamente a $35 por hora.
A pesar de sus esfuerzos por resolver el problema internamente, lo que incluyó presentar reclamos y comunicarse con los líderes del equipo, Travis tuvo dificultades para recibir el salario que le debían, que según él ascendía a aproximadamente $3,600. Los fondos faltantes significan que depende de sus tarjetas de crédito y tiene dificultades para pagar la medicación para la epilepsia de su hijo.
La disrupción se intensificó cuando Scale AI terminó abruptamente su relación con la agencia de contratación que había contratado a Travis, dejando a muchos trabajadores en el limbo. Si bien a algunos, incluido Travis, se les ofrecieron puestos directos en Outlier, la transición no fue nada fácil. Ahora consulta Outlier «solo con fines de entretenimiento».
“Nunca volvería a trabajar con ellos”, afirma. “Mi vida es demasiado estresante”.
Scale AI se negó a hacer comentarios sobre las experiencias individuales de los trabajadores en esta historia. Pero un portavoz de Scale AI dijo en un comunicado que «están trabajando continuamente para mejorar la experiencia de los trabajadores». La cantidad de tareas disponibles, dijeron, «fluctúa según las necesidades de nuestros clientes, y la mayoría de los trabajadores eligen trabajar en tareas durante 5 a 10 horas a la semana». Los retrasos o interrupciones en los pagos «son poco frecuentes y ocurren principalmente en casos de información de pago incorrecta (como no proporcionarla o enviar información incorrecta de la cuenta de PayPal) y/o evidencia de actividad fraudulenta», dijo el portavoz.
Además, “los trabajadores tienen múltiples canales para hacer preguntas y recibir asistencia, incluidos equipos de asistencia las 24 horas, los 7 días de la semana, canales de debate comunitarios con moderadores especialmente capacitados y una línea directa para denunciar sus inquietudes de forma anónima”.
Dos fuentes de esta historia habían recurrido a los equipos de soporte en busca de ayuda, sin éxito. Cuando se les pidió más detalles sobre la línea directa de Outlier, el portavoz se disculpó por «la confusión en la nomenclatura de la línea directa, ya que no todas las líneas directas son el número de teléfono tradicional». Para informar inquietudes, dijeron, «se indica a los colaboradores que envíen tickets de soporte a través de su cuenta de Outlier o se comuniquen con los diversos correos electrónicos de soporte que se ofrecen, lo que se puede hacer de forma anónima si se desea».
Los costos de escala: salarios más bajos, cierres abruptos
Fundada en 2016, Scale AI comenzó contratando trabajadores extranjeros, en África, India y Filipinas, para etiquetar imágenes de empresas de conducción autónoma y visión artificial, por aproximadamente $1 a $2 por hora. La revolución de la IA generativa que comenzó en noviembre de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT ha ampliado el trabajo de la empresa, ayudando a clientes como OpenAI y Microsoft a refinar y probar varios sistemas de IA generativa, incluidos los modelos que está desarrollando el Pentágono . Este trabajo más nuevo a menudo implica ajustar los modelos, lo que requiere que los trabajadores brinden comentarios de alta calidad y específicos del contexto sobre los resultados de la IA, califiquen la relevancia y precisión de las respuestas y, a veces, generen contenido escrito por humanos para comparar.
A diferencia de la anotación de datos anterior, este trabajo requiere que Scale contrate a trabajadores con mayor nivel educativo radicados en EE. UU. y Canadá, ya que exige una comprensión matizada del contexto cultural, los modismos y el uso sutil del lenguaje que los hablantes nativos de inglés están mejor equipados para proporcionar.
Esta nueva fuerza laboral, a menudo con títulos avanzados, es más cara y gana entre 20 y 40 dólares, lo que ha contribuido a una caída de los márgenes brutos de la empresa, del 59% al 49% entre 2022 y 2023, según datos financieros obtenidos por The Information .
Para controlar los costos, informó el medio en junio, la compañía dijo a los inversores que ha estado utilizando herramientas para identificar automáticamente «expertos más eficientes» para entrenar modelos y confiando en datos generados por computadora para aumentar el trabajo humano.
También ha estado recortando salarios: en abril, muchos contratistas de Outlier recibieron un correo electrónico en el que se les anunciaba que estaba recortando los salarios por el tiempo obligatorio que dedicaban a la capacitación para las tareas; un trabajador le dijo a The Information que su nueva tarifa era de $17 por hora. Un mes después, la empresa anunció su última ronda de financiación, que recaudó $1.000 millones de inversores, entre ellos Amazon y Meta, lo que elevó su valoración a $14.000 millones.
El impacto de los esfuerzos de Scale por ahorrar costos parece ser de largo alcance. A principios de marzo, RemoteTasks, otra subsidiaria de Scale AI, cerró abruptamente en Kenia, Pakistán y Nigeria, y suspendió las nuevas inscripciones en Tailandia, Vietnam y Polonia, informó Rest of World . La empresa no ofreció ninguna explicación a los trabajadores, pero luego le dijo a Rest of World que los cierres se debieron a «protocolos de seguridad mejorados» y atribuyó su falta de notificación a los trabajadores a «errores operativos».
El cambio se produce tras años de quejas y acusaciones por parte de los trabajadores de Remotasks sobre un trabajo inconsistente e impredecible por salarios bajos y, a veces, impagos. El pasado mes de septiembre, Scale AI abordó los “malentendidos y caracterizaciones erróneas” en torno a Remotasks, tras las acusaciones generalizadas contra la empresa por salarios bajos y no pagados.
“Nos asociamos con la Coalición Global por un Salario Digno, y nuestros economistas realizan análisis salariales trimestrales que tienen en cuenta una serie de factores, incluidos los costos locales de alquiler, atención médica y transporte, para garantizar una compensación justa y competitiva”, señala el comunicado.
Para los contratistas más nuevos de Scale en Estados Unidos y Canadá, los problemas suenan familiares. Incluso cuando el trabajo continúa y los pagos llegan a tiempo, los contratistas expresan una letanía de quejas en publicaciones de Reddit , LinkedIn, Glassdoor y Medium . Los problemas que surgen una y otra vez tienen que ver con las reducciones de tarifas, el trabajo impredecible y la falta de orientación por parte de los supervisores.
Trabajar para algo
No todo el mundo está tan frustrado como para irse o haber abandonado la plataforma. Ashley, que vive en Texas, empezó a trabajar para Outlier por 40 dólares la hora como segundo empleo (es profesora de secundaria). Aunque disfrutaba del trabajo y lo encontraba “bastante sencillo”, los cambios en la plataforma han hecho que el trabajo secundario parezca inestable. Cuando la empresa redujo el salario, dice que muchos trabajadores se sintieron frustrados.
“Para algunos, este es su único ingreso, por lo que estaban más molestos que otros”, dice. “Todavía tengo un trabajo de tiempo completo y un segundo ingreso de mi esposo. Para mí, es simplemente dinero extra para pagar nuestras deudas de tarjetas de crédito y agregar a nuestra cuenta de ahorros”.
Jane, que vive en el Medio Oeste, empezó a trabajar para Remotasks hace un año aproximadamente como trabajo a tiempo parcial mientras estudiaba para obtener un título universitario. Al principio, podía trabajar unas 20 horas a la semana sin problemas, pero ahora es más difícil conseguir un trabajo estable.
Jane, que ahora trabaja en Outlier, destacó varios problemas, entre ellos los frecuentes cambios en las normas y estándares de los proyectos, los recortes repentinos de puestos y la falta de una comunicación clara por parte de la empresa. Los trabajadores a menudo se sienten infravalorados y que sus preocupaciones no son escuchadas, afirma.
A pesar de estos desafíos, Jane sigue trabajando para Outlier, aunque ahora está buscando otras oportunidades. Enfatizó la necesidad de una mayor transparencia y un mejor trato a los trabajadores, y señaló cómo el rápido crecimiento de la empresa y las contrataciones constantes han provocado problemas internos y una alta rotación de personal.
“Es muy difícil, especialmente cuando ni siquiera te consideran un empleado”, dice Jane. “Esperan que sus contratistas independientes tengan muchos requisitos laborales”.
El cambio hacia la economía gig
Benjamin Shestakofsky, profesor adjunto de sociología en la Universidad de Pensilvania, considera que el surgimiento de la capacitación laboral en inteligencia artificial en el país encaja en tendencias más amplias en el trabajo de enriquecimiento de datos. Señala que, a medida que la inteligencia artificial ha avanzado, las empresas están abandonando las plataformas de trabajo colaborativo indiferenciadas para adoptar acuerdos laborales más estructurados.
“En términos más generales, hemos visto que este trabajo de enriquecimiento de datos ha sido organizado cada vez más por empresas de subcontratación tradicionales”, explica Shestakofsky. Estas empresas brindan a los trabajadores capacitación y supervisión, creando lo que él llama “relaciones laborales más arraigadas”.
Si bien estos acuerdos pueden ofrecer algunos beneficios a los trabajadores, como salarios potencialmente más altos y más estables, Shestakofsky advierte que los empleos a menudo siguen siendo precarios. Señala que la demanda de trabajo puede ser poco fiable y que la estructura multidimensional de la subcontratación puede generar opacidad, lo que dificulta que los trabajadores aborden los problemas.
Shestakofsky también ve un paralelismo con otros empleos de la economía informal basados en plataformas, y señala cómo los ciclos de financiación de capital de riesgo pueden afectar las condiciones de los trabajadores. A medida que las empresas pasan de demostrar su concepto a demostrar rentabilidad, a menudo existe presión para reducir los costos. «El enfoque cambia de esta prueba de concepto a mostrarnos que se puede conseguir que estos trabajadores nos muestren cómo se puede monetizar esto», explica.
Respecto de la relación entre empresas de IA como Scale AI y sus principales clientes, como OpenAI y Facebook, Shestakofsky dice que esta dinámica puede generar una presión a la baja sobre los salarios, ya que los grandes clientes esperan descuentos a gran escala.
“Si Scale depende de esos clientes, eso les da a esas empresas mucha influencia”, afirma.
Esos clientes y el resto de la industria tecnológica podrían estar experimentando su propia presión para reducir costos. OpenAI podría perder hasta $5 mil millones este año debido a los enormes costos de entrenamiento de sus sistemas de IA, según The Information . Recientemente, Alphabet vio caer sus acciones después de un desempeño mediocre de IA en sus últimos resultados. Después de los últimos dos años de despidos tecnológicos , una desaceleración en la IA podría seguir afectando los empleos, incluso para este tipo de trabajadores digitales, según Valente. Las empresas pueden terminar los contratos con empresas como Scale AI y mudarse a otras plataformas y utilizar un grupo diferente de trabajadores.
“Esas empresas dicen que los trabajadores tienen flexibilidad”, afirma. “Pero, al fin y al cabo, son las empresas las que tienen la flexibilidad para gestionar la fuerza laboral”.
Eso incluye a trabajadores como Stephen, un graduado de la carrera de inglés de Nueva York en 2021, que luchó por conseguir un trabajo que le permitiera tener algún tipo de carrera como escritor. En marzo, vio una oportunidad en Outlier y decidió dejar su trabajo actual en el sector de servicios para aprovecharla.
“Me pareció divertido interactuar con ChatGPT”, dice Stephen. “Cuando me contrataron como redactor sénior, pensé: ‘Eso suena genial, necesitaba un trampolín real. Esta es mi manera de entrar’”.
La promesa de ganar entre 35 y 40 dólares por hora como redactor senior parecía la oportunidad perfecta. Sin embargo, la realidad se impuso rápidamente. El salario se redujo a entre 17 y 25 dólares por hora, según el proyecto. Se redujeron los salarios de formación y tuvo que ser reasignado con frecuencia.
“No tenía a nadie a quien recurrir”, explica. “Sentía que molestaba a la gente con preguntas porque no recibía prácticamente ninguna orientación. Me prometieron una cierta cantidad de dinero y me cambiaron de trabajo constantemente”.
A pesar de que al principio le gustaba el trabajo, Stephen se enfrentó a calificaciones inconsistentes por parte de los revisores y largos períodos sin tareas. Ahora se encontraba ganando menos que en su trabajo anterior y luchaba por mantenerse a sí mismo y ayudar a cuidar a sus padres.
“Outlier me hizo ilusiones”, dice. “Siento como si me hubieran prometido algo y me lo hubieran quitado”.
A pesar de su decepción, Stephen sigue interesado en la IA. Después de todo, dice, “la IA necesita la intervención humana. No puede aprender por sí sola”.
