Trabajo Remoto y Precarización: Las ‘Fábricas de IA’ llegan a Argentina

El surgimiento de empresas como Remotasks en Argentina revela una nueva cara de la economía digital: la fabricación artesanal de datos para alimentar la Inteligencia Artificial. Aunque prometen flexibilidad y pago en dólares, la realidad de los ‘taskers’ se enfrenta a la precarización laboral y la incertidumbre de ingresos en un sistema que deslocaliza y degrada el trabajo humano.

La primera pregunta que aparece en el monitor de la computadora al momento de realizar una entrevista de trabajo puede resultar algo desconcertante, pero es un sutil indicador del desembarco de nuevas formas de trabajo en Argentina.

Remotasks ofrece desde su anuncio escrito completamente en inglés la atractiva posibilidad de trabajar de forma remota, con horarios flexibles y pago semanal en dólares, exigiendo el simple cumplimiento de un mínimo de 20 horas semanales sin competencias específicas más que un adecuado uso del idioma local oral y escrito.

El proceso resulta en apariencia sencillo: después de completar información alrededor de la velocidad de internet que se posee, la calidad de audio y algunas preguntas y respuestas relativamente simples se procede a realizar un curso (no remunerado) como puerta de acceso a la primera tarea paga.

¿De qué trabajo se trata entonces? El proceso de reclutamiento de fuerza de trabajo se orienta a engrosar las filas de las novedosas “fábricas de Inteligencia Artificial”. 

Aunque resulte contraintuitivo, la Inteligencia Artificial, que concentra una parte importante del debate público por sus implicancias y potenciales transformaciones sobre la vida social, requiere de niveles ultra intensivos y extensivos de trabajo humano.

Lejos de ser un proceso completamente automatizado que aprende por su cuenta o a partir de las interacciones que proporciona el mismo uso, la existencia de la Inteligencia Artificial tal y como la conocemos actualmente demanda enormes cantidades de trabajo humano: hombres y mujeres que pasan horas y horas identificando objetos en imágenes y videos, seleccionando y clasificando palabras o posibles respuestas o etiquetando elementos que componen un objeto muchas veces desconocido por el propio trabajador.

Para ser más precisos, la IA adquiere conocimiento al identificar pautas en vastos volúmenes de información, pero previamente estos datos deben ser organizados y categorizados por seres humanos.

Es un tipo de trabajo terriblemente tedioso, repetitivo, con órdenes que se modifican y se complejizan al ritmo que la tarea avanza. Como el gigantesco tendido de cables submarinos que atraviesa los océanos para proveer de wifi al planeta, el desarrollo tecnológico en apariencia etéreo requiere de mucha, muchísima materialidad de los territorios y los cuerpos.

El hecho de que estos trabajadores sean reconocidos como “taskers” (por la realización de “tareas”, tasks en inglés) expresa no sólo la forma en la que se oculta el trabajo humano tras la apariencia de objetividad y automatización que provee la idea de IA, sino también la degradación de un trabajo complejo a la simple sumatoria de “tareas”. Por otro lado, el tipo de tareas de entrenamiento que realizan los trabajadores tiende a revelar demasiado del proyecto en desarrollo, por lo cual se tiende a exigir estricta confidencialidad.

Pero incluso si los trabajadores quisieran contar de qué se trata su trabajo, cuentan con pocos elementos porque las tareas se desagregan a niveles sorprendentes y en la mayoría de los casos no saben de qué se trata el proyecto del cual son parte fundamental. 

Si bien el aviso publicado por Remotasks anuncia que el propósito de la convocatoria es efectivamente el entrenamiento de modelos de IA generativos, ninguna de las empresas que se encarga de proporcionar estos grandes volúmenes de datos manufacturados artesanalmente por trabajadores de bajos salarios a nivel global se caracteriza por su transparencia.

Según la exhaustiva investigación de Josh Dzieza^[1] para The Verge,  Remotasks es la filial orientada a los trabajadores de Scale AI, un gigante proveedor de datos con sede en Silicon Valley que cuenta entre sus clientes con OpenAI (Chat GPT) y el ejército de los Estados Unidos. Sin embargo, ni Remotasks ni el de Scale AI hacen mención el uno del otro en sus respectivos portales.

La investigación señala también lo deliberadamente difícil de mapear que resulta la cadena de suministro que abastece a los gigantes de Silicon Valley con datos manufacturados, pero en definitiva quienes proveen datos a Google, Microsoft y OpenAI son subcontratistas de fuerza de trabajo con oficinas que podrían ser callcenters, como CloudFactory con sede en Kenia y Nepal.

El resultado es la imposibilidad de estimar la cantidad de fuerza de trabajo global que requiere actualmente la IA, pero los cálculos hablan de millones con el potencial de convertirse en miles de millones.

Ahora bien ¿Qué significa que las fábricas de IA hayan desembarcado en Argentina? Las empresas de este tipo no requieren de demasiada infraestructura, lo cual las vuelve fácilmente deslocalizables para migrar hacia países que les permitan reducir sus costos operativos. Remotask abandonó Kenia en el 2022 y los rumores entre los trabajadores indicaban que se desplazaban hacia Nepal, India o Filipinas, pero lo cierto es que están en Argentina.

Es un trabajo que cambia constantemente, que se automatiza y se reemplaza con nuevas necesidades de nuevos tipos de datos, y aunque pueda parecer una línea de montaje tradicional -y en muchos sentidos lo sea- se reconfigura permanentemente implicando altos grados de incertidumbre para los trabajadores.

Pero la inseguridad constitutiva del tipo de trabajo no se detiene en el tipo de tareas o en la permanente amenaza de deslocalización, los ingresos que ofrecen varían enormemente según el país, pero también según el día, el tipo de tarea y la disponibilidad de trabajadores conectados para realizarla.

Una misma tarea puede pagarse desde centavos de dólar hasta hasta decenas, y pueden tomar desde minutos hasta muchísimas horas. Cuando Remotask llegó a Kenia los trabajadores ganaban un promedio de entre 5 y 10 dólares la hora, y al momento de irse, la compañía había logrado pagarles entre 1 y 3 dólares.

En Argentina la misma compañía ofrece actualmente 9,7 dólares la hora pero el ingreso total resulta completamente impredecible y los foros que utilizan los trabajadores para comunicarse con sus supervisores y entre sí están repletos de mensajes de trabajadores disponibles para trabajar y desesperados por la falta de tareas (y, en consecuencia, de ingresos).

El trabajo a destajo exige que la tarea se complete totalmente antes de poder desconectarse para que sea válida (y por lo tanto cobrable) y, si bien el máximo exigible son 15 horas de trabajo continuo, la forma repentina en que las tareas aparecen y desaparecen genera casos extremos. Un testimonio afirma haber estado 36 horas sin parar “etiquetando” rodillas y codos sin haber sabido nunca con qué propósito.

No resulta extraño que un país como Argentina, con altas tasas de alfabetización, bajos salarios y un gobierno determinado a hacer del país un territorio para la acumulación de capital vía saqueo, aparezca como destino atractivo para este tipo de empresas.

Pero, como siempre, la posibilidad de estas empresas de extraer enormes ganancias de la explotación de la fuerza del trabajo sin ofrecer las más mínimas garantías de seguridad e ingresos depende, en última instancia, de la organización que seamos capaces de darnos los trabajadores.

^[1] La investigación de Josh Dzieza junto con el testimonio de un trabajador que ingresó recientemente en la compañía son los principales insumos de la presente nota.

Ana Loustaunau, Socióloga