300 €/hora por entrenar la IA que te despedirá: así funciona el Uber del conocimiento

"Cuando vas a la sede de OpenAI en California, tienen una oficina majestuosa de varios pisos. Luego vas a Kenia y la gente que subcontrata la compañía vive en casas de hojalata. Viven en sitios tan pobres que no saben cuándo van a volver a comer. No se les paga bien por el tipo de trabajo que hacen, en muchos casos menos de dos dólares la hora”. Así retrataba Karen Hao, autora de El Imperio de la IA: Sam Altman y su carrera para dominar el mundo, la paradoja que se esconde tras la tecnología de moda.

Mientras en Silicon Valley se vive una guerra de salarios en la que algunas multinacionales han llegado a ofrecer 100 millones de dólares al año como cebo para captar talento, la situación es muy diferente cuando uno se fija en las subcontratas que emplean estas firmas en países de África o Sudamérica.

Durante años, el desarrollo de la inteligencia artificial generativa y otras tecnologías se sostenía sobre una fuerza laboral invisible y muy barata, encargada de limpiar, etiquetar y moderar los datos que luego alimentaban los algoritmos y los modelos de lenguaje. Una muestra de lo importante que han llegado a ser estos ‘riders’ de los datos es que Meta pagó 14.300 millones por el 49 % de Scale AI, una compañía que ofrece estos servicios y que también ha deslocalizado su mano de obra. De paso, Zuckerberg fichó a su fundador y lo convirtió en el pope de la IA de la casa con un fin: conquistar la inteligencia artificial general.

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Pero es probable que quede poca cera en esta vela. Así lo advierten voces como Yann LeCun, hasta hace poco jefe científico en Meta y uno de los padres del aprendizaje profundo, que, entre otros motivos como pueden ser la arquitectura de los modelos, señala que uno de los problemas que la inteligencia artificial tiene para avanzar es la mala calidad de los datos.

Hay una pequeña startup que supo leer esto antes que nadie. Se llama Mercor. Su planteamiento es sencillo: en lugar de gestionar ejércitos de etiquetadores, conecta a modelos de lenguaje con profesionales de alta cualificación que estén dispuestos a alquilar su cerebro por horas. Desde consultores hasta abogados, economistas o filósofos. Todos los que trabajan para esta firma entrenan sistemas de IA para que se parezcan a ellos.

La idea parece haber convencido a los inversores y mecenas de la industria tecnológica, que han elevado su valoración hasta los 10.000 millones a pesar de la juventud de la startup y de sus fundadores. Brendan Foody, Adarsh Hiremath y Surya Midha, que se conocieron en el instituto, tienen apenas 22 años. Es más, han superado el récord histórico de Mark Zuckerberg, que alcanzó el estatus de unicornio con Facebook a los 23 años.

La empresa no hubiese salido nunca a la luz si no fuese por la fundación de Peter Thiel, que otorga 100.000 dólares a jóvenes que despuntan a cambio de que abandonen la universidad para emprender. Foody, Hiremath y Midha oyeron esos cantos de sirena y la apuesta les salió bien.

Hoy, estos tres veinteañeros dirigen una empresa que paga unos 2 millones de dólares diarios a una red de 30.000 expertos, según sus propias declaraciones. Su vida, según confiesan, se limita a la oficina hasta las 10:30 de la noche, seis días a la semana. Han identificado una grieta crítica en el sistema industrial: mientras que gigantes como Goldman Sachs se resisten a entregar sus datos a los laboratorios de IA por miedo a que los algoritmos automaticen sus propios servicios, Mercor ha encontrado la llave maestra para entrar por la puerta de atrás: el conocimiento que reside en la cabeza de sus ex empleados.

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La estrategia de Mercor es tan brillante como agresiva. Tal y como admitió Brendan Foody en el foro TechCrunch Disrupt, la startup conecta a antiguos trabajadores de bancos de inversión y grandes bufetes con los desarrolladores de IA que buscan automatizar esas industrias. "Sus clientes no quieren darles datos para automatizar grandes partes de sus cadenas de valor, por lo que necesitan contratar a contratistas que hayan trabajado en esas empresas y que comprendan esos flujos de trabajo", reconoció Foody.

Es, en la práctica, una filtración masiva y remunerada de propiedad intelectual humana. Mercor funciona como un mercado de talento de altísima cualificación donde los salarios no bajan de los 95 dólares por hora, pero puestos especializados como los de radiología pueden llegar a los 375 dólares.

Jay Katoch, un consultor con décadas de experiencia que colabora con la firma, describe al Financial Times una experiencia casi académica. Su trabajo consiste en plantear retos complejos a la máquina para observar cómo responde el modelo y corregir su lógica. Es un proceso de "maestro humano y aprendiz de IA", donde el experto pule el razonamiento del algoritmo hasta que este es capaz de replicar la intuición y el juicio de un veterano del sector.

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Sin embargo, detrás de los cheques de 300 dólares la hora se esconde una trampa de futuro. Ya hay voces que dicen que los que trabajan en Mercor están aceptando lucrativos trabajos temporales para entrenar a la tecnología que los dejará fuera del mercado.

La falta de protección para los trabajadores que etiquetan y preparan datos de alta calidad para la IA es un peligro que está sobre la mesa. Al no participar en los ingresos generados por los modelos que ayudan a construir, están cediendo el valor de su propia mano de obra futura, lo que reduce de manera permanente su potencial de ingresos y seguridad laboral. Según el economista Tano Santos, en una entrevista con El Confidencial, el impacto de la IA “será enorme y rápido”, y esto genera una obsolescencia del conocimiento muy intensa: “Una cosa es ser obsoleto físicamente por la edad, y otra es que tu capital humano de años de universidad y experiencia sea obsoleto de un día para otro”.

La preocupación por el impacto de la IA no se limita a quienes trabajan en estas tareas: el riesgo de desempleo masivo es real y se extiende a sectores tradicionalmente considerados seguros frente a la automatización. Santos señala que, aunque estos cambios pueden ser positivos para la productividad, “son malos socialmente”. Los empleos administrativos en finanzas y servicios profesionales, por ejemplo, podrían verse seriamente afectados por la expansión de la inteligencia artificial.

Estos avisos también han sido pronunciados por Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic. Hace unos días publicó un ensayo en el que analizaba y reflexionaba sobre el rápido avance de la inteligencia artificial y cómo está a punto de cambiar la sociedad con una rapidez sin precedentes. Si el ritmo de mejora exponencial se mantiene, los modelos podrían superar en pocos años las capacidades humanas en la mayoría de los ámbitos cognitivos, alterando de manera profunda los mercados, las profesiones y la estructura misma del empleo.

La llegada de estas máquinas no solo transforma tareas, sino que redefine lo que significa invertir años en educación y experiencia: millones de trabajadores podrían ver cómo su conocimiento acumulado se vuelve obsoleto en cuestión de meses, enfrentándose a un futuro donde la velocidad y la eficiencia de los algoritmos deciden el valor de su trabajo mucho antes de que lo hagan las instituciones o la sociedad. Según Amodei, la humanidad recibirá un poder tecnológico descomunal sin haber desarrollado todavía los mecanismos éticos, políticos y sociales para gestionarlo, un desequilibrio que podría tensar hasta límites insostenibles la estabilidad laboral y social.

Frente a este horizonte sombrío, Foody mantiene la confianza ciega del fundador de Silicon Valley. Repite ese mantra tan popular y repetido en los últimos dos años de un futuro de "superabundancia" donde los humanos solo tendrán que hacer las tareas una vez para crear una rúbrica que la IA ejecutará infinitamente. En su visión, el trabajo del mañana consistirá en gestionar ejércitos de agentes inteligentes para realizar tareas de mayor nivel.

Pero la realidad presente es una carrera armamentística. Mercor ya se enfrenta a una demanda por parte del gigante Scale AI, que los acusa de robar secretos comerciales a través de exejecutivos. Mientras los tribunales deciden y los fundadores de 22 años siguen acumulando riqueza, miles de expertos en todo el mundo continúan sentándose cada mañana frente a sus pantallas para enseñarle a una máquina todo lo que saben, confiando en que, cuando el alumno supere al maestro, todavía quede un lugar para ellos en la mesa.