Mientras millones de personas conversan con ChatGPT, Claude o Gemini, detrás de la aparente autonomía de estos sistemas opera una extensa red de humanos. La inteligencia artificial no solo transforma el empleo: también crea una nueva clase de trabajadores encargados de entrenar las máquinas que podrían sustituirlos
La escena parece salida de una película de ciencia ficción, pero es bien real. Un periodista redacta ejemplos para que una inteligencia artificial (IA) aprenda a escribir mejor. Un abogado construye casos ficticios para que un chatbot perfeccione sus respuestas legales. Un guionista elabora historias destinadas a entrenar sistemas que algún día competirán por los mismos encargos que antes recibía él.
La narrativa dominante sobre la inteligencia artificial suele concentrarse en servidores, algoritmos y centros de datos. Sin embargo, detrás de cada respuesta generada por un chatbot existe una infraestructura menos visible: miles de personas que leen, clasifican, corrigen, evalúan y producen información para que esas herramientas funcionen.
Dos investigaciones publicadas recientemente por 404 Media y The Verge permiten asomarse a esa realidad. Juntas describen una industria multimillonaria que depende de trabajadores humanos para alimentar y perfeccionar modelos que muchas veces se presentan como cada vez más autónomos.
La primera revelación toca un asunto sensible: la privacidad. Según documentos internos obtenidos por 404 Media, OpenAI emplea cientos de contratistas encargados de revisar conversaciones reales de usuarios de ChatGPT. Su misión consiste en evaluar respuestas, detectar errores y ayudar a entrenar futuras versiones del sistema.
La práctica no resulta del todo nueva dentro del sector de la inteligencia artificial. Lo llamativo radica en la escala y en la naturaleza de los contenidos revisados.
Los contratistas reciben solicitudes auténticas realizadas por usuarios. Luego, deben resumir qué intenta obtener la persona, analizar varias respuestas generadas por la IA y calificarlas según diferentes criterios de calidad.
OpenAI afirmó a 404 Media que aplica filtros para eliminar información personal antes de que esos contenidos lleguen a los revisores humanos. Sin embargo, la propia compañía reconoce que el sistema puede cometer errores y dejar escapar datos sensibles.
El estudio también señala que algunos mensajes contienen detalles íntimos sobre la vida de los usuarios. Después de todo, muchas personas utilizan estos sistemas como asistentes personales, orientadores emocionales o herramientas de trabajo.
Para quienes imaginan una interacción exclusiva entre humano y máquina, el hallazgo introduce una cuestión bien inquietante: ¿cuántas personas podrían terminar viendo parte de aquello que creemos haber compartido únicamente con un chatbot?
OpenAI sostiene que los usuarios pueden impedir que sus conversaciones se utilicen para mejorar los modelos mediante la desactivación de una opción específica en la configuración. No obstante, esa función permanece activada por defecto en los planes gratuitos, Plus y Pro, y la mayoría de los usuarios, probablemente, no se molestan en revisarla.
La práctica tampoco parece exclusiva de OpenAI. Anthropic confirmó a 404 Media que emplea revisión humana para mejorar Claude, mientras que Google advierte en Gemini que algunas conversaciones guardadas pueden ser revisadas por personas para perfeccionar la IA.
La segunda investigación amplía la mirada y muestra quiénes construyen realmente el conocimiento de estos sistemas.
Durante años se habló de la inteligencia artificial como una tecnología alimentada por enormes cantidades de datos obtenidos de internet. Esa explicación sigue siendo cierta, pero ya no basta. Los modelos actuales necesitan algo más valioso: conocimiento humano especializado.
Empresas como Mercor, Scale AI y Surge AI reclutan abogados, científicos, programadores, profesores, economistas, periodistas y profesionales de numerosos sectores para generar datos de entrenamiento.
Su trabajo adopta formas diversas. Algunos redactan respuestas ideales para preguntas complejas. Otros elaboran listas de criterios que permiten juzgar si una contestación resulta correcta o útil. También existen especialistas dedicados a diseñar preguntas capaces de hacer fallar a los modelos, con el propósito de descubrir sus debilidades.
A menudo desconocen, incluso, qué compañía utilizará el material que producen. Los contratos de confidencialidad y la fragmentación de tareas dificultan que los trabajadores comprendan el alcance completo de los proyectos en los que participan.
Lo irónico es que muchos de esos expertos provienen precisamente de sectores afectados por la automatización. The Verge recoge el caso de una periodista que perdió oportunidades laborales debido al auge de herramientas generativas y terminó entrenando sistemas similares a aquellos que habían reducido la demanda de su trabajo. También aparecen productores audiovisuales, diseñadores y escritores que encontraron en el entrenamiento de IA una fuente de ingresos temporal.
«Me están entregando una pala para cavar mi propia tumba», resumió uno de los trabajadores citados por la publicación.
La inteligencia artificial suele presentarse como una tecnología destinada a reemplazar tareas humanas. Sin embargo, las investigaciones sugieren una realidad más compleja. Antes de sustituir ciertos empleos, la IA necesita absorber el conocimiento acumulado por quienes los desempeñan.
Cada nueva capacidad del modelo requiere ejemplos, correcciones, evaluaciones y supervisión humana. Incluso, los sistemas más avanzados continúan dependiendo de personas que detectan errores, revisan respuestas y producen los datos que sostienen su aprendizaje.
La profesora Sarah T. Roberts, de la Universidad de California en Los Ángeles, compara este descubrimiento con el momento en que los protagonistas de El mago de Oz descubren al hombre oculto detrás de la cortina.
Quizá, esa imagen describa mejor que cualquier gráfico el estado actual de la revolución tecnológica.
Detrás de cada respuesta instantánea, de cada conversación aparentemente mágica y de cada promesa sobre una inteligencia artificial capaz de hacerlo todo, permanece una multitud de trabajadores invisibles.
La próxima vez que un chatbot responda en segundos una pregunta compleja, conviene recordar que la inteligencia artificial todavía no surge únicamente de los chips y los algoritmos. También nace del tiempo, la experiencia y el conocimiento de miles de seres humanos que siguen trabajando entre bastidores, aunque rara vez aparezcan en la pantalla.
