Las noticias despampanantes de ChatGPT y las inteligencias artificiales parecen obnubilar con una sensación de miedo y oportunidad. Por detrás de los grandes anuncios, la trama ya conocida para quienes habitamos territorios una y otra vez colonizados: micro trabajos pagados al mínimo, desconocimiento de derechos sociales y la tendencia en aumento a tratar a las personas como máquinas. Una mirada feminista comunitaria es precisa para criticar y visibilizar este modelo que erosiona derechos.
Omar (27) es un migrante viviendo en algún lugar de Alemania. Hace unos años se desempeña como “trabajador de datos” y describe el espacio de trabajo con una imagen fácil de invocar: una oficina para call centers. Cuenta que la oportunidad laboral le llegó “de casualidad” a través su red de contactos y que lo ilusionó “hacer de internet un mejor lugar.” Hoy, cinco años después, lo peor que le pasa es su trabajo. “Se nos considera números y se olvidan por completo de la persona que hay detrás. Aquí trabajamos con contenidos sensibles y no recibimos el trato que eso implica.”
Las “trabajadoras de datos” son aquellas personas que ocupan puestos relacionados con plataformas de anotación y entrenamiento de datos para Inteligencia Artificial. Por tanto, de la mano del investigador Matheus Viana Braz, profesor del Departamento de Psicología de la Universidad del Estado de Minas Gerais (UEMG) y coordinador del Laboratorio de Trabajo, Salud y Procesos de Subjetivación – LATRAPS) quien realiza investigaciones sobre el trabajo precario detrás de la cadena productiva de la Inteligencia Artificial, delinearemos mejor este tipo de perfiles. “Los y las trabajadoras realizan microtareas que incluyen la categorización de imágenes, la clasificación de anuncios, la transcripción de audio y video, la evaluación de anuncios, la moderación de contenidos en redes sociales, la verificación de información, el etiquetado de puntos de interés anatómicos, el escaneo de documentos, la mejora de resultados en buscadores, entre otros. Las tareas mejor pagadas están relacionadas con la moderación de contenidos pornográficos y violentos en las redes sociales” explicita el investigador.
A lo largo de una cadena de correos electrónicos Omar comparte que lo que más le da fuerzas es la buena relación con sus colegas de trabajo, que se volvieron sus amigues, quiénes no necesariamente son fanáticos de las tecnologías como él. Destaca que sus condiciones laborales difieren de lo que se espera de un trabajo con sede en Alemania. “Nos tratan como a agentes de un call center. El salario y el hecho de que sólo tengamos 20 días de vacaciones son muy atípicos para las condiciones locales, en general nuestras condiciones de trabajo no son comparables a las alemanas.” Acerca del contenido sensible que tiene que evaluar y el impacto de los datos sobre su emocionalidad detalla que existe un equipo de psicólogos para asistirles “pero apenas se utiliza porque ni yo ni mis compañeros lo encontramos especialmente útil. He tenido pesadillas por contenido autolesivo que he visto y nuestro equipo de psicólogos no me ayudó realmente, más bien intentó presentar la empresa de forma positiva. Me transmitieron que tengo suerte de poder trabajar en una empresa que es tan estupenda.”
He tenido pesadillas por contenido autolesivo que he visto y nuestro equipo de psicólogos no me ayudó realmente, más bien intentó presentar la empresa de forma positiva. Me transmitieron que tengo suerte de poder trabajar en una empresa que es tan estupenda.
Milagros Miceli dirige el grupo de investigación sobre Datos, Sistemas Algorítimicos y Etica en el Weizenbaum-Institut. También trabaja como investigadora en el Instituto DAIR, donde reflexiona sobre cómo implicar a las comunidades de trabajadoras y trabajadores de datos en la investigación sobre Inteligencia Artificial. La consultamos para entender con más detalle las condiciones de trabajo de quienes están por detrás de estas promesas de revolución tecnológica. “La precarización se lleva a la máxima potencia. Las personas empleadas son manejadas por un algoritmo que es totalmente opaco, que no tiene forma de ser apelado. Una a un jefe o una jefa le puede decir, ‘esto me parece injusto’ y, por supuesto, a riesgo de que te despidan o de perder el trabajo pero mínimamente uno que tiene la capacidad y el derecho a oponerse.”
Para Omar y sus colegas no hay con quién hablar, si te sacan del trabajo en base a una “baja performance,” no hay nadie a quien preguntarle por qué esto pasó. La respuesta es fría y dura: dada por el algoritmo. Destaca Miceli que se observa “la pérdida de lo humano” en una cuestión que es definitoria para la supervivencia del trabajador o de la trabajadora.
Naturaleza de los trabajos artificiales
Un cerebro transparente sostenido por un androide, los colores predominantes son el azul y el acero, las imágenes transmiten la levedad del espacio exterior, la higiene de los robots que no sudan. No obstante, la realidad de Omar como muchas otras trabajadoras que están por detrás de estas escenas futuristas de cerebros brillantes es mucho más opaca.
Matheus Viana Braz nos invita a observar cómo dichas imágenes se asocian a pensar la producción masiva de datos, así como las rápidas conexiones que hacemos con conceptos como el aprendizaje profundo, aprendizaje automático, las Redes Neuronales Artificiales con grandes empresas o startups tecnológicas, donde trabajan analistas de datos, ingenieras de software y otros expertas cuyo papel es diseñar arquitecturas de datos capaces de automatizar soluciones tecnológicas y generar valor para sus accionistas. “Sin embargo, nos resulta difícil cuestionarnos dónde comienza esta cadena productiva y cuál es el origen de estos datos. Este es un tema fundamental, porque para que exista la Inteligencia Artificial, existe una cantidad importante de mano de obra precaria en esta cadena productiva.”
El ciclo de los trabajos de las y los moderadores comienza con una promesa que al poco tiempo se desdobla como falsa. Isabella Waltz (25) a sus 21 años ingresó a una empresa contratada que daba servicios a Google: “Encontré el trabajo en LinkedIn. El título era ‘Agente de Detección de Confianza y Seguridad,’ y me llamó la atención porque la descripción del trabajo hablaba de que implicaba mucha investigación que sonaba interesante. No vi nada respecto de la moderación de contenidos en la oferta de trabajo, y en mi entrevista me preguntaron si me sentía cómoda tratando con contenidos estresantes, pero no me dieron ningún detalle sobre cómo de gráfico sería el contenido o cuánto tiempo tendría que dedicar a ese contenido.”
Los relatos coinciden en que las condiciones de contratación cambian a fuerza de la sobre carga de trabajo, la escasez de claridad en los objetivos y la falta de asistencia de supervisores del trabajo. Tareas monótonas, que a veces se pide realizar sin mediar preguntas, especialmente cuando se trata de embarrarse en imágenes de la más alta virulencia. Miceli lo apalabra: “Cuando decimos se le pide a los y las trabajadoras que actúen como máquinas porque el trabajo es repetitivo, no es una metáfora. De hecho las instrucciones, en uno de los estudios que hicimos, donde analizábamos más de 200 órdenes que le daban a los trabajadores constatábamos que había momentos en los que se decía, ‘Tienes que contestar tal cosa, pensar como lo haría un chatbot.’ Aparece el fenómeno inverso de la “personificación,” se trata más bien de la imitación de lo maquínico: solicitar a la empleada hacerse pasar por una inteligencia artificial. “Muchas instrucciones eran del tipo ‘si falla el chat y tiene que intervenir un trabajador humano se le pide que conteste de forma binaria,’ literal: contesta como una máquina.”
Los relatos coinciden en que las condiciones de contratación cambian a fuerza de la sobre carga de trabajo, la escasez de claridad en los objetivos y la falta de asistencia de supervisores del trabajo.
Para la ex moderadora de contenidos de Google, Isabella Waltz, oír hablar de cómo afectará la IA a los puestos de trabajo es una experiencia que dista de lo que ella vivió cuando le pagaban 16 dólares por hora que resultaban escasos para el costo de vida en Texas, Estados Unidos. Se sabe que les trabajadores en Kenia cobraron menos de $2 dólares la hora por educar a la super estelar tecnología detrás de ChatGPT. Waltz afirma que se repite la narrativa sensacionalista de que los robots sustituirán a los puestos de trabajo humanos pero que hay que resaltar que “en realidad es que la IA y los algoritmos casi siempre dependen de mano de obra mal pagada para desarrollar y perfeccionar estas tecnologías. La mayoría de mis amigos se sorprendieron cuando se enteraron del trabajo que estaba haciendo y desconocían por completo la prevalencia de la mano de obra subcontratada en la industria tecnológica.”
Con el ojo en América Latina
Si bien América Latina no ocupa uno de los primeros lugares entre los países con mayor mano de obra empleada en este sector, la tendencia va en aumento y adquiere cualidades específicas ya que la mayor parte de la población no cuenta con un profundo conocimiento del idioma inglés y esto significa que se dan diversos arreglos locales para poder introducirse como trabajadora de datos.
En investigaciones recientes realizadas del LATRAPS (UEMG), constataron, por ejemplo, que Brasil ocupa una posición central en la cadena de suministro humano global para la producción de tecnologías inteligentes, por medio de la oferta de mano de obra barata, subutilizada y precaria en plataformas globales de microtareas, comparte Viana Braz. El investigador amplia que “en la cadena de producción de toda IA que se desarrolla en el mundo, el microtrabajo implica extraer y generar datos, reducido a un servicio y pagado por pieza/tarea, hecho en plataformas digitales, controlado y organizado por gestión algorítmica. Más que eso, se trata de actividades que requieren baja calificación y complejidad (como clasificar expresiones faciales, rotular puntos anatómicos de interés, transcribir audio y video, moderar contenidos, etc.), mal remuneradas (los trabajadores reciben centavos de Dólar o Reales por cada tarea realizada), llevado a cabo al margen de la informalidad, sin ninguna protección social o laboral. Encontramos más de 50 plataformas en operación en Brasil, con millones de trabajadores brasileños trabajando regularmente.”
En realidad es que la IA y los algoritmos casi siempre dependen de mano de obra mal pagada para desarrollar y perfeccionar estas tecnologías.
Estos cambios que trae el microtrabajo y que sostiene la base de la cadena productiva de cualquier aprendizaje automático que se realiza en la actualidad es, en efecto, un trabajo uberizado. Porque, parafraseando al activista-académico Trebor Scholz: en vez de ayudarnos a compartir la economía del crecimiento, solo deja que nos repartamos las sobras. “Esto significa que el trabajo precario detrás de la producción de IA se concibe como un servicio, pagado por pieza/tarea, mal remunerado (hay tareas que pagan hasta 0,1 centavos por trabajador), realizado sin regulación alguna, sin protección social y laboral. Quizás este sea uno de los pocos mercados en el mundo que está conectado globalmente, con una fuerza laboral trabajando 24/7, sin ninguna regulación,” destaca Viana Braz.
Hoy cada contexto presenta preocupaciones diferentes según el país, sus historias y legislaciones. Comparte Miceli que “en Argentina los y las trabajadoras que he entrevistado en algún momento han pedido que se las emplee en relación de dependencia, para dejar de ser freelance y lo consiguieron. Pero estamos hablando de una empresa específica y no de todas.” La investigadora resalta que en países como Bulgaria los y las trabajadoras peleaban para mantener su independencia y no obtener contratos con registro oficial.
Para entender de manera interseccional el asunto aún faltan datos. Si bien las investigaciones en Brasil todavía no permiten delimitar el impacto de los marcadores de raza, sí hay indicadores importantes sobre la interferencia de marcadores de territorio, clase, género y nivel educativo. “Primero, nuestra investigación sugiere que las disparidades de género que atraviesan el mercado laboral también se reproducen allí. Las mujeres que trabajan en plataformas parecen tener más personas dependientes (especialmente niños) que los hombres, además de dedicar más tiempo diariamente a trabajar en plataformas que los hombres.”
A la vez, Viana Braz destaca que las madres, especialmente, trabajan en plataformas por más tiempo y con mayor frecuencia, pero por períodos de tiempo más cortos, “lo que posiblemente indica que su tiempo de ocio o descanso ahora está siendo utilizado como trabajo en plataformas de microtareas. En nuestra investigación, por ejemplo, encontramos un caso en el que una mujer realizaba tareas durante la noche mientras amamantaba a su hijo recién nacido. El microtrabajo, por tanto, representa un tercer turno de trabajo para estas mujeres, que ahora tienen su tiempo aún más fragmentado.”
Tácticas de resistencia artesanales
Tareas repetitivas, trabajo con imágenes de contenido sensible, monitoreo constante y medición de rendimiento según métricas opacas. Omar describe que es muy común que si alguien tuvo que salir a tomar aire o librar otro día por que se sintió sobrepasado, el contenido en cuestión se pone en fila de espera en la que “usted se vuelve más y más embotado como persona porque verá el mismo contenido que otra persona apartó.” Isabella Waltz cuenta, por su lado, que tuvo problemas con uno de sus jefes: “No formaba bien a los nuevos empleados, por lo que tuve que hacer mucho trabajo adicional con ellos para mantener la calidad del equipo. Esto era muy estresante, ya que Google podía rescindir nuestro contrato en cualquier momento si la calidad de nuestro trabajo disminuía. También trataba mal a las mujeres de la oficina, sobre todo a las de color. Dos de nuestras nuevas empleadas, mujeres latinas, me contaron que se mostraba hostil con ellas cuando intentaban hacer preguntas sobre temas en los que no habían recibido la formación adecuada.”
Encontramos un caso en el que una mujer realizaba tareas durante la noche mientras amamantaba a su hijo recién nacido.
A pesar de la dureza de estos trabajos, les investigadores consultados, sostienen que existen tácticas de solidaridad que emergen en la masa de trabajadoras, en especial de aquellas que trabajan de manera remota. “En Venezuela las trabajadoras y trabajadores se organizan mucho en foros de internet, como grupos de Facebook o grupos de Telegram. Y la resistencia pasa por cosas micro pero que cambian la perspectiva de los trabajadores. Por ejemplo: ayudarse a entender ciertas tareas cuando las actividades se tornan difíciles debido a que la mayoría de las tareas son en inglés, y estos no son grupos de trabajadores que sean hablantes de inglés nativos. Entonces primero hay que entender qué es lo que el cliente está pidiendo, identificar a clientes que no pagan, o que pagan poco.”
Hasta el momento, no hay experiencias de sindicalización en este mercado en el mundo aunque sí hay combate desde diferentes cooperativas y nuevas formas de organización que desafían la uberización del mundo. En este sentido, la primera gran experiencia de movilización colectiva en el mercado de entrenamiento de datos de IA fue impulsada por Lilian Irani y Six Silberman a principios de 2010. Esta experiencia derivó con la construcción de Turkopticon, una comunidad que buscaba reequilibrar la asimetría de poder e información existente en Amazon Mechanical Turk. Turkopticon funciona como una extensión (plug-in) vinculada a AMT, donde las y los trabajadores divulgan y evalúan a los solicitantes de tareas según criterios de generosidad, comunicabilidad, equidad y reactividad. Esto ayuda a evitar valoraciones negativas y facilita la búsqueda de empleadores que ofrezcan precios más justos y tareas más ventajosas. El sistema también tiene su propio foro y la posibilidad de emitir informes.
Mientras sigan siendo los hombres blancos cis de Silicon Valley que ganan cinco veces más que nosotras los que siguen creando las tecnologías, vamos a seguir estando en problemas.
Por último, Miceli argumenta que una mirada feminista de la crisis que atravesamos con el advenimiento de las promesas de “máquinas superpoderosas” se tiene que atrever a decir “esto no nos sirve, estas tecnologías no están pensadas conmigo, con mis comunidades.” Entonces nos invita a pensar qué tecnologías nos servirían a nosotres y nuestras comunidades. “No son preguntas retóricas si no llamados a la acción que son importantes, porque mientras sigan siendo los hombres blancos cis de Silicon Valley que ganan cinco veces más que nosotras los que siguen creando las tecnologías, vamos a seguir estando en problemas.”
En este desierto de androides color plateado sobre fondos azules y trabajadoras que ponen de manera descarnada el cuerpo y la emocionalidad, es menester seguir denunciando el destrato de las big tech. Es preciso rescatar el meme que apareció hace días, bordado a mano rezaba “viva la inteligencia artesanal.” Fortalecernos ante el desgarro que provoca la profundización de la precarización, pasar de la indignación a juntar fuerzas de manera comunitaria, colectiva y ciberfeminista para ampliar los imaginarios y observar cómo construimos estrategias de cuidado, gozo y enfrentamiento como tecnologías. Para no encandilarnos de frente al intento de borrar a las personas que laten por detrás de los algoritmos.
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