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Las impresionantes capacidades de la IA han captado la atenci¨®n del mundo, llevando a muchos a imaginar ¡ªcon emoci¨®n o inquietud¡ª el tipo de futuro que traer¨¢ esta "inteligencia artificial". Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnolog¨ªa potencialmente transformadora, en ¨²ltima instancia, el impacto de la IA en el mundo depender¨¢ de las decisiones que tomen los seres humanos. Por acci¨®n o por inacci¨®n, son las personas, y no las m¨¢quinas, quienes determinar¨¢n c¨®mo ser¨¢ la sociedad del ma?ana. En cuanto a las consecuencias econ¨®micas de la IA, preocupa especialmente c¨®mo podr¨ªa utilizarse para alterar los mercados laborales, eliminar puestos de trabajo y aumentar la desigualdad. Aunque las tendencias actuales de la automatizaci¨®n hacen que estos resultados sean inquietantemente plausibles, no son inevitables.

En este momento cr¨ªtico, tenemos una oportunidad ¨²nica de elegir un camino diferente, guiando la trayectoria de la IA de una manera que empodere a los trabajadores. Hay un tema de especial importancia que ha recibido escasa atenci¨®n del p¨²blico: las decisiones que adoptamos sobre c¨®mo se desarrolla la IA. Las decisiones adoptadas durante el proceso de desarrollo reflejan los valores de la sociedad y, a su vez, definen los valores que se incorporan a los modelos de IA resultantes. El proceso representa as¨ª un punto clave de intervenci¨®n para crear una IA que beneficie a todos, incluidos los trabajadores.

Parad¨®jicamente, la narrativa sensacionalista en torno a la construcci¨®n de una tecnolog¨ªa potencialmente capaz de razonar como los humanos a veces pasa por alto el hecho de que la inteligencia y la raz¨®n humanas son fundamentales para entrenar, construir y mantener modelos de IA que resulten ¨²tiles. Estos sistemas pretenden emular nuestro comportamiento y la forma en que adoptamos decisiones, pero la capacidad de la IA para imitar a los humanos solo es posible porque el modelo aprende de ellos. Esto ocurre durante el desarrollo de un modelo de IA, cuando el criterio, las opiniones y la actividad del ser humano se reflejan en forma de datos. Aunque internet ha generado un gran volumen de datos relacionados con la actividad humana y social, esos datos no est¨¢n clasificados ni estructurados de forma que resulten adecuados para entrenar modelos de IA. Para llenar este vac¨ªo, se ha contratado a millones de personas de todo el mundo, conocidas como "trabajadores de enriquecimiento de datos", para clasificar, etiquetar, anotar, enriquecer y validar los conjuntos de datos sobre los que se construyen los modelos de IA.

La industria de la IA debe pasar de "acceder a los datos" a crear conjuntos de datos, y esto requiere mano de obra.

Los trabajadores de enriquecimiento de datos realizan una gran variedad de actividades, como etiquetar im¨¢genes radiol¨®gicas para crear modelos de IA para la detecci¨®n del c¨¢ncer; etiquetar publicaciones da?inas e inapropiadas en internet para crear algoritmos de moderaci¨®n de contenidos o hacer menos nocivos los resultados de los grandes modelos ling¨¹¨ªsticos; etiquetar v¨ªdeos grabados a personas conduciendo para entrenar a los veh¨ªculos "sin conductor"; editar los resultados de los grandes modelos ling¨¹¨ªsticos para mejorar su usabilidad; y muchas m¨¢s. Este esfuerzo masivo, global y colectivo para entrenar la IA permite obtener modelos que representan la inteligencia humana conjunta de todos los que han aportado su juicio en forma de datos. Para los usuarios, el verdadero valor de la IA es el acceso que proporciona a este gran repositorio de inteligencia humana, que puede utilizarse para ayudarnos a adoptar decisiones y resolver problemas.

Sin embargo, el papel fundamental que desempe?an los colaboradores humanos en la creaci¨®n de modelos de IA de alta calidad no se corresponde con el trato y la remuneraci¨®n que reciben estos trabajadores. En lugar de celebrar y reconocer la importancia cr¨ªtica de la inteligencia humana para impulsar los avances de la IA que han cautivado nuestra imaginaci¨®n, el trabajo de enriquecimiento de datos sigue estando infravalorado, mal pagado y menospreciado. En consonancia con las tendencias generales de externalizaci¨®n, gran parte de este trabajo se realiza en pa¨ªses de bajos ingresos del Sur Global, donde se pueden pagar salarios m¨¢s bajos. Adem¨¢s de los bajos salarios y la incertidumbre salarial, los trabajadores de enriquecimiento de datos se enfrentan a la falta de beneficios, al da?o psicol¨®gico que supone revisar contenidos nocivos, a la falta de poder para reclamar la mejora de sus condiciones, a flujos de trabajo impredecibles, a elevados costes de transacci¨®n de equipos y otras formas de apoyo para hacer posible su trabajo y, en general, a condiciones precarias. Si bien podemos ver que las precarias condiciones a las que est¨¢n sometidos estos trabajadores se ajustan a tendencias hist¨®ricas y econ¨®micas m¨¢s generales y negativas, no son caracter¨ªsticas inherentes al trabajo en s¨ª y pueden cambiarse.

Parte de la dificultad de mejorar las condiciones de los trabajadores de datos radica en la necesidad de un reconocimiento m¨¢s generalizado de que el trabajo en datos es, indudablemente, trabajo. Muchos de los primeros avances de la IA surgieron del acceso a los datos generados por la actividad habitual de los usuarios de internet y de su utilizaci¨®n. Hemos visto, y seguiremos viendo, una mayor demanda de conjuntos de datos de mayor calidad a medida que la industria intenta crear modelos m¨¢s avanzados de IA que aspiran tanto a un razonamiento similar al humano como a una creatividad de nivel humano. La industria de la IA debe pasar de "acceder a los datos" a crear conjuntos de datos, y esto requiere mano de obra. Se est¨¢ contratando a m¨¢s artistas, escritores y personas con conocimientos especializados para que ayuden a crear modelos de IA m¨¢s especializados. A medida que estos modelos m¨¢s avanzados se crean y se distribuyen ampliamente, se nos brindan interesantes oportunidades de acceder, aprender y utilizar los conocimientos de otros, captados por la IA.

A medida que las contribuciones humanas impulsan el crecimiento de la industria de la IA, debemos adaptar nuestra comprensi¨®n de lo que constituye el trabajo en la econom¨ªa de la IA y c¨®mo los diferentes tipos de trabajo generan valor y deben ser valorados. Si construimos un ecosistema de IA que valore adecuadamente esas contribuciones humanas, tendremos la oportunidad de construir una econom¨ªa m¨¢s equitativa en la que m¨¢s personas se beneficien de los avances de esta tecnolog¨ªa. Aunque no cabe duda de que la IA tiene el potencial de transformar la econom¨ªa mundial, nosotros tenemos el poder de dise?ar una econom¨ªa que permita que el desarrollo de esta tecnolog¨ªa atienda mejor a los intereses de la sociedad.

Para crear los medios que permitan reinventar la econom¨ªa de la IA y orientar su desarrollo de manera que genere resultados positivos para las personas y el planeta, debemos controlar m¨¢s la forma en que se desarrolla la IA y dirigir las intervenciones en consecuencia. Actualmente, apenas nos preocupamos por los trabajadores que se dedican al enriquecimiento de datos. Reconocer la gran cantidad de trabajo humano necesario para construir la IA eclipsar¨ªa relatos m¨¢s apasionantes sobre la construcci¨®n de m¨¢quinas capaces de pensar como un ser humano. Se ha hecho mucho hincapi¨¦ en los resultados de la implantaci¨®n de la IA, a diferencia del an¨¢lisis m¨¢s mundano e intencionado de nuestro enfoque para el desarrollo de esta. Este ¨¦nfasis en la implantaci¨®n puede contribuir a nuestra tendencia a ignorar a las personas que est¨¢n detr¨¢s del enriquecimiento de datos. Pasar por alto a estos trabajadores ha dado lugar a una cadena mundial de suministro de datos desordenada, inconexa y opaca, que da por sentado a los trabajadores encargados del enriquecimiento de datos. Incluso los debates cr¨ªticos sobre la mitigaci¨®n de las posibles repercusiones sociales y econ¨®micas negativas de la IA eluden las cuestiones en torno a la creaci¨®n de herramientas de IA.

Para construir una econom¨ªa y una sociedad m¨¢s equitativas en torno a la IA, los responsables de formular las pol¨ªticas, los defensores de la sociedad civil, los periodistas, los profesionales de la industria y otras partes interesadas clave deben centrarse en intervenciones que apunten al proceso de desarrollo y contribuyan a garantizar que los beneficios derivados de esta tecnolog¨ªa se distribuyan equitativamente. Si bien los gobiernos y la industria reconocen el potencial productivo de la IA para generar beneficios econ¨®micos, tambi¨¦n deben trabajar para evitar que se agrave la desigualdad en la econom¨ªa de la IA.

Al examinar el proceso de desarrollo de la IA, resulta obvio que los trabajadores de enriquecimiento de datos y otros tipos de creadores que aportan su inteligencia son la base de esta tecnolog¨ªa. A nivel social, debemos crear un marco econ¨®mico que valore adecuadamente estas contribuciones, de modo que quienes contribuyen a hacer posibles las ventajas econ¨®micas de la IA tambi¨¦n se beneficien de ellas. Adem¨¢s, centrarse en el proceso de desarrollo puede ayudarnos a comprender mejor las condiciones en las que los seres humanos contribuyen a los conjuntos de datos de IA, de modo que podamos entender mejor la informaci¨®n que habilita estas herramientas. Esto es importante para garantizar no solo la protecci¨®n de estos trabajadores, sino tambi¨¦n que los modelos de IA resultantes sean suficientemente seguros y fiables para que los humanos los utilicen en el mundo real. Asimismo, nos permitir¨ªa reflexionar m¨¢s conscientemente sobre c¨®mo codificamos valores, creencias y nuestra forma colectiva de ver el mundo en los modelos de IA que pretendemos utilizar cada d¨ªa.

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