Mientras tú automatizas tu vida con la IA, un africano subcontratado etiqueta datos manualmente
Una historia real sobre cómo África se ha convertido en un motor oculto para el desarrollo de la IA y el entrenamiento de nuevos modelos
Hola, aquí Edgar Otero.
La historia que te traigo este lunes me ha llamado la atención por diversos motivos. Esta es una publicación de la sección 💡 Entiende de la IA de mi newsletter.
Hoy quiero poner sobre la mesa una gran paradoja: para que la IA automatice nuestras vidas, hace falta una fuerza laboral que ejecute pesados trabajos manuales, como el etiquetado de datos.
Un estudio de la ONG Personaldata.io y la Unión Africana de Moderadores de Contenido (ACMU) revela que las grandes tecnológicas están subcontratando a empleados digitales en África para este tipo de trabajos, que son clave para el desarrollo de la IA.
🌍 África como motor oculto para el desarrollo de la IA
Según los datos del estudio, existen trabajadores en 39 países africanos que han sido contratados de forma indirecta por las big tech para tareas como estas:
Moderación de contenido.
Atención al cliente.
Etiquetado de datos para entrenamiento de modelos de IA.
Lo más relevante de este estudio es que todos estos empleados no forman parte de la plantilla de Meta, Google u OpenAI, sino que están subcontratados por otras empresas localizadas en Emiratos Árabes, Europa y América del Norte.
Según Jessica Pidoux, directora de Personaldata.io, en declaraciones a Rest of World, hay motivos para dirigir la mirada a África en busca de mano de obra para estas tareas. Ella menciona:
Estas empresas se trasladan a países africanos, como Kenia, donde el gobierno es algo frágil, la economía y la política son complejas
Además de que se está subcontratando fuerza laboral en África, la investigación revela otros datos que son importantes. Por ejemplo, estos contratos suelen incluir cláusulas de confidencialidad, lo que permite a las empresas tecnológicas evitar responsabilidades legales y éticas.
Además, tal y como menciona Antonio Casilli, sociólogo del Instituto Politécnico de París, este tipo de prácticas genera un “círculo de invisibilidad”. Debido a estas subcontrataciones, las grandes tecnológicas desconocen cuántos empleados tienen realmente. Por otro lado, los trabajadores subcontratados tampoco saben cuál es el impacto de su trabajo.
Lo que es evidente es que estas empresas buscan talento en países africanos por motivos poco éticos:
Costes de contratación bajos.
Gobiernos con marcos regulatorios débiles.
Disponibilidad de mano de obra joven y calificada.
Supervisión escasa de las condiciones laborales reales.
🛒 El caso de Amazon y sus tiendas automáticas
Después de leer el informe anterior, me vino a la cabeza lo que se descubrió hace un tiempo sobre Amazon y sus supermercados automáticos. La idea que planteaba la compañía de Jeff Bezos era, sobre el papel, una genialidad: entras en la tienda, coges los productos que quieres y te vas sin tener que pagarlos in-situ.
Según Amazon, este proceso de compra innovador era posible gracias a un complejo sistema de cámaras y a la inteligencia artificial. Después de que empezaran a correr vídeos por la red de gente probando este innovador sistema, se descubrió algo. Tal y como publicó Business Insider (y muchos otros medios), detrás de la tecnología Just Walk Out había un ingrediente secreto.
El medio informa:
Aproximadamente 1.000 trabajadores en India que revisan lo que usted recoge, deja y lleva consigo al salir de sus tiendas. […] En 2022, el equipo de Amazon en India tuvo que revisar aproximadamente 700 de cada 1000 ventas de Just Walk Out. Internamente, Amazon quería que solo 50 de cada 1000 ventas se sometieran a una revisión manual, según el informe.
Y aquí va algo todavía más llamativo:
Un portavoz de Amazon refutó esa afirmación en una declaración a Business Insider, diciendo que el equipo en India principalmente ayuda a entrenar el modelo que la compañía usó para Just Walk Out.
Es decir, que incluso si confiamos en la respuesta de Amazon a la investigación, estos empleados localizados en la India tendrían el cometido de entrenar el modelo de IA que se encargaba de determinar qué productos seleccionaba cada cliente.
De nuevo, en este caso, se da la paradoja que te planteaba al inicio del artículo: mientras buscamos formas de que la IA automatice nuestras vidas, su desarrollo depende de que una mano de obra (generalmente, precarizada) ejecute tediosos procesos manuales.
Espero que este contenido te haya ayudado a entender mejor la IA, su desarrollo y todo lo que hay detrás de él. Déjame tus comentarios y, sobre todo, comparte este post con otros, si te ha gustado. Eso me ayuda a crecer como creador de contenidos independiente.
Espero que estés bien,
Edgar Otero.