La inteligencia artificial (IA) se nos presenta como una tecnología autónoma y casi mágica, capaz de aprender y evolucionar sin intervención humana. Sin embargo, ‘Alimentar la Máquina’ (RBA) de los autores James Muldoon, Mark Graham y Callum Cant nos obliga a mirar más allá de esa ilusión para revelar lo que realmente sostiene a esta industria: miles de personas en todo el mundo realizando trabajo invisible y, muchas veces, en condiciones precarias.
Uno de los principales aciertos del libro es cómo desmonta la idea de que la IA se entrena sola. No, la IA no "aprende" de manera autónoma, sino que es alimentada por una vasta red de trabajadores digitales. Un ejemplo revelador es el de los moderadores de contenido en Kenia, empleados para revisar imágenes y videos perturbadores con el objetivo de entrenar los filtros de redes sociales. Sin su labor, los sistemas de detección automática no podrían diferenciar entre contenido inapropiado y aceptable. Empresas como OpenAI, Meta y Google dependen de estos procesos, aunque rara vez se habla de las personas que los hacen posibles. Otros autores, como Mary L. Gray y Siddharth Suri en ‘Ghost Work’, han abordado este fenómeno llamándolo "trabajo fantasma". Ambos coinciden en que las plataformas digitales han creado una nueva forma de empleo precarizado que se oculta tras el discurso del progreso tecnológico.
Las grandes empresas tecnológicas son las principales beneficiadas de este sistema. Amazon, Google y Microsoft externalizan tareas esenciales para la IA a través de plataformas como Amazon Mechanical Turk, donde trabajadores realizan micro tareas por centavos. Lo irónico es que estos mismos algoritmos que están siendo entrenados podrían, en teoría, reemplazar a los propios trabajadores en el futuro, consolidando aún más la brecha entre quienes diseñan la IA y quienes la alimentan. Shoshana Zuboff, en ‘La era del capitalismo de la vigilancia’, argumenta que la IA forma parte de un sistema mayor en el que el trabajo humano y los datos son explotados sin que la riqueza generada se redistribuya. ‘Alimentar la Máquina’ refuerza esta idea, mostrando cómo la automatización no significa la desaparición del trabajo, sino su traslado a contextos donde las regulaciones laborales son más débiles.
Uno de los puntos más fuertes de ‘Alimentar la Máquina’ es su enfoque accesible pero riguroso. A diferencia de otros textos académicos sobre la IA y el trabajo digital, este libro logra un equilibrio entre el análisis detallado y una prosa clara y envolvente. Se apoya en ejemplos concretos y testimonios de trabajadores, lo que hace que el lector pueda visualizar mejor la realidad que se esconde detrás de los algoritmos.
Otro aspecto destacable es la diversidad de fuentes y estudios en los que se apoya. Los autores no solo presentan datos sobre el impacto económico de la IA, sino que también incluyen experiencias de trabajadores de diferentes partes del mundo, lo que da una visión global del problema. Por ejemplo, explican cómo los trabajadores de datos en Venezuela, debido a la crisis económica, han encontrado en las plataformas de micro trabajo una de sus pocas fuentes de ingreso estable, aunque con salarios miserables y sin derechos laborales. Este tipo de relatos humanizan la problemática y ayudan a entender cómo la IA está reconfigurando la economía digital a escala mundial.
Además, el libro destaca por la claridad con la que explica la estructura del capitalismo digital y su relación con la IA. No se limita a describir la explotación laboral, sino que también analiza cómo las grandes corporaciones han creado un sistema de extracción de valor basado en la acumulación de datos y trabajo humano barato. Esta perspectiva permite al lector conectar los puntos entre la tecnología, la economía y la política, algo que a menudo falta en debates sobre la IA.
Ausencia de un discurso tecno fóbico
Otro aspecto a destacar es que no cae en un discurso tecno fóbico. A diferencia de autores que ven la IA como una amenaza inminente y apocalíptica, los autores de ‘Alimentar la Máquina’ reconocen su potencial positivo, pero insisten en que su desarrollo debe hacerse de manera ética y justa. Plantean que la IA no es el problema en sí, sino el modelo económico en el que está inserta. Esto lo convierte en un libro equilibrado que invita a la reflexión sin caer en extremos.
Pero, ¿estamos realmente avanzando con la IA? Todo depende del ángulo desde el que se observe. Si se mide en términos de eficiencia, la IA ha transformado industrias enteras. Sin embargo, desde una perspectiva laboral y social, el libro nos muestra que en muchos casos simplemente estamos externalizando el trabajo precario a otros países. Mientras en los países desarrollados se habla de cómo la IA está reemplazando empleos administrativos, en el Sur Global aumentan los call centers, las fábricas de etiquetado de datos y las plataformas de micro trabajo. Nick Srnicek, en ‘Plataform Capitalism’, explica que esta transformación no es una revolución tecnológica que elimina el trabajo humano, sino una reconfiguración que lo oculta mejor y lo hace más barato.
Pero, ¿cómo regular el sector tecnológico?
Aunque el libro aporta un análisis sólido y bien documentado, hay ciertos aspectos en los que podría haber ido más allá. Aunque los autores enfatizan la necesidad de regular el sector tecnológico, no profundizan en cómo podrían aplicarse estas regulaciones de manera efectiva. ¿Deberían los gobiernos establecer estándares globales para el trabajo digital? ¿Es viable que los trabajadores de IA se sindicalicen a nivel internacional? Son cuestiones que el libro deja abiertas sin ofrecer propuestas concretas. En comparación, autores como Kate Crawford en ‘Atlas of AI’ desarrollan con mayor detalle cómo la explotación laboral y de recursos está integrada en la infraestructura misma de la inteligencia artificial, señalando posibles marcos regulatorios que podrían aplicarse.
Otro punto que podría haberse desarrollado más es el impacto psicológico y emocional que tiene este tipo de trabajo. Aunque el libro menciona las difíciles condiciones laborales de los moderadores de contenido, no profundiza en estudios sobre el trauma derivado de estas tareas. Investigaciones como las de Sarah T. Roberts en ‘Behind the Screen: Content Moderation in the Shadows of Social Media’ han mostrado cómo la exposición constante a imágenes violentas o perturbadoras puede llevar a problemas de salud mental severos, similares al trastorno de estrés postraumático. Esta dimensión humana, aunque presente en ‘Alimentar la Máquina’, no recibe el énfasis suficiente para generar un impacto duradero en el lector.
Para concluir, el libro es una lectura que sirve para reflexionar sobre lo que realmente hay detrás de la inteligencia artificial. Nos obliga a cuestionarnos el relato dominante sobre el futuro digital y estudiar el impacto humano que implica su desarrollo. La IA no es solo una cuestión de algoritmos y datos: es un sistema que impacta directamente en la vida humana, sus derechos, sus oportunidades y las desigualdades que lo atraviesan. Este libro deja claro que la tecnología no es neutral, sino que responde a intereses económicos y políticos.