Por la Lic. Florencia Scromeda, estudiante de la Maestría CDI-UNR.
Cada vez que alguien le hace una consulta a herramientas como ChatGPT ocurre una pequeña ilusión. La respuesta aparece en segundos, el lenguaje resulta natural y el sistema parece capaz de producir conocimiento de manera autónoma. Todo transmite la sensación de que la inteligencia artificial funciona por sí sola.
Sin embargo, detrás de esa experiencia aparentemente automática existe una enorme cantidad de trabajo humano que rara vez forma parte de la conversación pública. La inteligencia artificial no trabaja sola. Y quizás ese sea uno de los grandes malentendidos de nuestra época.
La narrativa dominante presenta a la IA como una revolución impulsada por algoritmos, centros de datos y grandes empresas tecnológicas. Se habla de innovación, productividad y futuro. Mucho menos se habla de quienes entrenan a las máquinas.
La investigadora argentina Milagros Miceli dedicó parte de su trabajo a responder una pregunta tan simple como incómoda: ¿quién hace posible la inteligencia artificial? La respuesta cuestiona buena parte de los mitos que rodean a estas tecnologías. Detrás de cada modelo existen miles de personas que clasifican información, etiquetan imágenes, corrigen errores, moderan contenidos y entrenan sistemas para que aprendan a reconocer patrones. Las máquinas no aprenden solas. Alguien debe enseñarles.
Cuando un algoritmo identifica un objeto en una fotografía, es porque previamente hubo personas que clasificaron miles de imágenes. Cuando un chatbot responde de manera coherente, es porque fue entrenado con datos organizados y supervisados por trabajadores humanos. Incluso los sistemas que detectan contenidos inapropiados suelen apoyarse en el trabajo previo de moderadores que revisan materiales violentos o sensibles.
La inteligencia artificial descansa sobre una paradoja: cuanto más autónoma parece una máquina, más invisible se vuelve el trabajo humano que la sostiene. Miceli analizó las condiciones laborales de quienes participan en estas tareas. Sus hallazgos muestran una realidad muy distinta a la imagen asociada con Silicon Valley. Muchos trabajadores cobran por tarea realizada, carecen de estabilidad laboral y desarrollan actividades esenciales para el funcionamiento de los sistemas de IA. Sin embargo, su aporte permanece prácticamente oculto.
Por eso la propia idea de automatización merece ser revisada. Cuando hablamos de inteligencia artificial solemos imaginar máquinas reemplazando personas. Sin embargo, muchas veces las personas siguen siendo parte del proceso, aunque ocupando posiciones cada vez menos visibles.
Nick Srnicek, uno de los estudiosos del capitalismo de plataformas, sostiene que los datos se han convertido en un recurso estratégico de la economía contemporánea. Pero esos datos no surgen espontáneamente: son producidos, organizados y procesados mediante trabajo humano.
Detrás de cada algoritmo existe una infraestructura tecnológica. Pero también una infraestructura social. Y esa dimensión suele quedar fuera del encuadre. Reconocerla implica formular preguntas incómodas: ¿quién entrena los modelos de inteligencia artificial? ¿En qué condiciones trabaja? ¿Quién obtiene los beneficios económicos de ese proceso? ¿Quién recibe reconocimiento por hacerlo?
Durante décadas, las innovaciones tecnológicas fueron presentadas como expresiones inevitables del progreso. La inteligencia artificial no es la excepción. Sin embargo, toda tecnología se desarrolla dentro de relaciones económicas, políticas y sociales concretas.
La IA no surge en el vacío. Se construye sobre infraestructuras, recursos y personas. Por eso, quizás la pregunta más relevante no sea si las máquinas llegarán a reemplazarnos, sino qué formas de trabajo estamos invisibilizando mientras admiramos aquello que las máquinas parecen hacer por sí solas.
Las reflexiones desarrolladas en esta columna forman parte de una investigación de maestría sobre el impacto de la inteligencia artificial en la producción de noticias en medios digitales argentinos.
