La revolución laboral de la inteligencia artificial: expertos bien pagados entrenan a las máquinas para sus propios oficios

Decenas de miles de profesionales cualificados están colaborando con la start-up tecnológica Mercor, dedicados a una tarea insólita: formar sistemas de inteligencia artificial para que dominen sus propios oficios.

La compañía fundada hace menos de tres años gestiona equipos que instruyen modelos avanzados como los de OpenAI o Anthropic en tareas que abarcan desde la consultoría hasta la filosofía, en un fenómeno que reconfigura el empleo cualificado y plantea profundas incógnitas sobre el futuro del trabajo.

A diferencia del enfoque tradicional en el que el entrenamiento de la IA recaía en mano de obra mal remunerada de países en desarrollo, ahora el sector congrega a expertos altamente capacitados. En la actualidad, según datos de Financial Times, Mercor paga alrededor de 2 millones de dólares diarios a unos 30 mil especialistas, quienes reciben salarios que en promedio superan los 95 dólares por hora y pueden alcanzar hasta 375 dólares por hora en profesiones especialmente demandadas, como la radiología.

Estos proyectos, normalmente de varias semanas de duración y sin garantía de continuidad, atraen a quienes buscan flexibilidad y altos ingresos, aunque subyace el temor a que el conocimiento transmitido a las máquinas termine haciendo prescindible el trabajo humano.

El director ejecutivo de Mercor, Brendan Foody, quien a los 22 años fue reconocido por Forbes como uno de los milmillonarios más jóvenes de San Francisco, asegura que la empresa construye una nueva “categoría de trabajo” centrada en el entrenamiento de “agentes de IA”.

Foody visualiza un escenario donde “todos gestionan decenas o centenares de agentes y su labor cotidiana consiste en interactuar y formar a estos sistemas para realizar tareas valiosas a nivel económico”. Aunque reconoce que habrá pérdida de empleos, defiende que surgirán “toda clase de nuevas categorías laborales”, por lo que Mercor busca ayudar a los trabajadores a transitar esta transformación.

No obstante, voces críticas señalan los riesgos de esta tendencia. El alcalde de Londres, Sadiq Khan, advirtió recientemente sobre el peligro de “desempleo masivo” ante el avance de la IA en sectores como finanzas, servicios profesionales e industrias creativas, mientras que Anton Korinek, director de la iniciativa de Economía de la IA Transformadora en la Universidad de Virginia, indicó a Financial Times la posibilidad real de que estas tecnologías sustituyan “muchas de las funciones” propias del trabajo del conocimiento.

En ese sentido, Korinek subrayó: “Todavía no sabemos cuán poderosa será la IA, pero el maestro siempre termina siendo sustituido por su alumno”.

Entre los que colaboran con Mercor, algunos asumen el proceso con pragmatismo. Un contratista de 18 años valoró “el alto salario, la flexibilidad y un entorno laboral estimulante”, mientras otro aseguró disfrutar de estar “en primera fila” del desarrollo de la IA, al considerar que esta tecnología “asistirá, no reemplazará”, y que, en todo caso, prefiere aprovechar la oportunidad hoy antes de que lo hagan otros.

Amjad Hamza, empleado permanente de Mercor, afirmó: “Existen inquietudes sociales, pero no entre quienes lo hacen. Veo el patrón histórico de que las personas trabajan menos, pero logran más en ese tiempo”.

Los equipos de proyecto en Mercor pueden integrar desde unos cuantos hasta cientos de colaboradores, quienes plantean desafíos a los algoritmos, evalúan sus respuestas y refinan sus procesos. El consultor Jay Katoch detalló a Financial Times su labor: “Planteo al modelo problemas como los que enfrentaría una empresa tras un accidente, evaluando el control de daños y la gestión de las partes interesadas. El objetivo es desafiar a las IA y corregirlas”.

Mercor busca así expertos capaces de guiar a los modelos en sectores donde la escasez de mano de obra es notoria, como enfermería o derecho, según explicó Sundeep Peechu, socio gestor de Felicis, el fondo que lideró la ronda de financiación de 10 mil millones de dólares de la compañía.

Una investigación encargada por Scale AI a Oxford Economics reveló que el 41 % de los trabajadores formadores de IA cuentan con másteres o doctorados y el 94 % compaginan esta ocupación con otras actividades laborales o de estudio.

En 2024, la industria estadounidense de anotación de datos contribuyó con 5.700 millones de dólares al PIB estadounidense, y se estima que alcanzará 19.200 millones de dólares en 2030.

Para Zoe Cullen, economista laboral en la Harvard Business School, la dinámica de trabajos temporales implica que los entrenadores de IA no disponen de mecanismos de protección frente a modelos que podrían acabar sustituyéndolos.

Cullen propuso que estos trabajadores mantuviesen parte de los ingresos generados por los modelos que se sirven de su experiencia: “Si lo que enseñas al modelo es tu especialidad, por definición estás reduciendo tu poder laboral”.

A pesar del optimismo de sectores como el de Mercor y la promesa de nuevas oportunidades, Korinek advierte que, si se cumplen las proyecciones más audaces sobre la capacidad de la IA, la cuestión no será solo la compensación de quienes entrenan a estos modelos: “El gran dilema será qué hacemos con todos [los trabajadores], básicamente”.