Balanza Inteligente: Millones de ojos detrás de tu manzana

A principios de año, nos encontramos con una nueva sorpresa en el supermercado gracias a los avances de la Inteligencia Artificial en el área del comercio: ¡Una balanza que identifica la fruta con solo poner tu bolsa en la bandeja!, el único “trabajo” humano…o eso parece.

Ese servicio inteligente se agrega a las ya existentes balanzas de autoservicio que —como te habrás dado cuenta— si pones el código de barras en el escáner y el producto que dejas en la bandeja no corresponde en su peso real, te lo rechaza y bloquea la pantalla hasta que venga un humano del supermercado a solucionar la falla. (léase fiscalizar, en jerga de negocios)

Todo avance tecnológico tiene una ventaja conveniente para la empresa más allá de la comodidad para el cliente. Uno de los aspectos de la nueva balanza detectora de fruta es que la IA identifica en forma automatizada, evitando que los clientes cometan errores o hagan una que otra trampa.

La primera pregunta que la mayoría se hace con esta novedad inteligente es: ¿Cómo lo hará? Los más curiosos la revisan con lupa, como si buscaran el truco detrás del acto. Y ahí está, la pequeña cámara que apenas se ve que identifica la fruta.

Segunda pregunta: ¿Pero cómo la identifica en forma tan precisa y rápida? Obvio: la IA. Sólo un niño —de esos que aún creen en botones mágicos— podría imaginar que detrás de la cámara, en su oficina, hay alguien que hace ese trabajo.

Pues bien, la idea de ese niño inocente no está lejos de la respuesta. Al contrario: es una realidad. Millones de personas en el mundo observan la fruta que colocamos en la bandeja digital, no para elegir la fruta real, sino la imagen más representativa que aparece en pantalla.

Los modelos de inteligencia artificial, no aprenden de la nada. Necesitan ser entrenados con un conjunto de datos masivos y de alta calidad. Para que un modelo de IA reconozca una manzana, primero debe ver miles o incluso millones de imágenes de manzanas, todas correctamente identificadas. Aquí es donde entran a escena los humanos. 

Se les llama trabajadores fantasmas, GhostWorkers. No llevan sábanas ni cadenas, pero sí clicks invisibles. Frente a la pantalla, algunos planifican, programan, desarrollan. Otros realizan tareas mecánicas como en la escena de Chaplin en Tiempos Modernos: apretando tornillos al ritmo frenético de una cinta que no se detiene. Sólo que ahora el tornillo es un click, y la risa se ha ido. A ellos se les llama Clickworkers: herederos de un trabajo precario, sin derechos, producto de revoluciones industriales y promesas laborales que a veces no se cumplen.

Backstage digital: el trabajo invisible que sostiene el espectáculo  

“Durante tres días, etiqueté imágenes de frutas. Me prometieron 50 dólares, pero solo recibí 12. No hay canales formales para reclamar. Si te quejas, te despiden” —testimonio de trabajador filipino citado por Diario Informe en su reportaje sobre ghostwork en IA (2023).

¿Por qué esa diferencia? Muchas empresas prometen, pero no escriben la letra chica: la paga es por cada imagen que el algoritmo valida al final del proceso, no por todas las que el trabajador revisa. La mayoría queda fuera. El esfuerzo no computa.

Millones de personas etiquetan datos, moderan contenido y entrenan sistemas de IA por menos de 2 dólares la hora.

Lo han documentado investigadores, lo han contado los propios clickeadores. No es metáfora: es el backstage digital. Este trabajo fantasma que sostiene la promesa tecnológica que finalmente llega hasta los hogares o empresas del mundo.

En el caso de la balanza, millones de Clickworkers en Venezuela, Kenia, India, Filipinas, Nigeria —pero también de tantos otros países—, mayoritariamente entre 18 y 35 años, están sentados largas horas frente a una pantalla observando miles de fotos de manzanas, peras, uvas, etc., para clickear y encontrar lo que a su vista es la foto que mejor identifica, por ejemplo, la manzana específica que necesita el programador.

El backstage de esta obra laboral se parece -según mi imaginación- a ese juego en el jardín infantil donde la profesora levanta una cartulina y pregunta “¿Qué ven aquí?”, y los niños responden en coro: “¡Una manzana!”. Primero una imagen única; luego, muchas frutas donde el niño debe elegir la que corresponde. Así empieza el entrenamiento: con juegos que no son juego.

Lo mismo ocurre en el supermercado, pero al revés. Primero nos mostraron en la pantalla un menú con fotos de variadas frutas para elegir la correspondiente. La diferencia es que ahora hay una cámara —y millones de humanos— quienes la eligen por ti.

Lo que parece ante los ojos del cliente como un juego es una cadena humana que trabaja para hacerlo.

La democracia del clickeo: “mayoría voto gana”

Es una forma de precariedad laboral invisible. Las millones de personas que interactúan en línea envían información a otro ghostworker que trabaja programando la IA encargada de recolectar y sistematizar los miles de millones de clickeos. El resultado: la foto frutal de mayor consenso. Es decir, la simple elección democrática: “Mayoría voto gana”.

No importa si es la imagen más precisa; importa que sea la más convincente ante ojos humanos. Como un focus group global e independiente, la IA elige al “candidato” que parece más idóneo, no necesariamente el que más se ajusta a la realidad.

Todo lo que hace la IA lo tiene que aprender de humanos. Paso por paso, sin perderse ninguno, porque de eso depende su eficiencia.

En 2025, el mercado global de etiquetado de datos para IA está valorado en USD 6.5 mil millones, según Mordor Intelligence. Por su parte, Grand View Research estima que el mercado más amplio de soluciones y servicios de etiquetado —que incluye procesos manuales, automatizados y sectores como salud, automotriz y finanzas— alcanzará USD 57.6 mil millones en 2030.

Estas cifras varían según el enfoque del informe: algunos consideran solo los pagos directos a los ghostworkers que etiquetan imágenes, mientras que otros incluyen el ecosistema completo —reclutamiento, generación de datasets, automatización y entrenamiento algorítmico—, elevando el estimado combinado a más de USD 30 mil millones.

Con los ojos de otros

No hay cifras exactas. No hay reloj oficial. No hay estadísticas por país ni promedio diario.

Solo hay relatos dispersos, recogidos en foros y entrevistas, como el de una trabajadora en Nairobi que pasa hasta diez horas al día etiquetando fotos de manzanas. Solo le pagan por las que el algoritmo valida.

En Maracaibo, un joven trabaja por bloques. Si la conexión falla, el trabajo se pierde.

En Filipinas, una madre etiqueta frutas mientras sus hijos duermen. No sabe cuántas horas son. El tiempo se le va en corregir lo que el sistema rechaza.

Obviamente hay quienes no la pasan mal. Lilith, por ejemplo, agradece la calidez del canal de ayuda en Clickworker y celebra haber encontrado una tarea sencilla que le permite trabajar desde casa. DesertGal_702, una usuaria que comenta en el foro r/WorkOnline de Reddit, dice que lleva ocho años haciendo microtareas fotográficas: “súper rápidas y fáciles". No son voces institucionales ni publicitarias, pero sí excepcionales.

Informes hablan de eficiencia. Los datasets contienen miles de imágenes. Las plataformas celebran la automatización. Pero ¿Quién trabajó antes de que la IA aprendiera? ¿Quién sigue trabajando cuando la IA no alcanza?

Una Inteligencia Artificial Humana

Esta cadena humana para lograr un producto final se aplica a todo lo que una IA necesita para aprender, entrenarse y, eventualmente, operar sola. En otras palabras, el trabajo mundial que en la era análoga hacían los humanos para enseñar y aprender —disciplinas, oficios, habilidades— hoy se fragmenta, se terceriza y se vuelve invisible.

Como periodista que empezó a trabajar antes de la era digital, recuerdo las horas que pasaba transcribiendo una entrevista. Incluso eran más de las que me tomaba escribir el artículo.

Cuando le consulté a la propia IA sobre el trabajo de transcripción actual, entendí que los ghostworkers que programan, enseñan y entrenan a la IA trabajan en una era combinada análoga-digital. Deben enseñarle cada palabra, cada letra, como si la IA fuera un niño de tres años aprendiendo el silabario y escuchara canciones del “Cantando aprendo a hablar”, hasta que el programador logra crear el algoritmo que le permite escuchar, deletrear y escribir por sí sola.

Como la balanza inteligente que identifica frutas, todo en la era digital —esa relación cómoda y ahorrativa que tienes con tu IA— descansa sobre un idea que no imaginas y que a veces es dolorosa: el trabajo que tú ya no haces, cuando no piensas ni lees, ni te cuestionas, ni siquiera para pesar una fruta, descansa en millones de otras personas.  

EN condiciones dispares y anónimas. EN jornadas invisibles. ELLOS hacen la pega por ti.