Trabajadores de datos: el trabajo invisible detrás de la inteligencia artificial

Cuando hablamos de inteligencia artificial solemos pensar en algoritmos, modelos, servidores y grandes compañías tecnológicas. Mucho menos visible resulta el trabajo humano que hace posible que esos sistemas funcionen.

Detrás de numerosos modelos de IA existen personas que seleccionan, clasifican, etiquetan y moderan enormes cantidades de información. Son los llamados trabajadores de datos.

Para conocer mejor esta dimensión poco visible de la industria conversamos con Milagros Miceli, socióloga e ingeniera en informática, reconocida en 2025 por TIME entre las 100 personalidades más influyentes en inteligencia artificial a nivel mundial.

Miceli impulsa Data Workers Inquiry, un proyecto que investiga las condiciones laborales de quienes participan en la producción de datos para sistemas de inteligencia artificial y busca generar espacios para que esos trabajadores puedan producir conocimiento sobre sus propias experiencias.

Actualmente radicada en Alemania, conversó con MediAcción acerca de aquello que ocurre detrás de la aparente automatización de la IA.

¿Quiénes son los trabajadores de datos?

Victoria Spingola: Para empezar, ¿qué es exactamente un trabajador de datos? ¿Quiénes realizan estas tareas y dónde se encuentran? Sabemos que, en general, no están en Silicon Valley.

Milagros Miceli: Un trabajador de datos es toda persona que contribuye a crear datos para alimentar y entrenar sistemas de inteligencia artificial. Pero también son trabajadores de datos quienes, una vez que un modelo ya está funcionando, controlan o supervisan que ese funcionamiento sea adecuado.

En algunos casos incluso intervienen cuando el sistema falla y terminan actuando como si fueran el propio sistema de inteligencia artificial.

En general, se trata de un trabajo tercerizado y realizado en regiones alejadas de los grandes centros tecnológicos. Son trabajos que suelen estar mal remunerados y desarrollarse en condiciones precarias.

Muchas personas ni siquiera tienen una relación laboral formal con las empresas. Trabajan a través de plataformas y cobran por tarea realizada, no por el tiempo que les demanda.

Se paga por clic, por fotografía, por etiqueta, por texto.

Eso puede derivar en situaciones de trabajo no remunerado, robo de salarios y condiciones laborales muy desfavorables.

Además, existe una idea equivocada respecto de quiénes realizan estos trabajos. Muchas de estas personas tienen estudios secundarios completos, formación universitaria e incluso maestrías o doctorados. Algunas ingresan con la expectativa de que sea su primer empleo dentro de la industria tecnológica.

La vulnerabilidad no necesariamente tiene que ver con la falta de preparación académica.

Puede estar relacionada, por ejemplo, con situaciones migratorias. Hay personas refugiadas que en sus países ejercían profesiones como la medicina pero que, al llegar al país que les ofrece asilo, no pueden ejercer porque sus títulos no son reconocidos o porque no tienen autorización para trabajar en su profesión.

También existen otras formas de exclusión. Una persona puede vivir en un barrio estigmatizado y encontrar dificultades para conseguir empleo simplemente por la dirección que figura en su documentación.

Todas esas situaciones pueden terminar empujando a las personas hacia este tipo de trabajos.

La inteligencia artificial tampoco es neutral

Victoria Spingola: Teniendo en cuenta estas condiciones de trabajo y el rol que estas personas tienen en la clasificación de la información, ¿podemos hablar también de una imposición de determinados criterios o significados dentro de los sistemas de inteligencia artificial?

Milagros Miceli: Sí. Pero esa imposición no afecta solamente a los trabajadores de datos: de alguna manera estamos sometidos a ella todas y todos nosotros.

He trabajado este tema a partir de la idea de imposición de significado.

Los trabajadores son quienes ejecutan esas decisiones, pero las decisiones vienen desde más arriba: de los clientes y de las grandes empresas tecnológicas que contratan esa mano de obra.

Realizamos un estudio en el que analizamos las instrucciones que reciben los trabajadores: documentos donde se establece cómo deben clasificar los datos, cómo moderar contenidos y qué piezas de información deben considerarse datos y cuáles no.

En definitiva, allí se define qué se considera información, información de quién y para quién.

Todo eso tiene un efecto fundamental sobre los conjuntos de datos que se producen y, posteriormente, sobre los sistemas que se construyen con esos datos.

Y nosotros terminamos siendo los sujetos sobre los cuales operan esos sistemas.

Por eso sí: existen lineamientos e imposiciones ideológicas muy específicas.

Esto contradice la idea de que estamos frente a sistemas autónomos, neutrales y objetivos.

No lo son. Y, por definición, no pueden serlo.

Data Workers Inquiry: investigar desde la experiencia de los propios trabajadores

Victoria Spingola: Me gustaría que nos contaras un poco más sobre Data Workers Inquiry. ¿Cómo funciona el proyecto y qué tiene de innovador?

Milagros Miceli: Lo innovador del proyecto es, en realidad, algo que debería resultar bastante obvio: creamos una plataforma donde los trabajadores pueden tener una voz y ser escuchados.

Eso debería ser moneda corriente, pero lamentablemente no lo es.

No ocurre solamente en la industria de inteligencia artificial, que ya de por sí está atravesada por fuertes asimetrías de poder. Tampoco es habitual dentro del mundo académico.

Nosotros les pagamos a los trabajadores una remuneración equivalente a la que recibe un investigador que comienza su carrera en Alemania, donde vivo. La intención es generar una cierta paridad económica.

Además, les ofrecemos herramientas para que puedan conducir sus propias investigaciones.

Luego los acompañamos para que puedan producir y presentar los resultados en diferentes formatos.

Para hacer esto desarrollamos una metodología específica y acabamos de publicar un paper sobre ella.

Nada me haría más feliz que ver esta metodología aplicada también en otros sectores y en otras formas de trabajo.

¿Es difícil? Sí.

¿Requiere financiamiento? También.

Pero los fondos son solamente una parte del trabajo que esto demanda. Se necesita, sobre todo, voluntad para hacer las cosas de otra manera en ámbitos donde muchas veces no existen incentivos para cambiar las prácticas existentes.

Mirar detrás de la automatización

Victoria Spingola: Para cerrar, quizás podamos quedarnos precisamente con esa idea. Data Workers Inquiry permite iluminar una parte del detrás de escena de la inteligencia artificial que muchas veces permanece invisible.

Felicitaciones por tu trabajo y por el reconocimiento que ha recibido.

La inteligencia artificial también es trabajo humano

La conversación con Milagros Miceli permite cuestionar una de las representaciones más extendidas sobre la inteligencia artificial: la idea de sistemas completamente autónomos que producen resultados sin intervención humana.

Detrás de cada conjunto de datos existen decisiones.

Alguien define qué información debe seleccionarse, cómo debe clasificarse, qué contenido resulta aceptable y qué categorías se utilizarán para interpretar el mundo.

Y muchas veces esas decisiones son ejecutadas por trabajadores que permanecen invisibles para los usuarios finales de la tecnología.

Comprender la inteligencia artificial requiere, por eso, mirar más allá del algoritmo.

También implica preguntarnos quién produce los datos, bajo qué condiciones, siguiendo qué criterios y para beneficio de quién.

Ese ejercicio crítico forma parte de una alfabetización en inteligencia artificial que no se limite a aprender a utilizar herramientas, sino que permita comprender las estructuras económicas, culturales y humanas que existen detrás de ellas.

MediAcción
Alfabetización mediática · Inteligencia artificial · Ciudadanía digital

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Programa educativo para la alfabetización algorítmica y comprensión crítica de la inteligencia artificial en instituciones educativas.

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