La ironía es monumental. La tecnología que prometía volver obsoleto el trabajo humano ha desatado una frenética y multimillonaria carrera por el más humano de los recursos: el conocimiento. Se suponía que los sistemas cognitivos nos reemplazarían; en cambio, nos han hecho más valiosos que nunca. En los rincones más sofisticados de Silicon Valley, la nueva fiebre del oro no consiste en minar criptomonedas o diseñar algoritmos, sino en contratar a personas. Especialistas en memes que ganan cien dólares la hora por enseñar a un chatbot a entender la cultura de internet, abogados que refinan respuestas legales o expertos en finanzas que pulen el razonamiento de un modelo de lenguaje.
Esta demanda insaciable ha creado un ecosistema de startups que actúan como intermediarios, conectando la pericia humana con la necesidad infinita de datos de los laboratorios más avanzados del mundo. Estas empresas no venden código; venden acceso a cerebros. Y al hacerlo, están generando fortunas que desafían toda lógica, creando una nueva casta de multimillonarios antes de que la mayoría del mundo haya comprendido siquiera la naturaleza de su negocio. La gran paradoja de nuestra era es esta: para construir una inteligencia artificial, primero hay que contratar una cantidad masiva de inteligencia real.
El trabajo es minucioso, casi artesanal. Consiste en un diálogo constante entre humano y máquina, donde el entrenador reescribe, corrige y califica las respuestas del sistema. Es un proceso de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, un método tedioso pero indispensable para alinear los modelos con los matices del lenguaje y el razonamiento. Empresas como xAI, Anthropic y Google están invirtiendo miles de millones no solo en potencia de cálculo, sino en ejércitos de estos tutores, a menudo trabajadores temporales, que actúan como el andamiaje invisible que sostiene a los chatbots más avanzados.
El valor de esta labor se refleja en las tarifas. Plataformas como Handshake ofrecen entre 75 y 175 dólares por hora a expertos en derecho, medicina o contabilidad. En Mercor, el promedio es de 95 dólares, mientras que en Surge AI algunos especialistas pueden superar los 200 dólares por hora. Esta no es la economía de los trabajos precarios y mal pagados que se asociaba al etiquetado de datos en el pasado.
Es un mercado de élite para el conocimiento especializado, donde la capacidad de un humano para explicar un concepto complejo o identificar un matiz cultural se ha convertido en un activo de un valor extraordinario.
Los nuevos multimillonarios de la cognición
Donde hay una demanda masiva, florecen los intermediarios. Y en esta nueva economía, los intermediarios se han convertido en imperios. Surge AI, una empresa fundada en 2020 y que hasta hace poco operaba discretamente, reveló haber alcanzado ingresos de 1.200 millones de dólares sin financiación de capital riesgo. Su fundador, Edwin Chen, de 37 años, posee una fortuna estimada en 18.000 millones de dólares. Alexandr Wang y Lucy Guo, cofundadores de Scale AI, se han unido a la lista de multimillonarios antes de cumplir los 30 años. Mercor, con sus tres fundadores de apenas 22 años, negocia una ronda de financiación que la valoraría en más de 10.000 millones de dólares.
Estas valoraciones astronómicas contrastan con la suerte de empresas más antiguas del sector como Appen, cuyas acciones se han desplomado a pesar de contar con más de un millón de contratistas. El mercado ha pivotado desde el simple etiquetado de imágenes hacia el entrenamiento de modelos de lenguaje complejos, una tarea que requiere un nivel de especialización mucho mayor. El ecosistema es tan dinámico como volátil.
Scale AI, la más conocida de estas startups, vio cómo clientes como Google se marchaban después de que Meta adquiriera una participación mayoritaria, obligándola a realizar despidos. Invisible Technologies, una de las primeras en el sector que ayudó a entrenar el ChatGPT original, también tuvo que reducir su personal contratado.
La pregunta inevitable es si este auge es sostenible o si los entrenadores humanos terminarán por automatizar sus propios trabajos. Ali Ansari, director ejecutivo de Micro1, una startup que conecta ingenieros y formadores con laboratorios de vanguardia, no tiene dudas. Prevé que la demanda se multiplicará por diez o veinte en los próximos años, a medida que la tecnología se expanda a campos como la robótica. Según él, la constante evolución del conocimiento, las leyes y la cultura humana requerirá un reentrenamiento perpetuo de los sistemas. Una máquina no puede mantenerse al día con un mundo que cambia constantemente sin la guía continua de quienes lo habitan.
Esta nueva industria ha creado una simbiosis inesperada. Los gigantes tecnológicos necesitan desesperadamente la pericia humana para mejorar sus productos, y una nueva generación de trabajadores del conocimiento ha encontrado una fuente de ingresos lucrativa, aunque a menudo temporal y sin la estabilidad de un empleo tradicional. La búsqueda de una cognición artificial nos ha llevado de vuelta al punto de partida: el valor insustituible de la experiencia, el juicio y la creatividad de la mente humana. Lejos de reemplazarnos, las máquinas más inteligentes del mundo han puesto un precio altísimo a nuestra propia inteligencia.
Referencias
- «11 AI Training Companies Raising Billions in Chatbot Boom». Business Insider
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«Inside the lucrative, surreal, and disturbing world of AI trainers». Business Insider
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Informes de valoración de Forbes sobre Surge AI, Scale AI y Mercor.
