La paradoja de la Inteligencia Artificial
Se han creado grandes plataformas con las que se negocia la elaboración de los «datos en bruto». Esta elaboración tiene una primera etapa poco conocida y quizás la más delicada, consistente en la clasificación, etiquetado y depuración de los datos
En los años recientes se ha acumulado una inmensa cantidad de información. Se estima que la Humanidad genera 2,5 trillones de bytes al día.
La electrónica digital ha hecho posible almacenar grandes cantidades de datos. Se han perfeccionado las comunicaciones y la DARPA de EEUU, en lo que es quizás la colaboración más provechosa de la historia entre una institución con objetivos militares y el mundo civil, diseñó y puso en funcionamiento Internet, posibilitando el acceso a la información o la puesta en operación de cualquier fábrica desde cualquier punto del planeta. Las distancias han muerto, este es posiblemente uno de los hechos más sustanciales de nuestros días. La logística (diseño y control de los flujos de información y mercancías) se ha convertido en una de las ramas más importantes de la ingeniería. El COVID-19 hizo necesario el trabajo a domicilio que, tras la desaparición de la pandemia, permanecería como práctica generalmente aceptada.
Hoy, unos 5.400 millones de personas (67 % de la población mundial) usan internet, y unas 4.760 millones pertenecen a redes sociales.
La Inteligencia Artificial (IA), una combinación de Informática y Estadística, es una de las tecnologías más destacadas del siglo XXI. Está detrás de casi todo tipo de tareas, desde hacer funcionar robots para el trabajo del hogar, a redactar informes y traducciones. Su operación se basa en el almacenamiento, transmisión y manipulación de millones y millones de datos de todo tipo. El 21,1 % de las empresas españolas con 10 empleados o más la utilizó en 2025, igualando la media de la UE-27 y por encima de Francia e Italia.
El uso creciente de la IA está dando lugar a modificaciones importantes en los puestos de trabajo, a la necesidad de emplear en las organizaciones la gestión del cambio. Según la OIT se verán afectados un 40 % o 60 % de los empleos.
A la vez, su uso provoca inquietud en los trabajadores acerca de la veracidad de las respuestas que proporciona a sus preguntas (denominadas «prompts» en el argot de esta tecnología). Es posible repreguntar a la IA y hacer que se desdiga, cuando se la acusa de cometer un error. Cuando lo hace suele pedir disculpas. En ocasiones, los informes que proporciona son tan largos y prolijos que los posibles beneficiarios rechazan como inútil una buena parte de su contenido. Se ha llegado a afirmar que los trabajadores emplean hasta un 40 % de su tiempo comprobando si la información que proporciona la IA es fiable o como adaptar a sus necesidades reales lo que la IA les proporciona. Incluso a algunos estudiantes les recomiendan en sus Centros Educativos que no se fíen de lo que les contesta la IA si no conocen la fuente del dato.
Los procesos mediante los que se elaboran los datos para utilizar en la IA han sido objeto de Informes de organizaciones como la Organización Internacional del Trabajo (OIT), el Banco Mundial , la European Agency for Safety and Health at Work, lo que ha permitido conocer detalles importantes acerca de los mismos.
Se han creado grandes plataformas con las que se negocia la elaboración de los «datos en bruto». Esta elaboración tiene una primera etapa poco conocida y quizás la más delicada, consistente en la clasificación, etiquetado y depuración de los datos. Intervienen en ella las «microplataformas», las «microtareas», el «crowdworking», que realizan miles y miles de trabajadores autónomos, llamados «data workers» o «trabajadores del click», clasificando y etiquetando imágenes, corrigiendo textos, transcribiendo audios, señalando errores en traducciones automáticas y, en suma, depurando el océano de información que alimenta los algoritmos. Estos análisis han de hacerse en un tiempo corto, examinando imágenes de todo tipo, entre ellas muchas duras e impactantes. Su trabajo, que revitaliza lo que desde antiguo se denominaba «análisis de contenidos», es extraordinariamente importante. Sin los «trabajadores del click» la IA no funcionaría, no podría contestar a las preguntas («prompts»).
El «análisis de contenidos» demuestra la necesidad de la intervención humana experta en la operación de la IA. Además, que son las contestaciones que esta mano humana experta elige las que acabaran tomándose, por los usuarios, como totalmente ciertas, lo que puede dar lugar a situaciones difícilmente imaginables.
No todas las tareas pueden automatizarse. En los medios técnicos va denominándose «paradoja de la última milla de los sistemas automáticos», al hecho de que los ordenadores, los automatismos no bastan para operar cualquier sistema en todas sus etapas, necesitándose siempre para su buen funcionamiento una intervención humana de mayor o menor intensidad. Dicho de otra manera, por el momento, y parece que en el futuro, la IA no podrá sustituir a los humanos de modo total, siempre necesitará la «ayuda» de los humanos.
El «análisis de contenidos» parece que se realiza en buena parte en países de renta baja del hemisferio sur. Las condiciones de los trabajadores que los realizan parecen bastante precarias, resultando afectados por las imágenes que tienen que contemplar.
El Banco Mundial ha estimado que, entre el 4,4 % y el 12,5 % de la fuerza laboral mundial, trabaja en este tipo de plataformas.
A lo anterior puede añadirse el gasto en energía, agua, su demanda inducida de metales raros y la generación de chatarra electrónica que acompaña a la IA
La IA comporta adelantos tecnológicos extraordinariamente notables pero es una tecnología en desarrollo, de la que los datos anteriores parecen mostrar que las muchas llamadas a la prudencia en su uso parecen más que justificadas.