La fábrica invisible: la IA se entrena con sudor del Sur y la promesa de empleo es su coartada

Hay una gramática que las corporaciones tecnológicas dominan mejor que cualquier modelo de lenguaje: la de convertir decisiones de poder en anuncios de progreso. Cuando una empresa proclama que su nueva herramienta de inteligencia artificial la vuelve “un 60% más eficiente”, nos invita a leer la frase como una noticia técnica —una máquina hace más con menos— cuando en realidad estamos ante una noticia laboral escrita en clave tecnológica. El 60% no es una propiedad del algoritmo. Es el nombre elegante de una redistribución: menos horas pagadas, menos personas empleadas, más margen para quien posee el sistema. La palabra “eficiencia” hace el trabajo sucio de ocultar quién gana y quién pierde en esa aritmética.

Esta semana el discurso sobre la IA volvió a ofrecernos ese truco en dos actos. En el primero, las grandes empresas y algunos gobiernos presentan la automatización como una fuerza natural, casi meteorológica, ante la cual solo cabe “adaptarse” —y adaptarse significa, convenientemente, tomar los cursos de “alfabetización en IA” que las mismas instituciones ofrecen con validez oficial. En el segundo acto, mucho menos iluminado, hay una cadena de suministro humana que sostiene toda la maquinaria: trabajadores del Sur global que etiquetan datos, moderan contenido y entrenan modelos por salarios que en el Norte serían ilegales. La tesis de este ensayo es sencilla de enunciar y difícil de digerir: la IA no es primero una historia de máquinas y después una historia de trabajo. Es una relación de poder desde el origen, y la promesa de empleo —“fórmate y no te quedarás atrás”— funciona como su coartada.

El 60% es una decisión, no un dato

Empecemos por desmontar la cifra mágica. Cuando una operadora de telecomunicaciones como Telefónica reporta ganancias de productividad del orden del 60% gracias a la IA generativa, la prensa de negocios lo repite como si describiera un fenómeno físico. Pero un aumento de productividad de esa magnitud no se materializa sin que alguien deje de hacer un trabajo que antes hacía, o lo haga en condiciones distintas. La productividad es una razón: producto sobre insumo. Subir el numerador o bajar el denominador dan el mismo número, pero significan cosas moralmente opuestas. La retórica corporativa nunca aclara cuál de las dos operaciones está celebrando.

Kate Crawford lo formula con precisión en su cartografía del sector: el trabajo invisible que sostiene los sistemas de IA “toma muchas formas —trabajo de cadena de suministro, crowdwork bajo demanda y empleos tradicionales del sector servicios”, y las formas explotadoras de ese trabajo “existen en todas las etapas del pipeline de la IA” The Atlas of AI - Power, Politics, and the Planetary Costs. La eficiencia que se anuncia arriba de la pirámide descansa sobre una masa de labor que precisamente por ser invisible no entra en el balance publicitado. Lo que la empresa llama “automatización” es a menudo un desplazamiento del trabajo: de la oficina bien pagada de Madrid o São Paulo hacia la sala de etiquetado de Antananarivo, y del reloj sindicalizado hacia el algoritmo que asigna tareas por microsegundos.

El punto no es negar que la IA aumente la producción. Es negarse a aceptar que el “60%” describa una realidad neutra. Detrás de cada punto porcentual hay una negociación —casi siempre no negociada— sobre quién absorbe el ahorro. Y en América Latina esa negociación llega con una asimetría estructural: las decisiones se toman en casas matrices del Norte, y las consecuencias se descuentan en mercados laborales del Sur donde la protección al trabajador ya era frágil antes de que apareciera el primer chatbot.

Madagascar: la sala de máquinas del “milagro” francés

Para ver la fábrica invisible conviene mirar un caso concreto, no una abstracción. Los modelos de IA que las empresas francesas presentan como logros nacionales de innovación se entrenan, en parte considerable, con el trabajo de personas en Madagascar que cobran entre 96 y 126 euros al mes. Esas salas de etiquetado y moderación no aparecieron de la nada: se instalaron en zonas francas heredadas de la industria textil, es decir, sobre una infraestructura de mano de obra barata que el capitalismo global ya había construido para producir camisetas y que ahora recicla para producir inteligencia artificial.

Ese detalle geográfico es la clave de todo. La “revolución de la IA” no rompió con el orden colonial del trabajo; lo continuó por otros medios. Las mismas latitudes que fueron plantación, mina y maquila son ahora granja de datos. Crawford señala que la explotación recorre el pipeline entero, “desde el sector minero, donde se extraen y transportan los recursos para crear la infraestructura central de los sistemas de IA, hasta el lado del software” The Atlas of AI - Power, Politics, and the Planetary Costs. El continuum es literal: el mismo mapa de la extracción de siglos, actualizado con vocabulario de Silicon Valley.

Aquí conviene recordar a Eduardo Galeano sin caer en la nostalgia: la lógica que describió en Las venas abiertas de América Latina —regiones especializadas en exportar materia prima barata para que otras se queden con el valor agregado— no es una reliquia del siglo XX Las venas abiertas de América Latina. La materia prima de la IA es doble: los minerales que van en los servidores y el juicio humano que va en las etiquetas de entrenamiento. Ambos se compran donde son baratos y se transforman en valor donde el capital ya está concentrado. Un trabajador malgache que enseña a un modelo a distinguir un rostro de una sombra por 100 euros mensuales está produciendo un insumo cuyo valor final se contabilizará como “innovación europea”. La palabra “milagro” —milagro de productividad, milagro tecnológico— siempre necesita una sala de máquinas que nadie fotografía.

Y no es solo Madagascar. Cada vez que resolvemos un reCAPTCHA para “demostrar que somos humanos”, como observa Crawford, seleccionamos casillas con semáforos o pasos de cebra y “entrenamos gratis los algoritmos de reconocimiento de imágenes de Google” The Atlas of AI - Power, Politics, and the Planetary Costs. La fábrica invisible no está solo en el Sur explotado; se extiende hasta nuestro propio celular, donde donamos trabajo sin siquiera saber que lo estamos haciendo. La diferencia es que el malgache al menos cobra 100 euros; nosotros pagamos con tiempo y no recibimos nada. En ambos casos, el trabajo humano se disfraza de proceso automático.

La gestión algorítmica: precarizar hasta la sensación de mandarse solo

Hay una segunda dimensión del problema, más sutil que el salario de miseria: la forma en que la IA reorganiza el trabajo de quienes conservan su empleo. La gestión algorítmica —el jefe que es un software— no solo distribuye tareas; distribuye también la ilusión de autonomía. El repartidor que “elige” sus horarios, el conductor que “es su propio patrón”, el redactor que “colabora” con un asistente de IA que en realidad monitorea su ritmo: todos experimentan una libertad de superficie sobre una arquitectura de control profundo.

García Canclini captó temprano esta mutación cuando advirtió que la inteligencia artificial tendría competencia “en la zona de los sentimientos” y que los bots “pulsarán cada vez más nuestros botones emocionales para vendernos autos o políticos” Ciudadanos reemplazados por algoritmos. Vale extender la observación al terreno laboral: la gestión algorítmica no solo administra tareas, administra estados de ánimo. Gamifica la productividad, envía notificaciones motivacionales, convierte la explotación en un juego con puntajes. El trabajador se siente autónomo mientras un sistema optimiza cada gesto suyo hacia el margen de la empresa. La precarización más eficaz no es la que se siente como cadena, sino la que se siente como elección.

El mismo autor señala algo aún más inquietante sobre nuestra posición como ciudadanos: “los conocimientos necesarios para desempeñarnos como ciudadanos se estrechan debido a la sustracción y el ocultamiento de datos por parte de las corporaciones y los gobiernos” Ciudadanos reemplazados por algoritmos. Aplicado al trabajo, esto significa que el trabajador gestionado por algoritmo pierde acceso a la información que le permitiría negociar: no sabe cómo se calcula su tarifa, por qué recibió menos pedidos esta semana, qué criterio usó el sistema para “desactivarlo”. La opacidad no es un defecto técnico; es la condición que hace posible el nuevo orden. Un trabajador que no puede ver la regla no puede impugnarla.

En América Latina esta dinámica tiene un agravante. Las plataformas de reparto y transporte que popularizaron la gestión algorítmica encontraron en la región un terreno fértil precisamente por la magnitud de la informalidad preexistente. Donde no había contrato antes, el algoritmo no destruye derechos: simplemente formaliza la ausencia de derechos y le pone una interfaz elegante. La IA no llegó a un mercado laboral protegido a desprotegerlo; llegó a uno ya desprotegido a industrializar esa desprotección y a exportarla, ahora, hacia sectores que sí tenían estabilidad.

“Formación en IA”: la escalera que se ofrece cuando ya cambiaron la estructura

Frente a este panorama, los Estados de la región responden con una fórmula que suena responsable: programas de “formación en IA”, a veces con validez oficial, para que la ciudadanía “no se quede atrás”. Argentina, con un índice de preparación relativamente alto para la región —67.5 sobre 100 en el ILIA, cuarto lugar regional— formuló un Plan Nacional de Inteligencia Artificial Argentina — datos país. Uruguay, quinto con 66.1, articuló una Estrategia de IA para el Gobierno Digital Uruguay — datos país. El Salvador, más rezagado con 42.9, encuadró su apuesta en la Agenda Digital 2020-2030 El Salvador — datos país. Las estrategias existen, están escritas, y su vocabulario es casi idéntico al de los folletos corporativos.

El problema no es que estos programas existan. El problema es el supuesto que los organiza: que la desigualdad producida por la IA se resuelve capacitando individuos, como si el desempleado por automatización fuera simplemente alguien que no aprendió a tiempo el prompt correcto. Esta es la coartada perfecta. Traslada la responsabilidad de la estructura al individuo: si perdiste tu empleo, es porque no te formaste; si tu salario bajó, es porque no te adaptaste. La “alfabetización en IA” ofrecida por el Estado se convierte, en esta lógica, en un instrumento para que aceptemos el nuevo orden laboral, no para que lo interroguemos.

Aquí Freire es indispensable. La educación bancaria, en sus términos, “deposita” contenidos en un sujeto pasivo que los recibe, memoriza y repite, sin desarrollar la capacidad de nombrar críticamente el mundo Pedagogía del oprimido. Una “formación en IA” que enseña a usar la herramienta pero no a preguntar quién la controla, cómo se entrenó, a costa de quién y con qué fines, es alfabetización bancaria en estado puro. Produce operadores dóciles de un sistema, no ciudadanos capaces de cuestionarlo. La alfabetización que la región necesita no es la que enseña a escribir mejores prompts, sino la que enseña a leer las relaciones de poder que el prompt oculta.

Es cierto —y conviene decirlo para no caer en la trampa contraria— que la capacitación técnica no es enemiga de nada. Un trabajador que entiende la herramienta está mejor que uno que la teme. El punto no es despreciar la habilidad, sino negarse a que la habilidad reemplace al criterio. La distinción es entre formar usuarios y formar sujetos. Un usuario aprende a operar el sistema; un sujeto aprende, además, a preguntarse si el sistema debería existir en esa forma. Freire insistía en que la liberación pasa por nombrar el mundo, no por consumirlo eficientemente Pedagogía del oprimido. La versión estatal de la alfabetización, tal como está diseñada, forma consumidores diestros de un mundo que otros nombraron por ellos.

El falso debate: “libre mercado” contra “planificación”, cuando lo que se mueve es el poder

Buena parte de la discusión pública sobre la IA se organiza alrededor de un eje que a estas alturas resulta agotador: ¿debe el mercado innovar libremente o debe el Estado planificar y regular? Es un debate real, pero también una pantalla. Mientras nos enfrentamos por el grado óptimo de intervención estatal, la pregunta genuinamente decisiva —quién termina siendo dueño del valor que la IA produce— se desliza fuera de foco.

Porque la redistribución ya está ocurriendo, y no espera a que resolvamos el debate ideológico. El valor generado por los aumentos de “eficiencia” fluye hacia arriba: inversores, propietarios de infraestructura de cómputo, élites directivas que capturan bonos por “transformación digital”. El trabajador desplazado y el etiquetador malgache están en el mismo lado de la ecuación, aunque nunca se encuentren. Noam Chomsky ha descrito por décadas cómo el lenguaje del “libre mercado” opera asimétricamente: disciplina de mercado para los débiles, protección estatal para los fuertes Profit Over People. La IA reproduce ese patrón con exactitud: se invoca la competencia y la innovación cuando conviene desregular el trabajo, y se invoca la seguridad nacional y la soberanía tecnológica cuando conviene subsidiar a los campeones corporativos.

El debate “mercado versus Estado”, tal como se plantea, oculta que ambos polos pueden coincidir en lo esencial: dejar intacta la pregunta sobre la propiedad. Un Estado que financia con dinero público la “adopción de IA” en sus empresas sin exigir contrapartidas en empleo, transparencia algorítmica o distribución de ganancias está haciendo planificación, sí —planificación al servicio de la concentración. Y un mercado que se autorregula produce exactamente lo mismo por otra ruta. La pregunta que importa no es cuánto Estado, sino al servicio de quién ese Estado —o ese mercado— redistribuye el poder.

Chomsky también ha insistido en que las democracias funcionan mejor para sus públicos cuando esos públicos tienen la información y la organización para presionar Manufacturing Consent. Aplicado a la IA: no habrá redistribución justa del valor mientras la ciudadanía y los trabajadores no dispongan de las herramientas conceptuales para ver la fábrica invisible y nombrarla. De ahí que la alfabetización crítica —no la instrumental— sea, como sugería la tesis general de esta semana, una suerte de seguro de vida para la autonomía. No es un adorno progresista; es la condición de posibilidad de cualquier negociación real.

Las lentes latinoamericanas: disponibilidad sin condiciones, aplicabilidad que fabrica dependencia

Conviene ahora detenerse en dos de las lentes que esta publicación usa para leer la IA desde el Sur, porque revelan lo que el discurso corporativo y el estatal comparten como punto ciego.

La primera es la disponibilidad. Las herramientas de IA llegan a la región gratuitas o casi, descargables en cualquier celular, sin fricción. Esa disponibilidad se celebra como democratización: ahora cualquiera accede a lo que antes era privilegio de laboratorios. Pero la disponibilidad de la herramienta no viene acompañada de la disponibilidad de sus condiciones de amortización. Es decir: llega el chatbot, pero no llega la educación pública robusta, ni el tiempo protegido para pensar, ni la protección laboral que permitiría al trabajador usar la herramienta sin ser usado por ella. Lo que está disponible es el acelerador; lo que está racionado es el freno. Y un vehículo con acelerador disponible para todos y freno reservado para pocos no es un vehículo democrático: es una máquina de accidentes distribuidos desigualmente.

La segunda es la aplicabilidad. En economías donde la presión por producir es feroz —márgenes estrechos, competencia informal, salarios que no alcanzan— la IA se presenta como la solución obvia: produce más, produce más rápido, produce más barato. Y funciona, en el sentido estrecho de que efectivamente aumenta el producto por hora. Pero su aplicación acrítica fabrica un tipo específico de profesional: uno que puede ejecutar decisiones que no sabe fundamentar, que entrega resultados que no puede defender, que ha delegado no solo la tarea sino el juicio sobre la tarea. En un consultorio, un despacho, una redacción o una oficina pública latinoamericana bajo presión, la IA aplicada sin criterio no produce mejores profesionales: produce profesionales más veloces y más frágiles, incapaces de cuestionar la decisión que la máquina les sugirió. La deuda cognitiva de la que hablaba la tesis general de la semana se paga aquí, en la aplicabilidad, con intereses: cada delegación acrítica erosiona la capacidad de la próxima generación de trabajadores para saber cuándo la máquina se equivoca.

Estas dos lentes juntas describen una trampa. La herramienta está disponible sin condiciones; su aplicación bajo presión fabrica dependencia; la dependencia se presenta luego como razón para más capacitación en la herramienta; y el ciclo se cierra sin que nadie haya preguntado quién diseñó el sistema ni a costa de quién funciona. La región no está adoptando la IA; está siendo adoptada por un modelo de trabajo que la IA vehiculiza.

Vale mencionar, como matiz honesto, que existen alternativas —la tercera lente que conviene traer— y que América Latina no parte de cero. La región tiene una tradición viva de pedagogías dialógicas, de experiencias comunitarias de apropiación tecnológica, de software libre y de organización de trabajadores de plataforma que ya han litigado y ganado reconocimientos laborales. El camino no es prohibir la IA —una posición tan ingenua como la que la celebra sin condiciones— sino exigir que sea medio y no sustituto: que amplíe el juicio en vez de reemplazarlo, que sostenga al trabajador en vez de gestionarlo, que redistribuya en vez de concentrar. Esa exigencia no es utópica; es la traducción tecnológica de conquistas laborales que la región ya sabe pelear.

Contraargumentos que merecen respuesta

Sería deshonesto no considerar las objeciones serias. La primera: ¿no es el empleo en las salas de etiquetado del Sur, aun mal pagado, mejor que la ausencia de empleo? Para un trabajador de Antananarivo, 100 euros mensuales pueden ser preferibles al desempleo local. Es verdad, y precisamente por eso el argumento es tramposo cuando lo usan las empresas: convierte una elección entre opciones miserables —producto de una estructura global que ellas ayudaron a construir— en una demostración de que están “generando oportunidades”. Ofrecer el mal menor y cobrarlo como bien es el arte central de la coartada. Que un trabajo explotador sea preferible al hambre no lo vuelve justo; vuelve urgente cambiar las condiciones que hacen del hambre la única alternativa.

La segunda objeción: ¿no exagera este ensayo el componente laboral, ignorando que la IA sí genera ganancias reales de bienestar —diagnósticos médicos más rápidos, traducción instantánea, acceso a información antes vedada? No lo ignora; lo subordina. Los beneficios existen y son distribuibles. La pregunta es si se distribuirán o se capturarán. La misma herramienta que traduce para un migrante también vigila a ese migrante; la que acelera un diagnóstico también puede negarle cobertura según un criterio opaco. El beneficio no es el problema; el problema es que la arquitectura de propiedad y control decide para quién el beneficio se vuelve poder y para quién se vuelve dependencia.

La tercera: ¿no es paternalista sugerir que los trabajadores latinoamericanos “delegan el juicio” sin darse cuenta, como si no fueran capaces de usar la herramienta con criterio? La respuesta es que el punto no es la incapacidad de los individuos, sino la presión estructural que hace del criterio un lujo. Bajo cuota, bajo métrica, bajo la amenaza de ser reemplazado por quien delegue más rápido, incluso el profesional más lúcido termina delegando. No es un déficit personal; es un incentivo del sistema. Y los sistemas se cambian cambiando incentivos, no exhortando individuos a resistir heroicamente lo que el diseño premia rendir.

Cierre: la factura que aún no llegó

La imagen de la fábrica invisible sirve para algo más que denunciar: sirve para reorientar la mirada. Mientras discutamos la IA como una historia de máquinas —qué puede hacer, qué no puede, cuándo alcanzará la conciencia, si nos quitará el empleo en abstracto— seguiremos jugando en el tablero que las corporaciones eligieron. La pregunta productiva es otra y es incómoda: ¿de quién es el sudor que entrena estos modelos, y de quién es la ganancia que producen? En el momento en que la conversación pasa de “qué hace la IA” a “quién la posee y a costa de quién funciona”, el hechizo del vocabulario técnico se rompe.

América Latina llega a esta encrucijada con una desventaja y una ventaja. La desventaja es material y está en las cifras: brechas educativas profundas, mercados laborales informalizados, una posición histórica de proveedora de materia prima que la IA amenaza con perpetuar en formato digital. La ventaja es intelectual y está en su tradición: la región produjo pensadores que aprendieron a leer las relaciones de poder detrás del lenguaje del progreso, desde Galeano descifrando la venas abiertas hasta García Canclini nombrando a los ciudadanos reemplazados por algoritmos Ciudadanos reemplazados por algoritmos, pasando por Freire insistiendo en que ninguna educación es neutral Pedagogía del oprimido. Esa tradición es un activo estratégico, no una reliquia de café literario.

Quedan preguntas abiertas que la región debería empezar a hacerse antes de que las respuestas las den otros. ¿Medirán los gobiernos latinoamericanos la dependencia cognitiva y la pérdida de criterio que producen sus programas de adopción de IA, o seguirán reportando solo ganancias de eficiencia? ¿Exigirán las estrategias nacionales —el Plan de Argentina, la Estrategia de Uruguay, la Agenda de El Salvador— contrapartidas en transparencia algorítmica y distribución del valor, o se limitarán a facilitar la adopción? ¿Encontrarán los trabajadores de plataforma de la región la organización necesaria para hacer visible la fábrica que los gestiona? ¿Y sabremos, como ciudadanos, distinguir la alfabetización que nos vuelve operadores dóciles de la que nos vuelve capaces de preguntar quién construyó el sistema?

La deuda cognitiva de la que se habla esta semana no aparece en ningún estado de cuenta, pero se paga. Y hay una factura gemela, igual de invisible, que se cobra en salas de etiquetado del Sur y en interfaces de reparto de nuestras propias ciudades. La coartada de siempre —“fórmate y prosperarás”— nos invita a pagar ambas facturas sin leerlas. Leerlas, nombrarlas, discutir quién debería pagarlas: eso no es un lujo académico. Es, como decía la tesis de la semana, el seguro de vida de la autonomía. Y los seguros, conviene recordarlo, se contratan antes del accidente.