En Venezuela surge un fenómeno interesante: ha sido un campo fértil para reclutamiento por parte de compañías tecnológicas que buscan choferes humanos para completar el entrenamiento de sus inteligencias artificiales.
La historia, aquí:
Desesperados por trabajar, los venezolanos han descubierto un nuevo grupo de plataformas de trabajo colectivo (o crowdworking) online. Estas compañías, como Mighty AI, Playment, Hive y Scale, proveen a la industria de coches sin conductor y podrían ser un nuevo campo de batalla en el debate sobre si estos trabajadores autónomos deberían considerarse empleados.
Cientos de miles de trabajadores de Venezuela se registraron el año pasado para trabajar con estas empresas, y en algunos casos representaron hasta el 75 % de la fuerza laboral de una de esas compañías. Incluso actualmente, el 75 % del tráfico de búsqueda a Mighty AI proviene de una página que anuncia trabajo en Venezuela. Estas empresas no pagan más por el etiquetado de datos que plataformas como Amazon Mechanical Turk, pero ofrecen una fuente de ingresos más estable, por lo que conceden una garantía de seguridad a los trabajadores en un país donde la inflación recientemente llegó al 10 millones por ciento. (Mighty AI no respondió a una solicitud de comentarios para este artículo).
Etiquetando píxeles
No es ningún secreto que la inteligencia artificial (IA) depende en buena medida de personas mal pagadas para etiquetar cantidades masivas de datos. Esas personas lo hacen todo, desde transcribir grabaciones de voz hasta identificar imágenes NSFW (not safe for work, no apropiadas para el trabajo). Las nuevas compañías de crowdwork son el resultado de la creciente competencia para desarrollar coches autónomos y la alta exigencia de entrenar a los vehículos para ver y navegar adecuadamente.
Otras tareas de etiquetado de datos, como crear un algoritmo para los resultados de búsqueda, tienen más margen de error. «Si se hace una consulta en un motor de búsqueda y tres de cada 10 resultados son malos, realmente no importa», subraya Schmidt. «Pero un nivel del 30 % de respuestas incorrectas sería totalmente intolerable en las condiciones de tráfico«. El trabajo en sí puede ser más exigente también. Las cámaras a bordo de los coches registran una gran cantidad de información visual y las personas que etiquetan datos deben describir cada objeto de una imagen o vídeo.
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