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Cómo es trabajar de entrenar y evaluar a una IA
Un estudio con 35 colaboradores europeos sigue sus tareas en Outlier, una plataforma que se usa para verificar el funcionamiento de varias inteligencias artificiales
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La inteligencia artificial parece muy lista, pero no aprende sola. Miles de humanos han guiado su aprendizaje, corrigiendo y ajustando sus respuestas. Un informe publicado este jueves por las plataformas de investigación DiPLab y Reversing.Works da nuevos detalles sobre cómo miles de trabajadores europeos trabajan a ratos sueltos para Outlier, una plataforma de Scale AI. En junio de 2025, Meta pagó 12.400 millones de euros por el 49% de Scale AI y su fundador, Alexandr Wang, pasó a ser director de IA de la compañía de Mark Zuckerberg. Antes de esa adquisición, Outlier ayudaba también a entrenar los modelos de empresas como OpenAI o Google.
Según el informe, la mayoría de quienes entrenan a la IA en Europa son jóvenes formados, pero que viven en condiciones precarias. Más de la mitad son menores de 30 años y casi todos tienen un título de grado o máster. Su salario medio en la plataforma es de 1214 euros al mes. Muchos dependen de ella para vivir, según el informe, de la que obtienen entre el 70% y el 100% de sus ingresos. Los ingresos dependen de la diferencia entre tareas y la dedicación: hay colaboradores que llegan a ingresar más de 4000 euros mensuales y otros que apenas sacan 100 euros.
Qué hacen los evaluadores de IA
La labor de estos colaboradores varía, pero es básicamente valorar las respuestas de un chatbot con una nota: “Ayudarás a entrenar un chatbot de IA”, dicen las instrucciones generales de Outlier. “Para ello, leerás el historial de una conversación, evaluarás las respuestas que dos modelos distintos han dado a la misma instrucción, determinarás cuál de las dos responde mejor y, después, justificarás por qué es mejor”. Las tareas también pueden ser escribir textos modelo o describir imágenes. Antes de la IA, estas tareas sencillas y mecánicas se pagaban en céntimos. Ahora se ha sofisticado ligeramente y se paga algo mejor. Según su propia página, Outlier tiene más de 900.000 “expertos” registrados en 52 países a quienes han pagado más de 600 millones de dólares.
“Yo lo último que he hecho han sido tareas de matemáticas, pero también he hecho tareas de programación y de español, y el formato puede cambiar”, dice un matemático y colaborador español de Outlier, que prefiere no revelar su nombre porque sus términos de uso “incluyen no divulgar información confidencial”. “Muchas veces te dan un tema y tienes que escribir un prompt relacionado. El modelo de IA sacará dos respuestas, y al menos una debe tener un error. A continuación, evalúas cada respuesta de acuerdo a los criterios que fija el proyecto: si sigue las instrucciones, si la información es correcta, si el registro es apropiado, si el formato del texto es bueno, y después comparas ambas respuestas, eligiendo una ganadora”, añade este matemático español.
El nuevo informe pretende sacar a la luz prácticas más dudosas sobre Outlier, que pueden tener un impacto en la legislación de la Unión Europea: “Lo que no siempre saben [los colaboradores europeos de Outlier] es cuántos datos personales recopilan sobre ellos estas empresas a través de la plataforma al ofrecer su trabajo como servicio”, dice Thomas Le Bonniec, autor principal del estudio e investigador en Sociología en el Instituto Politécnico de París. Le Bonniec ha hablado con 35 colaboradores europeos de Outlier en 12 países, quienes han compartido el tráfico de red de su computadora para investigar el acceso de la plataforma a sus equipos.
El informe es obra del DiPLab, grupo de investigación académica, codirigido por el sociólogo Antonio Casilli en París, que estudia el trabajo humano invisible detrás de la IA, y Reversing.Works, un equipo técnico que aplica ingeniería inversa a aplicaciones de la “economía de plataformas” [o gig economy] para documentar prácticas opacas. ScaleAI, a través de Meta, no ha respondido a las preguntas de este periódico.
Cada movimiento del ratón queda registrado
La plataforma no solo obtiene conocimiento para entrenar modelos de IA, sino también datos personales sin que los trabajadores lo sepan, dice el informe. En sus navegadores hay rastreo de terceros, recogida biométrica a través de la app Persona y la monitorización de su actividad laboral incluye pulsaciones del teclado, movimientos del ratón y capturas de pantalla, sobre todo con el software FullStory. “El sistema registra cada vez que el ratón pasa por encima de un elemento de una página web o hace clic en él”, dice Simone Robutti, informático de la organización Reversing-Works. “A partir de esa información se reconstruye después el movimiento, con un nivel de detalle comparable al de una grabación de pantalla. Outlier no puede usar este sistema para rastrear a los usuarios fuera de su dominio. Pero FullStory, como empresa externa, podría en teoría identificar al mismo usuario en distintos dominios y cruzar las acciones realizadas en Outlier con las realizadas en otra web que también use FullStory, pero por ahora no tenemos forma de demostrarlo”, añade.
Los trabajadores apenas saben nada de estos detalles. Los autores del informe se reunieron con una colaboradora anónima que había participado en el informe: “Ya sabía que me estaba metiendo en unas condiciones de trabajo o de protección de datos que probablemente no eran las mejores. Pero leer el informe fue muchísimo peor de lo que esperaba”, dijo. El matemático español no tuvo siquiera esas sospechas iniciales: “Al registrarme y aplicar a un área en particular (matemáticas, programación), tuve que subir mi currículum y dar mi perfil de LinkedIn, además de responder alguna pregunta. También fue necesario verificar mi identidad, o bien con mi DNI o con mi cara a través de una aplicación de autenticación, que no era sospechosa. Más allá de esto, no recuerdo haber cedido ningún permiso para recabar datos extra”, explica el matemático español.
Esa app de terceros, Persona, tiene su sede en San Francisco: “Me han pedido identificarme con Persona unas siete u ocho veces en dos años. Sobre todo escaneando la cara, de frente y de los dos lados. Nunca me explicaron cómo se usaban esos datos”, dijo la trabajadora.
La gestión de los ingresos es también delicada. Según la trabajadora que participó en el encuentro, Outlier paga por Paypal. No está claro cómo se resuelven los impuestos, más allá de una oscura empresa filipina mencionada en charlas informales entre trabajadores. Los autores del informe creen que Outlier incumple la regulación europea tal como está hoy. Creen que la desregulación que impulsa la Comisión podría debilitar artículos del RGPD que funcionan hoy como cortafuegos que frenan la transferencia de datos y conocimiento hacia Estados Unidos.
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