Ante la crisis de su país, miles de venezolanos trabajan en plataformas de etiquetado de datos para que los vehículos sin conductor no se choquen. Aunque ese trabajo en la sombra es su único sustento en muchos casos, no son considerados como empleados ni reciben una remuneración justa
La próxima vez que oiga hablar sobre el maravilloso futuro de los coches sin conductor, imagínese la siguiente escena: un grupo de venezolanos, viviendo en condiciones difíciles después del colapso de su economía, sentados con sus ordenadores portátiles y describiendo imágenes de árboles y bicicletas para que los vehículos robóticos no se estrellen.
Esa fue la situación en 2018, según el experto en trabajo colectivo y profesor de diseño en la Universidad HTW de Dresden (Alemania) Florian A. Schmidt. "Estas personas, que eran de clase media, estaban bien preparadas y tenían buena conexión y buena infraestructura de internet, cayeron en la pobreza de repente", explica Schmidt, que escribió un artículo sobre este nuevo mercado laboral para la Fundación Hans Böckler, una rama de investigación de la Federación Alemana de Sindicatos. (Fue publicado en inglés esta semana). 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.
Como resultado, las plataformas como Mighty AI gestionan todo el proceso de búsqueda, capacitación y gestión de trabajadores para que sus clientes, compañías que se dedican al desarrollo y comprobación de coches autónomos, nunca tengan contacto con ellos. De hecho, muchas de estas compañías tienen dos nombres diferentes para los dos partes de su negocio. El nombre de Mighty AI para los trabajadores es Spare5 (que se refiere a la capacidad para reservar cinco minutos para hacer algún trabajo), mientras que el de Scale es Remotask.
Para los trabajadores venezolanos, estas plataformas más centralizadas representan una mejora porque "[los trabajadores] son tratados de forma más humana y el trabajo está mejor valorado", asegura Schmidt. De hecho, muchos de los trabajadores venezolanos contrataron a amigos y familiares para hacer esa labor.
A diferencia de los trabajadores colectivos italianos y brasileños que entrevistó Schmidt, quienes consideraban este trabajo como un pasatiempo que les proporcionaba un dinero extra, ellos llegan a depender de esos honorarios. "[Los venezolanos] eran conscientes de que, por un lado, se trataba de un abuso, pero tenían que hacerlo porque todo lo demás les falló", añade Schmidt. Sin embargo, también estaban contentos por haber encontrado un trabajo y tener un flujo constante de ingresos.
Esta afluencia fue una sorpresa para las empresas también. Muchas compañías de etiquetado de datos se establecieron en países en desarrollo deliberadamente, pero lo único que hacían en realidad era traducir sus páginas web al español.
¿Nueva línea divisoria en el debate sobre la gig economy?
Más allá de este caso, los autónomos luchan para ser clasificados como empleados en todo el mundo. El resultado de esa lucha tendrá grandes implicaciones, porque los autónomos no reciben seguros, pensiones ni otras protecciones en el lugar de trabajo. Esta cuestión es relevante también para los trabajadores venezolanos, porque muchos de los que se han ido a los países vecinos han empezado a trabajar como conductores freelance o mensajeros en bicicleta.
Hasta ahora, el debate se ha centrado en estos trabajadores en concreto, pero los etiquetadores de datos de Mighty AI and Playment también podrían defender su situación. Ya que estas compañías manejan gran parte de la capacitación y las asignaciones de tareas, actúan mucho más como empleadores tradicionales que como una plataforma como Mechanical Turk.
Sin embargo, las empresas pueden clasificar a los trabajadores como empleados en un país y como autónomos en el otro, incluso si realizan el mismo trabajo, según el experto en plataformas y derecho laboral de KU-Leuven en Bélgica Valerio de Stefano. Por ejemplo, la plataforma de entrega de comida a domicilio Foodora clasificó a sus trabajadores como empleados en Alemania, pero como autónomos en Italia. Por ello, incluso si los etiquetados de datos se convirtieran en empleados en España, los que trabajan para la misma compañía en Venezuela podrían no tener los mismos derechos. En el caso de las empresas digitales, también existe el riesgo de que trasladen su fuerza laboral a los países con las protecciones laborales más débiles.
En 2015, la plataforma CrowdFlower resolvió un caso en el que la acusaron, entre otras cosas, de clasificar erróneamente a los empleados como autónomos. No ha habido demandas importantes desde entonces, pero a medida que los trabajadores freelance empiezan a recibir más protecciones, los trabajadores de crowdworking podrían estar en una posición mejor para volver a intentarlo. Para los trabajadores en áreas económicamente empobrecidas, podría ser una verdadera bendición. Para las empresas, es simplemente "parte del coste del negocio para cumplir con las normas reglas", concluye de Stefano. "Y si no son sostenibles cumpliendo con las normas, probablemente tampoco deberían existir".