Detrás de la pantalla: el trabajo invisible que hace posible la inteligencia artificial
La primera vez que usé ChatGPT con propósito educativo, lo que me llamó la atención no fue lo que podía hacer. Fue lo que nadie me había explicado sobre cómo llegó a poder hacerlo.
Como educadores, tendemos a evaluar las herramientas por su desempeño: ¿funciona?, ¿es precisa?, ¿la puedo integrar al currículo? Son preguntas válidas. Pero hay otra pregunta que llevamos años enseñándoles a los estudiantes y que rara vez nos hacemos a nosotros mismos cuando adoptamos tecnología:
¿quién hizo el trabajo que esta herramienta necesitó para existir?
La respuesta, en el caso de ChatGPT, tiene nombre, tiene dirección, y tiene un salario documentado de menos de dos dólares por hora.
¿Qué es el trabajo fantasma y por qué le importa a un educador?
La antropóloga Mary L. Gray y el científico computacional Siddharth Suri acuñaron el término ghost work (trabajo fantasma) en su libro del mismo nombre, publicado en 2019 por Houghton Mifflin Harcourt.
Su argumento central es este: los sistemas de inteligencia artificial que parecen autónomos, que "aprenden solos," que "generan" respuestas, dependen en realidad de una enorme fuerza laboral humana invisible.
Este trabajo lo realizan personas que etiquetan imágenes, transcriben audio, verifican identidades, clasifican contenido, validan respuestas. Sin ese trabajo previo y continuo, el modelo no aprende. Sin ese trabajo, el modelo no funciona.
El problema, documentado por Gray y Suri a través de etnografía y encuestas a trabajadores de plataformas como Amazon Mechanical Turk, es que este trabajo es sistemáticamente subvalorado: mal pagado, sin protecciones laborales, fragmentado en microtareas que no construyen trayectorias profesionales, y estructuralmente invisibilizado por las empresas que se benefician de él.
Cuando le decimos a un estudiante que "la IA aprendió de datos de internet," estamos siendo pedagógicamente incompletos. Estamos omitiendo a las personas que procesaron esos datos, una tarea a la vez, por una fracción del salario mínimo de cualquier país desarrollado.
Lo que ocurrió en Kenia: un caso documentado
En enero de 2023, el periodista Billy Perrigo publicó en la revista TIME una investigación que revisó cientos de páginas de documentos internos de OpenAI y de la empresa Sama, incluyendo recibos de pago de los trabajadores.
Antes de que ChatGPT pudiera funcionar sin producir contenido racista, violento o sexualmente abusivo, alguien tuvo que leer ese contenido. Clasificarlo. Etiquetarlo. Decidir, descripción por descripción, qué tan dañino era lo que tenía frente a los ojos.
Ese trabajo fue subcontratado a trabajadores en Nairobi, Kenia, a través de Sama —una empresa con sede en San Francisco que se comercializa como compañía de "IA ética." Los trabajadores procesaron texto con descripciones de abuso sexual infantil, violencia extrema y otros contenidos de los rincones más oscuros de internet. Su salario: entre $1.32 y $2 dólares por hora. Sama facturó aproximadamente $19 millones de dólares ese año.
Muchos de esos trabajadores desarrollaron síntomas compatibles con trastorno de estrés postraumático.
Los números detrás del daño
En diciembre de 2024, informes médicos presentados ante el Tribunal Laboral de Nairobi, elaborados por el Dr. Ian Kanyanya, jefe de salud mental del Hospital Nacional Kenyatta, documentaron que, de 144 moderadores de contenido que se sometieron voluntariamente a evaluación psicológica, el 81% fue clasificado con PTSD severo (Stockwell, 2024).
En mayo de 2023, más de 150 trabajadores africanos de contenido —moderadores de Facebook, TikTok y ChatGPT, votaron para establecer el primer Sindicato Africano de Moderadores de Contenido, también documentado por TIME.
Este no es un caso aislado. Es la arquitectura estándar de la industria.
¿Por qué esta conversación le pertenece a la escuela?
La conversación sobre inteligencia artificial en las escuelas tiende a organizarse alrededor de dos ejes: ¿funciona bien o funciona mal?, ¿la uso o la prohíbo? Ambas preguntas son legítimas pero insuficientes.
Hay una tercera pregunta que los educadores estamos en posición privilegiada para hacer: ¿a qué costo humano fue construida esta herramienta? Sé que la tentación es separar estas dos conversaciones: por un lado, el uso pedagógico de la IA; por otro, la política laboral global. Entiendo esa separación. También creo que es un error.
Las competencias que estamos obligados a desarrollar en nuestros estudiantes —pensamiento crítico, evaluación de fuentes, identificación de intereses detrás de un mensaje— se aplican directamente aquí. Si los formamos para analizar quién produce un texto, qué intereses tiene y qué queda fuera del encuadre, tenemos que aplicar esa misma lógica a las herramientas que les presentamos como dadas.
Introducir una herramienta de IA en la escuela sin contextualizar cómo fue construida no es una posición neutral. Es una decisión pedagógica. Y como toda decisión pedagógica, tiene consecuencias sobre qué tipo de ciudadanos estamos formando.
Tres preguntas concretas para llevar al salón
No propongo convertir cada actividad con IA en una sesión de análisis geopolítico. Propongo algo más inmediato: que el uso de estas herramientas sea contextualizado con la misma honestidad con que contextualizamos cualquier otro objeto de estudio que tiene historia, economía y actores detrás.
Para estudiantes de escuela intermedia y superior
¿Quién hizo el trabajo que esta herramienta necesitó para aprender a responder?
¿En qué condiciones se realizó ese trabajo?
Si una herramienta produce un resultado, ¿quién asume la responsabilidad de ese resultado?
Para directores y coordinadores académicos
¿Nuestra política de uso de IA incluye alguna dimensión de análisis ético sobre cómo fueron construidas esas herramientas?
¿Estamos formando a nuestros maestros no solo en el uso técnico, sino en sus implicaciones laborales y globales?
Lo que nombramos, lo que enseñamos
El trabajo fantasma existe porque nadie lo nombra. Porque la industria tiene interés directo en mantenerlo invisible, y porque nosotros, los maestros, muchas veces reproducimos esa invisibilidad sin proponérnoslo, simplemente por no haber tenido acceso a la información.
Ahora la tenemos.
Humanizar la conversación sobre IA en la escuela no es una digresión emocional ni una postura ideológica. Es una corrección factual. Si los estudiantes aprenden a usar estas herramientas sin saber cómo fueron construidas, estarán operando con una imagen incompleta de la realidad. Y eso, en principio, es exactamente lo contrario de lo que una escuela debería hacer.
Nombrar el trabajo fantasma en el salón de clases es, en sí mismo, un acto educativo.
¿Tu institución ha incorporado preguntas sobre ética y condiciones laborales en la formación docente sobre IA? Me interesa escuchar cómo están abordando esta dimensión en tu escuela.
Referencias
Perrigo, B. (2023, enero 18). Exclusive: OpenAI used outsourced Kenyan workers earning less than $2 per hour to make ChatGPT less toxic. TIME. https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/
Perrigo, B. (2023, mayo 2). 150 African workers for AI companies vote to unionize. TIME. https://time.com/6275995/chatgpt-facebook-african-workers-union/
Stockwell, B. (2024, diciembre 22). Facebook inflicted 'lifelong trauma' on Kenyan content moderators, campaigners say, as more than 140 are diagnosed with PTSD. CNN Business. https://www.cnn.com/2024/12/22/business/facebook-content-moderators-kenya-ptsd-intl
