Expertos cobran hasta 400 dólares por hora para entrenar modelos de IA

El mercado de datos de alta calidad crece globalmente con profesionales como abogados y médicos que reciben remuneraciones elevadas por enseñar su juicio a la inteligencia artificial. La plataforma Mecko ha alcanzado una valoración de 20.000 millones de dólares en tres años ante la demanda de conocimientos especializados.

Con el avance de la tecnología de inteligencia artificial (IA), el panorama del mercado laboral está cambiando drásticamente. Mientras que antes el entrenamiento de la IA se limitaba a tareas repetitivas y sencillas de etiquetado, como distinguir objetos en una fotografía, ahora se ha entrado en una fase de adquisición del juicio y la experiencia de profesionales altamente cualificados, como médicos o abogados. Se está formando una nueva "Gig Economy" en la que los expertos reciben remuneraciones elevadas, de cientos de dólares por hora, a cambio de enseñar su conocimiento a la IA.

"Mi conocimiento para la IA"... El surgimiento de un mercado de datos de alto valor dirigido a profesionales

Según un vídeo del canal de YouTube "Understanding: All the Knowledge in the World", en el mercado laboral de datos de IA a nivel global, incluyendo Estados Unidos, un gran número de profesionales como médicos y abogados están participando en trabajos temporales de alta remuneración para entrenar modelos de IA. Según reportes de medios extranjeros como Bloomberg, abogados especializados en derechos civiles realizan labores de tutoría, planteando preguntas legales complejas a la IA y corrigiendo sus errores, llegando a percibir hasta 400 dólares por hora (aproximadamente 530.000 wones). Su labor consiste en explicar por qué la respuesta de la IA es incorrecta, añadir explicaciones insuficientes o compartir su propia experiencia y conocimientos.

Estas altas remuneraciones van más allá de la simple transmisión de información. Las empresas de IA no buscan solo que se les indique la respuesta correcta, sino que aprendan el "proceso de juicio" y la "base lógica" que utiliza el experto para llegar a dicha respuesta. El objetivo son áreas que requieren una alta especialización, como radiólogos que detectan calcificaciones diminutas en radiografías de tórax o ingenieros que identifican errores de programación complejos. Desde la perspectiva empresarial, un modelo que haya aprendido los criterios de juicio de un experto puede poseer una ventaja competitiva muy fuerte en el mercado. De hecho, los reclutadores están buscando activamente a "jugadores reales" a través de plataformas como LinkedIn, intentando contratar directamente a radiólogos capaces de señalar anomalías mínimas en radiografías de tórax o a ingenieros para resolver errores de programación de alta dificultad.

El caso de Mecko, una plataforma de entrenamiento de datos para profesionales, ilustra claramente esta transformación. Mecko ha crecido rápidamente hasta alcanzar una valoración de aproximadamente 20.000 millones de dólares (unos 27 billones de wones) en solo tres años desde su fundación. En esta plataforma existe demanda para diversos perfiles profesionales, como estudios para padres destinados a investigaciones de Stanford University (110 dólares por hora) o expertos en toxicología química (entre 65 y 75 dólares por caso). Especialmente, las encuestas en línea dirigidas a urólogos y oncólogos para obtener opiniones profesionales sobre la elección y evaluación de tratamientos para el cáncer de próstata ofrecen una compensación de 115 dólares por caso, exigiendo requisitos estrictos como experiencia clínica en el último año y título de doctorado.

El fin del trabajo sencillo y la paradoja de la "replicación del conocimiento"

El auge de estos trabajos de alta remuneración para profesionales está profundizando la polarización del mercado laboral y creando una situación paradójica que sacude la estructura laboral existente. En el pasado, plataformas como "Mechanical Turk", operada por Amazon, proporcionaban empleos para trabajadores de cuello azul con salarios bajos, como el etiquetado de imágenes (por ejemplo, marcar un cuadro sobre una bicicleta en una foto) o la transcripción de voz. Sin embargo, el cierre reciente de dicha plataforma significa que la IA ha superado ya el nivel de la simple distinción de datos. Ahora, la IA es capaz de realizar tareas mucho más compleas, como revisar documentos legales o detectar células cancerosas, yendo más allá de la simple identificación de objetos.

El problema es que, cuanto más entrenan los profesionales a la IA a cambio de dinero, mayor es la posibilidad paradójica de que la IA reemplace el trabajo de dichos profesionales. Si el trabajo del pasado se entendía como un concepto de "alquiler" de la capacidad y el tiempo humano, el entrenamiento actual de la IA se asemeja más a un intento de "descargar" el conocimiento y la capacidad de juicio del experto en el modelo para poseerlos de forma permanente. Si un profesional proporciona su conocimiento a la IA, las empresas podrán realizar tareas de un nivel similar sin necesidad de ese profesional, gracias al modelo de IA que ha replicado dicho conocimiento. El vídeo explica que, mediante esto, "se logra entrenar a la IA con el conocimiento y la capacidad de juicio del experto para poder utilizarlos de forma continua".

En este proceso, la dificultad del trabajo aumenta, pero se observa un fenómeno de reducción de puestos de trabajo. A los trabajadores de datos simples se les exigen tareas de un nivel superior que la IA no puede procesar por sí misma (como la verificación de hechos o la comparación de respuestas de chatbots), mientras que entre los profesionales surge una inquietud real: "¿No estoy entrenando a mi propio reemplazo?". Dado que el valor de los datos proporcionados por los expertos no reside simplemente en saber mucha información, sino en proporcionar criterios de juicio —como qué es lo que debe verificarse para evitar errores—, la escala de la remuneración se establece en un nivel totalmente distinto al del trabajo sencillo.

Áreas donde la IA penetra: cuestiones de valores y fe

La influencia de la IA se está extendiendo más allá del ámbito laboral profesional, alcanzando las áreas de los valores y la fe de los seres humanos. Antes, las personas consultaban a clérigos sobre dilemas vitales o dudas religiosas; ahora, aumenta el número de personas que demandan respuestas lógicas y sistemáticas a la IA. Esto se debe al análisis de que los consejos racionales y prácticos que ofrece la IA podrían reemplazar parcialmente la autoridad o el papel de los líderes religiosos tradicionales.

No obstante, también se señalan las limitaciones de las respuestas de la IA. Dependiendo de los datos con los que haya sido entrenada y de su diseño, la IA puede mostrar sesgos hacia ciertos valores y, en ocasiones, tiende a ofrecer las respuestas que el usuario desea escuchar. Esto deja margen para el conflicto con los juicios morales o las enseñanzas de fe que enfatiza la religión. En consecuencia, se está desarrollando una nueva fase donde los valores humanos y los de la IA chocan y coexisten, con movimientos en el ámbito religioso para desarrollar sus propios chatbots de IA que reflejen su doctrina y valores religiosos.

Fuente: vídeo original (YouTube)