Hasta 250 dólares la hora por entrenar a la IA: el auge de un nuevo trabajo lleno de contradicciones
Entrenar modelos de inteligencia artificial se ha convertido en un trabajo muy bien pagado, pero plantea un dilema incómodo para los profesionales que ayudan a automatizar su propio sector
El trabajo por encargo ya no va solo por registrarse en una app para repartir comida o en un servicio para trabajar conduciendo un coche. En pleno enfriamiento del mercado laboral y con muchas empresas pisando el freno en nuevas contrataciones, ha surgido una vía inesperada para generar ingresos que resulta tan atractiva como incómoda: profesionales cobrando cifras muy altas por enseñar a la inteligencia artificial a hacer exactamente su trabajo.
Mercor y el nuevo “empleo premium” de la IA
Esta startup ofrece hasta 250 dólares la hora por enseñar a modelos de IA a realizar cierto tipo de tareas
En el centro de este fenómeno se encuentra Mercor, una startup de Silicon Valley que ha construido una enorme red de expertos para entrenar modelos de inteligencia artificial. Por su plataforma pasan perfiles muy variados: desde ingenieros y médicos hasta poetas, humoristas o analistas financieros.
Su labor consiste en revisar, corregir y mejorar las respuestas de grandes modelos de lenguaje que después utilizan compañías como OpenAI o Anthropic. No se trata de programar desde cero, sino de aportar criterio humano donde la máquina todavía falla (de manera recurrente).
¿Por qué alguien acepta entrenar a su posible sustituto?
El principal incentivo es evidente: el dinero. En un mercado laboral cada vez más inestable, cobrar entre 150 y 250 dólares la hora es una tentación difícil de ignorar. Un dermatólogo puede ayudar a mejorar diagnósticos automáticos, mientras que un escritor se dedica a pulir el tono emocional de una IA.
Para muchos profesionales, este trabajo funciona como un salvavidas temporal. No es tanto una vocación como una forma de rentabilizar su experiencia en un momento en el que los empleos tradicionales escasean o se vuelven más precarios.
Eso sí, el camino para entrar dista bastante de una simple entrevista laboral. En muchos casos, el primer filtro lo realiza otra IA. Una vez aceptados, los controles son constantes: seguimiento del tiempo, revisión de tareas y sistemas específicamente diseñados para evitar que los propios trabajadores utilicen IA para evaluar a la IA.
La paradoja termina siendo bastante curiosa: humanos supervisados por máquinas para entrenar a otras máquinas, algo que ya había mencionado Lee Rainie, experto en IA. Básicamente, es una imagen bastante representativa del momento tecnológico que vivimos
El dilema ético que nadie termina de resolver
Aquí aparece la gran contradicción. Al mejorar estos sistemas, los profesionales están ayudando a construir herramientas que podrían automatizar su propio trabajo en el futuro. En la práctica, están entrenando a su posible reemplazo.
Algunos lo asumen como una oportunidad, pues si la IA va a avanzar igualmente, prefieren estar dentro del proceso y cobrar por ello. Otros, en cambio, reconocen una incomodidad constante, aunque admiten beneficios inesperados, como afinar su criterio profesional o mejorar sus propias habilidades al analizar los errores de la máquina.
A todo esto se suma un último punto sensible, ¿cuál? Los contratos. Varios trabajadores han expresado dudas sobre cláusulas relacionadas con la propiedad intelectual y el uso del trabajo generado. Las empresas aseguran que estas condiciones se limitan a proyectos concretos, pero la sensación de desequilibrio es real.
Negociar rara vez es una opción viable. La respuesta a este tipo de solicitudes suele ser clara: aceptar las condiciones del trabajo o perder el puesto.
Un reflejo incómodo del futuro laboral
Este nuevo tipo de empleo resume muchas de las tensiones del mercado laboral actual. Para algunos es un puente mientras llega algo mejor; para otros, el anticipo de una economía donde el conocimiento humano se utiliza para acelerar su propia automatización. Lo que está claro es que nunca antes enseñar había sido tan rentable… ni tan contradictorio.