Waymo, la filial de vehículos autónomos de Alphabet (matriz de Google), reconoció ante el Senado de los Estados Unidos que, cuando sus coches no saben cómo actuar ante una situación de tráfico, recurren a operadores humanos en remoto, muchos de ellos radicados en Filipinas. La confesión abre un debate global sobre los límites de la automatización y el rol oculto de galpones plagados de trabajadores mal pagos que sostienen la llamada revolución de la inteligencia artificial.
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Durante una audiencia reciente en el Capitolio sobre seguridad y regulación de la conducción autónoma, Mauricio Peña, director de seguridad de Waymo, admitió que la empresa activa un sistema de asistencia remota cada vez que uno de sus robotaxis se topa con un escenario que no puede resolver por sí solo. Esos operadores, conocidos como Fleet Response Agents, orientan al vehículo –por ejemplo, sugiriendo rutas alternativas–, aunque la compañía insiste en que “Waymo siempre se encarga de la conducción”. Los legisladores cuestionaron que este engranaje humano no se comunica con claridad al público, pese a su impacto directo en la seguridad vial.
El dato que encendió las alarmas fue la revelación de que parte de estos operadores trabaja desde Filipinas, un país ya convertido en polo de subcontratación tecnológica por sus bajos salarios. El modelo reproduce un esquema extendido en la industria digital: tareas críticas deslocalizadas a economías del sur global, con poco reconocimiento, alta presión y escasa transparencia sobre condiciones laborales.
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No tan autónomos
La controversia también derriba uno de los grandes mitos del sector: hoy los coches “autónomos” distan mucho de ser plenamente independientes. El llamado nivel 5 de autonomía –sin intervención humana– sigue lejos, y el rendimiento real de estos sistemas depende de millones de horas de trabajo manual, desde operadores remotos hasta ejércitos de etiquetadores que marcan carriles, peatones, semáforos u obras en bases de datos gigantescas. Buena parte de ese trabajo se terceriza en países de bajos ingresos, donde se cobran tarifas mínimas por tareas repetitivas y psicológicamente desgastantes.
El fenómeno no se limita a la movilidad: modelos de IA generativa como los que usan chatbots y robots humanoides también se sostienen sobre una masa de “trabajadores fantasma”. Investigaciones sobre empresas como OpenAI mostraron cómo se contrata personal en lugares como Kenia, Venezuela o India para revisar y clasificar contenido extremo –desde abusos a violencia explícita– con remuneraciones que no superan los 10 euros diarios. Esas personas limpian los datos para que las plataformas no recomienden conductas peligrosas ni reproduzcan discursos de odio, pero rara vez figuran en los discursos triunfalistas de Silicon Valley.
En paralelo, empiezan a conocerse casos en los que estos trabajadores ni siquiera se limitan a etiquetar o moderar, sino que directamente suplantan a la propia IA. Testimonios de proyectos vinculados a grandes tecnológicas describen jornadas enteras haciéndose pasar por asistentes virtuales o compañeros “emocionales” de usuarios que creen estar chateando con un sistema automatizado, cuando en realidad interactúan con personas que cobran centavos por mensaje. Esos intercambios, a su vez, sirven para entrenar futuros algoritmos que terminarán reemplazando a quienes hoy realizan ese trabajo en la sombra.
Ante este “lado B” de la IA, crecen las iniciativas de organización y denuncia por parte de los propios datos trabajadores. Colectivos como Data Workers' Inquiry, liderados por investigadores y sociólogos, buscan visibilizar las condiciones de precariedad y el impacto emocional de tareas que, por acuerdos de confidencialidad, muchas veces no pueden comentarse ni con la familia. Su gran reclamo es doble: más transparencia de las empresas y marcos regulatorios internacionales que garantizan, al menos, salarios dignos, contención psicológica y derecho a sindicalizarse.
