Mercor, una empresa de reclutamiento que entrena inteligencia artificial para replicar trabajos humanos, ya paga U$S 2 millones por día a 30.000 expertos. Mientras promete crear una nueva categoría laboral, crecen las advertencias sobre desplazamiento masivo de empleos calificados.
Cuando Lola vio anuncios laborales que prometían U$S 90 por hora por trabajos remotos en áreas que iban desde consultoría hasta filosofía, pensó que se trataba de una estafa. Sin embargo, los pagos eran reales. La diferencia estaba en el cliente: en lugar de trabajar para corporaciones, su labor consistía en entrenar modelos de inteligencia artificial de empresas como OpenAI y Anthropic para que hicieran el trabajo para el cual ella estaba calificada.
“Es entrenar los LLM [modelos de lenguaje de gran tamaño] para que hagan el trabajo”, explicó Lola, quien pidió usar un seudónimo por las condiciones de su contrato. Aunque considera la experiencia interesante en un mercado laboral complejo, admite preocupación por el impacto futuro: “Al principio no pensábamos en eso, pero trabajando con este tipo de modelos ahora sentimos que podría ser aterrador en términos de desempleo”.
Lola trabaja para Mercor, una startup de Silicon Valley fundada por tres amigos de la escuela que se dedica a reclutar y coordinar equipos humanos para entrenar inteligencia artificial. La empresa forma parte de un subsector en expansión que incluye a Scale AI —en la que Meta posee una participación del 49%— y Turing, que afirma que “acelerará la superinteligencia” mediante entornos simulados. En paralelo, Surge AI, fundada por Edwin Chen, fue reportada en julio como en negociaciones de financiamiento con una valoración buscada de U$S 25.000 millones.
Hasta hace poco, gran parte del trabajo de entrenamiento de IA recaía en trabajadores mal remunerados del sur global, dedicados a tareas básicas como etiquetado de datos o identificación de contenido sensible. Hoy, ese mercado se está desplazando hacia contratistas altamente calificados que guían, evalúan y corrigen la producción de los modelos para tareas complejas y económicamente valiosas.
Mercor ofrece roles que abarcan desde periodismo e inmobiliario hasta terapia estética y trabajo social. En menos de tres años desde su fundación, la empresa alcanzó una valoración de U$S 10.000 millones. Actualmente paga alrededor de U$S 2 millones diarios a unos 30.000 expertos.
Su director ejecutivo, Brendan Foody, quien a los 22 años se convirtió en uno de los multimillonarios más jóvenes de San Francisco según Forbes, sostiene que la empresa está construyendo una nueva “categoría de trabajo”: entrenar agentes de inteligencia artificial. “Habrá un número creciente de trabajadores humanos que necesitarán ajustar y mejorar la IA, entrenándola para hacer gran parte del trabajo que hoy realizan”, afirmó.
Foody proyecta un futuro optimista en el que la IA se encargará de tareas rutinarias y permitirá que las personas se concentren en labores de mayor nivel. Según su visión, los humanos podrán lograr “cosas increíbles que de otro modo no hubieran sido posibles”. Mientras tanto, asegura que Mercor está creando nuevas oportunidades laborales y permitiendo a los trabajadores ganar experiencia directa con tecnologías avanzadas.
No obstante, el modelo despierta críticas. Para algunos observadores, empresas como Mercor representan una apuesta de corto plazo en la que trabajadores calificados aceptan contratos bien pagos para entrenar la tecnología que podría reemplazarlos.
Las preocupaciones por el impacto laboral de la inteligencia artificial van en aumento. El alcalde de Londres, Sadiq Khan, advirtió recientemente que la IA podría provocar “desempleo masivo” si no se protegen empleos de cuello blanco en sectores como finanzas, servicios profesionales e industrias creativas.
Anton Korinek, director de la iniciativa Economics of Transformative AI de la Universidad de Virginia, afirma que todavía existe incertidumbre sobre si la IA alcanzará un nivel suficiente para reemplazar masivamente a los humanos. Sin embargo, advierte que las tendencias actuales indican que podrá desempeñar “muchas de las funciones” del trabajo intelectual de manera “potencialmente muy disruptiva para el mercado laboral”. “Hoy el entrenamiento funciona bajo un modelo de maestro humano y aprendiz IA”, señaló. “Pero en algún punto, el maestro siempre termina siendo reemplazado por su estudiante”.
Dentro de Mercor, los equipos de proyecto pueden ir desde pequeños grupos hasta cientos de contratistas que formulan preguntas a la IA, critican sus respuestas y explican cómo abordar problemas complejos. Jay Katoch, con décadas de experiencia en consultoría, trabaja entre 40 y 80 horas semanales en la plataforma. “Le doy un problema a la IA, por ejemplo, cómo Boeing debería manejar una crisis tras un accidente —control de daños, impacto en el negocio, relación con stakeholders— y analizo cómo responde”, explicó. “La estás desafiando y corrigiendo”.
Mercor afirma que su salario promedio supera los U$S 95 por hora, mientras que los roles más demandados —como los de radiólogos— pueden alcanzar hasta U$S 375 por hora. Sin embargo, los proyectos suelen durar solo algunas semanas, sin garantía de continuidad.
Zoe Cullen, economista laboral de Harvard Business School, advierte que la naturaleza temporal del trabajo deja a los contratistas sin protección si los modelos que ayudan a construir terminan amenazando sus empleos. Propone que los entrenadores de IA puedan retener una participación en los ingresos generados por los modelos que utilizan su conocimiento. “Si estás enseñándole al modelo tu principal área de expertise, por definición estás reduciendo tu poder laboral”, señaló.
Foody reconoce que habrá “cierto desplazamiento laboral”, pero insiste en que surgirán nuevas categorías de trabajo. Visualiza un futuro en el que las personas hagan una tarea una sola vez y creen un marco para que la IA la replique múltiples veces. “Nos moveremos hacia un mundo donde cada persona gestione decenas o cientos de agentes, interactuando con ellos y entrenándolos para hacer trabajo económicamente valioso”.
Un estudio de Oxford Economics encargado por Scale AI reveló que el 41% de los trabajadores del sector posee una maestría o doctorado, y que el 94% también estudia o trabaja en otras actividades. El informe estimó que la industria de anotación de datos en Estados Unidos aportó U$S 5.700 millones al PBI en 2024, y que alcanzará U$S 19.200 millones en 2030.
Algunos contratistas ven oportunidades personales en esta transformación. “La IA va a asistir, no a reemplazar”, afirmó uno de ellos. Otro destacó que prefiere estar “en primera fila” del desarrollo tecnológico.
Más escéptico, Korinek plantea un dilema mayor: “Si la tecnología resulta mucho más transformadora de lo que anticipan las proyecciones conservadoras, el problema no será solo si los entrenadores son compensados justamente. El gran problema será qué hacemos con todos”.