El trabajo invisible de la inteligencia artificial: quién la entrena, en qué condiciones y por qué crece la desigualdad

Un informe de SOMO (2026) revela que gigantes como Meta, Google y Amazon operan con al menos 30 empresas tercerizadas para entrenar inteligencia artificial. Estudios académicos de 2025 muestran que trabajadores vinculados a IA pueden sufrir reducción salarial de hasta un 40% y mayor inestabilidad laboral. Mientras la industria crece, también lo hacen las formas invisibles de precarización.

La inteligencia artificial se presenta como una de las mayores transformaciones tecnológicas del siglo XXI, pero su funcionamiento real dista de ser completamente automatizado. Diversos estudios publicados entre 2024 y 2026 coinciden en un punto clave: detrás de los sistemas de IA existe una red global de trabajo humano, mayormente precarizado, que sostiene su desarrollo.

Uno de los informes más contundentes en este sentido fue publicado en marzo de 2026 por la organización holandesa SOMO (Centro de Investigación sobre Corporaciones Multinacionales). El estudio analizó el funcionamiento de la cadena laboral de las principales empresas tecnológicas —Amazon, Google, Meta, Microsoft y Nvidia— y concluyó que estas compañías utilizan al menos 30 empresas intermediarias para contratar trabajadores dedicados a tareas de etiquetado, moderación y validación de datos.

El informe señala que estas estructuras permiten a las grandes tecnológicas externalizar responsabilidades laborales, generando condiciones como salarios por debajo del mínimo, inestabilidad contractual y limitaciones para la organización sindical. Además, la investigación advierte que el sector de “data work” podría alcanzar los 10.200 millones de dólares para 2034, consolidándose como un mercado en expansión, pero con escasa regulación.

A nivel académico, los efectos de esta transformación también fueron medidos. Un estudio publicado en 2025 por investigadores como Jin Kim y David De Cremer, basado en más de 3.300 participantes en 10 experimentos, demostró que los trabajadores que utilizan inteligencia artificial tienden a recibir menor compensación económica. Este fenómeno, denominado “AI penalization”, evidencia que incluso cuando la productividad se mantiene constante, los empleadores o evaluadores tienden a reducir el pago por considerar que el mérito es menor.

En la misma línea, otra investigación experimental de 2025 liderada por Iyad Rahwan analizó el impacto de sistemas de gestión automatizada en entornos laborales. El estudio encontró que los trabajadores supervisados por inteligencia artificial recibían evaluaciones más bajas y salarios hasta un 40% inferiores, sin que esto afectara significativamente su nivel de motivación. Este dato introduce una dimensión crítica: la aparente neutralidad de la IA puede facilitar prácticas de reducción salarial sin generar resistencia visible.

La expansión de este modelo laboral también tiene una geografía específica. Investigaciones del proyecto Data Workers’ Inquiry (2024), impulsado por el Weizenbaum Institute de Berlín junto con universidades europeas, documentaron que el trabajo de entrenamiento de IA se distribuye globalmente, con fuerte presencia en países del Sur Global como Kenia, Venezuela o Siria. Allí, los trabajadores realizan tareas clave —como etiquetar datos o moderar contenido— en condiciones de baja remuneración y alta exposición a material sensible.

Un estudio más reciente de 2025 sobre la cadena de trabajo digital en África profundiza esta tendencia. A partir de encuestas y trabajo de campo en nueve meses de investigación, se identificó que la industria de moderación de contenidos opera en 43 de los 55 países africanos, con al menos 17 empresas principales que abastecen a clientes de Estados Unidos y Europa. Los trabajadores, según el informe, enfrentan precariedad laboral, falta de apoyo psicológico y escaso reconocimiento profesional.

Paradójicamente, mientras estos segmentos laborales se precarizan, otros sectores vinculados a la inteligencia artificial muestran el fenómeno opuesto. El informe global de PwC sobre empleo e inteligencia artificial (2025) indica que los trabajadores con habilidades en IA pueden alcanzar un 56% de aumento salarial promedio, evidenciando una fuerte polarización dentro del mismo ecosistema tecnológico.

Esta dualidad revela una estructura desigual: por un lado, una élite altamente calificada que se beneficia del auge tecnológico; por otro, una base amplia de trabajadores invisibles que sostienen el funcionamiento cotidiano de los sistemas.

En conjunto, los estudios coinciden en una conclusión central: la inteligencia artificial no elimina el trabajo humano, sino que lo reorganiza. Lo fragmenta, lo externaliza y, en muchos casos, lo invisibiliza. Las tareas más repetitivas, intensivas y menos valoradas tienden a desplazarse hacia regiones con menor regulación laboral, mientras que el valor económico se concentra en los centros de desarrollo tecnológico.

Este modelo plantea un desafío estructural. La innovación tecnológica avanza a gran velocidad, pero los marcos regulatorios, laborales y éticos no acompañan ese ritmo. Como resultado, se configura un sistema donde la inteligencia artificial no solo reproduce desigualdades existentes, sino que puede profundizarlas.

El problema ya no es únicamente tecnológico. Es político, económico y social. Y la pregunta que emerge es inevitable: si el futuro está siendo construido por inteligencia artificial, ¿en qué condiciones trabajan quienes la hacen posible?.

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    LAURA ALCANTARA

    Licda. Laura Alcántara Cornielle Especialista en Gestión de la Tecnología Educativa (UAPA) y Licenciada en Educación Inicial (UTESA). Con formación avanzada en metodología STEAM y Microbit, destaca por integrar la innovación y el pensamiento crítico en el aula. Actualmente se desempeña como docente de Nivel Primario y asesora en desarrollo de proyectos tecnológicos educativos, comprometida con la calidad y la formación integral.

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