El lado oculto de Scale AI, la empresa de etiquetado de datos para IA valorada en 19 billones de wones: la fábrica africana de etiquetado de datos

• Para crear sistemas de IA, las personas todavía tienen que etiquetar los datos manualmente. A estos trabajadores ocultos se les conoce como "trabajadores de anotación".

• Estos trabajadores suelen estar en países en desarrollo y trabajan en plataformas como Remotasks. Etiquetan de todo, desde imágenes para vehículos autónomos hasta emociones en llamadas de servicio al cliente.

• Este trabajo suele dividirse en pequeñas partes, por lo que muchas veces los trabajadores no conocen el propósito total de lo que hacen ni quién es realmente el empleador.

• A medida que avanza la tecnología de IA, se necesitan tareas de anotación más especializadas y complejas. Este tipo de trabajo paga mejor a quienes tienen conocimientos especializados.

• Empresas como Surge AI se enfocan en tareas de anotación de mayor calidad. Pagan más por trabajos como el entrenamiento de chatbots o la evaluación de resultados de IA.

• Esta industria enfrenta problemas como fluctuaciones en la demanda, mantenimiento de la calidad de los datos y presión por la automatización.

• También surgen cuestiones éticas sobre la compensación justa, el trato a los trabajadores y las perspectivas laborales de largo plazo conforme avanza la tecnología de IA.

• Es irónico que, cuanto más avanzada y más humana parece la IA, más ayuda humana necesita en realidad.

• Existe debate sobre si la anotación humana terminará desapareciendo o si seguirá siendo una parte importante del desarrollo de IA.

• En el futuro, podría surgir una nueva forma de colaboración en la que las personas trabajen junto con asistentes de IA para supervisar y mejorar los sistemas de IA.