Aumentar la productividad la precarización sin empleo formal
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La Degradación del Trabajo en la Era de la Inteligencia Artificial

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La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito laboral ha suscitado un intenso debate sobre sus implicaciones en la calidad del trabajo y las condiciones laborales. A pesar de las promesas de eficiencia y progreso, la realidad es que la IA, lejos de ser una panacea, ha contribuido a la degradación del trabajo y a la precarización de las condiciones laborales. Este artículo examina cómo la implementación de estas tecnologías ha transformado el panorama laboral, evidenciando una tendencia preocupante hacia la deshumanización y el control algorítmico.

La Narrativa Tecnológica y su Impacto

La narrativa dominante sobre la IA, promovida por figuras como Elon Musk, sugiere que estamos ante un futuro inevitable donde el trabajo humano será obsoleto. Sin embargo, esta perspectiva ignora el contexto histórico en el que se inserta. Desde la Revolución Industrial, los empleadores han utilizado la tecnología para transformar empleos dignos en trabajos precarios, dividiendo tareas y ocultando el esfuerzo humano detrás de los avances tecnológicos.

El discurso sobre la IA como un avance que liberará a los trabajadores es engañoso. En realidad, muchas de las innovaciones tecnológicas han servido para aumentar el control sobre los empleados, convirtiéndolos en meros engranajes dentro de una máquina diseñada para maximizar beneficios a expensas de sus derechos laborales

Trabajo Oculto Detrás de la IA

Un aspecto crucial que a menudo se pasa por alto es el trabajo humano que sustenta a las tecnologías de IA. La creación y mantenimiento de sistemas como Chat GPT dependen en gran medida de trabajadores subcontratados en países del sur global, quienes realizan tareas arduas y mal remuneradas bajo condiciones deplorables. Por ejemplo, los moderadores de contenido en empresas como SAMA enfrentan jornadas extenuantes por salarios que apenas superan los dos dólares por hora.

Este fenómeno no es aislado; se repite en múltiples sectores donde se espera que los trabajadores alimenten constantemente a los algoritmos con datos y contenido. La idea de que estos son “microtrabajos” complementarios es un mito; la realidad exige habilidades cada vez más especializadas y una dedicación constante.

El Control Algorítmico: Una Nueva Forma de Vigilancia

La gestión algorítmica ha permeado diversas industrias, permitiendo a los empleadores ejercer un control sin precedentes sobre sus trabajadores. Desde la medición del rendimiento hasta la toma de decisiones sobre contratación y despido, los algoritmos se han convertido en herramientas clave para supervisar y dirigir el trabajo humano. Este modelo no solo incrementa la productividad, sino que también crea un ambiente laboral opresivo donde los empleados son vigilados constantemente.

El informe del Sindicato Europeo de Trabajadores de Servicios destaca que esta vigilancia puede llevar a discriminaciones y afecta gravemente la privacidad y libertad de asociación sindical. La falta de transparencia en estos sistemas plantea serias preocupaciones sobre su uso ético y justo.

Desigualdad en el Acceso al Conocimiento

La implementación de algoritmos también ha generado una brecha significativa entre gerentes y trabajadores. Al concentrar el conocimiento y el control en manos de unos pocos, se perpetúa una jerarquía que margina a los trabajadores en el proceso decisional. Esto no solo afecta su capacidad para influir en su entorno laboral, sino que también limita su acceso a oportunidades formativas y profesionales.

Reformas Necesarias para Proteger al Trabajo Humano

Ante esta realidad, es imperativo cuestionar las narrativas fatalistas sobre la tecnología. La respuesta no debe ser rechazar la automatización per se, sino exigir un control democrático sobre su implementación. Es fundamental desarrollar un marco regulatorio que garantice que las tecnologías sirvan al bienestar humano y no al contrario.

Iniciativas como la “Ley Rider” en España son ejemplos positivos que buscan proteger a los trabajadores frente a las plataformas digitales al reconocerlos como empleados y exigir transparencia sobre cómo los algoritmos impactan sus condiciones laborales[1]. Sin embargo, aún queda mucho por hacer para asegurar que estas medidas sean adoptadas globalmente.

Conclusión: Un Futuro Laboral Justo, con Justicia Social y Derechos Consagrados


¿Cómo afecta la IA a los derechos laborales de los trabajadores?

La inteligencia artificial (IA) está transformando el mundo laboral de maneras profundas y complejas, afectando directamente los derechos laborales de los trabajadores. A medida que las empresas adoptan estas tecnologías, surgen preocupaciones sobre la vigilancia, la deshumanización y la precarización del trabajo. Este análisis explora cómo la IA impacta en los derechos laborales y qué medidas se pueden implementar para mitigar estos efectos negativos.

Vigilancia y Control Algorítmico

Uno de los efectos más inmediatos de la implementación de la IA en el lugar de trabajo es el aumento de la vigilancia. Los sistemas algorítmicos permiten a los empleadores monitorear el rendimiento de los empleados con una precisión sin precedentes. Esto no solo afecta la privacidad de los trabajadores, sino que también puede llevar a un ambiente laboral opresivo donde cada acción es evaluada y juzgada por un algoritmo. En este contexto, se corre el riesgo de que las decisiones sobre promociones o despidos se basen en datos fríos, ignorando las circunstancias personales y las contribuciones cualitativas de los empleados[1][4].

Deshumanización del Trabajo

La IA tiende a deshumanizar las relaciones laborales al convertir a los trabajadores en meros conjuntos de datos. En lugar de ser vistos como individuos con habilidades únicas y experiencias valiosas, los empleados son tratados como números en un sistema. Esta cosificación puede llevar a una disminución en la moral y el compromiso laboral, ya que los trabajadores sienten que su valor es reducido a su productividad medible[4]. Además, esta despersonalización puede resultar en una falta de empatía en la gestión laboral, lo que perjudica el bienestar emocional y psicológico de los empleados.

Discriminación Algorítmica

La utilización de algoritmos también plantea serios riesgos de discriminación. Las decisiones automatizadas pueden perpetuar sesgos existentes si no son cuidadosamente diseñadas y supervisadas. Esto es especialmente problemático en procesos de contratación y promoción, donde un algoritmo podría favorecer a ciertos grupos demográficos sobre otros sin una justificación clara. La Ley de Inteligencia Artificial europea busca abordar estas preocupaciones al establecer garantías contra la discriminación, pero su efectividad dependerá de su implementación y supervisión[2][3].

Precarización Laboral

La automatización impulsada por la IA ha llevado a una creciente precarización del trabajo. Muchos empleos están siendo reemplazados o transformados en posiciones temporales y mal remuneradas, lo que genera inseguridad económica para millones de trabajadores. La falta de un marco regulatorio adecuado para proteger a los trabajadores ante la automatización es alarmante; muchos se ven obligados a aceptar condiciones laborales desfavorables por temor a perder sus empleos[3][4].

Derechos Laborales en la Era Digital

Para contrarrestar estos efectos adversos, es crucial actualizar y reforzar los derechos laborales en el contexto digital. Algunas medidas propuestas incluyen:

  • Derecho a la desconexión: Garantizar que los trabajadores puedan desconectarse fuera del horario laboral sin temor a represalias.
  • Transparencia algorítmica: Exigir a las empresas que informen a sus empleados sobre cómo se utilizan los algoritmos en sus procesos laborales.
  • Capacitación continua: Proporcionar formación constante para que los trabajadores puedan adaptarse a nuevas tecnologías y mantener su empleabilidad.
  • Derecho a impugnar decisiones algorítmicas: Permitir que los empleados cuestionen decisiones tomadas por sistemas automatizados que les afecten directamente[1][2][3].

Conclusión

Fuentes:
[1] https://nuso.org/articulo/la-amenaza-fantasma/
[2] https://iamasigual.eu/la-ley-de-inteligencia-artificial-europea-refuerza-la-proteccion-laboral/
[3] https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1870-46702021000100051
[4] https://abogados.com.ar/el-impacto-de-la-genia-en-el-mundo-del-trabajo/35856
[5] https://revistas.ucsc.cl/index.php/revistaderecho/article/view/2766
[6] https://www.telefonica.com/es/sala-comunicacion/blog/inteligencia-artificial-trabajo-futuro-laboral/
[7] https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/impacto_de_la_inteligencia_artificial_generativa_en_el_empleo_asalariado_registrado_del_sector_privado_0.pdf
[8] https://revista.cmagistraturabsas.gob.ar/escuelajudicial/article/download/44/45/130


¿Qué ejemplos específicos existen de degradación del trabajo debido a la IA?

La inteligencia artificial (IA) está provocando una notable degradación del trabajo en diversos sectores, afectando tanto la calidad del empleo como las condiciones laborales. A continuación, se presentan ejemplos específicos que ilustran cómo la IA ha llevado a esta degradación.

1. Desplazamiento Laboral en Sectores de Baja Cualificación

La automatización impulsada por la IA ha resultado en un desplazamiento significativo de trabajadores, especialmente en roles de baja cualificación. Según un informe del Foro Económico Mundial, hasta el 40% de todas las horas de trabajo podrían verse afectadas por modelos de IA como ChatGPT-4, lo que implica que muchos empleos, como los de cajeros y asistentes administrativos, están en riesgo de desaparecer [1]. En mayo de 2023, se reportó que 4,000 trabajadores en EE. UU. fueron despedidos debido a la implementación de IA, marcando un cambio notable en la dinámica laboral [3].

2. Condiciones Laborales Precarias en el Sur Global

Un aspecto alarmante es el uso de mano de obra barata para entrenar sistemas de IA. Por ejemplo, trabajadores en Kenia reciben salarios tan bajos como dos dólares por hora para realizar tareas repetitivas y tediosas, como etiquetar imágenes para mejorar los algoritmos de IA [3]. Estas condiciones laborales son típicas en el Sur Global, donde la demanda de trabajo barato se traduce en explotación y precariedad.

3. Trabajo Alienante y Deshumanización

El trabajo relacionado con la IA a menudo se caracteriza por su naturaleza alienante. Los empleados realizan tareas simples y repetitivas que carecen de valor creativo o intelectual. Un trabajador keniata relató haber pasado 36 horas etiquetando partes del cuerpo en fotografías, lo que refleja un tipo de trabajo altamente deshumanizado y mecánico [3]. Este fenómeno no solo afecta la moral del empleado, sino que también reduce su satisfacción laboral y sentido de propósito.

4. Discriminación Algorítmica

La IA puede perpetuar sesgos existentes a través de decisiones automatizadas que afectan a grupos demográficos específicos. Los algoritmos utilizados para la contratación o evaluación del rendimiento pueden discriminar sin intención explícita, lo que resulta en una mayor desigualdad en el acceso a oportunidades laborales [2]. Este riesgo se ve acentuado por la falta de transparencia en cómo se diseñan y aplican estos sistemas.

5. Impacto en Empleos Creativos

Incluso los sectores creativos no están a salvo. La aparición de herramientas de IA generativa ha comenzado a desplazar trabajos relacionados con la producción musical, diseño gráfico y redacción [4]. Aunque se espera que surjan nuevos empleos relacionados con la tecnología, muchos profesionales temen que sus habilidades sean subestimadas o reemplazadas por algoritmos.

6. Concentración del Poder Económico

La propiedad y desarrollo de tecnologías de IA están concentrados en un pequeño número de grandes corporaciones, lo que exacerba la desigualdad económica. Esta concentración puede llevar a una reducción en las oportunidades laborales para pequeñas empresas y emprendedores, quienes luchan por competir contra gigantes tecnológicos [2]. Como resultado, los trabajadores pueden enfrentar una mayor precarización laboral y menos opciones para avanzar profesionalmente.

Fuentes:
[1] https://es.weforum.org/stories/2023/05/estos-son-los-trabajos-que-se-perderan-y-se-crearan-a-causa-de-la-ia/
[2] https://forbes.es/tecnologia/316482/estos-son-los-15-mayores-riesgos-de-la-ia/
[3] https://www.pagina12.com.ar/563483-inteligencia-artificial-un-factor-de-disciplinamiento-de-tra
[4] https://revistauniversitaria.uc.cl/dossier/inteligencia-artificial-la-gran-disrupcion-del-mercado-laboral/25585/
[5] https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/impacto_de_la_inteligencia_artificial_generativa_en_el_empleo_asalariado_registrado_del_sector_privado_0.pdf
[6] https://lab.elmundo.es/inteligencia-artificial/trabajo-robots.html
[7] https://www.infobae.com/tecno/2024/05/27/conoce-la-lista-de-empleos-que-se-veran-mas-impactados-por-la-inteligencia-artificial/
[8] https://www.20minutos.es/tecnologia/actualidad/la-ia-y-los-trabajos-que-desapareceran-los-que-llegaran-y-el-riesgo-de-plagios-segun-5-expertos-en-chatgpt-y-dall-e-5092404/


Los 10 primeros trabajadores que se perderan con la IA

Las condiciones laborales de los trabajadores en los países del Sur Global suelen ser significativamente más precarias en comparación con las de los países desarrollados. A continuación, se presentan algunos aspectos clave que destacan estas diferencias:

1. Salarios y Seguridad Laboral

  • En el Sur Global, los salarios son generalmente mucho más bajos. Por ejemplo, muchos trabajadores en zonas industriales de países como India y Bangladesh reciben salarios que apenas alcanzan para cubrir sus necesidades básicas. En contraste, los trabajadores en países desarrollados, como los de la Unión Europea o Estados Unidos, suelen disfrutar de salarios mínimos más altos y mejores beneficios laborales [1][4].

2. Derechos de Organización

  • Los trabajadores en el Sur Global a menudo enfrentan restricciones severas para organizarse en sindicatos. La falta de protección legal y el control autoritario por parte de los empleadores limitan la capacidad de los trabajadores para negociar mejores condiciones laborales. En comparación, en muchos países desarrollados, aunque existen desafíos, los derechos sindicales están más protegidos y hay un marco legal que apoya la organización laboral [1][3].

3. Condiciones de Trabajo

  • Las condiciones laborales en el Sur Global son a menudo peligrosas e insalubres. Los trabajadores pueden estar expuestos a ambientes de trabajo tóxicos sin las adecuadas medidas de seguridad. Por otro lado, en países desarrollados, aunque no están exentas de problemas, las regulaciones tienden a ser más estrictas y se aplican estándares más altos para la salud y seguridad ocupacional [2][4].

4. Horarios Laborales

  • La duración de la jornada laboral también varía considerablemente. En muchos países del Sur Global, es común que los empleados trabajen más de 48 horas a la semana sin compensación adecuada. En contraste, en Europa, por ejemplo, las jornadas laborales tienden a ser más cortas, con leyes que limitan las horas semanales y promueven el equilibrio entre trabajo y vida personal [3][4].

5. Informalidad del Empleo

  • Una gran parte del empleo en el Sur Global es informal, lo que significa que muchos trabajadores carecen de acceso a beneficios sociales como seguro médico o pensiones. Esto contrasta con los países desarrollados donde el empleo formal está más extendido y regulado, ofreciendo mayores garantías y protección social [1][2][5].

6. Acceso a Capacitación y Desarrollo Profesional

  • Los trabajadores del Sur Global suelen tener menos acceso a oportunidades de capacitación y desarrollo profesional, lo que limita su capacidad para mejorar sus habilidades y avanzar en sus carreras. En cambio, en muchos países desarrollados, existen programas robustos de formación continua y desarrollo profesional que ayudan a los trabajadores a adaptarse a un mercado laboral cambiante [1][6].

Conclusión

Fuentes:
[1] https://biblat.unam.mx/hevila/MundosigloXXI/2016/no40/1.pdf
[2] https://www.ilo.org/es/media/409706/download
[3] https://www.bbc.com/mundo/noticias-49411425
[4] http://ve.scielo.org/scielo.php?pid=S1012-25082015000200001&script=sci_arttext
[5] https://www.scielo.org.mx/scielo.php?pid=S0185-19182015000200045&script=sci_arttext
[6] https://www.cepal.org/es/publicaciones/5922-legislacion-laboral-seis-paises-latinoamericanos-avances-omisiones-mayor-equidad
[7] https://biblioteca.hegoa.ehu.eus/downloads/18886/%2Fsystem%2Fpdf%2F2849%2FLas_realidades_del_trabajo_en_America_Latina.pdf
[8] https://www.bancomundial.org/es/topic/jobsanddevelopment/overview

Ranking de países con las mejores y peores condiciones laborales.

¿Qué papel juegan las multinacionales tecnológicas en la explotación de trabajadores para entrenar IA?

1. Dependencia de Mano de Obra Barata

Las empresas de tecnología, especialmente aquellas con sede en Silicon Valley, dependen en gran medida de la subcontratación de mano de obra barata en países del Sur Global. Este modelo permite a las corporaciones reducir costos al contratar trabajadores que realizan tareas esenciales, como la etiquetación de datos y la moderación de contenido, a salarios extremadamente bajos. Por ejemplo, muchos de estos trabajadores reciben menos de dos dólares por hora, lo que contrasta drásticamente con los altos salarios que perciben los investigadores y desarrolladores de IA en las sedes centrales [1].

2. Condiciones Laborales Precarias

Los trabajadores involucrados en el entrenamiento de IA a menudo enfrentan condiciones laborales precarias. Estas condiciones incluyen largas jornadas laborales, falta de beneficios sociales y un entorno laboral inestable. La explotación es común, ya que muchos trabajadores son contratados a través de terceros o como contratistas temporales, lo que les deja sin la protección legal que tendrían como empleados directos [1].

3. Trabajo Fantasma y Deshumanización

El concepto de “trabajo fantasma” se refiere a las tareas invisibles realizadas por trabajadores que alimentan los sistemas de IA sin reconocimiento ni remuneración justa. Este trabajo es esencial para el funcionamiento de la IA, pero las empresas lo minimizan y deshumanizan al no considerar a estos trabajadores como parte integral del proceso. Esto crea una subclase laboral que opera en la sombra, sosteniendo la industria tecnológica sin recibir el debido crédito o compensación [1].

4. Falta de Sindicalización y Organización

La precariedad y el miedo al despido dificultan la organización sindical entre estos trabajadores. La falta de derechos laborales y la imposibilidad de formar sindicatos efectivos permiten a las multinacionales explotar a su fuerza laboral sin repercusiones significativas. Esto perpetúa un ciclo donde las condiciones laborales no mejoran porque los trabajadores no tienen voz ni poder para exigir cambios [1].

5. Impacto Global y Ética Empresarial

La explotación laboral en el contexto del entrenamiento de IA plantea serias preguntas sobre la ética empresarial. Las empresas tecnológicas suelen promover una imagen positiva sobre sus contribuciones a la sociedad, pero ocultan el costo humano detrás del desarrollo tecnológico. La falta de atención a las condiciones laborales injustas en sus cadenas de suministro es una crítica creciente en el discurso sobre la ética en la IA [1].

Conclusión

Fuentes:
[1] https://datagenero.org/publicaciones/la-explotacion-laboral-detras-de-la-inteligencia-artificial/
[2] https://metaverso.pro/blog/el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-el-empleo-y-el-trabajo-como-prepararse-para-el-futuro/
[3] https://www.odilo.es/blog/automatizacion-y-futuro-del-trabajo-impacto-de-la-automatizacion-y-la-inteligencia-artificial-en-los-empleos/
[4] https://blogs.iadb.org/trabajo/es/inteligencia-artificial-que-aporta-y-que-cambia-en-el-mundo-del-trabajo/
[5] https://www.infobae.com/fortune/2024/04/10/frente-al-desafio-de-la-ia-en-la-fuerza-laboral-grandes-tecnologicas-formaron-consorcio/
[6] https://www.pagina12.com.ar/710343-ocho-empresas-tecnologicas-se-comprometieron-a-desarrollar-u
[7] https://vorecol.com/es/articulos/articulo-que-papel-juegan-las-nuevas-tecnologias-en-la-optimizacion-de-la-planificacion-de-la-fuerza-laboral-122481
[8] https://openwebinars.net/blog/empresas-humanas-era-ia/

Las multinacionales tecnológicas juegan un papel fundamental en la explotación laboral mediante la subcontratación y el uso de mano de obra barata para entrenar sistemas de IA.
Las multinacionales tecnológicas juegan un papel fundamental en la explotación laboral mediante la subcontratación y el uso de mano de obra barata para entrenar sistemas de IA. 

¿Cómo se está refinando el proceso de entrenamiento de algoritmos y qué impacto tiene en los trabajadores?

Refinamiento del Proceso de Entrenamiento de Algoritmos

Metodologías de Entrenamiento

El entrenamiento de modelos de IA es un proceso iterativo que implica varias etapas clave:

  1. Formación Inicial: Se introduce un conjunto de datos curados para iniciar el aprendizaje del modelo. Durante esta fase, se identifican errores iniciales que pueden influir en el rendimiento futuro [3].
  2. Validación: Se evalúa el rendimiento del modelo utilizando un nuevo conjunto de datos, lo que permite detectar errores que no fueron evidentes en la fase inicial [2].
  3. Pruebas con Datos del Mundo Real: Finalmente, se prueba el modelo con datos no estructurados para asegurar su efectividad en situaciones reales [2].

Además, el concepto de refinamiento implica adaptar modelos previamente entrenados a tareas específicas, mejorando así su precisión y relevancia para aplicaciones concretas [6].

Impacto en los Trabajadores

El avance en el entrenamiento de algoritmos está transformando los roles laborales y las habilidades requeridas:

  • Nuevas Oportunidades Laborales: Se estima que para 2030, el mercado laboral podría generar más de 58 millones de nuevos empleos relacionados con la IA. Esto incluye roles como “entrenadores de algoritmos”, que son responsables de supervisar y refinar los sistemas de IA [1].
  • Re-skilling y Up-skilling: Con la automatización desplazando aproximadamente 85 millones de empleos, se prevé que 97 millones de nuevos roles emerjan, lo que subraya la necesidad urgente de programas de re-skilling y up-skilling para preparar a los trabajadores para las nuevas demandas del mercado [1].
  • Colaboración Humano-Máquina: La investigación indica que el 85% de los trabajos involucrarán colaboración con IA, creando una demanda por habilidades que combinan creatividad humana con análisis de datos [1]. Esto requiere que los trabajadores sean capacitados no solo en el uso de herramientas tecnológicas, sino también en la solución de problemas y la toma de decisiones informadas [2].

Desafíos y Consideraciones Éticas

El refinamiento del proceso también plantea desafíos significativos:

  • Calidad y Ética en los Datos: La calidad del conjunto de datos utilizado para entrenar modelos es crucial. Los sesgos en los datos pueden llevar a resultados injustos o discriminatorios, lo que resalta la importancia del papel humano en la supervisión del entrenamiento [4] [8].
  • Inversión en Capacitación: Las empresas están invirtiendo significativamente en programas de formación para asegurar que sus empleados puedan adaptarse a las nuevas tecnologías. Por ejemplo, Amazon ha destinado más de 700 millones de dólares para formar a 100,000 empleados en competencias digitales [1].

Fuentes:
[1] https://vorecol.com/es/articulos/articulo-que-papel-jugara-la-inteligencia-artificial-en-la-reestructuracion-de-los-trabajos-tradicionales-79473
[2] https://www.obsbusiness.school/blog/puede-la-inteligencia-artificial-optimizar-los-procesos-de-tu-empresa
[3] https://www.oracle.com/ar/artificial-intelligence/ai-model-training/
[4] https://ciberseguridad.com/guias/nuevas-tecnologias/machine-learning/datos-entrenamiento/
[5] https://home.hcmfront.com/blog/2016/06/10/algoritmos-para-construir-una-mejor-fuerza-de-trabajo
[6] https://www.ibm.com/mx-es/topics/fine-tuning
[7] https://fund.ar/publicacion/gestion-algoritmica-del-trabajo/
[8] https://www.fder.edu.uy/sites/default/files/2022-12/INFORME%20FNIAL%20El%20impacto%20de%20la%20inteligencia%20artificial%20y%20los%20algoritmos%20en%20el%20trabajo.pdf

La imagen simboliza el impacto que tienen los datos sesgados o limpios en los resultados, enfatizando la necesidad de garantizar equidad y precisión.
La imagen simboliza el impacto que tienen los datos sesgados o limpios en los resultados, enfatizando la necesidad de garantizar equidad y precisión.

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