Oskarina Fuentes Anaya se inscribió en Appen, una plataforma de etiquetado de datos de IA, cuando aún estaba en la universidad estudiando para conseguir un puesto bien remunerado en la industria petrolera.
Pero luego la economía se derrumbó en Venezuela. La inflación se disparó y un trabajo estable, una vez garantizado, ya no era una opción. Su trabajo paralelo ahora era a tiempo completo.
Hoy Fuentes vive en Colombia, uno de los millones de venezolanos migrantes y refugiados que han dejado su país en busca de mejores oportunidades.
Pero está atrapada en casa, tanto por una enfermedad crónica que se desarrolló después de un retraso en el acceso a la atención médica como por algoritmos opacos que dictan cuándo trabaja y cuánto gana.
Durante los últimos cinco años, Venezuela, asolada por la crisis, se ha convertido en una fuente principal de esta mano de obra.
El país se sumergió en la peor catástrofe económica en tiempos de paz que enfrenta un país en casi 50 años justo cuando la demanda de etiquetado de datos estaba explotando.
La crisis de Venezuela ha sido una bendición para estas empresas, que de repente obtuvieron parte de la mano de obra más barata jamás disponible.
Una de las empresas más destacadas entre las nuevas firmas especializadas fue (y sigue siendo) Scale AI. Fundada en 2016 por Alexandr Wang, en ese momento un estudiante de 19 años en el MIT, rápidamente acumuló decenas de miles de trabajadores de anotación y firmó clientes de renombre, que hoy incluyen Toyota Research, Lyft y OpenAI.
Inicialmente, Scale buscó contratistas en Filipinas y Kenia. Ambos encajaban naturalmente, con antecedentes de subcontratación, poblaciones que hablan un inglés excelente y, lo que es más importante, salarios bajos.
Sin embargo, casi al mismo tiempo, competidores como Appen, Hive Micro y Spare5 de Mighty AI comenzaron a ver un aumento dramático en las suscripciones de Venezuela, según la investigación de Schmidt.
A mediados de 2018, aproximadamente 200 000 venezolanos se habían registrado en Hive Micro y Spare5, lo que representa el 75 % de sus respectivas fuerzas laborales.
La mujer de 32 años comparte un departamento con su esposo, mamá, tía, tío y abuela, así como con sus dos perros (“mis hijos”, dice).
En su pantalla, un navegador muestra su cola de tareas en ejecución en Appen. Para reclamar una tarea, hace clic y el sistema presenta las instrucciones del cliente. A veces son claros; a veces no lo son. A veces no hay ninguno en absoluto.
A medida que completa algunas de las tareas más fáciles, un recuento de sus ganancias en la esquina superior derecha aumenta en centavos. No puede retirar el dinero hasta que alcance un mínimo de $10 y luego debe convertirlo a la moneda local.
(MIT Technology Review optó por redactar el nombre de la plataforma de redes sociales después de que la portavoz de Appen, Christina Golden, dijera que la empresa podría castigar a Fuentes si el nombre de su cliente aparecía en esta historia).
En la universidad, Fuentes estudió ingeniería de petróleo y gas en un momento en que la compañía petrolera estatal de Venezuela generaba una riqueza significativa para el país.
Pero para el último año de su programa de maestría, la economía ya se estaba derrumbando. Los precios del petróleo estaban cayendo y la dependencia casi total del país de esos ingresos amenazaba con una caída dramática.
Bajo un estrés enorme, apenas lo pensó dos veces cuando comenzó a experimentar una intensa incomodidad física, creyendo que pasaría una vez que terminara la agitación. Pero días después de que comenzó otro trabajo en un centro de llamadas, terminó en el hospital durante cinco días.
El médico le diagnosticó diabetes aguda y le advirtió que la mataría sin un tratamiento inmediato. Durante un mes, sufrió calambres debilitantes y perdió la visión.
Poco después del cierre de Spare5 y el golpe de la pandemia, la cantidad de tareas en Appen comenzó a disminuir a medida que más y más trabajadores se unían a la plataforma.
Anteriormente, la cola de tareas se completaba de manera confiable las 24 horas del día, dice ella. Ahora estaba cada vez más vacío, con trabajo que llegaba de manera errática y en horarios extraños.
Appen dividió sus cuentas en cuatro niveles. Los usuarios necesitaban completar tareas en los niveles 0 y 1 con un estándar consistente antes de poder acceder a trabajos adicionales en los niveles 2 y 3.
Con el tiempo, las tareas de nivel inferior se volvieron casi inexistentes, lo que significó que los creadores de nuevas cuentas recibieron cantidades insignificantes de dinero.
La única forma de entrar era comprar una cuenta existente de alto nivel en un mercado clandestino, pero aquellos que lo hacían corrían el riesgo de que les cerraran las cuentas por violar la política de la empresa.
“Me di cuenta de que su enfoque era drenar a cada usuario tanto como fuera posible”.
A principios de 2021, Scale recortó sus bonificaciones y redujo aún más los ingresos de los trabajadores. En abril, finalmente cerró Remo Plus por completo, migrando a todos a la plataforma Remotasks estándar.
Muchos trabajadores dicen que nunca recibieron su pago final, aunque Park dice que los registros de la empresa muestran que “no hay pagos pendientes ni consultas de apoyo relacionadas con el pago de este programa”.
Un trabajador mostró capturas de pantalla de MIT Technology Review de una disputa de pago de ocho meses con el servicio al cliente que el agente finalmente marcó como resuelta sin que ella haya recibido su dinero.
Algunas semanas, su hipervigilancia no conduce a nada; otros, ella trae $ 6 a $ 8 pésimos, por debajo del umbral para retirar su dinero. En ocasiones, aparece una tarea bien remunerada y gana $300 en unas pocas horas.
Las ganancias inesperadas llegan con la frecuencia suficiente para que su ingreso promedio sea sostenible. Pero también son lo suficientemente raros como para mantenerla atada a su computadora.
Si aparece una buena tarea, solo hay unos segundos para reclamarla, y no puede permitirse perder la oportunidad. Una vez, mientras daba un paseo, se perdió una tarea que le habría hecho ganar $100.
Ahora restringe sus caminatas a los fines de semana, ya que se enteró de que los clientes suelen publicar tareas durante sus horas de trabajo.
“Nos tratan como si no fuéramos humanos”.
Scale ha seguido expandiéndose mucho más allá de Venezuela. Durante la pandemia, ofreció campos de entrenamiento virtuales en Asia, América Latina, África subsahariana y los países de habla árabe.
