Las empresas de IA quieren pagar por tu conocimiento

Courtney Fahnhorst buscaba una manera de complementar sus ingresos. Entonces, se topó con un anuncio en LinkedIn que solicitaba expertos médicos para ayudar a entrenar modelos de inteligencia artificial (IA).

Esta madre de cuatro hijos ya trabajaba a tiempo completo como especialista en el cuidado de heridas y medicina hiperbárica. Pero quería obtener ingresos adicionales para invertir en una consulta privada que planea abrir en el condado de St. Johns, Florida, a finales de este año.

“Necesitaba un trabajo que fuera flexible pero que también me permitiera generar ingresos y capital para invertir en mi futuro”, dice. “Este trabajo cumplía con todos mis requisitos”.

En los últimos dos años, esta exmédica de urgencias ha dedicado tiempo a compartir sus 15 años de experiencia médica con un software de IA. “Se trata de plantear una situación clínica y estoy evaluando qué tan bien responde el modelo: dónde se equivoca, qué ideas erróneas puede generar”, explica.

Fahnhorst inicialmente estaba interesada en la oportunidad de poder establecer su propio horario. Sin embargo, dice que ha obtenido mucho más de este puesto temporal que solo un sueldo.

“El salario es competitivo con lo que ganaría en una clínica o un hospital, pero me ofrece flexibilidad. Además, me ha devuelto la pasión por la medicina que creo que muchos hemos perdido”, afirma. 

“Volver a la razón principal de lo que hacemos y eliminar los trámites burocráticos que nos limitan en la medicina como médicos y profesionales sanitarios ha sido un aspecto muy divertido que no me esperaba.” 

Fahnhorst añade que entrenar modelos de IA para empresas como Mercor, donde trabaja actualmente, también democratiza el acceso a la información médica.

“Mis pacientes acuden al Dr. Google, y lo han hecho desde que empecé a ejercer la medicina”, afirma. “Creo que es muy útil enseñarles a estos modelos información correcta”.

Se buscan expertos

Fahnhorst es solo uno de los 30,000 “expertos” que imparten regularmente sus conocimientos profesionales a Mercor. Esta empresa paga un promedio de 80 dólares por hora y alrededor de tres millones de dólares al día en total.

Mercor es solo una de las muchas empresas que intercambian conocimientos profesionales por dinero en efectivo. Otras son Alignerr, Data Annotation, Outlier, Mindrift, RemoExperts, RWS, CrowdGen y 
Handshake, por nombrar algunas.  

“Pueden imaginar cómo usarían las personas ChatGPT o Gemini, y qué esperan como respuesta”, dice Heidi Hagberg, jefa de comunicaciones de Mercor. “Para que esa respuesta sea precisa y pertinente, necesitan personas con la experiencia necesaria para brindarla”.

Mercor no revela públicamente la identidad de sus clientes. Sin embargo, Hagberg afirma que la compañía trabaja con “todas y cada una de las empresas de IA de vanguardia”, así como con un número creciente de startups de alto crecimiento y empresas incluidas en la lista Fortune 500. 

“Prevemos que esta tendencia seguirá creciendo gracias a nuestros laboratorios de vanguardia, pero abarcando muchos sectores diferentes de la economía”, afirma. “Si una empresa desea crear un agente personalizado para responder a las solicitudes de atención al cliente o para desarrollar agentes de investigación de mercado, podemos utilizar a los expertos de nuestra red para crear este tipo de herramientas de IA”.

Hagberg afirma que los llamados “expertos” suelen registrarse en la plataforma para poder obtener un ingreso extra flexible, para tener la oportunidad de adquirir habilidades en IA y experiencia laboral, y para participar directamente en la mejora de los resultados del software.

“Trabajan con nosotros porque quieren diferenciarse y aprender a trabajar con IA”, dice Hagberg. “Esto está directamente relacionado con sus conocimientos e intereses. Por lo tanto, poder encontrar un trabajo de 80 dólares la hora que puedan realizar a su propio ritmo es increíblemente atractivo”.

Un trabajo antiguo en un nuevo nivel

La tarea de enseñar tecnología manualmente no es nueva. Pero el tamaño, la escala y la velocidad de la industria se han disparado en los últimos dos años, paralelamente al crecimiento de las plataformas de IA. 

“El etiquetado de datos en general existe desde hace más de una década, ya que comenzó dibujando recuadros alrededor de las señales de stop para vehículos autónomos y con un reconocimiento de imágenes muy básico”, explica Hagberg. “A medida que la IA evolucionó hasta los chatbots disponibles para los consumidores hoy en día, se ampliaron sus capacidades. Millones de personas los utilizan actualmente, por lo que se necesita una gran variedad de respuestas [a las indicaciones de la IA]”.

Actualmente, la tecnología está evolucionando y requiere conocimientos especializados aún más avanzados, ya que los agentes de IA buscan completar procesos de varios pasos que utilizan múltiples plataformas y servicios.

“Básicamente creamos programas informáticos de prueba, como una versión simulada de Gmail, Workday o Excel, y luego hacemos que la gente realice tareas de varios pasos que utilizan esas herramientas en conjunto”, dice Jonathan Stull, presidente de Handshake. 

“Supongamos que quieres entrenar a un agente de IA para que ayude a un contable a cerrar sus libros. No solo lo hace en QuickBooks, sino que también obtiene facturas de Gmail, consulta información en Slack y luego la transfiere de nuevo a QuickBooks. Si quieres entrenar a un agente para que realice tareas complejas con múltiples pasos y herramientas, tienes que hacer un seguimiento de todos esos pasos.”

La función de estos entrenadores de IA es guiar al usuario a través de esos pasos para, en última instancia, enseñar a los agentes de IA a completarlos por sí mismos. 

¿Un auge del empleo gracias a la IA?

Fundada en 2014 como una plataforma para conectar a estudiantes y graduados con empleadores, Handshake incorporó su división de IA hace aproximadamente 18 meses en respuesta a la creciente demanda que observó por parte de los empleadores en su plataforma de contratación, según Stull. Desde entonces, la compañía ha pagado aproximadamente 300 millones de dólares a unos 100,000 formadores en IA, a quienes denomina “becarios”.

“Es una respuesta directa a la demanda”, afirma Stull. Explica que la vertiginosa valoración de empresas de IA como OpenAI y Anthropic demuestra el alto nivel de competitividad del sector, y añade que los modelos solo mejoran cuando se les proporciona mayor capacidad de procesamiento y la intervención humana directa. 

Según Stull, Handshake, como plataforma de desarrollo profesional que conecta a estudiantes y recién graduados con oportunidades laborales, adopta un enfoque ligeramente diferente con respecto a su plantilla de formación en IA, enmarcando a menudo los puestos de trabajo temporales dentro del contexto de la trayectoria profesional de sus miembros. 

“Ahora los empleadores quieren contratar a más personas con habilidades y conocimientos en IA”, afirma. “Así que si puedes decir: ‘Soy doctor o licenciado, y no solo sé de economía, teoría musical o desarrollo de software, sino que también he trabajado con muchos laboratorios pioneros de IA, desarrollando y entrenando sus datos’, eso supone una gran ventaja”.

A pesar del rápido crecimiento reciente del sector, los expertos creen que aún queda mucho camino por recorrer antes de que la demanda de entrenadores de IA comience a disminuir. Si es que alguna vez lo hace.

“Creemos, y creo que la mayoría de la gente de nuestro sector también lo cree, que esta industria se duplicará el año que viene”, dice Stull. “Y volverá a duplicarse al año siguiente”.