Mano de obra venezolana barata entrena IA para una megacompañía mundial

Alexandr Wang, de 25 años, ya es considerado el multimillonario más joven del planeta por haber fundado Scale Al, una empresa que vela por el mejoramiento de la inteligencia artificial de las compañías.

Los inversores concedieron a la compañía una valoración de 7.300 millones de dólares en 2021, convirtiendo a Wang en el último multimillonario instantáneo de Silicon Valley. Pero su fortuna no se construyó enteramente con silicio. También lo hizo con una amplia mano de obra subcontratada, entre ellos venezolanos.

Según reseñó la revista Forbes, además tiene trabajadores de Kenia y Filipinas, conformando una comunidad de unas 240 mil personas que realizan una tarea rudimentaria crucial para la IA: etiquetar los datos utilizados para entrenarla.

Todos trabajan para Remotasks, una filial que Scale no menciona en sus materiales de marketing públicos y muchos cobran menos de un dólar la hora.

«Son muy, muy importantes para el proceso de creación de potentes sistemas de IA», afirma Wang sobre sus trabajadores de Remotasks.

También son, cada vez más, una preocupación ética, ya que surgen inquietudes sobre las condiciones de trabajo deficientes y los bajos salarios. Mientras tanto, los competidores ven Scale como un castillo de naipes que ha sufrido despidos y un descenso de valor en los mercados secundarios en el último año que ha despojado a Wang de su condición de multimillonario, agregó Forbes.

«Scale se comercializa como una empresa tecnológica», afirma Manu Sharma, cofundador de Labelbox, una compañía rival. «Para nosotros, no son diferentes de cualquier sociedad de externalización de procesos empresariales».

Las nuevas empresas tecnológicas creen que pueden hacer mejor lo que hace Scale, mientras que las subcontratas tradicionales piensan que pueden hacerlo más barato.

«Yo diría que llevamos más tiempo trabajando en este problema y hemos desarrollado más tecnología que nadie», replica Wang. Intenta seguir el ejemplo de Amazon y gestionar toda la cadena, desde los almacenes hasta los envíos.

Apostar por el ejército humano

Para Scale, eso significa tanto las máquinas –que cada vez automatizan más el trabajo de datos– como el ejército humano, cada vez más numeroso. «Siempre vamos a querer a un humano en el circuito», refiere.

«Somos el pico y la pala en la fiebre del oro de la IA generativa», afirma. Rápidamente se ha convertido en un negocio lucrativo para Scale, que afirma haber ingresado 250 millones de dólares el año pasado, en un momento en el que muchas startups de IA aún no ganan un céntimo.

Antes de ir a la universidad, Wang se trasladó al Área de la Bahía de San Francisco para trabajar en Quora, una empresa emergente de Internet, donde su director general, Adam D’Angelo, le dio un consejo crucial: «cuatro años de universidad están sobrevalorados, dos están infravalorados».

Al final, Wang pasó sólo un año en el MIT antes de entrar en la famosa aceleradora de empresas Y Combinator. Allí se asoció con Lucy Guo, exalumna de Quora que también abandonó los estudios, para fundar Scale en 2016. Recuerda que entonces era «ridículamente joven», solo tenía 19 años. «Pero yo estaba como, ‘Sí, sé cómo codificar. Vamos a hacer esto'».

Tal y como se concibió en un principio, Scale iba a ser una ventana única para el suministro de mano de obra humana para realizar tareas que no podían ser realizadas por algoritmos –esencialmente, la antítesis de la IA–.

Dan Levine, socio de Accel, fue uno de los primeros en ver su potencial y ofreció a la pareja una inversión inicial de 4,5 millones de dólares (y su sótano como sede temporal) en julio de 2016.

En cuestión de meses, Wang y Guo se dieron cuenta de que Scale era una solución viable a un problema que aquejaba a las empresas de coches autónomos en la entonces frontera de la IA: tenían millones de kilómetros de imágenes de conducción en carretera con las que entrenar la IA de sus vehículos autónomos, pero no suficientes personas para revisarlas y etiquetarlas. Scale podría cubrir esa necesidad.

En 2018, Wang y Guo fueron incluidos en la lista 30 Under 30 de Forbes en el segmento tecnología empresarial.

Cuando el Founders Fund de Peter Thiel realizó una inversión de 100 millones de dólares que acuñó a Scale como unicornio de Silicon Valley en agosto de 2019, dio inicio a una racha de recaudación de fondos de 20 meses y 580 millones de dólares, cuya ronda final valoró a la compañía por encima de los 7.000 millones de dólares.

Wang, que entonces tenía 24 años, había tardado solo cinco años en convertirse en el multimillonario más joven del mundo hecho a sí mismo.

«Las condiciones de trabajo son prácticamente inexistentes»

Para cuando Scale dominaba el mercado del etiquetado de datos para las empresas de automóviles autónomos, su nombre se había convertido en una especie de ironía. Cuanto más se ampliaba, más difícil resultaba satisfacer la demanda de mano de obra humana.

Wang recurrió primero a agencias de subcontratación para cubrir las carencias, pero los costes no tardaron en dispararse. Los márgenes brutos, que rondaban el 65 % a principios de 2018, se acercaron a un mero 30 % en el cuarto trimestre. Wang necesitaba detenerlo sin dejar de capturar los lados humano y mecánico de la cadena de suministro de capacitación de datos de IA.

Entra Remotasks, la agencia de subcontratación interna de Scale. Creada en 2017, Remotasks pronto se convirtió en una prioridad a medida que el negocio audiovisual de la compañía se disparaba. Con la necesidad de mano de obra barata, Scale estableció más de una docena de instalaciones en el sudeste asiático y África para capacitar a miles de etiquetadores de datos.

A mediados de 2019, los márgenes de Scale se habían recuperado hasta el 69 %, según la plataforma.

Scale ha tenido cuidado de posicionar Remotasks como una marca separada. Su sitio web no menciona Remotasks; lo contrario también es cierto. Los primeros empleados dicen que esto se hizo para que la estrategia de Scale fuera menos obvia para los competidores y para proteger a la empresa del escrutinio.

Scale dijo a Forbes que separó las dos marcas por confidencialidad con el cliente.

En un estudio realizado en 2022 sobre las condiciones de trabajo en quince plataformas laborales digitales, investigadores de la Universidad de Oxford concluyeron que Remotasks cumplía las «normas mínimas de un trabajo justo» en sólo dos de los 10 criterios, suspendiendo la remuneración equitativa –que, según los primeros empleados, es de unos céntimos por hora de media– y la representación justa.

Señalaron que la «ofuscación» de su asociación con Scale crea una confusión que «puede contribuir a la vulnerabilidad de los trabajadores a la explotación».

La investigadora principal, Kelle Howson, comparó a los etiquetadores de datos de servicios laborales digitales como Remotasks con los trabajadores de las fábricas de confección de muchos de los mismos países. «Las condiciones de trabajo son prácticamente inexistentes», añade. Scale dice que se compromete a pagar a los trabajadores «un salario digno».

Más allá de las consideraciones éticas, también hay cuestiones empresariales. Lo que Scale está haciendo con Remotasks no es difícil de reproducir.

Kevin Guo, cofundador de Hive, una startup que llegó a tener su propio rival de Remotasks antes de cerrarlo debido a los estrechos márgenes, sostiene que el tipo de etiquetado de datos que hace Scale es un negocio básico.

«Cualquiera que forme un equipo puede competir contigo, y todo se reduce al precio muy rápidamente», afirma.

Con información de Versión Final