En un giro inesperado para el mercado laboral global, un numeroso contingente de profesionales con alta formación académica está colaborando con la empresa emergente Mercor. Su objetivo es paradójico: instruir a sistemas de inteligencia artificial para que logren ejecutar con maestría sus propias profesiones. Esta organización, que cuenta con menos de tres años de trayectoria, coordina actualmente a equipos especializados que refinan los modelos de lenguaje de gigantes como OpenAI y Anthropic en áreas tan diversas como la filosofía y la consultoría estratégica.
Este fenómeno marca una ruptura con las fases iniciales del desarrollo tecnológico, donde el etiquetado de datos era realizado mayoritariamente por personal con baja remuneración en países en desarrollo. Hoy, la industria demanda conocimiento experto. Según reportes detallados por el Financial Times, la plataforma Mercor destina cerca de 2 millones de dólares diarios para compensar a unos 30.000 especialistas. Estos trabajadores perciben ingresos promedio que superan los 95 dólares por hora, aunque en campos críticos como la radiología, las tarifas pueden escalar hasta los 375 dólares por hora.
A pesar de las altas remuneraciones y la flexibilidad horaria, la naturaleza de estos proyectos es efímera, con duraciones de apenas unas semanas y sin promesas de estabilidad a largo plazo. Esta situación ha generado un debate ético y laboral, pues muchos profesionales temen que, al transferir su pericia técnica a los algoritmos, estén acelerando el momento en que su propio trabajo humano se vuelva innecesario para las corporaciones.
Una nueva visión del empleo tecnológico
Al frente de esta transformación se encuentra Brendan Foody, el director ejecutivo de Mercor de 22 años, quien ha sido destacado por Forbes como uno de los jóvenes más influyentes de San Francisco. Foody sostiene que su empresa está inaugurando una “nueva categoría de trabajo” basada íntegramente en el perfeccionamiento de lo que denomina “agentes de IA”. Para el ejecutivo, el futuro del empleo consistirá en que cada individuo supervise a decenas de estos entes digitales.
Foody plantea un horizonte donde la labor diaria se centre en la interacción y formación de sistemas capaces de generar un valor económico sustancial. Aunque admite que la automatización desplazará puestos tradicionales, insiste en que emergerán “toda clase de nuevas categorías laborales”. En este contexto, Mercor se posiciona como un puente para facilitar dicha transición hacia la nueva economía digital.
Sin embargo, el optimismo de la industria no es compartido por todos los sectores. El actual alcalde de Londres, Sadiq Khan, manifestó recientemente su preocupación por el riesgo de un “desempleo masivo” que podría afectar a sectores pilares como las finanzas, los servicios profesionales y las artes creativas. Por su parte, Anton Korinek, quien lidera la iniciativa de Economía de la IA Transformadora en la Universidad de Virginia, advirtió al Financial Times sobre la capacidad real de estas herramientas para absorber funciones intelectuales complejas.
“Todavía no sabemos cuán poderosa será la IA, pero el maestro siempre termina siendo sustituido por su alumno”, sentenció Korinek respecto a la transferencia de conocimiento humano a las máquinas.
Dentro de las filas de colaboradores de Mercor, la percepción es variada. Un joven contratista de 18 años destacó aspectos positivos como
“el alto salario, la flexibilidad y un entorno laboral estimulante”
. Otro participante afirmó que prefiere estar en la vanguardia del desarrollo tecnológico, bajo la premisa de que la inteligencia artificial
“asistirá, no reemplazará”
al ser humano, considerando que es mejor capitalizar la oportunidad antes que otros lo hagan.
Por otro lado, Amjad Hamza, quien forma parte de la plantilla permanente de la compañía, minimiza los temores sobre el desplazamiento laboral. Según sus declaraciones:
“Existen inquietudes sociales, pero no entre quienes lo hacen. Veo el patrón histórico de que las personas trabajan menos, pero logran más en ese tiempo”
. Esta visión sugiere que la tecnología podría actuar más como un catalizador de productividad que como un sustituto total.
Metodología y proyecciones económicas
La operatividad en Mercor se organiza mediante grupos de trabajo que varían en tamaño, desde equipos reducidos hasta cientos de integrantes. Su función es someter a los algoritmos a pruebas de estrés, evaluar la calidad de sus respuestas y pulir sus procesos de razonamiento. Jay Katoch, un consultor que colabora con la firma, describió su rutina:
“Planteo al modelo problemas como los que enfrentaría una empresa tras un accidente, evaluando el control de daños y la gestión de las partes interesadas. El objetivo es desafiar a las IA y corregirlas”
.
El interés de los inversores en este modelo es masivo. Sundeep Peechu, socio de Felicis —fondo que encabezó una ronda de inversión de 10.000 millones de dólares en la empresa—, señala que el enfoque está en reclutar expertos para guiar modelos en áreas con déficit de personal, tales como el derecho o la enfermería. La magnitud del negocio queda reflejada en datos de Oxford Economics y Scale AI, que indican que el 41 % de estos entrenadores poseen títulos de maestría o doctorado, y el 94 % realiza esta labor de forma complementaria a otros empleos o estudios.
En términos macroeconómicos, la industria de la anotación de datos en Estados Unidos ya es un motor relevante, aportando 5.700 millones de dólares al PIB en 2024. Las proyecciones son aún más ambiciosas, estimando un crecimiento que alcanzaría los 19.200 millones de dólares para el año 2030.
A pesar del auge financiero, persisten dudas sobre la protección de los trabajadores. Zoe Cullen, economista en la Harvard Business School, advierte que la modalidad de contratos temporales deja a los especialistas vulnerables ante los sistemas que están ayudando a crear. Cullen sugiere que estos profesionales deberían recibir una participación de los beneficios que generen los modelos en el futuro, argumentando que:
“Si lo que enseñas al modelo es tu especialidad, por definición estás reduciendo tu poder laboral”
.
Finalmente, mientras figuras como Foody prometen nuevas oportunidades, expertos como Anton Korinek recalcan que, si las capacidades de la inteligencia artificial avanzan según lo previsto, el reto no será solo el pago justo a los entrenadores, sino una pregunta mucho más profunda sobre la organización social:
“El gran dilema será qué hacemos con todos [los trabajadores], básicamente”
.
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