La inteligencia artificial parece avanzada, pero su aprendizaje no ocurre de forma autónoma; requiere supervisión y corrección humana. Un informe conjunto de DiPLab y Reversing.Works detalla las dinámicas de miles de trabajadores europeos que operan para Outlier, una plataforma de Scale AI. En junio de 2025, Meta adquirió el 49% de Scale AI por 12.400 millones de euros y designó a Alexandr Wang, su fundador, como director de IA de la compañía de Mark Zuckerberg. Antes de esa inversión, Outlier ya participaba en el entrenamiento de modelos para grandes empresas como OpenAI y Google.
El informe describe que la mayoría de los evaluadores en Europa son jóvenes y están en condiciones precarias. Más de la mitad tiene menos de 30 años y la mayoría posee un título de grado o maestría. El salario medio en la plataforma se sitúa en 1.214 euros mensuales. Muchos dependen de ese trabajo para vivir, ya que los ingresos que obtienen oscilan entre el 70% y el 100% de sus ingresos totales. En algunos casos se llega a ganar más de 4.000 euros al mes, mientras que otros apenas superan los 100 euros.
Las tareas que realizan se centran, en términos generales, en evaluar las respuestas de un chatbot asignando una calificación. En las instrucciones de Outlier se indica: “Ayudarás a entrenar un chatbot de IA”; para ello, deben leer el historial de una conversación, evaluar las respuestas que dos modelos distintos han dado ante la misma instrucción, determinar cuál es la mejor y justificar por qué. También pueden encomendarse labores como redactar textos modelo o describir imágenes. Aunque estas labores eran más baratas antes, ahora se pagan mejor, con una sofisticación creciente en las tareas.
Según la propia plataforma, Outlier cuenta con más de 900.000 “expertos” registrados en 52 países, a los que ha pagado más de 600 millones de dólares. Un colaborador español, matemático de formación, comentó al medio que ha participado en tareas de matemáticas, programación y español, y señaló que varias veces el formato de las tareas cambia. Prefirió mantener su identidad en reserva porque los términos de uso prohíben divulgar información confidencial. Describió que, a veces, se recibe un tema para redactar un prompt; el modelo genera dos respuestas, y al menos una debe contener un error. Se evalúan ambas respuestas conforme a criterios como seguir instrucciones, veracidad de la información, registro adecuado y formato del texto, para luego elegir una ganadora.
El informe también apunta prácticas potencialmente problemáticas en Outlier que podrían influir en la legislación de la Unión Europea. En particular, señala que no siempre los colaboradores europeos conocen cuántos datos personales se están recopilando a través de estas tareas, lo que podría poner en evidencia temáticas de privacidad y regulación en curso.
