Em 2016, Óscar Fuentes recebeu uma dica de um amigo que parecia boa demais para ser verdade. A sua vida na Venezuela tornou-se uma luta: a inflação atingiu os 800 por cento sob o presidente Nicolás Maduro, e Fuentes, de 26 anos, não tinha um emprego estável e estava a equilibrar vários esforços paralelos para sobreviver.
Sua amiga lhe contou sobre a Appen, uma empresa australiana de serviços de dados que estava procurando trabalhadores de crowdsourcing para marcar dados de treinamento para algoritmos de inteligência artificial. A maioria dos usuários da Internet terá feito alguma forma de rotulagem de dados: identificando imagens de semáforos e ônibus para captchas online. Mas os algoritmos que alimentam os novos bots que podem passar em exames jurídicos, criar imagens fantásticas em segundos ou remover conteúdo prejudicial nas redes sociais são treinados em conjuntos de dados – imagens, vídeo e texto – rotulados por trabalhadores da economia gig em alguns dos mercados de trabalho mais baratos do mundo. .
Os clientes da Appen incluem Amazon, Facebook, Google e Microsoft, e os 1 milhão de colaboradores da empresa são apenas parte de uma vasta indústria oculta. O mercado global de recolha e rotulagem de dados foi avaliado em 2,22 mil milhões de dólares em 2022 e deverá crescer para 17,1 mil milhões de dólares até 2030, de acordo com a empresa de consultoria Grand View Research. À medida que a Venezuela mergulhava numa catástrofe económica, muitos venezuelanos com formação universitária, como Fuentes e os seus amigos, aderiram a plataformas de crowdsourcing como a Appen.
Por um tempo, foi uma tábua de salvação: Appen permitiu que Fuentes trabalhasse em casa a qualquer hora do dia. Mas então começaram os apagões – cortes de energia durante dias a fio. Deixado no escuro, Fuentes não conseguiu realizar tarefas. “Eu não aguentava mais”, diz ela, falando em espanhol. “Na Venezuela, você não vive, você sobrevive.” Fuentes e sua família migraram para a Colômbia. Hoje ela divide apartamento com a mãe, a avó, os tios e o cachorro na região de Antioquia.
Appen ainda é sua única fonte de renda. O pagamento varia de 2,2 centavos a 50 centavos por tarefa, diz Fuentes. Normalmente, uma hora e meia de trabalho renderá US$ 1. Quando há tarefas suficientes para trabalhar uma semana inteira, ela ganha aproximadamente US$ 280 por mês, quase igualando o salário mínimo da Colômbia de US$ 285. Mas preencher uma semana com tarefas é raro, diz ela. Os dias de baixa, que se tornaram cada vez mais comuns, não trarão mais do que US$ 1 a US$ 2. Fuentes trabalha em um laptop em sua cama, colada ao computador por mais de 18 horas por dia para escolher as primeiras tarefas que podem chegar a qualquer momento. Considerando os clientes internacionais da Appen, os dias começam quando as tarefas saem, o que pode significar o início às 2h.
É um padrão que se repete em todo o mundo em desenvolvimento. A rotulagem de pontos críticos na África Oriental, na Venezuela, na Índia, nas Filipinas e até mesmo nos campos de refugiados no Quénia e nos campos de Shatila, no Líbano, oferece mão-de-obra barata. Os trabalhadores adquirem microtarefas por alguns centavos cada em plataformas como Appen, Clickworker e Scale AI, ou assinam contratos de curto prazo em data centers físicos como o escritório de 3.000 pessoas da Sama em Nairóbi, Quênia, que foi objeto de uma Tempo investigação sobre a exploração de moderadores de conteúdo. O boom da IA nesses locais não é coincidência, diz Florian Schmidt, autor de Mercados de Trabalho Digitais na Economia de Plataforma. “A indústria pode deslocar-se de forma flexível para onde os salários são mais baixos”, diz ele, e pode fazê-lo muito mais rapidamente do que, por exemplo, os fabricantes têxteis.
